多模态视域下军事职业教育精准化学习评价路径与方法

智能感知技术的发展推动了学习分析领域的变革,使多模态数据的获取和融合分析成为可能,也使传统在线教学评价向“第四范式”数据密集型评价迈进。文章首先立足于当前学习评价现状,剖析军事职业教育侧重结果性评价、评价主体单一、缺乏智能化手段支撑等问题;其次基于具身认知理论将多模态数据分为基础信息数据、个体特征数据、交互行为数据三类,依据数据感知技术和数据表征方式构建在线学习多模态数据测评框架;最后从多模态数据采集、多维度数据融合、多元化分析建模、精准化反馈改进等四个环节,探索数据驱动下的精准化学习评价路径,不断促进军事职业教育的内涵式发展。     

多模态学习情感计算:动因、框架与建议

学习情感是影响学生认知加工与学习效果的重要因素,如何利用多模态数据开展学习情感计算是当前亟待解决的问题.文章在分析情感计算源起与多模态数据融合的基础上,阐述了多模态情感计算的发展动因,构建了多模态学习情感计算的研究框架,包括以教育场景为导向采集情感数据、依据情感模型展开建模与识别、利用可视化方式表达与反馈情感、结合情感归因来干预与调节学习过程等.基于现有研究案例,将多模态学习情感计算的应用归纳为开发学习情感识别系统、增强智能学习工具、支持学习干预与决策、探索学习情感的作用机制等方面.未来多模态学习情感计算应平衡数据采集侵入性与真实性、提升数据模型可解释性、综合衡量学习状态以及拓展教育应用探索与创新.     

多模态数据下混合协作学习者情感投入分析

情感投入在混合协作学习中发挥重要作用,厘清其作用机制是当前亟待解决的问题。混合协作学习场景下多模态情感计算技术的支持为更加精准地分析学习者情感投入提供了可能。文章从情感数据的多模态融合、情感发生的情境解释、情感状态的动态变化、情感发展的层级建构和情感反馈的调节干预五个层面构建了混合协作学习者情感投入的研究框架,并从改善混合协作学习过程和探索混合协作学习规律出发,阐述了混合协作学习者情感投入的分析路径。一方面,融合多模态数据,输出可视化的情感状态识别结果;根据环境、认知、行为、动机及任务等因素,进行情感归因;预防情感危机,采取反馈与调节措施。另一方面,探索情感投入与人际互动、学习资源、认知发展的关系,以期揭示混合协作学习的内在规律。     

智能技术赋能职业教育精准学习评价的框架设计与实践探索

随着信息技术在学习评价中的应用与发展,立足职业教育学习评价实际,充分发挥智能技术赋能职业教育的优势,从改进学习和发展学习的角度对精准学习评价进行深入阐述.以职业教育为灵魂,以信息技术为驱动,以学习数据为核心,围绕学习数据采集、学习数据整合、学习数据分析建模、学习评价可视化构建了学习评价框架,并从改进结果评价,强化过程评价,探索增值评价,健全综合评价四个方面阐述了精准学习评价的实践探索,指出了职业教育精准学习评价的保障措施.在职业教育已从内涵建设进入提质培优的新发展阶段背景下,精准学习评价方案的设计以期能够达到"以评促学"的目的,为新时代职业教育学习评价改革提供有益的探索和参考.     

基于人工智能的职业教育个性化学习和多元评价研究

随着人工智能的发展,技术与教育的融合更加深入。在教学实践过程中,利用人工智能技术,对现有职业教育在线学习平台进行整合创新,搭建基于人工智能的职业教育精准教学系统,针对学生提供个性化教学方案,实现精准教学,促进师生、学生之间的互动,分析职业教育学生学习情况、学习过程中的情感状态,更精准地制定个性化的教育内容,创新教育内容的推送形式,构建虚拟教学场景,丰富学生的实践体验,实现“知行合一”的教学理念,可以促进职业教育达到最优效果。同时,引入情感分析模块,对学生学习情况进行多元评价,解决现有课程评价单一的问题,并针对学习评价发现的问题及时反馈给教师,可以为教学提供决策支持。     

