AI赋能课堂教学智慧评价:大单元教学自动化分析框架的设计与应用.pdf
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1、043AI赋能课堂教学智慧评价:大单元教学自动化分析框架的设计与应用 AI赋能课堂教学智慧评价:大单元教学自动化分析框架的设计与应用 许世红 郭 敏 吴颖民 李 强 刘军民摘要大单元教学以大主题或大任务为教学主线,指向培养学生的核心素养,但因其涉及多个课时和较长的教学周期,开展常态化教学分析与评测存在一定难度。通过AI算法实现自动化分析,可以直观呈现大单元内各课时在核心素养培育方面的特征以及相互影响与配合情况。大单元教学自动化分析整体框架包括大单元教学的基本特征、重要教学策略的运用分析、课堂培养 21 世纪 4C素养的有效方式。其中,大单元教学的基本特征借助课堂教学智慧评价系统(CSMS)指标
2、均值实现自动化分析,其他两个领域则创造性地采用两个相互影响的指标组合成“指标对”来描述该模块的关键特征。通过观察大单元各节课的CSMS指标与其平均表现及其在“指标对”坐标平面的分布和价值判断情况,教师可以直观了解大单元教学的总体特征和培养学生核心素养的情况,真正展示出教学的平衡性和复杂性,实现AI赋能课堂教学。关键词人工智能;大单元课堂教学;自动化分析;核心素养导向中图分类号G40-058.1文献标识码ADOI编码10.16518/ki.emae.2023.05.005一、问题提出1.基于核心素养的大单元教学是推动课堂转型的时代要求单元教学法最早源于 19 世纪末在欧美兴起的“新教育运动”和“
3、进步教育”运动,20 世纪初传入中国。1新中国成立以后,单元教学主要依托教材单元实施,通过编制严密系统的知识结构体系来落实“双基”,不过在培养学生高阶思维和情感态度价值观方面还有待加强。普通高中课程方案(2017 年版 2020 年修订)2和 义务教育课程方案(2022 年版)3等提出开展以学科大概念为核心、以主题为引领的大单元教学。相关政策与文件的出台倒逼课堂教学评价的变革,核心素养培育导向的课堂教学分析,必须从仅着力于若干知识点或某个课时的教学转变为整体规划一个大单元教学的设计、实施与评价。指向学科核本文为广东省重点领域研发计划“新一代通信与网络”重大专项(第七批)项目“5G+智慧教育”(
4、2020B0101130014)的研究成果。许世红/广东省教育研究院研究员,博士。(广州 510035)郭敏/华南农业大学外国语学院教师,副教授。吴颖民/华南师范大学原副校长,研究员。李强/广州中学校长,中学高级教师。刘军民/努比技术(广州)有限公司技术总监,博士。044教育测量与评价/课程与教学/20235心素养的大单元教学既是学科教育落实立德树人根本任务、发展素质教育、深化课程改革的必然要求,也是学科核心素养落地的关键路径。4-5文献检索结果也显示,国内关于大单元教学的研究成果自 2018 年起呈现爆发性增长,聚焦课堂核心素养培育的“大单元教学”迅速成为教育研究的高频词。2.大单元教学在培
5、育、评价核心素养上有独特优势大单元教学将若干小模块的知识单元整合成大单元,以大主题或大任务为教学主线,围绕主线从“素养点”出发分析、整合教学内容,基于多种课型,围绕主题、目标、任务、情境、活动、评价等要素进行结构化设计与实施。6大单元教学不仅可以提升学生学科知识、技能的整体观,还能提高学生的学习兴趣、学习动力、思维能力、综合能力等,并且在提升学生适应未来社会的高阶思维能力,如问题解决能力、创新能力等方面尤其具有独特的优势。大单元教学有赖于多节课堂的有机配合。要取得整体大于局部之和的教学效果,其关键在于大单元教学的科学设计与有效实施。特别是在实施环节,如何判断学生是否达到预期的综合能力、思维能力
