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及时有效的教师教学能力评价对于提升教师工作动力、专业水平,促进其职业发展具有重要作用.然而,传统的教师教学能力评价在目的、工具、方式、方法等方面都存在一定问题.人工智能在教育领域的应用为教师教学能力评价范式的重构带来了新契机.人工智能驱动下的教师教学能力测评范式将在测评目的、测评方法、测评工具、测评方式等方面发生重大变革,进而从根本上促使教师教学能力评价从单一维度的片面评价向基于多维度多模态数据的全面评价转变,从封闭的片断式评价向开放的跨时空持续性评价转变,从规模化的粗糙评价向个性化的全员精准评价转变,从而使教师在开放的持续化、情境化、动态化和精准化的测评过程中系统高效地提升教学能力,成长为能够积极利用人工智能等新技术教学的创新型教师,为我国建设高质量教育体系提供良好的师资保障. 相似文献
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教学问题的精准诊断是基础教育课程教学改革深化的重要诉求和实践难题,而利用多模态诊断的方法发现并改善教学问题是破解上述难题的有力手段。医学领域的“多模态诊断”在主体特征、问题特征、方法特征上均适切于教学问题的追踪与诊断。在明晰多模态诊断教学问题生成逻辑的基础上,从教学问题可辨识、可解释、可调控三大目标旨要出发,分析多模态诊断教学问题的诊断机制,生成由问题发现、异常诊断到实践改进的行动理路,确定多维度数据化表征、动态化精准诊断、复杂性干预三个关键问题,这三个关键问题的破解之道是构建多模态诊断教学问题的实践模型,具体包括教学问题多模态数据整合模型、面向动态教学系统的教学问题多模态诊断模型、基于人本人工智能的教学问题复杂干预模型三个部分,形成从发现问题、分析问题到解决问题的闭合回路,推动多模态诊断教学问题的实现。 相似文献
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大数据时代已经到来,教育大数据有望让多年来提倡的“因材施教”“个性化教育”迎来实质性进展,促进了大思政课程“立德树人”的根本任务的落实,有利于培养担当民族复兴大任的时代新人。大思政复习课通过“课前导学反馈,精准定位”“课中动态记录,精准施策”“课后分层关注,精准辅导”的教学重构,探索基于人工智能、个性化的教学模式,落实因材施教、精准教学的教育理念。 相似文献
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多模态大模型逐渐成为人工智能领域研究的热点,目前已在通用领域有显著进展,但在教育领域仍处于起步阶段。文章提出可以构建教育领域通用大模型,并使其通过下游任务适配形成三类多模态教育大模型,从而形成三种典型教育应用,即教学资源自动生成、人机协同过程支持与教师教学智能辅助。在此基础上,文章以“多模态汉字学习系统”为例,利用多模态大模型实现跨模态释义生成,展示了多模态大模型在辅助语言学习方面的应用潜力。最后,文章针对教育领域通用大模型研究、多模态教育大模型的创新应用及其带来的潜在风险与可能触发的教育变革,提出针对性的建议与展望。 相似文献
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随着大数据、人工智能等新兴信息技术的快速发展,我国教育教学正在迈入以“智能技术+教育”的新时代,精准教学已成为推动教学赋能增效的有利途径。但智能时代精准教学也衍生出一系列伦理困局,主要包括多模态数据采集诱发师生隐私风险、人机交互不当导致教学主体偏位、算法理性挟制教学主体决策方向、教学主体关系转变与技术发展脱节等。基于此,本研究提出智能时代精准教学伦理困局的突破路向：定位师生隐私底线,构建基于数据治理的预警和消解机制;尊重师生个性需求,构建人技协调型精准教学服务体系;立足动态化数据监测,推进教学需求与资源的精准感知与供给;注重角色转换,型塑基于学科能力与育人文化并存的师生关系。 相似文献
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随着人工智能技术、可穿戴传感设备的发展,课堂教学多模态数据的获取和分析成为可能,加速了课堂教学从数字化向智能化的转型升级。本研究聚焦智能时代多模态数据支持的课堂教学行为,在综合课堂教学行为分析要素的基础上,明确了多模态课堂教学行为分析模型的设计原则和设计要素,并设计了多主体协同、多空间融合、多环节融通的多模态课堂教学行为分析模型。为推动多模态课堂教学行为分析的实践应用,本研究从课堂教学、数据采集、智能分析和应用服务四个层面构建了多模态数据支持的课堂教学行为分析实践框架,指出多模态课堂教学行为分析研究需要对课堂教学情境进行智能感知与数据采集,探究课堂教学行为的发生过程,构建基于多模态数据的智能教育服务模式,以期为多模态课堂教学行为分析实践提供理论参考,推动课堂教学质量的稳步发展。 相似文献