利用大数据优化高中教学评价：问题检视、价值意蕴与实践路径

大数据赋能高中教学评价,推动传统教育评价向数据支持的精准化方向发展。大数据使高中教学评价在成绩分析、教学反馈、教学改进等多方面精准推动,科学施策进行有效教学干预,促进学校教学评价从“唯分数”“唯知识”“唯升学率”的实践误区中走出来。学校可以将教学评价体系与校本心理测评体系、学生综合素质评价体系整合为学生综合评价体系,并通过构建灵活的评价机制及评价保障体系等,实现大数据与高中教学评价相融合。     

小学数学精准化评价模式的研究与实践——以“小数简便计算练习课”为例

针对传统小学数学课堂中评价方式单一性、延时性和结果的模糊性,难以促进学生个性化发展等问题,依托探知课堂平台,以应答器作为学习终端,借助数据与分析技术,构建小学生数学精准化评价模式：数据驱动的诊断评价,实现学情精准分析;数据驱动的过程评价,实现教学精准干预;数据驱动的结果评价,实现学生个性化成长。实践证明,数据驱动的小学数学精准化评价模式能够帮助教师有效解决传统课堂中学习评价的问题,促进学生的个性化成长。     

面向教师画像的能力精准测评和可视化呈现

在人工智能助推教师队伍建设背景下,借助画像技术实现对教师能力的精准测评并助力其个性化发展,愈发重要。然而,面向教师画像的能力测评精准性仍有待提高,其可视化呈现方式的解释性也仍显不足。研究根据教师能力的构成特征及多模态数据测评文献分析,构建了全面细粒度的面向教师画像的能力测评框架,并从数据多源采集及其准确处理的角度,提出了有效场景信息识别、数据采集高支持度保障、跨场景数据动态融合、非线性特征提取算法优化等四方面的测评精准性提升策略。结合自主研发的师范生教学基本技能智能实训系统,研究分析了教师画像的数据可视化特征,探讨了能力外显的行为、社会交互、知识、情感等四类数据属性的可视化方式。     

场景赋能:场景化设计及其教育应用展望——兼论元宇宙时代全场景学习的实现机制

随着元宇宙时代的到来,5G、大数据、云计算、拓展现实(XR)和人工智能等技术得以广泛应用,人类已进入到场景(CT)时代。场景化正在不断影响并渗透教育领域,并促进教育领域进行快速地自我革新与升级。场景化特征包括智能动态性、联结共创性和情感连接性。研究从资源沉浸、人本服务、技术适宜三个维度,遵循多资源适配、多模态混合、多场景延续的原则,从场景洞察、场景制造、场景应用、场景优化四个步骤展开场景化设计;进而从数据内容、技术支持和过程体验三个方面,得出数据驱动、技术融合和多模态沉浸体验的全场景学习实施策略。由此,在元宇宙时代,教育场景化设计将从智慧学习场景流、泛在教育生态、虚实融合、全域交互、全纳教育五个方面,赋能全场景学习的实现和应用。     

基于系统性文献综述的多模态学习分析研究进展与前瞻

多模态学习分析是指利用“多模态”的思想和方法对学习者的内在学习状态、特征与变化进行深度诠释,旨在挖掘学习规律、优化学习过程、促进精准教学。在教育大数据研究范式下,多模态学习分析应运而生并形成了诸多研究成果。运用系统性文献综述方法对国内外多模态学习分析相关研究进行梳理发现：当前多模态学习分析研究聚焦于数据采集、数据融合和数据建模三大方面。在数据采集上,得益于智能感知技术的发展,文本、语音、动作、表情、眼动、生理等模态数据备受关注且获取方式愈加便捷;在数据融合上,主要以数据层融合、特征层融合、决策层融合为主,因应深度学习算法的发展,混合式融合初见端倪;在数据建模上,涌现出面向知识、认知、情感、交互状态的学习者模型,且基于多元学习状态的整体性模型日益受到重视。未来多模态学习分析研究应加强情境感知,实现场景数据的混合采集;深挖理论基础,促进数据融合的科学精准;重视情境依存,强化数据建模的情境适用。     

