人工智能视域下课堂教学智慧评价:理论建构、模型支撑与技术实现

基于结构的多模型联合的课堂教学智慧评价系统(CSMS)是一种使用人工智能技术常态化、规模化评价课堂教学的指标体系和评价系统。CSMS重点分析课堂的教学结构,依据本土化的主导—主体教学结构理论和第三代活动理论,将课堂教学评价指标分解为目标定位、课堂艺术、课堂调控、思维激发、评价反馈、整体发展、合作交流、学习体验、目标达成共9个评分领域。每个评分领域选择整合已有的具备机器可实施性的分析模型,分析课堂支撑方面的情感、语速、想象力、信息量、语言凝练度等模块,从而构建了一个完整的具备人工智能技术可实施性的课堂教学评价系统。CSMS涵盖了对培养学生核心素养极为重要的思维和互动交流的特征分析,符合国家关于新时代培养学生核心素养的方向要求,对教学结构的分析评价具有重要的现实意义。

人工智能视域下课堂教学智慧评价:学习发生知行模型

在人工智能视域下的课堂教学智慧评价中,基于中国优秀传统文化中的知行哲学和大脑认知活动的信息自由能理论构建的学习发生知行模型,描述了学习发生的条件与路径、学习风格、有效教学方法等,关涉学生学习发生这一教育核心问题。学习发生知行模型批判地吸收了ELT、4MAT等学习理论中富有启发性的观点,将知行与外在可观测的语言刺激(四何)数据关联起来,使学生内部认识活动与外在教学环境的相互作用即课堂认知活动具备了人工智能可分析的可能。它将学习发生的认知过程划分为外界信息的处理过程(不涉及大脑自由能减少)和内部世界认知模型的调整过程或思想练习(减少大脑自由能)两类,提出的人工智能课堂认知活动量化评价指标框架,尝试解决现有机器分析无法覆盖课堂思维方式、教学风格等重要维度的问题,为完整性的、本土化的、易理解的课堂教学智慧评价分析系统的设计提供了可行方案。