基于教学精准交互行为分析的人工智能精准教学研究

发布时间：2021-10-07 19:27

　　随着大数据、云计算、人工智能等信息技术的不断发展,高等教育从信息时代迈向智能时代,为个性化精准教学带来新的发展契机。构建了人工智能教学精准交互平台,利用人工智能对教学主体间的精准交互行为数据进行深度分析,形成各种学情报告,对交互主体的学习行为和需求做预测,智能推送学习方案,循环往复,最终实现精准化、个性化教学,切实提高教学效果。 

【文章来源】：成人教育. 2019,39(09)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

人工智能时代教学主体变革

数据，再对数据进行深度挖掘加工，透析数据背后的隐藏信息，对交互主体的学习行为和需求做预测，促进后续精准交互行为发生，再影响后续的精准教学，周而复始，循环往复，交互分析数据越来越精准，交互行为越来越精准，教学越来越个性化，最终达到教学效果最优的目的。(二)基于精准交互数据分析的行为导向学情报告精准交互行为的发生是基于交互行为数据分析的，交互行为数据来自交互主体在各类线上、线下交互行为痕迹以及交互效果，分析的结果根据精准教学的需要分成学情精准报告、学情差异报告和学情实时报告，报告具体内容包括个性化分析结论、数据分析、精准学习任务提醒等，以此全面提升教学精准性。1．交互主体学情精准报告一般研究认为交互主体中学习的主体只有学生，其实笔者认为在精准交互过程中，教师也有学习的需求，教师通过学习才能具备精准教学能力。人工智能与学生精准交互形成学生主体精准学情报告。传统教学的学情报告一般都是由课堂交互或者期末考试交互的静态数据形成的，比较片面，主要停留在分数层面，无法支持教学活动的个性化指导。智能精准交互环境下，学情报告的形成是基于教学主体学习过程的全过程跟踪与监测的，从开始学习到结束，从一个学习任务完成到下一个学习任务，从一个阶段到下一个阶段，人工智能技术贯穿教学活动的始终，无时无刻不在对交互主体的教学行为指标进行检测。线上的检索学习信息、学习路径，浏览网页痕迹、停留知识点的时长、同步异步反馈信息，线下课堂交互的次数、质量、测试成绩、协作完成任务的表现，都实时通过人工智能全方位记录下来。另外像传统教学一样，交互效果比如主动性表现、掌握知识点个?

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3422635