基于共生理论的人机协同教育主体合作博弈及其优化策略研究

随着ChaGPT和大模型所代表的强人工智能技术驱动力的增强,中小学数字化课堂迈入人机协同教育智能观的里程碑阶段,教师可以把部分课堂活动交给机器教师独立完成,而人类教师处于监督活动过程的状态,从而形成了人机协同教育的复杂系统。如何厘清人和机主体之间背后的协同逻辑是人机协同教育中面临的新问题。首先,本研究基于共生理论的三要素,分析了人机协同教育系统的共生单元、共生模式和共生环境,然后根据协同任务的难易程度构建了人类教师与机器教师主体的合作博弈模型;其次,基于四个代表性变量值的变化,从合作博弈的角度探讨了六种人类教师和机器教师协同共生模式,从而为人机协同课堂教学设计提供了优化策略选择。最后,本研究选取某市基地学校小学三年级人机协同英语课中的一段场景,来分析人类教师和机器教师的博弈过程和结果,实践案例表明该合作博弈模型可优化教学策略,从而为人类教师和机器教师协同开展教学提供理论和实践参考。

基于最近发展区的学科知识图谱构建及大单元设计研究

智能时代知识组织方式正发生深刻变革,学科教学亟需明确如何基于结构化知识进行整体性的大单元设计,以实现学科核心素养培养。研究提出基于最近发展区理论的学科知识发展框架,以学科知识图谱构建过程为研究对象,分析并实施学科知识图谱技术路线,提炼大单元特征提取与质量评估方法,构建出面向大单元设计的信息科技学科知识图谱。大单元设计是一体化设计思想,研究依据学科知识图谱、大单元设计关键要素和基本步骤,提出了自底向上、自顶向下两类大单元设计模式。案例实践研究表明:学科知识图谱可降低实践类知识的教学设计难度,弥补新任教师在学情分析等方面的不足,为大单元教学的设计与实施提供依据,促进结构化知识在教学的深度应用。

人机协同教育的发展演变、系统运作和结构类型

人机协同教育是人机融合发展的重要体现。当前,相关研究主要聚焦人工智能技术如何重塑教育的基本理念、应用方法、实践模式等方面,较少对人机协同教育的系统运作与结构类型进行探讨。人机协同教育是一个复杂的系统,“人”与“机”关系的变化影响着整个协同教育系统的发展。纵观人类技术的发展历史,人机协同教育经历了从工具、计算机、人工智能到超级智能四个工具发展阶段,不同的工具特性带来不同的人机协同关系。在人类与机器组成的人机协同教育系统中,二者主要通过数据流在控制、传输、交互和行动环节的流转,明确彼此状态、设定共同教育目标、执行各自任务,在多轮反馈和调整中实现协同。基于协同主体的不同,智能时代的人机协同可以分为教师与数字孪生、虚拟化身、实体机器人等的协同教学结构,以及学生与数字孪生、虚拟化身、实体机器人等的协同学习结构。每种协同结构的主体都是通过相互作用来实现教育目标的。未来人机协同可能全面赋能教、学、管、研的各个方面。因此,不仅要构建人机协同教育理论体系,还要深入探索人机协同教育的发生机制、运行规律以及应用成效,通过理论和实践的互证,推动人机协同教育系统的可持续发展。

基于生成式人工智能的探究式教学设计与应用研究

人工智能在教育领域的发展已进入人机协同新阶段,生成式人工智能在语言理解、对话交互等方面的优势能够为课堂教学提供支持。学生可在教师的指导下,通过与生成式人工智能对话及时获得个性化知识,有助于学生开展探究式学习。依据人机协同教育理论,结合生成式人工智能的优势,研究构建了基于生成式人工智能的探究式教学模式,并以信息科技课程中的《智能家居系统设计》一课为例进行教学实践,教师引导学生与生成式人工智能交互,自主探究学习。研究表明,这种教学模式能够激发学生的学习兴趣,提高学生的学习效率,支持个性化教学;基于生成式人工智能的探究式学习有助于培养学生的创新实践能力和批判性思维。

教育数据质量管理综述研究

教育领域已积累海量数据,针对教育数据呈爆炸式增长的现状,研究首先对教育数据质量管理的内涵和特点进行了界定和分析,构建教育数据质量模型,并以此模型为核心,将教育数据生命周期(八个环节)与质量管理理论相结合以建立教育数据质量管理一般流程,分为计划、执行、检查、行动四个阶段,每个阶段分别包含相应的教育数据生命周期环节;其次根据不同主体刻画教育数据质量管理的应用场景;最后探讨了教育数据质量管理的发展趋势。

