【摘 要】
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规则化与可计算是人工智能技术支持课堂教学分析的前提。以S-T行为及FIAS言语交互为代表的分析方法,用时间取样的研究思路量化课堂教学,虽然对规则化、客观分析作出了显著贡
【机 构】
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首都师范大学信息工程学院,首都师范大学交叉科学研究院
【基金项目】
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2019年度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)
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规则化与可计算是人工智能技术支持课堂教学分析的前提。以S-T行为及FIAS言语交互为代表的分析方法,用时间取样的研究思路量化课堂教学,虽然对规则化、客观分析作出了显著贡献,但一直受困于费时低效、未能有效建立数量结构与意义理解的联系,以及不能较好地促进教师专业成长等问题。建立以教学事件为基本分析维度,综合双主教学结构等教育理论,以及计算机视觉和自然语言理解等技术,从教学事件识别与教学阶段划分、教学法结构序列、时间取样的行为和言语交互分析、基于证据的教学解读和人机协同的教学改进等阶段,构建课堂教学分析TEST
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