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[期刊] 开放教育研究
[作者]
卢国庆 谢魁 刘清堂 张臣文 于爽
课堂教学行为是影响课堂教学效果的重要因素,已有的课堂教学行为采集存在劳动密集、分类模糊和编码复杂等不足。人工智能技术为课堂教学行为大数据伴随式采集、自动化智能标注提供了新的契机。本研究以西北地区某市三所学校的1201个常规课堂教学视频为研究样本,利用人工智能引擎自动标注课堂教学行为,并采用相关性分析、主成分分析、非参数差异性检验等方法,对课堂教学行为类型、规律及差异性进行分析。研究发现:1)课堂教学各类行为的出现频率不等且相差较大,其中,读写、讲授、巡视行为占比较大,生生互动、师生互动占比较小;2)多数课堂教学行为之间具有关联性,其中,应答与生生互动之间的相关性最高,巡视、读写与其他行为存在负相关;3)教师行为和学生行为并非完全属于不同的成分;4)不同特征教师的课堂教学行为之间存在差异;5)不同类型课堂的教学行为之间存在差异。研究结论可为人工智能时代挖掘课堂教学行为规律、改进课堂教学及开展教研活动提供参考。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
卢国庆 谢魁 刘清堂 张臣文 于爽
课堂教学行为是影响课堂教学效果的重要因素,已有的课堂教学行为采集存在劳动密集、分类模糊和编码复杂等不足。人工智能技术为课堂教学行为大数据伴随式采集、自动化智能标注提供了新的契机。本研究以西北地区某市三所学校的1201个常规课堂教学视频为研究样本,利用人工智能引擎自动标注课堂教学行为,并采用相关性分析、主成分分析、非参数差异性检验等方法,对课堂教学行为类型、规律及差异性进行分析。研究发现:1)课堂教学各类行为的出现频率不等且相差较大,其中,读写、讲授、巡视行为占比较大,生生互动、师生互动占比较小;2)多数课堂教学行为之间具有关联性,其中,应答与生生互动之间的相关性最高,巡视、读写与其他行为存在负相关;3)教师行为和学生行为并非完全属于不同的成分;4)不同特征教师的课堂教学行为之间存在差异;5)不同类型课堂的教学行为之间存在差异。研究结论可为人工智能时代挖掘课堂教学行为规律、改进课堂教学及开展教研活动提供参考。
[期刊] 全球教育展望
[作者]
杨晓哲
没有智能技术的深度运用,大规模的课堂分析难以真正实现,课堂教学仍然是一个"黑箱"。传统的课堂分析存在规模化困难、标准化不足、专业性缺失等问题,而片面地运用技术手段展开课堂分析,又容易陷入指标单一化和标签化的风险。本研究构建了基于课堂多模态数据的人工智能课堂分析架构,提出了高品质课堂智能分析标准(CEED)。该标准包含课堂效率、课堂公平、课堂民主三个维度。该分析架构使得课堂作为数字化智能支持系统,为教师、学校、教育研究者提供全员化、全程化、全面化的专业反馈,促进教师教学反思,创新人机融合的常态化教研与教学研究新方式。
关键词：
课堂分析 人工智能 课堂研究
[期刊] 教育与职业
[作者]
李玉龙 王丽新
教师通过学生的课堂反应或在出乎意料和未可预知事件发生的同一时刻,即时调整、修正自身的教学行为,以更优化的教学行为谋求更优化的教学效果,就是教师课堂教学行为的即时修正。这种修正能力是一种实践智慧,它的培养是提高课堂教学质量,助推教育教学改革,促进教师专业化发展的重要途径。
关键词：
教师 教学行为 即时修正
[期刊] 教育发展研究
[作者]
方征 余美君
班额研究从早期的"投入-产出"思路,转向系统论视角下的"投入-转化-产出"研究,教师课堂教学行为是重要的中介变量。本研究探索了班额变化改变教师内隐和外显的教学行为,进而影响学生学业成就的内在转化过程。文章指出班额调控是一个硬件和软件并重的系统工程,实现由局部地区"降低班额政策"到全面推行"小班教学精神"的转变,并有针对性地加强对教师的"小班教学精神"的指导和培训是下一阶段我国班额调控中需要关注的重点。
关键词：
班额 教师内隐教学行为 教师外显教学行为
[期刊] 教育与职业
[作者]
方绪军 王屹 陈业淼
“人工智能+教育”不断融合、创新与发展，为职业教育课堂教学改革提供了技术支持，也为课堂革命注入新动能，同时也暴露了技术异化、技术安全等问题。基于此，本文以“本体论”为逻辑出发点，深入剖析人工智能时代职业院校课堂教学改革所面临的现实挑战，提出教学改革路径：构建以“学生本体”为核心的信息技术生态圈，实现“技术—学生”和谐共生；提升教师数字化素养的适应性，实现“技术—教师”相生相长；重构“人工智能+教师”协同教学模式，实现“技术—质量”同向同行；制定“类型化评价体系”，实现“技术—评价”协同并进。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
屈玉东 费建翔
课堂教学是高等学校教育的主阵地，是助推高等教育高质量发展的关键环节，是实现高校育人目标的重要渠道。人工智能发展迅猛，推动着高校课堂教学发生深度变革，顺应人工智能发展之势，乘势而为，顺势而变，把握课堂教学这一关键环节，为保证技术赋能下教育教学价值取向公平、合理，摆脱技术主义的桎梏，实现教育的良性发展和价值旨归，需要在课堂教学中聚焦培养学生的核心素养，强调教育过程中的人文观照，促进师生交流共生、发挥教师独特的育人作用，追寻教育的德性复归。
