虚拟科学探究学习:内涵、价值与实施框架

虚拟科学探究学习作为一种虚拟实验环境与科学探究活动有效融合的新型学习形式,在培养学习者科学素养方面具有重要作用。但目前缺乏对虚拟科学探究学习的概念、价值和实施方式等问题的深入探索和准确认识,这阻碍了其在实践中的有效应用和价值发挥。虚拟科学探究学习的本质是以学习者的自主探究实践为中心,通过创设虚实融合的学习环境,设计探究性的学习活动,提供适应性的过程支持等,促进学习者的科学观察具象化、探究过程有序性、知识获取整合性和能力发展迁移性。设计虚拟科学探究学习活动,应坚持以探究式教学理念为引领、以交互式学习环境为支撑、以过程性学习评价为助力、以智能化学习干预为保障的设计原则,构建以数智技术为底座,融合环境、活动和过程要素,支持学习者开展虚拟环境下交互式科学探究活动的实施框架,实现科学核心素养的培养目标。未来研究应在强基固本、育人为先、精准赋能和人机协同等方面加强理论和实践探索,为我国高质量虚拟科学探究学习的有效开展提供有益参考。

智能技术赋能虚拟科学探究学习过程评价与适应性反馈研究

虚拟科学探究学习过程的自动评价和适应性反馈是提升探究学习效果的重要支撑手段。研究首先从虚拟科学探究学习过程要素表征和分析模型、自动分析与实时评价、适应性反馈三个方面概述了智能技术在虚拟科学探究学习中的应用现状,总结了当前技术应用面临的深层次探究要素表征难、不确定探究过程刻画难、适应性反馈生成难等现实挑战。其次,在此基础上,提出了基于活动流的底层计算模型构建、复杂探究过程动态监测与自动评价、可解释性归因的自适应反馈内容生成三个关键技术。再次,基于关键技术设计了虚拟科学实验自主探究学习平台的技术架构。最后,研究总结了当前研究的创新之处并提出未来建议,为智能技术赋能虚拟科学探究学习领域开展更深入的技术探索提供有益参考。

以学习者为中心的智联学习环境:内涵、框架与实施路径

学习环境的构建是教育数字化转型、学与教方式变革的基础。推动学习环境的改造与智能升级,构建以学习者为中心的智联学习环境,实现精准推送学习服务,是发展数字教育、建设高质量教育体系的现实需求。围绕学习环境智联计算关键问题,从学习环境多模态感知与监测、多场景学习过程记录与分析、跨场域学习场景建模与推荐、人机协同学习社群建构与支持四方面界定智联学习环境的内涵。遵循“数据处理、模型训练、智能服务”的逻辑,设计出涵盖物理环境改造与数据汇聚、数据指标与算法模型构建、精准自适应支持与智能服务的整体框架。以场景化人工智能教育应用为抓手,提出跨场域学习环境设计与评测标准、智慧学习环境计算引擎及大规模智慧教室监测平台研发、循证导向的规模化示范应用的实施路径。最后,探讨了实现智联学习环境的关键挑战,包括云边端算力基础设施、智能模型的教育可解释性、人机协同与交互体验设计、数据安全与隐私保护。

基于POEE策略的线上线下融合型科学探究课程设计与实践——以探索“能量”转换为例

科学探究是基础教育阶段科学课程新课标的四大核心素养之一,对于科学课程目标的达成具有重要意义。但科学探究在真实课堂中常受实验条件和时间、学生先验知识和能力、学习活动组织形式等因素的影响,难以达到高质量教学效果。为更好地促进科学概念理解、深化探究性学习,本研究提出了线上线下融合型科学探究课程设计与实践方法。实践探索以“探索能量转换”主题为例,基于POEE策略,采用线上线下融合学习方式,通过线下实操、线上模拟相结合,对现象、原理、预测、观察、解释等环节进行精准设计,使得抽象概念可视化、科学实验动手化,帮助学生更好地理解科学概念、提升解决问题能力。本研究为开展有效的科学探究实践教学提供了有益参考。

数智技术支持下科技场馆学习实践路径研究

科技场馆学习是通过实地参观和体验科技主题场馆的方式来促进科学认知、科学态度等发生转变的重要学习形式,是学校科学教育和家庭教育的重要补充。当前科技场馆学习仍面临活动形式单一、临场体验不佳、教育实践路径不明等问题。数智技术的发展使得学习环境、学习方式、资源形式等发生了极大改变,为科技场馆学习实践发展带来了新机遇。为此,本研究阐述了当下科技场馆学习的现状和问题,结合当前数智技术的类型及应用特征,提出数智技术赋能科技场馆学习的实施模型和实践路径,为数智技术赋能场馆学习的实践提供有益参考。

