层次分析法支持下人工智能教育评价体系构建策略研究

人工智能课程当前已经成为现代教育的重要组成部分,作为一种新的教学内容,应该建立起有效的评价体系,以保证良性发展。研究过程基于层次分析法构建了完整的教学评价方法,相应的评价指标分为三个级别,包括课程建设管理、基础设施建设、教学资源建设、人才队伍建设等,可通过构造判断矩阵、计算矩阵的特征向量,以量化方式求解出各指标的权重。为了提高权重分配的合理性,引入战争策略优化算法,进一步强化了判断矩阵的一致性。总体而言,该次所建立的评价体系具有较强的实用性。

小学人工智能校本课程开发依据及其组织逻辑

智能技术的蓬勃发展对建立学段贯通的人工智能课程体系提出了迫切要求,然而我国现行的课程标准中,暂时仅将人工智能列为中学阶段的学习安排。政策的暂时“空窗”使得小学人工智能校本课程的开发在确定内容范畴、体系结构、实施载体等方面陷入困境。具体来说,在课程开发实践中表现为三方面困境:一是课程内容的价值定位模糊,二是课程内容与素养培育的关系松散,三是课程内容的难度把握不准。这使得小学人工智能校本课程的应有价值未能实现。研究提出,从课程内容开发取向研究明确内容定位,从基本范畴研究探析课程内容的广度与深度,从体系框架研究明确课程内容全貌,进而确定课程内容的开发依据;从内容呈现形式、顺序安排和组织样态三方面进行探析,达成以立德树人为根本、学生需求为标准、问题解决为核心的课程内容组织逻辑,以期为完善我国小学人工智能教育体系建设提供镜鉴。