[期刊] 职教论坛
[作者]
王倩 孙建波 钱志晟 李柏颖
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。
[期刊] 中国成人教育
[作者]
郭芬云 李朝平
和谐教学作为一种新的教学理念和指导思想正在逐步渗入到大学教学的各个方面。为了优化大学课堂教学行为,构建和谐与发展的大学课堂教学,教师要主动成为大学课堂和谐教学的构建者,唤醒学习的主体,解放教学世界中沉默的大多数,促使大学课堂教学走向师生的生活世界,形成师生自觉的交往状态,营造学术自由的大学课堂和谐文化环境。
关键词：
高等院校 教学行为 优化探析
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
李晓堂
本文将大数据理念和技术运用到高职院校课堂教学改革体系当中,通过信息化和数据分析技术,结合翻转课堂模式,设计出一种新颖的课堂教学模式,实现课堂教学的智能化和高效化。文章基于大数据分析,全面改进课堂教学内容和结构,形成了基于教学整体过程分析、智能辅助平台和大数据分析评估为主体结构的信息化智能课堂教学模式。该模式不仅综合解决了传统教学过程中遇到的问题,增强了师生间的课堂讨论和多元化交流,同时还加入大数据智能决策分析功能,提升了课堂教学质量。
[期刊] 教育科学
[作者]
马治国 田凤梅 杜丽娜
小学生的品德发展必然受教师行为,尤其是课堂教学行为的影响,既有言语行为方面的,也有动作行为方面的,亦有复合行为方面的;既有民主倾向行为方面的,也有专断倾向行为方面的。通过运用问卷调查研究的方法,我们发现,民主倾向教学行为能够被学生更多地认知到公正、尊重、平等、宽容、诚信和谦虚等品质,专断倾向教学行为则"反其道而行之"。而且,学生的品德认知存在高度、中度和低度认知的差异。我们还发现小学生品德具有分化性、多样性、弱公正性、向善性、亲诚性、一致性等特点。本文认为营造教师课堂教学行为因子促进学生品德发展,教师需要做到,对其课堂教学行为强化与优化并举、"续暖"与"御寒"兼行及重视灵活使用复合行为。
关键词：
小学生 教师课堂教学行为 品德认知
[期刊] 全球教育展望
[作者]
庄坚
PDCA 系全面质量管理中的一种重要管理方法,尤因世界著名质量管理大师戴明博士的发展而著称,又称戴明循环。论文阐述一所中学将这一 PDCA 模式应用于课堂教学来促进教学行为的改进,尤其抓住教师的"审视自己的教学,拟订改进计划——实施改进计划,转变教学行为一一实施管理督导,确保计划实施——总结改进经验,接受效果验收"各个环节。
关键词：
课堂教学 PDCA 循环模式
[期刊] 全球教育展望
[作者]
闫龙
在新课程实施中,教学行为研究已成为课堂教学研究的有效方式之一,得到普遍重视。考察教学行为的内涵和定义,可以为有效研究教学行为提供理论支持,在对其系统分析和比较的基础上,提出教学行为的研究框架。
关键词：
教学行为 内涵 研究框架
[期刊] 教育发展研究
[作者]
杨晓哲 刘昕 王若昕
课堂是教学发生的主阵地。以往的研究通常围绕几节或几十节课堂视频进行分析，而本研究采用人工智能技术分析了1008节中小学语文课堂视频，从中实现“微观话语、中观行为、宏观课型”三个层次的智能判定，试图描绘我国中小学课堂的教学现象。研究发现，中小学课堂中教师讲授时间占比51.9%，师生互动时间占比30.5%，个人任务时间占比12.3%，小组活动时间占比5.3%。随着我国课程改革的深入进展，课堂已经较少出现一言堂现象，教师通过讲授与师生互动展开课堂教学。研究发现个人任务与小组活动时间仍极其有限，课堂中学生差异化学习时间不足。此外，不同年级的语文课堂整体样态和课型分布并没有明显差异，但初中课堂的教师讲授时间显著增加。随着年级递增，教师提出开放性问题的频次呈现整体波动递减的现象。本研究借助更大规模的尺度和更精细的编码，进一步解释了中小学课堂的教学现象。
关键词：
课堂分析 人工智能 中小学课堂
[期刊] 北京大学教育评论
[作者]
赵明明 周森
统计人工智能专家系统(SAIES)可以自动分析课堂发言并帮助学生学习。自动转录的课堂发言文稿可以形成一个数据库,计算语言学使得统计语篇分析(SDA)进行自动变量分类成为可能。这一方面从根本上改变了SDA模型的后续分析流程,另一方面可以解释多层次变量对目标动作产生了怎样的影响。SAIES将理论模型转换为统计模型,对数据进行测试,并对结果进行解释。笔者用SAIES分析了17组学生与教师组合在13周内进行的课程设计讨论。分析结果表明在以下四种情况下,更容易出现微小创新:(1)学生们过去的学习成绩更好;(2)在较近的发言次序中出现了微小创新;(3)在错误答案出现之后有学生提出了不同意见;(4)小组的问题解决方案得分越高。
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