面向信息科技教育的物联网平台研究——MixIO物联网平台的设计与实现

物联网实践与探索是《义务教育信息科技课程标准(2022版)》中的核心课程内容,其体验物联网、搭建简易物联系统等课程内容需要依赖物联网平台开展。当前已有物联网平台存在基础功能受限、知识要素不足、核心技术闭源等诸多问题,难以满足信息科技物联网相关内容的教学实施要求。基于此,文章依据课标要求提炼了面向信息科技教育的物联网平台设计原则,设计实现了专门面向信息科技教育的物联网平台MixIO,并详细阐述了关键技术实现和应用案例,最终基于技术接受度模型验证了平台的有用性。为信息科技课程标准中物联网内容的落地实施提供了自主可控的平台架构解决方案。

生成式人工智能的教育应用

智能化时代,加速加深智能技术与教育的融合是保障教育高质量发展的必由之路。生成式人工智能(GAI)作为一种突破性技术工具,正逐渐在教育领域崭露头角。GAI具有赋能教育质量、教育效率和教育公平三大方面的显著优势,然而也在知识生产、学习陪伴、育人职能、教育治理等方面存在潜在风险。基于其核心价值和潜在风险,需要提升理念认识、构建弹性体系、完善制度保障,同时丰富育人内涵、加速方法创新、优化治理效能,以确保生成式人工智能可以最大限度发挥其教育作用,激发教育创新,促进教育高质量发展。

基于信息科技的跨学科主题校本课程设计研究

跨学科主题校本课程是以真实问题为载体、聚焦核心素养发展的一种学习内容,主题是多学科内容组织的形式,能够发挥课程协同育人的功能。义务教育信息科技课程是学生认识数字化信息社会的一扇门,具有基础性、实践性和综合性,能够全面支持跨学科主题学习的不同形式和多个环节,促进学生信息科技核心素养、跨学科素养尤其是问题解决能力的提升。因此,基于信息科技的跨学科主题校本课程设计,本文提出了四条导向性原则——采用真实问题的情境导向、面向成果产出的实践导向、体现文化传承的价值导向、支持自主可控的发展导向,并根据成果形式将课程分为科学探究、工程实践和社会调查三大类,总结了信息科技在每一类主题活动中的应用体现,归纳了对应课程的基本设计流程,并辅以课程活动案例加以说明,从而为信息科技跨学科主题校本课程设计提供参考。

国际翻转课堂主题结构研究及可视化分析

翻转课堂作为一种新的教学方式自提出以来便迅速得到全球教育研究者的关注。为进一步探析国际翻转课堂研究主题,该文以Web of Science核心库为数据来源,以2000-2015年216篇国际翻转课堂研究文献为对象,采用多种分析工具及可视化技术,从高被引文献,核心作者分布,论文高产机构以及高频关键词等方面进行分析,梳理并揭示了当前国际翻转课堂研究现状。同时利用聚类分析等多元统计分析方法,以高频关键词相异矩阵为基础,划分了翻转课堂研究的几大领域。通过绘制战略坐标图,进一步明确翻转课堂的研究方向,为后续翻转课堂的研究思路提供参考。

计算机支持的协作学习分析模型及可视化研究

在线协作学习是MOOC学习平台中一种重要的学习形式。面对不断增长的学习群体,对协作学习过程的实时分析和监控成为当前大规模在线协作环境下研究的重点。本研究基于学习分析的视角,从知识加工、社交关系、行为模式三个维度构建面向计算机支持的协作学习分析模型,自动测量协作过程中知识水平与知识发展,深入挖掘协作过程中交互模式的序列与规律,有效识别群组成员的交互结构。基于该模型,设计开发了支持在线协作学习过程分析的交互式可视化工具,并在在线课堂中开展实践研究。研究表明,该模型及工具能够有效应用于在线协作学习过程分析,帮助教师实时监控讨论过程,发现协作中存在的问题,及时给予干预与指导。

基于微课程的高校翻转课堂实践研究

目前,实践类课程教学改革研究在高校广受重视,形式多样的教学方法被应用到课堂中,但教学质量仍有待提升。文章针对高校实践类课程中普遍存在的问题,将微课程与翻转课堂进行深入融合,提出了基于微课程的翻转课堂教学模式,并应用于高校网页设计与制作课程实践中。在实施过程中,文章围绕学习资源组织、平台支持、教师活动设计三方面进行了设计和实践,对微课程的资源组织形式进行了创新,设计了在线平台对教学活动的支持和评价机制,深化教学活动与资源的交互,为高校实践类课程的改革探索提供了新思路。