6、、学习兴趣和学习动力等培养目标,对教师持续优化大单元教学设计、及时调整相应的教学实施至关重要。因此,本文结合教学自动化分析的国内外研究成果,以培育学生核心素养为出发点,创造性地提出可机器化实施的大单元教学自动化分析框架,借助计算机自动化技术分析大单元教学实施成效(本文简称“大单元教学自动化分析”),期望为常态化地开展大单元教学分析与评测提供一种便捷工具,以支持教师日常开展大单元教学优化与改进,推动知识课堂向素养课堂转型。二、实施大单元教学自动化分析的必要性1.现有课堂教学分析技术无法有效支持教师评价常态化的大单元教学效果大单元教学包括设计、实施、评价 3 个主要环节。其中,设计环节涉及教师对学
7、科知识内容、学科核心素养以及学情等方面的把握,是大单元教学的总体规划;实施环节是教师在连续性的教学时长中进行的课堂实践,在这一环节中教师逐步完成教学的总体规划;评价环节则是教师对大单元教学设计与实施中的经验进行梳理、总结与反思的过程,这为进一步优化教学提供了依据。这 3 个环节只有环环相扣,才能真正促进大单元教学取得预期效果。在大单元教学的 3 个环节中,对于设计环节教师比较容易通过学科组讨论或专家指导获得帮助;实施环节、评价环节中则涉及多个课时的教学协同,很难由专家或同伴持续给予指导与帮助。传统的课堂教学分析技术往往依赖人工或半人工的观察与记录,难以提供伴随式的诊断数据,也难以定量持续提供课
8、堂培育学生批判思维、创新思维、合作精神和交往技能等的纵向实证支撑,这些都容易导致教师在日常工作中无法对大单元教学情况进行有效的洞察和优化。为此,需要人工智能和大数据技术的介入来实现大单元教学自动化分析。2.人工智能为大单元教学自动化分析提供了技术可能实现大单元教学自动化分析的前提是完成单节课教学的自动化观察,这涉及视频、音频、多媒体等多种类型数据,需要视频处理、自然语言语义理解等技术具备可靠性。这些年人工智能技术的飞速发展,为单节课以及大单元教学自动化分析奠定了良好的技术基础。045AI赋能课堂教学智慧评价:大单元教学自动化分析框架的设计与应用 本研究以人工智能和大数据技术为基础,建构了基于结
9、构多模型联合的课堂教学智慧评价系统(classroom structure-based multimodal-supported scoring system,简称CSMS),首次把课堂育人的核心要素“兴趣激发、知识获得、思维培养、活动交往”全部纳入机器自动化分析,并成功实现跨学科、跨学段地自动输出评价结果,用以辅助一线教师、教研员开展课堂教学活动的分析与诊断。7CSMS实现了课堂教学成效分析与反思的常态化、规模化。8-11特别重要的是,CSMS指向对培育学生核心素养极为重要的思维激发和互动交流的特征分析,因此,CSMS天然具备支持大单元教学分析评测指向核心素养的要求。三、大单元教学自动化分析
10、框架的设计1.基于核心素养导向的大单元教学自动化分析的基本要求 一是处理好局部与整体的关系。大单元教学涉及多个课时,只有每个课时的教学策略特征得以整体呈现,才能观察大单元教学各个课时之间的真实配合情况,进而为改进大单元教学提供基础和支撑。因此,设计大单元课堂教学自动化分析的方法和框架,既要直观呈现每节课的课堂特征,又要展示各节课堂彼此之间的关联。二是重点聚焦教学策略的运用。国际研究表明,学生学习的效果受教师如何教的直接影响12,其他影响因素包括学校、教育政策、班级、教师特点、教师专业发展等,这些因素通过影响教师的教学策略来间接地影响学生学习的效果。13因此,本研究重点聚焦教师如何教,尤其是教师
11、如何实施大单元教学的具体方法和策略。三是关注学生学习兴趣与自信心的培养。如前所述,大单元教学正越来越清晰地关注并指向核心素养的培育,指向培养学生适应未来发展的正确价值观、必备品格和关键能力。因此,大单元教学自动化分析框架也应该包括核心素养考察、学习兴趣和自信心养成等重点内容。2.大单元教学自动化分析的整体框架大单元教学自动化分析主要聚焦课堂上教师如何发挥主导作用、如何体现学生的主体地位,整体框架包括 3 个领域。(见表 1)一是大单元教学的基本特征,它主要包含大单元教学的平均表现、大单元教与学基本参数的平均表现、大单元互动交流的平均表现、大单元思维激发的平均表现共 4 个核心要素,以单元内各个
