基于TPACK理论—滞后序列分析的中职教师课堂教学行为研究

通过研究常州某中职校交通运输类X教师和加工制造类W教师的课堂教学行为,旨在揭示中职教师的课堂教学行为、教师TPACK能力的现状,并提出优化策略。研究采用滞后序列分析和TPACK理论框架,通过视频分析软件和GSEQ程序对教师课堂行为进行编码和分析。发现W教师和X教师的课堂均以教师主导,学生参与度有待提高,两位教师在TPACK能力的应用上存在不足。建议提高学生主动性,提升课堂互动质量,优化课堂控制行为,并深化教师的TPACK能力。未来应采取多元策略,拓展研究范畴,持续跟踪教学行为对学生学习成果的影响,并加强教师培训与专业发展。

小学人工智能课堂教学行为分析研究

课堂教学行为分析能有效帮助研究者、教学者了解课堂特征、发现教学问题,促进其进行教学反思并提升课堂质量。本研究以12节2022学年G市中小学人工智能优秀课例的教学视频为研究对象,采用滞后序列分析法,对所选取的优秀课例的教学视频进行对比分析,并结合具体的教学片段进行个案分析,从教学主体、教学内容、教学范式、教学设备等4个维度进行辨识,总结出优质小学人工智能课堂特征,并在此基础上提出了相应的建议,以期提升人工智能教师的教学能力。

基于人脸识别的课堂教学行为S-T分析系统设计

提出并详细介绍了一种基于人脸识别技术的课堂教学行为S-T分析系统的设计。该系统以S-T分析法为理论基础,采用多种人脸识别算法,包括年龄检测、表情分析、姿态分析等,旨在自动识别并分析教师和学生在课堂上的行为。基于大量课堂视频数据的准备、软件系统原型的设计、深入研究课堂教学行为理论等,解决人脸识别技术的算法选型、视频关键帧的分析与因果关系模型的建立、系统运行的稳定性和界面设计等关键技术问题。通过系统性的需求分析、设计与架构、实现、评估与可视化等阶段的论述,详细展现了该系统的开发过程。

智能时代课堂教学行为的内涵、困境与对策

随着信息技术的不断发展,智能时代已经悄然而至,教育领域也在迎来前所未有的变革。高校作为培养人才的摇篮,其课堂教学行为也必须与时俱进,适应智能时代的教育需求,为学生提供高质量的教学流程。本文首先阐述了课堂教学行为的内涵与特点,然后进行了智能技术对高校课堂教学行为的有利影响和现状困境分析,最后提出了些许提升教师课堂教学行为效率的建议,期望有助于教师更好的实施教学行动。

人工智能视域下护理专业课堂教学行为分析与评价系统设计

随着人工智能技术的不断演进,其在智慧教育领域的应用日渐深化。文章旨在探究在人工智能视域下,如何有效构建护理专业课堂教学行为分析与评价系统,进一步挖掘护理专业教学中教学行为的发生、发展规律及内在联系。通过运用人工智能技术,构建针对护理专业课堂教学行为的分析与评价系统,为提升护理教学质量、推动护理教育智能化、现代化提供参考和借鉴。

基于深度学习的课堂教学行为评价方法

课堂是教学活动的主阵地,是教学质量的基础。当前,职业教育的课堂教学评价存在模式陈旧、指标单一、数据匮乏和算法灵活性差等问题,深度学习技术应用为解决这些问题提供了可能。基于深度学习的课堂教学行为评价方法(Class Learning Evaluation Method,CLEM)的第一步是利用智能设备获取课堂教学行为的视频信息,第二步是对视频中教师和学生的表情、姿态、语音等进行检测与教学行为识别,最后以某高职院校课堂教学视频为例开展教学行为统计分析和实证研究。实验表明,CLEM方法能够快速、准确地识别师生教学行为和开展课堂教学评价。

基于多模态数据融合的课堂教学行为分析研究

课堂教学行为是影响课堂教学效果的重要因素,然而现有研究在分析课堂教学行为方面存在一些问题,如数据类型单一、编码复杂以及难以发现课堂运转规律等。人工智能技术为课堂教学行为数据的大规模采集和处理提供了全新的机会。通过运用人工智能技术对某省的10所学校917个智慧课堂教学视频进行了分析,并揭示了课堂教学行为的一些特征。研究结果表明:课堂教学行为的频率和类型存在较大差异,不同教学行为之间存在相关性,同时教师行为和学生行为也不完全独立。这些研究结果为人工智能时代的课堂教学规律挖掘、课堂教学改进以及教研活动的开展提供了重要的参考依据。

