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随着智能时代的到来,将人工智能与师范教育进行融合成为教育领域的紧迫任务。文章首先分析了师范教育面临的现实挑战,并探讨了师范教育的培养目标、人机协同对师范教育的作用及影响。之后,立足于当前师范教育的目标及需求,文章依托复杂系统理论,构建了人机协同师范教育创新的理论模型。此模型以人机协同为中心,包含教育资源、课程内容、教学方法、评价体系四个维度,以及基础层、教学实践层、组织管理层、政策战略层四个层面,为理解和实施基于人机协同的师范教育创新提供了一个全面、深入的视角。在此基础上,文章进行了案例分析,并结合分析结果提出人机协同师范教育创新的实践进路,回应了“未来教师如何培养”这一核心问题。文章对人机协同师范教育创新的理论与实践探索,可为未来教师的培养提供新视角,并可为人机协同促进师范教育现代化和教育质量提升提供参考。 相似文献
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多模态教学数据驱动的精准教研具备精准化、个性化特征,符合新时代教育研究的发展要求,因缺乏有效的技术支持、规范的顶层设计和数据解释框架而难以真正落地.文章依托智能课堂中丰富的智能技术和多模态行为数据作为破解精准教研难题的创新途径,首先综合证据资源、关系挖掘、数据报告等维度构建适应智能课堂教学环境的精准教研模式,同时从数据获取手段、数据样态、关键技术等方面搭建精准教研逻辑实现框架,为细致准确地定位教学问题与规律提供了顶层指导.然后,整合和解释数据以透视行为背后蕴含的教学意义,形成数据解释框架.文章最后指出,精准教研若要实现智慧干预与决策,除在数据阶段确保"精"与"准"之外,还需在教学干预设计、教学改进策略上做到准确无误. 相似文献
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教师技术采纳是教育领域长期的研究热点,已形成了相关理论和研究范式,但存在数据采集依赖自我报告、量化方法脱离教学情境等问题。为了突破上述难点,本研究引入“教学制品”概念,通过检测制品质量以追踪生产者的知识和技能,从而将教师技术采纳的观测转化为数字化教学制品各项指标的动态演化。本研究利用一系列深度学习方法标注和量化制品质量特征,从技术运用、内容设计、教学设计等层面表征及量化教学制品质量,洞悉教师对技术理解的演变。研究发现,有关制品质量的证据对教师技术采纳具有更强的解释力,尤其是当教师接纳了新技术后,制品质量更能体现教师对技术理解的演变。分析结果表明,随着对技术理解的深入,教师在技术运用的灵活度、数字媒体学习设计的丰富度、师生会话中教学策略的掌控等方面都有所提升,这些结果可为教师技术采纳研究提供新的数据采集思路与量化评价方向。 相似文献
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教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇,而对教育大数据应用的实现首先依赖于对来源广泛的教育数据的获取。在这些有待获取的海量的教育数据中,学习经历数据作为一种承载着学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据,蕴含着丰富的学习分析价值。随着相关学习技术的迅速发展,学习经历的跟踪在技术层面已经得以实现,但学习经历的复杂性、多样性和数据劣构性等特点阻碍了对其广泛的应用。由美国“高级分布式学习”组织发布的Experience API（xAPI）规范为破解这一难题提供了可行途径。xAPI规范利用“活动流”来描述学习经历,通过Statement来记录学习经历,并通过语义定义将其转化为良构且易于扩展的数据,为大数据背景下学习经历数据的获取提供了指导性的框架,同时通过实现了接口规范的学习记录仓储（LRS）来共享学习经历数据,由此实现对教育大数据尤其是学习经历数据的获取和共享。 相似文献
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