人工智能助教机器人中小学课堂应用模式及效果评价模型构建研究

随着人工智能技术的迅速发展,其在教育领域的应用也逐渐受到重视。特别是人工智能助教机器人作为一种新兴的教学工具,为中小学课堂教学带来了许多新的可能性。探讨了助教机器人的功能要求,提出了个性化学习、实时互动、智能辅导和自主学习四种教学应用模式;深入分析了学生学习效果评价方式,并基于技术接受理论模型,构建了学习效果评价模型,探讨了学生学习动机、学习投入和学习结果三个重要评价指标,反映了学生在课堂中的积极性、参与度和学习成果,为中小学课堂提供了教学指导和决策支持。

教师教育培训内容演化自组织学习模型研究

技术促进教育创新并推动教育现代化,引发了教师教育和教师专业发展新挑战:一方面培训内容发展和演化速度快;另一方面教师也具备垂直领域知识讲授能力,那么如何创新教师教育培训模式是教育现代化过程中面临的新问题。文章以自组织学习理论为基础,基于德尔菲法为培训环节的内容演化过程提供可行的实操性设计,通过分析自组织理论、德尔菲法与教师教育培训的内在契合性,构建了基于德尔菲法的教师教育培训内容演化自组织学习的新型教师教育模式,从开始演化、引发涨落、引起突变、会聚或分叉四个具体实施步骤进行阐述,最后通过某区骨干教师教育培训的实践案例来验证该模式有效性和应用经验。实践案例表明该模式增强了教师教育体系的活力和动力,优化了培训效果,为创新教师教育培训模式提供了理论和实践的参考。

人工智能时代的人机协同教育理论研究

人工智能是全球引领科技进步和人类发展的重要驱动力与战略技术,在重塑教育深层次变革的过程中促进了新教育形态的产生。人工智能时代的人机协同融合了人工智能“机器”的逻辑和“人类”的意识,有利于推动教育信息化的高阶应用,促进教育的结构性变迁。在此背景下,文章首先探讨人机协同的发展历程和哲学源头,阐述了人机协同教育的基本内涵。随后,文章以协同理论、分布式认知理论、信息加工理论和具身认知理论为基础,提出人机协同教育是一个系统化的协同过程、知识分布加工和共享的过程、自组织有序发展的过程。最后,文章将人机协同支持的教育教学应用模式分为三类,即人机协同虚拟教学模式、人机协同自主学习模式和人机协同支持智慧课堂模式,并介绍了人机协同教育理论的典型应用。文章对人工智能时代人机协同教育理论的研究,可为人工智能时代下开展人机协同教与学的应用和实践提供理论支持。

面向教育数字化服务的教育数据模型体系研究

大规模数据模型是国家教育数字化服务平台建设应用科学化和精准化的基础,也是解决当前“互联网+教育”生态下的教育数据难以重用、互操作性差、重复建设、数据孤岛等问题的关键。如何组织和构建可重用的教育数字化服务平台的教育数据模型体系,从而增加教育数据模型的灵活性和可扩展性,减少教育数据模型重复建设,是当前亟待解决的基础性问题。因此,以学习对象为基础提出教育数据对象,并基于教育数据对象构建可重用的教育数据模型体系,明确具体的操作机制,形成面向教育数字化服务的教育数据模型体系构建过程。基于此,进一步确定模型体系的层级组织结构,探析其共享通信机制,并通过案例分析,呈现模型体系的应用过程,实现区域教育数字化服务平台间教育数据模型的互联互通和可重用。

区域教育数据大脑:内涵、功能与实施路径

国家智慧教育示范区是对教育现代化区域教育发展模式的探索,教育新基建鼓励区域建设数据中心共享超算资源和人工智能算力资源来创新智慧教育生态体系,而区域教育数据中心汇聚了海量教育数据、数据模型、算力、算法,因此,如何建设教育数据中心为基础的区域教育数据大脑是当前研究和应用的重要主题。文章基于相关研究和应用发展分析了区域教育数据大脑的内涵和特征,以人类大脑基本能力结构为基础,结合通用型分析算法和教育型分析模型的基本应用发展分类,提出区域教育数据大脑的基础功能、核心功能和专项功能分类,继而分析了区域教育数据大脑的功能建设框架,确定了图谱节点N和图谱关系R联结结构并得出十二类实施路径,从而为区域教育数据大脑功能建设和实施提供参考。最后,以两个区域教育数据大脑建设为例说明具体建设和应用情况。