12、课时的CSMS大数据指标为基础进行合成。二是重要教学策略的运用分析,这部分内容借鉴了教师教与学国际调研(teaching and learning international survey,简称TALIS)和CSMS的研究成果,可用课堂管理、认知激发、课堂反馈这3 大核心要素分析课堂教学特征。大单元教学分析非常关注教师在课堂上如何培育学生的核心素养,TALIS在对影响课堂教学质量的教学策略进行相关研究时发现,课堂管理、认知激发、教学清晰等维度14-15对课堂质量有重要影响。其中,课堂管理主要指教师通过维持课堂秩序和保证有效学习时间等行动让学生采用讨论、分组、合作、反思等方式开展自主学习,并将积
13、极的有纪律的课堂氛围作为衡量课堂管理的指标;认知激发主要指激发学生产生批判思维、创新思维,解决复杂问题的能力。另外,课堂反馈这一要素源自CSMS,主要包括课堂中师生互动情况、教师对学生发言的评价或情感支持等。三是课堂培养 21 世纪 4C素养的有效方式分析,它主要分为生生间的合作交流情况、课堂的知行思维特征两个层面,涉及合作素养(collaboration)与交流素养(communication)、批判思维(critical thinking)与创新思维(creativity),简称 4C素养。046教育测量与评价/课程与教学/202353.大单元教学自动化分析模块的设计领域(1)中,大单元课
14、堂教学的基本特征涉及的 4 个核心模块,都可以采用CSMS,通过机器计算单元内各节课的相关CSMS指标均值,以实现自动化分析。领域(2)和领域(3)中的各个模块,则创造性地采用“指标对”来生成分析维度。“指标对”是由两个相互影响的指标组合而成的。确定各模块的分析维度时,本研究重点选择对培育学生学习兴趣、学习自信心、学科素养、4C素养等发挥重要作用的关联指标组成“指标对”,所有“指标对”的分值都由CSMS自动生成。每个模块下的若干“指标对”构成若干二维平面,每节课相应的“指标对”得分则呈现为对应平面上的一个点,从不同角度形象描述模块的关键特征,以生动呈现课堂教学的平衡性、制约性和复杂性。表 2
15、中,重要教学策略的运用分析包含课堂管理、认知激发、课堂反馈 3 个模块,共用 8 个“指标对”做具体描述;课堂培育 21 世纪 4C素养的有效方式分析则包含生生间的合作交流情况、课堂的知行思维特征这 2 个模块,共用 2 个“指标对”做具体描述。鉴于良好的教学策略与学生核心素养培育有较直接的关联,依据各维度在培养学生核心素养方面的独特价值,本研究在各个“指标对”构成的坐标平面内设定了 4 个体现价值引导的区域,分表 1基于核心素养导向的大单元教学自动化分析框架领域类别核心模块(1)大单元教学的基本特征1-1 大单元教学的平均表现1-2 大单元教与学基本参数的平均表现1-3 大单元互动交流的平均
16、表现1-4 大单元思维激发的平均表现(2)重要教学策略的运用分析2-1 课堂管理2-2 认知激发2-3 课堂反馈(3)课堂培养 21 世纪 4C素养的有效方式分析3-1 生生间的合作交流情况:合作素养与交流素养3-2 课堂的知行思维特征:批判思维与创新思维表 2领域(2)和领域(3)自动化分析模块的“指标对”一览领域类别分析模块描述模块关键特征的“指标对”重要教学策略的运用分析课堂管理积极氛围课堂控制教师主导讲授学生自主学习教师主导讲授学生注意力认知激发思维激发开放度强化知识记忆倾向教师推动有效学习程度思维激发开放度教师推动有效学习程度学生学习惊奇度教师主导讲授分组活动课堂反馈问答评表现学生有
17、效表达课堂培养 21 世纪 4C素养的有效方式分析生生间的合作交流情况课堂学生活动时间学生交流与合作的有效度课堂的知行思维特征教师思维激发特征学生课堂思维特征注:学生注意力、学生学习惊奇度、分组活动这3个指标必须基于视频分析,因此只有基于视频的CSMS大单元分析才包含这3个“指标对”的分析结果。047AI赋能课堂教学智慧评价:大单元教学自动化分析框架的设计与应用 别用“负向”“较负向”“较正向”“正向”标注。四、案例分析:大单元教学自动化分析的实施下文用某大单元教学的 5 个课时作为案例,呈现各模块的“指标对”机器自动化分析示例图(详见图 1图 7),其中课例 1、课例 3、课例 4的视频质量