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为了培养具备创新能力的人工智能新工科人才,探索人工智能人才培养新模式新路径,进一步提升应用型高校的大数据及人工智能实验教学水平,同时能实现科研成果向业务价值的转化,提出了建设具有多模态人工智能数据分析能力的实验和科研一体化的教科研服务平台。多模态人工智能是计算机视觉和交互式人工智能模型的融合,基于应用型高校的基本特征,在分析了服务平台功能需求基础上,提出了整合大数据及人工智能核心技术引擎模块;实现了其关键核心技术多模态数据重构及转换、多模态深度学习服务平台;构建了基于平台应用的人才培养课程服务体系。可为高校在教学、管理、人工智能实训、大数据开发和可视化、大数据及人工智能课程实训资源等多方面提供核心技术应用和基础支撑。 相似文献
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人工智能不断融入教育的各个环节,其在思政理论课教学中的应用主要包括多模态信息分析、人机交互、智适应学习、虚拟现实/增强现实等关键技术,为思政课精准教学提供现实可能和技术支持。人工智能时代高校思政理论课精准教学实施路径包括虚拟现实双向融合,营造线上线下一体的精准教学空间;高效整合信息资源,推送针对学生个性的精准教学内容;多元主体深度合作,采取人机交互协同的精准教学方式;及时捕捉动态数据,切实开展真实多维的精准教学测评。 相似文献
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教师数字画像是实现精准诊断、及时干预和个性化服务的基础,然而国内学者少有关注,特别是多模态数据赋能全息化描绘教师画像的潜力没有得到很好的发掘。本研究从多学科角度系统解析了多模态的内涵,即多模态是表征不同生理、心理或行为反应的不同形态数据。以此为基础,本研究构建了以生理数据为主要成分的多模态数据全息临摹教师画像的机理及画像模型,模型包括关注发展期望勾勒的愿景层、关注研修动态描绘的学习层、关注本体特征刻画的属性层三个层面。之后,研究构建了基于全息画像的个性化机制(包括适性的动力机制和个人路径生成机制)以及机制得以运转的多模态学习分析方略(包括涵盖去伪存真、多维共描、多面临摹三个层面的多模态数据融合分析方略以及涉及精准教学、失败中学、个性化学习三种学习理念的适应性精准决策方略)。希望这一研究成果能对教师全息画像的临摹提供可行的方案,对以此为基础的智慧研修系统与个性化研修服务的构建提供有价值的参考。 相似文献
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近年来,精准教学作为人工智能、大数据技术在教育领域的典型应用,得到了快速的发展,但也存在脱离甚至违背教育初衷的隐忧.为弥补当前精准教学的这一不足,促使人工智能更好地推动教育教学改革,文章在反思传统的精准教学和大数据支持下的精准教学的基础上,提出了回归教育学的精准教学,并以人机协同为主要特点构建了一种新的精准教学模式.该模式将精准教学细分为精准导学、精准目标、精准研学、精准诊断、精准干预、精准反馈、精准评估、精准反思和精准拓展等九个方面,并以人机协同作为首要原则对整个模式进行了架构. 相似文献
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融合教育与技术,建设“互联网+”教育新生态是现今教育发展新趋势。运用多模态理论框架结合线上教学技术受到越来越多的关注。文本将多模态理论运用于国际中文在线教学中,以语音、汉字、词语、课文、语法等内容多模态教学设计为例,充分调用学习者多模态感官,以提高学习者语言学习成效。文本进一步指出在多模态运用上应注重各种模态的供用特征、模态间的相互协同和调用模态资源以构建意义等。旨在为教师进行多模态选择提供依据,并为多样化、个性化的国际中文在线教学开发提供有益参考,以期提高国际中文在线教学的质量。 相似文献