高校青年教师课堂教学行为分析及优化研究

青年教师的教学能力是影响高等院校教育教学质量的重要因素,教师的课堂教学行为合理性与有效性直接关乎课堂教学效果,为了提升学校教学质量,要从青年教师入手,优化其教学行为,提升教学能力,从根本上改善教学质量。以云南经济管理学院为例,选择32位青年教师的课堂教学实录视频进行观察,采用观察、定性评价等方式对教学行为进行分析,为优化高校青年教师课堂教学行为,提升教学能力及水平提供思考。

基于LSA的同步课堂教学行为事理图谱研究

同步课堂在实现优质资源共享、推进教育公平中发挥着重要作用,智能技术在一定程度上可以推动同步课堂的优化发展。基于此,本研究以智慧环境下的同步课堂为研究课例,采用滞后序列分析法(LSA)对课堂教学行为进行分析,并构建其教学行为事理图谱。结果表明,智慧环境下的同步课堂活动是以学生为主、技术辅助于教学、师生远程协同合作的教学活动,调动学生自主学习是发展其深度学习能力的重要途径,教师的教学行为可以影响学生的学习效果,减少无效沉寂行为发生的关键在于设问之后是否给予学生充分的思考时间。

基于AI的课堂教学行为分析循证课例研究——以小学语文六年级上册《西江月·夜行黄沙道中》为例

AI课堂教学行为分析系统为课堂改进提供了工具及数据支持,极大地提高了课堂观察的精确度和便捷度。但其应用更多是在数据的引导下促进教师授课风格的改进,而对于教学中实际问题的改进研究却显匮乏。文章将AI课堂教学行为分析系统作为课堂观察评测工具,以部编版小学语文六年级上册《西江月·夜行黄沙道中》一课的教学为例,阐述人工智能支持下的循证课例研究途径,并提出高效的学习机制是提高课堂效率的基本保障,完整的活动设计是提高学习效率的有效途径,走向循证的课例研究是解决教学实际问题的重要方法。

智慧教学环境下课堂教学行为分析探索与实践

在深化高等教育改革过程中,课堂作为教学主阵地发挥了重要作用,而课堂教学行为分析作为提升课堂教学质量的重要依据是不可或缺的。针对上述问题,文章从教学过程和课堂管理两方面入手设计高校课堂教学行为分析体系,结合改进型弗兰德斯互动分析系统iFIAS和“智慧课堂教学诊断系统”,以智慧教学环境下课堂教学形态为研究对象,全面客观地开展课堂行为分析。研究表明,高校课堂教学行为分析体系内容全面、方法科学,通过课堂交互可视化、课堂教学模式/技术支持模式诊断、管理者巡课听课监督以及课堂教学行为AI生态监测等方面,大大提升了课堂教学质量和课堂行为管理效能。

基于情感计算的教师课堂教学行为智能评价探究

教师课堂教学行为的评价是教学质量提升的重要环节,作为课堂教学的具体实施者,教师喜怒哀乐等面部表情在教学中影响着学生的各个方面。大多数高中在评价课堂教学行为时,往往存在对教师的情感层面评价不足的现象。为了解决这一问题,引入一种先进的智能评价手段来评价教师的情感情绪状态。采用人工智能领域中的情感计算技术,构建智能评价系统来实时识别教师的面部表情,通过对采集到的课堂教学视频或图像进行智能分析,获取教师的情感情绪状态。通过将各阶段时间点的教师督导、学生“人为”评价和课堂教学全过程的“人工智能”自动评价结合起来,可以提供更加丰富多元化的过程化教学评价方式,该方式对高中完善课堂评价方式和教学评价改革具有一定的借鉴和参考作用。

