基于人体骨架和深度学习的教师体态语言智能测评

深度学习技术与教师教育融合创新，可赋能教师教学体态语言行为精准测评。针对教师体态语言人工视频分析技术滞后问题，本研究采用人物目标检测、目标追踪和体态骨架图生成三种方法，创建真实教学情境下基于人体骨架图的专家型教师标准体态语言数据集，使用金字塔卷积模块优化ResNet50残差网络，构建金字塔残差神经网络模型，并基于数据集开展识别模型的训练、验证和测试实验。结果显示，体态语言识别模型的准确率、精确率和召回率均达到95%以上，识别准确率由高到低依次为工具性体态语言、巡视性体态语言、指示性体态语言、常规性体态语言、描述性体态语言。本研究基于上述训练良好的模型，开发教师体态语言智能感知测评系统，提出教师体态语言特征的人体骨架表征方法、教师体态语言数据集创建方法及智能识别神经网络模型构建方法，构建了大数据驱动的教师课堂体态语言智能测评方法体系。     

基于智能测评的数学分层教学实践

成都市七中育才学校学道分校数学组引入人工智能产品,进行基于智能测评的分层教学实践,构建了教学模型,凝练出了“旧知+新知”“学生合作+教师追问”“实时分层+定时分层”的教学策略,具有较大的实践价值。     

教育通用人工智能大模型标准体系框架研制

当前,人工智能大模型在各领域迅猛发展,其中教育领域的人工智能大模型虽然能够在知识生产、知识计算和知识服务方面完成多种智能任务以提供教学辅助,但其在功能构建、数据收集与管理、教学测评和应用等方面仍存在局限,同时缺乏适用于多个教育场景的通用人工智能大模型。基于此,文章从人工智能的发展和标准化的现状出发,对教育通用人工智能大模型的概念、原则和属性做出界定,并提出教育通用人工智能大模型标准体系,包括总体框架、信息模型、数据规范、测评规范和教学应用要求等,以从指导角度对教育通用人工智能大模型的研发、应用、管理和评估进行规范。文章通过研究,旨在规范通用人工智能大模型在教育领域的应用与发展,赋能、赋智于教育,推动教育的高质量发展。     

人工智能时代教师教学能力测评范式的重构

及时有效的教师教学能力评价对于提升教师工作动力、专业水平,促进其职业发展具有重要作用.然而,传统的教师教学能力评价在目的、工具、方式、方法等方面都存在一定问题.人工智能在教育领域的应用为教师教学能力评价范式的重构带来了新契机.人工智能驱动下的教师教学能力测评范式将在测评目的、测评方法、测评工具、测评方式等方面发生重大变革,进而从根本上促使教师教学能力评价从单一维度的片面评价向基于多维度多模态数据的全面评价转变,从封闭的片断式评价向开放的跨时空持续性评价转变,从规模化的粗糙评价向个性化的全员精准评价转变,从而使教师在开放的持续化、情境化、动态化和精准化的测评过程中系统高效地提升教学能力,成长为能够积极利用人工智能等新技术教学的创新型教师,为我国建设高质量教育体系提供良好的师资保障.     

“大数据+人工智能”技术与高中数学教学融合路径探究

在科技不断发展的背景下,大数据与人工智能在社会生活中被广泛运用。现代化科技的高速发展使大数据与人工智能发挥越来越重要的作用。因此,当下运用“大数据+人工智能”技术已经成为促进行业发展的关键因素。对于高中数学课程教学来讲,其具有内容繁杂且理解难度大的特点,需要高中生花费大量的时间学习与领悟,大大增加了学业压力。因此,教师需要在教学过程中运用“大数据+人工智能”技术,提高数学教学的理解力,开展有针对性的数学课堂教学活动,以此引导学生进步与成长。基于此,本文提出了“大数据+人工智能”技术与高中数学教学融合的积极作用及具体实施路径,以供参考。     

基于学习进阶的教师PCK测评工具的开发研究

PCK因被认为是使教学最有效的知识而备受关注,对PCK的理论研究不断深化的同时,研究方法也不断朝着科学化、精准化的方向发展。美国密歇根州立大学教师教育学院基于学习进阶模型,采用问卷调查法,开发了一套测评教师学科教学知识的工具。从该测评工具的实践应用入手,其理论基础、框架构建以及实施程序等,都能够为我国教师PCK评价工具的开发研制提供一定的参考。     

与AI“聊”单元主题意义：教师如何向AI“提问”？

本文通过与生成式人工智能“对话聊天”的方式,示范了如何通过编写有效的人工智能提示语,帮助教师领会和践行新课标提倡的基于“主题意义”的单元整体教学。文章通过具体案例分析,展示了生成式人工智能在课标理念学习、教材分析、教学设计、资源生成和反馈评估等典型教学场景下的创新性应用前景。文章认为,正确有效的提示语是让语言大模型生成高质量内容的先决条件。在AI时代,教师提问能力的重要价值日益凸显,“会提问”的教师将更容易适应人工智能引起的英语课堂变革。     