智慧学习环境下的社会化学习支持服务

以集体智慧为特征的社会化学习是智慧学习环境的重要学习形式。文章阐述了社会化学习的发展、理论基础及其主要技术支持。为了对社会化学习进行有效支持,文章通过对社会化学习信息的有效采集与归类,构建了社会化属性信息模型,并从六个维度刻画社会化特征,有效解决了智慧学习环境中社会化属性信息的分类与描述问题。基于该模型,文章设计了社会化学习支持服务框架及其服务机制工作流程,为智慧学习环境下社会化学习支持服务的研究提出了新的解决途径。

基于Web的异构信息源集成中间件

通过分析传统异构信息源集成中存在的问题,提出了改进的异构信息源集成中间件体系结构,并给出了数据转换的映射算法。该中间件通过对不同的信息源采用不同的转换机制,简化了集成方法,提高了查询的准确度。

基于语义Web的动态组合服务关键技术研究

随着Webservice应用的发展,大量存在的应用服务之间需要解决共享和交互。Web服务的动态组合为解决信息共享和应用协作的瓶颈问题带来了新的方案。论文通过分析原有Web服务组合的特点,提出一个基于语义的Web服务动态组合框架,并在此基础上实现了一个动态服务组合系统原型。该原型支持组合服务的即时生成,以及在动态环境中快速部署和发布。

自动特征选择和加权的图像显著区域检测

视觉显著性度量是图像显著区域提取中的一个关键问题,现有的方法主要根据图像的底层视觉特征,构造相应的显著图。不同的特征对视觉显著性的贡献是不同的,为此提出一种能够自动进行特征选择和加权的图像显著区域检测方法。提取图像的亮度、颜色和方向等特征,构造相应的特征显著图。提出一种新的特征融合策略,动态计算各特征显著图的权值,整合得到最终的显著图,检测出图像中的显著区域。在多幅自然图像上进行实验,实验结果表明,该方法在运算速度和检测效果方面都取得了不错的效果。

多方位工具综合使用的计算机网络课程实践教学改革

阐述了将多种工具应用到计算机网络课程实践教学的方法。这些工具的综合使用,可以提高学生实验效率,解决实验教学资源不足的问题,通过三个实验案例介绍了多方位工具在课程中综合使用的具体方法。结果表明,多种工具的综合运用对改进计算机网络课程实验教学具有重要价值。

问题解决过程视域下小学生计算思维评价量表的开发与验证

计算思维评价是当前计算思维教学中的关键环节,已经受到教育工作者越来越多的重视。已有计算思维评价量表多重视评价计算思维发展的技能结果,而较少关注评价计算思维发展的思维过程,导致评价结果对于计算思维教学过程的指导意义不足。基于此,本研究从问题解决过程视域出发,开发了面向问题解决思维发展过程的三因子计算思维评价量表。对该量表进行信效度检验后发现,该量表具有清晰的因子结构及较好的聚敛效度、区分效度和信度。进一步应用该量表对小学生群体进行计算思维调查,结果表明,五年级学生的计算思维总体得分和各个维度得分均显著高于四年级学生;学生的计算思维得分在性别上没有显著性差异;学过编程的学生在计算思维总体上与没有学习编程的学生无显著差异,但在方案评价子维度上显著高于没有学过编程的学生。

基于Ontology的数据集成新方法

基于Ontology的异构数据集成的方法是近几年来解决异构数据集成问题的有效方法。本文分析了几种本体(Ontology)集成方法的优缺点,提出了一种新的本体集成方法——Extend Hybrid approaches。该方法使用本体描述领域概念,构建了全局本体和局部本体及局部到全局的映射关系,解决了数据集成中存在的语义异构问题。

基于XML的异构系统集成框架的研究

通过分析传统异构网络环境下分布式对象互操作中存在的问题,提出了改进的基于XML的异构系统集成框架。该集成框架通过对不同类型的服务组件采用不同的调用机制,能够将不同服务组件集成到一个统一的平台中,而无需改变底层应用系统,克服了目前分布式体系结构与服务具体位置相关、紧密耦合等方面的局限性。

基于视觉注意机制的彩色图像分割

提出一种基于视觉注意机制的彩色图像分割方法。受生物学启发,该方法模仿人类自下而上的视觉选择性注意过程,提取图像的底层特征,构造相应的显著图。根据显著图,检测出图像中的显著区域;将显著区域和背景分离,即得到图像分割结果。在多幅自然图像上进行实验,结果表明,该方法能够取得与人类视觉系统一致的分割结果。