基于人工智能技术的课堂教学行为的分析框架构建研究

发布时间：2020-07-24 15:36

【摘要】：随着人工智能等新兴技术的不断迭代和教育信息化基础设施的不断完善,信息技术与教育融合的日趋深入,有效促进教育教学的质量提升。在互联网+大背景下,借助人工智能技术更新传统课堂教学行为分析手段,进而对课堂教学行为进行积极的优化,有利于教师全面掌握课堂动态,反思自身教学,提升专业技能。有利于学生的更好地进行自我评价,调整自己的学习进度,促进高效课堂教学,提升课堂教学质量。本研究以课堂教学行为分析为突破点,结合人工智能技术与课堂教学分析方法的融合,丰富已有的课堂教学行为分析方法。本研究首先通过文献梳理,对比典型的几种课堂教学行为分析系统和方法,结合高效课堂的要求构建基于人工智能技术的课堂教学行为的分析框架,由观察维度和评测维度组成。其次,对观察维度进行德尔菲专家意见征询,并结合专家意见修改完善分析框架。同时结合层次分析法计算各项指标权重系数,直到专家们意见达到一致性标准,确定最终的基于人工智能技术的课堂教学行为的分析框架。为进一步检验分析框架的科学性和可操作性,以情绪识别为例,结合具体的示例进行实践操作获得可视化分析结果。本研究拓展了课堂教学行为分析的维度和分析深度,在节省人力、实时可视化展示方面有着明显的优势。基于人工智能技术的课堂教学行为的分析,通过借助技术参与分析课堂教学行为,缩短评价时长,扩充评价维度,提升评价效率,做到实时反馈、实时关注课堂效果。有效规范课堂教学行为,可促进教师的专业能力素养培养,科学精准的改进修正教学问题,提升教育教学质量。最终实现对学生全方位自我评价,促进学生个性化和规范化成长。
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G434

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本文编号：2769044