人工智能时代的教育测评通用理论框架与实践进路

人工智能技术的发展和深度应用为教育测评的智能化提供了技术支撑。本文结合国内外相关研究探讨教育测评理论的内涵、分类和应用场景,发现测评目标从宏观能力向微观知识转变、测评场景从单次静态向持续动态转变、测评方法从传统概率统计向深度学习转变。智能时代的教育测评需要以传统教育测量理论为指导,实现面向认知过程的时序动态建模分析。因此,本文提出人工智能时代教育测评模型通用性理论框架,包括教育数据分析、教育测评建模、模型参数估计、测评模型评估和创新教学应用等核心步骤,并通过经典模型的对比剖析智能化教育测评模型的内部运转规律。未来智能化测评研究的开展需要探索知识建构、认知发展和综合能力的理论价值,构建基于多维知识空间的认知诊断模型和面向时序数据的认知过程跟踪模型,并从智能化数据采集、智能化建模分析、教师数据素养等方面保证智能化教育测评的实施。     

人工智能应用背景下教师教学伦理的本质再构

在教学实践进程中,基于教学专业发展,教师教学伦理成为教师伦理和教学伦理的共同本体追问。在当前人工智能应用背景下,人工智能作为虚拟认知主体在教学场域的广泛与深度融入,引发了教师教学伦理发展挑战,“教师+人工智能”成为教师教学伦理的新“主体”。传统教师教学伦理问题域被拓展,教师教学伦理本质得以再构。由此,人工智能应用背景下教师教学伦理的静态范畴包括规范伦理、德性伦理和交互伦理,其动态生成经由“教师+人工智能”的多重伦理体认和映射,进而达于“教师+人工智能”与学生之间的多维伦理交互。     

教师教学工作综合测评方法初探

教师教学工作综合测评方法初探东北大学孙玉琴关键词：测评因数测评指标权重科学、全面地测试和评价教师的教学工作，对全面提高教学质量，推动师资队伍的建设，具有重要的意义。本文基于此目的，在深化了测评标准的基础上，应用模糊数学的综合评判理论，提出一种对教师教...     

“互联网+人工智能”理念及模式探析

互联网和人工智能技术都是21世纪以来科学技术革命的伟大成果。基于此,提出互联网+人工智能"理念及模式探析。阐述了"互联网+人工智能"理念的含义及其本质,并对"互联网+人工智能"发展新模式进行探析。研究模式发展分别在学习者模型领域、教学模型领域、特定领域学习模型三大领域开创了新特色。     

基于课堂智能分析大模型的教师教学能力分析框架及其应用研究

当前,外部社会数智化正通过知识组合方式不断影响处于“三元空间”的包含教师在内的人类主体,知识获取途径的复杂性和多元化使教师教学能力培养逐渐指向“个性化”大趋势。基于课堂智能分析场景的案例增量数据来进行垂直大模型学习,成为课堂智能分析大模型训练和人工智能支持教师能力分析及教师专业发展的主要方向之一。在此背景下,文章首先基于能力形成的过程视角和斯皮尔曼的二因素理论,构建了教师教学能力结构模型;然后,文章对课堂教学行为和教学能力进行智能分析判别,构建了基于课堂智能分析大模型的教师教学能力分析框架和培养机制;最后,文章以北京市某学校的五年级语文老师为例,初步构建了该教师课堂教学行为与教学能力的映射关系和教师教学能力框架。文章通过研究,旨在为教师教学能力的个性化培养和智能评测提供有力支持。     

人工智能时代教师专业发展的内涵、挑战与路径

人工智能技术与教育不断深度融合正改变着教师的工作场域,也赋予了教师专业发展新的时代境遇,形成了“人工智能+教师专业理念”“人工智能+教师专业知识”“人工智能+教师专业能力”的内涵体系,从而激发教师精神塑造、助推教师知识增长、驱动教师能力提升,促成人工智能时代下的教师专业发展内涵重构。同时,人工智能时代的教师专业发展面临着人机协同所带来的“唯主导论”和“唯技术论”的教师专业理念“异化”、教师专业知识更新引发的教师知识体系不断“深化”以及人工智能“简化”教师综合能力的多维挑战。因此,教师可从转变教学观念、树立主体意识、注重自我成长,提高智能核心素养、坚守立德树人、回归教育本质等方面达成人工智能时代的教师专业发展。     