一种智慧课堂交互行为数据的标准分数常模计算方法研究——基于改进型弗兰德斯互动分析系统iFIAS

国家教育数字化战略转型带动了智慧课堂交互行为数据大规模、系统化的采集,当前在采集的数据基础上所进行的分析依据是统计性的经验性分析方法。如何根据课堂交互行为数据建立标准分数常模,并对相关维度数据进行分级应用,是目前国家教育数字化亟待探索的数据驱动智慧课堂交互分析方法。为此,从课堂交互行为数据基础出发,基于改进型弗兰德斯互动分析系统(iFIAS),选取iFIAS系统平台的358节有效课堂和292380条有效数据,形成了课堂交互行为分析标准分数常模的计算方法,并构建了“1个总体,4个主维度,14个子维度”的标准分数常模分级应用框架,得出iFIAS课堂交互行为数据标准分数常模计算结果。最后,应用该方法对一堂小学四年级数学课“认识三角形和四边形”和一堂初中一年级英语课“Do You Think You Will Have Your Own Robot?”进行课堂交互行为量化分析,通过比较发现数据驱动的智慧课堂的特点及其内在关联,并从“标准分数常模、三值内在逻辑关系、课堂特点、无学科限定、常模漂移”五个方面讨论了常模分析结果。

基于课堂交互行为数据的教学教研融合研究——以网络画板和iFIAS的数学教学教研应用为例

如何通过有效教学和深度教研双向发展以实现教学教研成为紧密融合的复合体,这是课堂交互行为数据带来的提高课堂教学效率和促进教师专业发展双向提高的新途径之一。针对传统教学教研存在目标不明确、教师动力不足、决策缺乏科学性等问题,该研究提出教学教研融合理念,并以网络画板和改进型弗兰德斯互动分析系统(iFIAS)为课堂应用环境,围绕“如何融合”,对教学教研深度融合机制进行系统化分析和研究;围绕“怎样融合”,基于课堂交互行为数据的生命周期,从对象设计、数据采集、综合分析、维度划分、专家指导和总结反思六个阶段分析了基于课堂交互行为数据的教学教研深度融合的具体过程。最后,以某小学六年级数学教师教授的两节课为例,具体分析了在网络画板及iFIAS支持下,课堂交互行为数据驱动的教学教研深度融合的建设过程及成效。

面向区域教育的大数据公共服务模型探究

随着中国进入教育信息化2.0时代,各类教育公共服务平台的建设逐渐完善,数据服务是平台建设和维护不可或缺的部分。为了推动区域内教育大数据互联互通,提高教育数据服务质量,该研究提出了教育大数据公共服务模型。该模型明确了教育大数据服务主体和数据服务类型,梳理了服务主体与数据服务类型的供给关系和三种数据服务平台应该提供的数据服务。此外还分析了国家、区域和学校三个层面的平台应用案例,说明大数据公共服务模型可以通过数据服务对接其他教育服务平台,形成更加融合的数据互联共同体。

面向初中教师数字素养的校本调查——归因分析模型及其应用提升策略研究

随着数字时代的到来,数字素养已经成为公民生活、学习、就业的必备素养,中小学教师数字素养水平关乎我国教育现代化发展进程和教育强国战略的实施。以初中教师为研究对象,建立校本调查-归因分析模型(SICAM),收集教师行为、教师数字素养、影响因素相关数据,对所收集的数据进行分析,寻找影响本校教师数字素养提升的因素。提出初中教师数字素养现状及提升策略,供不同学校使用此模型进行校本分析,旨在为提高初中教师数字素养水平提供有力的保障。

中小学人工智能机器人课程教学模式研究

AI机器人课程在培养创新人才方面具有优势,在AI机器人课程中,学生通过动手实践来培养问题意识、开拓创新思维、开展机器人教育具有重要意义。然而,目前国内中小学机器人教育依然以竞赛、获奖为主要目的,机器人课程的教学缺少一套完整统一的课程体系,在机器人课程的教学方法中重模仿、轻应用。所以,我国中小学机器人课程需要改革。文章借鉴体验学习理论,将“体验情境—反思观察—总结内化—创新分享”的教学模式应用于中小学课程中进行实践探究,结果表明,该教学模式可以有效提升学生对课程的兴趣、培养学生的创新思维,对教师开展机器人课程具有借鉴意义。