18、达标,凡涉及视频分析技术的“指标对”研究,均呈现这 3 个课时的效果图;其他则完整呈现 5 个课时的效果图。鉴于目前缺乏高信度和高效度的指标常模,效果图以单元课例指标平均分暂时作为价值区域的分界线,4 个体现价值引导的区域,分别用“相对负向”“相对较负向”“相对较正向”“相对正向”标注。1.大单元教学的基本特征大单元教学的基本特征主要采用与单课时CSMS大数据报告类似的分析框架。表 3 呈现的是大单元的 5 节课在CSMS中 9 个评分领域的得分与平均表现。大单元教与学基本参数的平均表现、大单元互动交流的平均表现、大单元思维激发的平均表现等维度的分析方法类似,不再赘述。2.重要教学策略的运用分
19、析(1)课堂管理模块可用 3 个“指标对”衡量课堂管理情况。第 1个“指标对”为“积极氛围课堂控制”。按照弗兰德斯分析法,整堂课总时长可分为 10 个类别,其中涉及教师言语时长的类别有 7 个,分别是T1-接纳学生的情感、T2-称赞或鼓励、T3-接受或使用学生的想法、T4-询问问题、T5-讲解、T6-指令、T7-批评学生或维护权威;另外 3 个类别是S1-学生言语反应、S2-学生主动发言、X-静默或混乱。积极氛围用(T1+T2)/课堂总时长和积极话语次数占比综合衡量,课堂控制用(T6+T7)/课堂总时长和负极话语次数占比综合衡量。一节课在“积极氛围”“课堂控制”这两个指标维度的取值,对应于“积
20、极氛围课堂控制”坐标平面上的一个点,点的位置反映该堂课的课堂管理在营造积极和宽松自由氛围感受上的总体表现。单元内每个课时对应一个点,这些点的分布呈现出大单元内所有课堂在该模块的特点。图1 呈现出 5 节示例课在“积极氛围课堂控制”坐标平面上的分布情况,黑点是各单元课所处位置及得分,括号里的数字代表了单元内各节课的顺序,空心点代表单元内各节课的平均表现。其中,课例 2 处于相对正向区域,课例 1 和课例 4处于相对较正向区域,课例 3 处于相对较负向区域,课例 5 处于相对较负向区域。这表明课例 5课堂控制比较严,课堂氛围偏严厉,不利于形成能够激发学生思维的学习氛围。表 3大单元 5 节课在CS
21、MS中 9 个评分领域的得分和平均表现一览统计量目标定位课堂艺术课堂调控思维激发评价反馈整体发展合作交流学习体验目标达成课例 1 10.0 9.57.18.39.58.28.97.67.4课例 2 10.0 9.69.48.79.37.47.4 9.37.7课例 38.4 9.77.75.96.69.06.9 9.98.3课例 4 10.0 7.48.78.95.38.08.8 7.48.5课例 5 10.0 8.88.16.56.28.67.510.0 7.6均值9.7 9.0 8.2 7.7 7.4 8.2 7.9 8.8 7.9 注:表示该节课未上传教案或教学设计,因此机器分析时取默认满
22、分值10分。048教育测量与评价/课程与教学/20235图 1“积极氛围课堂控制”分析示例(5 个课时)201612840课堂控制相对负向(5)(4)(1)(2)(3)相对正向相对较正向相对较负向积极氛围注:图中(1)(5)分别表示课例 1 课例 5。下同。0 4 8 12 16 20第 2 个“指标对”为“教师主导讲授学生自主学习”。按照教师教与学生学的活动的实际用时,整堂课总时长可划分为如下 5 个类别:X1-教师讲授、X2-学生发言、X3-学生讨论、X4-学生练习、X5-其他。其中,教师主导讲授占比用(X1+X2)/课堂总时长来衡量,学生自主学习占比用(X3+X4)/课堂总时长来衡量。第
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