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大模型支持的教师循证实践:行动框架与案例应用

2024-07-31分类号:G451

【作者】褚乐阳   刘泽民   王浩   陈向东
【部门】华东师范大学教育信息技术学系  
【摘要】教师开展循证实践面临诸多挑战,包括难以获取和利用证据、缺乏有效的反馈和评价机制,以及实践过程中指导和支持不足,大模型技术的发展为破解这些难题带来了机遇。本研究构建了大模型驱动的循证实践行动框架,涵盖循证实践的五个关键阶段:提出问题、检索证据、评价证据、应用证据和后效评估,并针对不同阶段的特点设计了相应的大模型支持策略;开发了GPT4EBP平台,为教师提供基于自然语言交互的个性化指导、反馈和评估,还针对师范生开展了为期六周的循证实践。问卷调查结果表明,借助GPT4EBP平台,师范生能更高效、高质量地完成循证实践任务,其循证实践能力和集体效能感均得到显著提升;访谈数据揭示了平台在简化流程、提供及时反馈等方面的价值。本研究揭示了大模型技术在优化循证实践流程、赋能教师专业决策等方面的独特价值,丰富和发展了循证实践的理论体系,相应的行动框架和GPT4EBP平台可为教师循证实践提供个性化支持,使其能便捷获取证据、系统分析证据并将证据转化为可落地的教学行动,提升循证实践的针对性和有效性。
【关键词】教师专业发展  循证实践  大模型  行动框架  GPT4EBP
【基金】全国教育科学规划一般课题“基于大语言模型的青少年人工智能教育研究”(BCA230276);; 华东师范大学上海智能教育研究院2023年智能教育博士生科研基金“基于大模型的人机协同循证实践平台的开发与实践应用”(202301002)
【所属期刊栏目】开放教育研究
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