基于核心素养培养目标的高中物理教师课堂教学行为研究

教师行为对课堂教学效果有着重要的影响。以《中学物理教与学》近年来转载的教学设计为样本,从培养学生物理学科核心素养的视角出发,对我国高中物理教师课堂教学行为进行质性和量化研究。结果显示,高中物理教师在科学思维培养目标上的教学行为达成度最高,在科学态度与责任培养目标上的达成度最低。为改进教学行为,建议教师审视教学内容,加强学科知识的整合;强化科学论证,鼓励学生质疑创新;建构学习共同体,激发问题、证据等探究意识;融合现代科技发展,强调科学本质观。

高职院校信息化课堂教学行为分析与研究

文章基于信息技术的互动分析编码系统(ITIAS)为蓝本对高职课堂师生行为进行重新编码及改进,以2021年全国教师教学能力比赛高职组一等奖获奖作品为研究对象,利用质性分析软件Nvivo对获奖作品的课堂实录进行编码采样并加以矩阵分析,从课堂结构、教学风格及师生情感氛围、师生提问及应答言行、信息技术的使用四大方面18种分析变量对高职课堂教学过程开展量化、具体分析。通过分析得出仍需在改善课堂结构、优化课堂中问答教学策略、合理适度使用现代信息技术等方面作出努力,以进一步推动我国高职课堂教学的改革。

新手型和成熟型教师的课堂教学行为比较——以“地球的形状与大小”为例

课堂教学行为是教师和学生在课堂上的外在活动表现,这成为研究新手型教师和成熟型教师课堂教学差异的重要视角。综合采用课堂观察编码系统、师生语言互动行为分析法以及课堂观察法,对处于不同专业发展阶段教师在相同内容上的课堂教学行为进行比较研究。结果显示:处于不同发展阶段的教师都能达成基本的教学目标,且学生学习方法多样,但成熟型教师教学风格更注重引导、教学管理更自然、教学期望侧重学生批判性思维的养成。基于研究结果对其提出了改进教学行为的建议,以期提升其教学水平。

精准数据透视教师课堂教学行为改进

教师课堂教学执行是落实《义务教育数学课程标准2022年版》理念的最后一公里。央馆智能研修平台,对教师课堂教学行为进行分析,形成数据报告,对教研及教师个人成长提供有力支持。教研组以同课同构的形式展开教研,从教学经验和听课评价量表出发,精准定位课堂问题,并结合量表评分、AI数据及课堂视频切片等对课堂问题进行分析,结合新课标要求,提出改进建议,帮助教师主动改进教学行为,使新课标理念在课堂扎实落地。

基于弗兰德斯互动分析系统的课堂教学行为分析——以研究高中信息技术课《广度优先搜索方法》为例

文章基于弗兰德斯互动分析系统,以高中部级优课《广度优先搜索方法》为例,对弗兰德斯互动编码系统进行优化,进而对高中信息技术课堂教学行为和学生行为进行研究,利用矩阵分析、课堂结构分析、课堂控制分析、特征序对分析和曲线分析多种方法分析样本课堂的师生语言类型、结构、学生参与特点等课堂教学表现,根据分析结果,对所分析样本课堂与信息技术学科的教学进行总体评价,并分析弗兰德斯互动分析系统进行调查的优点,对弗兰德斯互动分析系统提出改进建议。

谈谈课堂教学行为的优化--以《认识厘米》一课为例

为了改善学生的学习行为,应关注教师教学行为的研究。听取多节《认识厘米》一课教学,关注执教教师在课堂中的导入行为、呈示行为、对话行为、指导行为等,调研、分析、比较、归纳、总结,提出优化方案。

优化小学数学课堂教学行为,培养学生思维的深刻性

研究者通过对课堂上教师教学行为的观察和剖析,发现教师存在“粗暴抛出方法”“过度操作”等不良教学方式。针对这些问题,文章阐述了优化教学行为的对策,旨在让教师在深度认识下改善、优化和创新自身的教学行为,以此培养学生思维的深刻性。

基于视频分析的高校思政课堂教学行为案例研究

思想政治理论课是高校实现立德树人根本任务的关键课程。运用文献研究法,视频分析法及案例研究法对高校思政课堂教学行为进行研究。在现代教学理论的基础上,结合专家指导,形成本研究课堂教学行为分析系统,借助视频分析法对高校思政课堂教学行为进行分析,旨在获得针对高校思政课的教学行为特点。在研究的基础上总结提出思政课堂的教学行为特点,对高校思政教师具有一定的借鉴意义,为教师的专业发展和新手教师的培养提供一定的参考和借鉴。