智能技术助推教师课堂教学行为评价的应用框架研究

目前,教师课堂教学行为评价主要采用课堂观察的经验描述方式,人力成本较高,且主观性强。随着人工智能技术在教育领域的广泛应用,该评价开始转向数据驱动的研究范式,智能技术赋能的教学行为评价凭借实时分析和可视化评价的优势,逐渐成为帮助教师调控教学行为、提高教学质量的有力手段。然而,目前智能化教师行为评价仍处于初步探索阶段,应用研究还不够深入。基于此,文章从评价数据、手段和结果上解析智能技术在教师课堂教学行为评价中的应用;利用声纹识别技术对课堂视频进行教师身份识别与话语追踪,分割视频片段;再从情感、姿态和位置偏好三个维度,构建教师课堂教学行为评价的应用框架;将评价结果以更加直观、易于理解的可视化方式呈现给教师,帮助教师进行教学反思。文章旨在通过研究,推进教师课堂教学行为评价向着智能、高效、持续的方向变革。     

智能技术支持的教师注意力分析与评价研究

教师注意力在师生互动过程中发挥着至关重要的作用,但注意力分析的复杂性和低效性制约着教师注意力评价的探索,智能化分析工具的应用有望打破这一瓶颈。基于此,文章首先梳理了教师注意力的研究现状。随后,文章探讨了教师注意力分析与评价过程中面临的挑战,并提出运用智能技术进行探究的对策。在此基础上,依据注意力理论开发了教师注意力智能分析系统。接着,文章选取12节小学数学课程,利用该系统收集教师注意力数据进行分析与评价。研究发现：教师在课堂中的注意力主要集中在学生身上;教师注意力与师生互动存在显著相关,即教师看学生与学生行为呈正相关,教师看黑板和教材与教师行为呈正相关。此外,注意力评价结果显示,与新手型教师相比,专家型教师在注意学生方面的表现更为突出,且注意力评分更高。基于上述发现,文章为小学教师注意力的提升提出针对性建议,以期为教师注意力的评价与提升提供支持。