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人工智能技术的快速发展正推动着教学向智能化时代迈进。如何利用人工智能技术实现教学模式的变革,是广大教育工作者面临的重要课题。现阶段,人工智能技术在推动教学模式变革方面,还存在着优质数据采集难和复杂的教学活动难以智能化等问题。基于存在的问题,应采取以课前精准的学情分析为前提,以课中师生间良好的互动为核心,以课后精准的个性化辅导为关键等对策,来构建智能化教学模式。 相似文献
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随着大数据、云计算、人工智能等信息技术的不断发展,高等教育从信息时代迈向智能时代,为个性化精准教学带来新的发展契机。构建了人工智能教学精准交互平台,利用人工智能对教学主体间的精准交互行为数据进行深度分析,形成各种学情报告,对交互主体的学习行为和需求做预测,智能推送学习方案,循环往复,最终实现精准化、个性化教学,切实提高教学效果。 相似文献
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以ChatGPT为代表的预训练大模型在教育界产生了巨大影响,也为发展通用人工智能教师带来了曙光。预训练大模型应用于教育存在幻觉、深度逻辑缺失、社会情感缺失等局限,如果这些关键问题不解决,大模型不可能在教育中得到真正有价值的应用。本文提出通过增强大模型构建通用人工智能教师架构,其核心思路是精调训练增强场景知识、检索增强认知、外部智能组件编排增强推理、多模态融合增强感知、情感计算增强社会情感,再通过教育知识图谱对大模型输出进行监督。通用人工智能教师主要有六种应用场景：需要渊博知识的场景、洞察创意增强场景、约束与管理场景、社会情感互动场景、个性化指导与反馈场景、多模态内容表现场景。文章最后分析了通用智能时代人类教师面临的机遇与挑战,提出教师需要主动拥抱、使用、驾驭并控制智能技术,解放、增强、进化自我,并跨越陷阱。 相似文献
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个性化学习评价是教育评价改革的内在要求和重要趋势。人工智能为个性化学习评价的实现提供了技术支撑,其价值体现在促进对学习者多模态数据的采集、实现学习过程与状态的智能分析、支持学习评价结果的智能化反馈、推动人机协同评价等方面。人工智能支持下个性化学习评价的实现,需要推进学校智能教育环境建设及其应用、构建人工智能支持下个性化学习评价的实施框架、制定个性化学习评价中人工智能的应用规范、提升教师应用人工智能开展个性化学习评价的能力。 相似文献
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《北京教育学院学报》2020,(5):1-6
在大班额、教育同质化的教学情境中,个性化教学难以有效地实现。随着智能技术逐渐深入课堂教学,个性化教学的实现有了新的可能。智能时代个性化教学的有效实现需要智能技术与个性化教学有机融合,为此智能技术与个性化教学均需要作出必要的变革。智能技术需以大数据深描学生学习画像、云平台建立个性化教学资源库、人工智能增强教师个性化教学能力、互联网提供个性化教学网络环境等。而个性化教学也需要进行一系列课堂变革:强化学生自主学习意识与能力、增强教师个性化学习指导能力、增加教学内容的选择多样性、提升教学媒体的选用适应性等。基于二者的融合,智能技术支持个性化教学有效实现的路径为确立差异化的教学目标、组织多样化的教学内容、选择有针对性的教学方法、整合多种学习组织形式和构建精准的教学评价反馈体系。 相似文献
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学习分组是协作学习活动设计的首要阶段。随着学习场所的快速变化、多模态交互过程复杂性的增加,采用传统的随机分组、教师指派或学生自我选择等方法进行协作学习分组的效率十分低下。研究提出基于智能技术构建自适应的协作学习小组。首先,阐述了学习分组的价值,即构建合理的协作学习环境、兼顾学生的个体差异和促进教育资源优质公平;其次,总结了影响智能学习分组的因素,包括个体属性、小组学术与物理构成以及学习者与环境的交互;最后,描述了经典场景下智能学习分组的通用模型,并讨论了大数据背景下智能学习分组的前景与挑战。针对大数据驱动智能学习分组的稳定性问题,基于机器学习中的集成学习思想构建了大数据共识分组框架。此框架有望为人工智能促进未来规模化的个性化教育提供支持。 相似文献