“学习强国”高教平台混合教学干预机制研究

高教应探索多种信息技术平台的混合式教学策略。"学习强国"自学平台具有强大的教学干预功能,普遍作为高教规定自学内容,限定在线学习时长,因此,采取混合教学并将"学习强国"自学机制纳入教学干预体系,通过在线学习数据的采集和分析,将学习强国学习纳入学生学业测评、学习动机自评研究中,教师个性化教学设计评价,形成"学习强国"的特有教学干预机制,充分发挥特殊的教学环境下混合式教学的课程效果,在激发学生的学习动机、提高特定学习环境下的自我调节能力上,形成教学干预的"变速箱"机制与"加速器"功能。     

Incorporating technologies into a flexible teaching space

Higher education institutions are increasingly exploring how they can use emerging technologies to develop and enhance the learning experiences offered to students. These activities have mainly focused on developing student‐centred facilities. The University of Warwick has taken the next step by developing a space (the Teaching Grid) specifically designed to meet the needs of teaching staff across the institution. This paper describes how the Teaching Grid supports teachers by providing a flexible experimental space together with a rich collection of established and new technologies, and with comprehensive staff support. We analysed the use of the facility during the first 30 months of operation, using data collected from 119 case studies, in order to present a perspective on how they have used the technologies and how this has impacted on their teaching practice. We present a taxonomy that provides a concrete framework to support future analysis of and comparisons between such spaces.     

多空间融合视域下学习环境及学习情境探究

互联网、人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的教育应用逐渐走向纵深,使得学习环境发生了深刻的变革,亟需探究符合时代背景、面向新型学习环境的教与学交互理论,探究如何设计学习环境来应对新兴技术支持的学习情境。通过分析学习情境的基本特征,探究多空间融合后学习情境革新带来的学习环境设计原则的变化。基于新技术、新理念、新方法等对教与学影响的思考,最终提出学习情境的描述框架。学习情境是一种复杂的网络现象,基于互联网技术、人工智能、大数据分析储存技术等的应用,学习情境客观存在于虚拟环境中,成为一种具有目标性的长期存在的学习活动,借助互联网实现教学知识传播与知识共享,并可以实时进行学习分析、导航、评估、反馈、调节等,学习情境成为学习的连接器和促进有效学习的助推器。     

Tool-mediated authentic learning in an educational technology course: a designed-based innovation

This design-based research project is concerned with the design, development and deployment of interactive technological learning environments to support contemporary education. The use of technologies in education often replicates instructivist positions and practices. However, the use of Cultural Historical Activity Theory (C), authentic learning (A), and educational technologies as tools (T) to mediate learning provides an integrated CAT framework to design and use learning experiences that transform not only individuals but also their world view. The work reports on the design, redesign, and evaluation of an honors course on the use of information communication technologies in teaching and learning. Analyses identified a number of design principles useful in conceiving learning tasks to support the theoretical framework. The CAT framework fosters the use of learning mediation through the use of educational tools that support collective knowledge construction of individuals and their communities, rather than replicate the use of technology for instruction.     

远程教育管理案例教学模式研究与应用

"自主协作、虚实结合"的远程教育管理案例教学模式是在充分调研远程教育学生学习需求,全面分析当前远程教育及案例教学现状,在自主学习理论、合作学习理论与行为激励理论等指导下不断探索并逐步完善形成的,重点解决远程教育管理案例教学的学生学习方式、学习激励机制、教学环节、过程监控、教学主体间流程、案例及案例库建设等问题,形成了以"案例教学组织标准化与案例学习个性化相融合,案例学习过程的考核与过程的激励相协同"的特色。教学模式在应用于专业实践教学、课程教学与其他案例教学比赛活动中效果明显,学生积极性主动性增强,教学质量得到提升,教学组织效率有所提高。     

