【摘 要】
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传统课堂教学分析,多以时间取样的手工编码为主,存在过度依赖专家、分析效率低、难以规模化服务等难题。基于人工智能技术的课堂教学分析要突破困境,需经历从全人工、弱人工
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,全国中小学计算机教育研究中心北京研究部,中央电化教育馆,首都师范大学交叉科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于人工智能的课堂教学交互分析关键技术研究”(项目编号:61977048)阶段性研究成果
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传统课堂教学分析,多以时间取样的手工编码为主,存在过度依赖专家、分析效率低、难以规模化服务等难题。基于人工智能技术的课堂教学分析要突破困境,需经历从全人工、弱人工智能、强人工智能发展到人机协同的进化路径;需建立由多源数据支持的教学案例库、文本视频为主的分析维度集、教学事件与时间取样相结合的多元分析方法而形成的分析框架;在实践层面,以计算机视觉为主的课堂行为分析,以自然语言理解和大数据为主的教学事件分析和评语分析等,可成为基于人工智能技术的课堂教学分析突破口,以期逐步达成人机协同、规模化、高效率开展课堂教学
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