“互联网+”时代的教师混合式教学胜任力框架构建及指标体系研究——基于回溯定性建模法

“互联网+”教育背景下,混合式教学将成为未来教育教学的新常态,混合式教学作为新的教育教学范式,对教师的教学胜任力提出了新要求,评价教师的混合式教学胜任力也成为亟待解决的难题。基于回溯定性建模法,挖掘教师混合式教学中的困难与需求,自下而上地构建了混合式教学胜任力评价指标体系,应用经典统计检验和Rasch模型对指标体系进行修订和试用,最后基于分析结果对指标体系的构建方法和结果进行了反思,以期为有效诊断和精准提升教师混合式教学胜任力水平提供科学的测评依据和循证基础。     

外语教师测评素养内涵与发展路径探究

教师测评素养是教师专业发展的重要组成部分,与学生学习进步密切相关。研究通过文献梳理,从外语教师测评素养的内涵出发,梳理教师测评素养的社会转向趋势。基于实践中的教师测评素养模型,探讨外语教师语言测评素养发展策略,以期促进我国外语教师测评素养的发展。     

人工智能下中小学教学与管理的变革

随着人工智能等新兴技术的不断发展和教育信息化基础设施的不断完善,信息技术与教育融合将有效改善学校教学和管理,文章主要从当前中小学教学与管理中存在的问题着手,基于文献检索和中小学教学管理的现状,梳理了教、学、管三个方面存在的问题,重点阐述人工智能技术在教、学、管中发挥的优势,主要包括:一是从智能备课、智能测评、智能组卷阅卷、提供智能场景教学、给予教师智能帮助等五个方面优化教师教学;二是借助智能导学系统给予学生个性化辅导、智能学习软件给学生答疑解惑、人工智能帮助学生疏导心理问题和帮助学生评价等四方面促进学生学习;三是通过配置校园智能监控、宿舍无感考勤及班务智能管理设备助力学校管理。     

开源硬件程序自动测评系统的研究与设计

面向开源硬件的编程教学在人工智能教育与创客教育中占有重要地位,但开源硬件程序的人工测评过于复杂,限制了开源硬件编程教学的普及。基于此,文章设计并实现了一套面向使用MicroPython语言编程的开源硬件程序自动测评系统,提出了开源硬件执行效果数字化表征和自动测评算法解决方案,实现了开源硬件程序的自动测评。实验结果表明,该开源硬件程序自动测评系统达到了与人工测评相当的一致性,基本可满足大规模在线学习的自动评测需求。     

强人工智能时代“智能+教师培训”的价值意蕴、现实挑战与突破路径

在强人工智能时代,“智能+教师培训”的核心价值在于从工具理性的视角出发助力教师不断提升教学水平、发展专业能力,以更好地服务学生成长,然而人工智能技术赋能教师培训的机遇与挑战并存。基于此,文章首先分析了“智能+教师培训”的核心价值、表现形态与关键应用场景。然后,文章从智能技术发展水平的限制性、培训数据采集的完备性、智能培训系统应用的接受性三个方面,探讨了“智能+教师培训”面临的挑战。最后,文章从做好顶层设计、坚持应用导向、系统组织实施三个维度,提出了“智能+教师培训”可持续发展的突破路径。文章的研究有助于进一步深化“智能+教师培训”的理论探索和实践应用,为人工智能技术赋能高质量的教师专业发展提供参考。     

人工智能正加速教育变革：现实挑战与应对举措

基于大语言模型的生成式人工智能的爆发式发展引起了全社会的持续关注,以GPT-4为代表的大模型被认为已初具通用人工智能的雏形。智能技术链式突破所带来的不确定性、模糊性与风险性引发社会对教育系统变革的普遍担忧,迫使人们对人才定位、教育诚信、核心素养、科技伦理与技术治理等问题进行深刻反思。新一代智能技术在教育中的应用及其影响将全面引发教育观的改变,包括众创共享的知识观、智联建构的学习观、融通开放的课程观与人机协同的教学观等。应对智能技术对教育领域的持续渗透,学校应着力提升学生数字素养与技能,培养智能时代的学习能力;鼓励教师积极拥抱智能技术,发展人机协同教学的能力;开展学校人工智能社会实验,营造智能时代教育教学环境。只有不断提升师生智能时代的生存力与适应力,并持续优化学习环境的联通性与智能性,才能规范而有序地推动学校高质量且可持续的健康发展。     

利用学业测评大数据改进初中道德与法治自课堂初探

在大数据时代,初中道德与法治教师需科学解读网络教学平台和阅卷系统提供的学业测评大数据,了解学生学习的情况,不断调整教学策略和方法,并在下一次的学业测评大数据中检验调整后的效果,让好的教学方法和措施得以延续,对不好的地方及时调整,并在这一过程中不断发现新问题,思考解决问题的措施,从而为教师改进“自课堂”教学提供依据和方向。对学生来说,可以通过学业测评大数据找准自己学习道德与法治中的不足,并根据教师推送的个性化学习素材,开展自主学习,促进自身个性化成长。