基于数字孪生讲台的在线沉浸式教学体系分析与流程设计

随着新技术的迅猛发展,“大数据+AI”已成为现代社会一种新的驱动力和思维方式。一种可有效实现物理世界和信息世界智能互联与交互融合的新技术——数字孪生应运而生。基于数字孪生技术,可构筑联通现实教学空间与虚拟教学空间的数字孪生讲台,并成为在线教学空间的“数字大动脉”。数字孪生讲台可分为在线学习特征分析技术和虚实教学空间融合分析技术,通过“在线教”与“在线学”间的深度融合、映射与镜像,能为在线沉浸式教学注入新的数字生产力。基于此,从教学、技术两方面,探索数字孪生讲台的在线沉浸式教学流程设计与技术运用,即基于混合式平台的教学数据采集与管理,基于多维分析的教学数据分析与建模,基于精准教学和精准管理的数据应用,基于增强现实技术的在线沉浸式教学体验,进而设计其教学流程。旨在通过数字孪生讲台的多源数据融合、虚实融合映射、教学服务融合优化,促进数字化、智能化课堂的形成,推动数智融合在教学方面的创新性应用,从而形成一种基于大数据的课堂数据互动、映射的新形态,进而革新与重塑现代教育体系。     

学习分析:大学教学信息化研究与实践的新领域

随着大学教学信息化进程的不断深化与发展,如何测量、挖掘、分析与利用在学习平台中积累的大量数据,以更好地支持教学与学习,进而改善和提升教与学的质量与效能,已成为摆在大学教学信息化研究者与实践者面前的现实课题。学习分析的兴起则为解决这一难题,提供了一系列的方法、工具和手段。文章将基于国内外学者的已有研究,通过对学习分析的发展脉络的梳理,对学习分析的内涵、过程、工具和方法作较为深入的解读,并尝试从推动大学教学创新的视角,阐释学习分析对促进大学教学信息化深入发展的重要价值和深远影响。     

Leveraging competency framework to improve teaching and learning: A methodological approach

A number of engineering education programs have defined learning outcomes and course-level competencies, and conducted assessments at the program level to determine areas for continuous improvement. However, many of these programs have not implemented a comprehensive competency framework to support the actual delivery and assessment of an individual course. This paper highlights how a competency framework can be used across the life cycle of a course to effectively deliver and assess course content, and give valuable, timely feedback to students thus, improving teaching, student motivation and learning. A framework for leveraging course competencies during course design and delivery is presented, and addresses the following five phases of a course, namely, content design, assessment design, content delivery and assessment, assessment results analysis and feedback, and content review. Using a large first-year core course of the BSc (Information Systems Management) program, at School of Information Systems, Singapore Management University, Singapore—called Information Systems Software Foundation (ISSF)—as an example, this paper shows how course competencies support the framework’s five phases. Data from a student survey indicates that the framework has contributed to enhancing their motivation to learn, provides enhanced learning experiences in terms of helping students prepare for each assessment, providing better feedback by raising awareness of what they know and do not know, and revisiting topics that relate to competencies that have not been fully acquired. Results from interviewing instructors revealed that the competency framework provides valuable and timely feedback on how students are performing, and additionally what changes are required to both the content and method of delivery in order to improve teaching. This contributes towards more effectively closing the “teaching and learning loop”.     

大学物理课程教学网络化设计的思考

根据对目前大学物理课程教学网络化程度和学生满意度调查,从网络化教与学的要素分析出发,就大学物理知识的呈现与索取怎样满足学生和学习的实际需求,网上教学怎样进行监控与评价,网上教学及管理过程的交互技术支撑等关键问题进行了探讨,提出了构建课程单元知识模块和网络化监控评价模型的基本构想,并对网络化过程中几个关键技术提出了一般要求。     

数据驱动的精准教学五维支持服务框架设计与实践研究

新一代信息技术的发展赋予了精准教学新的生命力,促进了精准教学的实践应用,但尚未普及,一些关键性问题亟待解决。基于此,研究从学校视角切入,聚焦智能技术发展的时代背景,采用实地调查法、访谈法对国内知名教育信息化企业及其实验学校进行调研,遵循设计重点、设计方法的思路对访谈文本进行内容分析,设计了数据层(三类数据支持)、技术层(三种技术支持)、方法层(一套教法支持)、管理层(四项管理支持)以及文化层(三大文化支持)的精准教学五维支持服务框架。依托课题项目,研究选取51所课题实验学校进行为期2年的实践应用,结果表明,精准教学五维支持服务框架在实验学校的整体应用效果良好,能够有效增强教师教学获得感、提升教学能力并转变教学观念,提高学生学习满意度、强化学习能力并提升学习成绩。