基于课堂智能分析大模型的教师教学能力分析框架及其应用研究

当前,外部社会数智化正通过知识组合方式不断影响处于“三元空间”的包含教师在内的人类主体,知识获取途径的复杂性和多元化使教师教学能力培养逐渐指向“个性化”大趋势。基于课堂智能分析场景的案例增量数据来进行垂直大模型学习,成为课堂智能分析大模型训练和人工智能支持教师能力分析及教师专业发展的主要方向之一。在此背景下,文章首先基于能力形成的过程视角和斯皮尔曼的二因素理论,构建了教师教学能力结构模型;然后,文章对课堂教学行为和教学能力进行智能分析判别,构建了基于课堂智能分析大模型的教师教学能力分析框架和培养机制;最后,文章以北京市某学校的五年级语文老师为例,初步构建了该教师课堂教学行为与教学能力的映射关系和教师教学能力框架。文章通过研究,旨在为教师教学能力的个性化培养和智能评测提供有力支持。

课堂智能分析赋能教研的路径与思考

本文探讨了课堂智能分析的含义,介绍了教学行为数据和师生生理数据的分析工具与方法,阐述了基于课堂智能分析的“问题设计、课堂观察、数据诊断、教学改进”四阶段教研模式,并提出了此类教研应与传统教研相结合、应重视挖掘问题、应规避伦理风险等若干需要注意的问题,以供应用课堂智能分析开展教研的学校与教师参考。

智能课堂分析的多维指标体系构建:面向开放教育OMO智慧教学环境的研究

课堂分析是提升课堂教学质量的重要依据。开放教育的智慧课堂联通线上学习平台和线下物理教室,形成了线上融合线下的(Online-Merge-Offline,OMO)教学环境,通过多种应用程序、移动终端和传感器产生了大量教学数据。然而,已有的智能课堂分析系统大多聚焦线下课堂,目前尚未有研究系统地开展对线上和线下教学数据的同步挖掘,因此,难以获取开放教育课堂教学特征的全貌。为此,通过整合多模态数据,构建了一套针对开放教育OMO智慧教学环境的课堂分析指标体系,从“教学设计”“教学实施”“教学效果”三个维度提炼课堂教学特征。并且在上海开放大学智慧学习中心开展了对指标体系的验证,验证结果表明:该指标体系可全面准确地捕捉开放教育复杂多元环境下的教学特征;通过各维度指标间的相互补充、相互诠释、相互印证,可有效提升课堂分析结果的解释力和可操作性。指标体系为智能课堂分析系统的研制提供了理论依据和设计方案,对开放教育数据驱动的课堂转型具有实践探索意义。

智能技术支持的教师专业发展和课堂教学——“AI新热潮之下的冷思考与新出发”研讨会青年学者论坛综述

人工智能作为新兴科技的标志性内容,在成为经济发展的新引擎、国际竞争的新焦点、社会建设新机遇的同时,也成为了促进教育变革的重要力量。目前,以元宇宙、ChatGPT等为代表的技术正在全球掀起新一轮的智能科技浪潮,也将对教育场景产生新一轮的冲击。基于此,以“人工智能促进未来教育发展:AI新热潮之下的冷思考与新出发”为主题的研讨会意图回应和探究热潮之下的技术走向,并探讨新的技术发展对未来教育的持续及颠覆性影响。围绕“智能技术支持下的教师专业发展和课堂教学”这一研究主题,来自四所不同高校的青年研究者在此次研讨会中分别基于不同的研究场景,从技术设计和实证研究等层面呈现了人工智能赋能教师专业发展的潜在探索维度和未来发展方向。希望通过介绍四个学术报告,带领大家认识人工智能赋能教师专业发展的潜在研究与实践样态,也希望引发大家对智能技术支持下的教师专业发展和课堂教学这一研究主题进行持续且更加深入的思考,为我国人工智能赋能教师专业发展的事业贡献力量。

技术赋能:课堂教学分析的新样态——第二十届上海国际课程论坛综述

探索智能技术推动教育教学改革和助力教学质量提升已成为当下教育领域的热门课题。第二十届上海国际课程论坛围绕“技术赋能的国际课堂分析:打开黑箱与重构课堂”这一核心议题展开了深入探讨。来自国内外的专家学者积极回应了教学模式与课堂分析转型的时代诉求,对课堂分析在实践探索过程中的学术新知与经验教训进行了共享,并对以智能技术为推手的课堂分析新图景展开了多角度的反思与展望。

课堂形态分析及其重构:范式转换的视角

随着课堂研究范式的转换,在由“间接测量”到“直接研究”的发展历程中,课堂这一“黑箱”逐渐被打开。传统的基于师生报告的问卷调查逐渐被包括视频记录在内的课堂观察所代替。然而,直接查看教室仍然是繁琐、昂贵和侵入性的,以人工智能技术支撑的课堂分析为便捷化、规模化、非介入式的课堂整体形态研究提供了支撑。课堂研究有待超越传统研究范式对教师特质或教学实践的考察,在开辟技术支持的新的方法论基础上,对包括内容形态、活动形态和时空形态在内的课堂形态做出整体刻画与分析,并最终借助分析结果探索课堂形态重构的路径。