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紫旭AI课堂:深挖课堂大数据,开启教学评价新模式 来源: 紫旭科技 发布时间:2019-12-27


随着教育现代化2035和五年实施方案的逐步推进和贯彻落实,现代信息技术的飞速发展,传统教育教学发生了巨大的改变,各级教育呈现高水平高质量发展。过去以考试、分数来衡量学生学习情况、教师教学水平的教学评价模式已不再适应教学发展的形式,为了教学的可持续发展,必须构建新的评价体系,让评价为教学服务,让教学培养适应未来社会发展的众多的优秀人才。

 

信息技术与教育教学的深度融合已成为大势所趋,而大数据是信息时代最重要、最有价值的资源之一。大数据技术应用于教学评价领域,有助于获得更多的原始基础数据,挖掘更多的教育信息,印证和揭示更有价值的教育规律机制,以此促进教育评价理论新的建构,指导教育评价实践更加精准、更加深入,打造途径更多元、数据更真实、主体更自觉的评价生态。

 

从教学评价内容的整体性和综合性出发,紫旭AI课堂利用人工智能和大数据助力教学关注主体,通过教师、学生、课堂三个维度的大数据分析丰富教学评价主体内容,通过课堂上学生/教师表情、姿态、行为、出勤等数据进行参与度、异动分析,让定性评价和定量评价相结合,构建学生/老师的教学分析模型,生成学生/教师课堂学情分析报告,构建以人工智能为工具,大数据为基础的教学评价新模式,助力教学评价生态的良性发展。




促进教学评价促进教学评价更加多元化和多样化更加多元化和多样化

促进教学评价更加多元化和多样化

教学评价是一种价值判断的活动,在传统教育评价里,因为对学生和教师信息的获取方式相对单一,渠道固定,基于少量的数据难以获得较为广泛的比较性;而教学评价活动的主体主要是学校管理人员或教学行政部门,是一种单一性的他人评价:因为缺乏大量的课堂数据支持,难以评价学生的学习态度和个性品格,以及教师的教学行为和授课质量,对学生和老师的教学评价则更多地依赖于考试和分数。


在紫旭AI课堂里,基于大数据技术可以给予教学评价更加多元化和多样化的数据,通过AI课堂进行教学过程数据采集与识别分析,从学生和老师的人脸、表情、行为、姿态等信息入手,多方面记录教学过程,最后以图表和数据的方式,呈现学生活跃度统计、学生考勤、日常行为分析,教师行为分析、教学效果分析等学情大数据图表,从而对学生和老师进行多元的教学评价,最后形成对学生和老师更加全面的评估。




促进教学评价数据更加真实


教学评价里最精确的评价必须是基于数据、基于证据的。一个好的评价,应该要有初期、中期和长期效果的证据,一个好的评价模型,最核心的功能就是提供和使用证据。在紫旭AI课堂里,通过对日常课堂进行数据采集和识别分析,所有的教学信息全部保留在数据库。


在紫旭AI课堂里,由于人脸识别技术和行为分析,数据库里保留着课堂的日常教学考勤数据、板书、讲授、巡视、辅导等常见的教学行为数据;通过声纹识别技术,可以获得教师教学时间的分配情况;通过内嵌的姿势模块和表情模块,完整记录了教学过程中,老师和学生的教与学情况,这些都为建立教学评价新模式提供了强有力的数据支持,为教学评价中的“存证”和“循证”提供了解决方案,让教师和学生的教学评价有据可查,更加客观真实。




促进教学评价主体更加自觉



大数据技术能有效提升教育评价主体的自觉性,促进各类利益主体主动参与纪实、共享评价成果。在紫旭AI课堂里,所有的数据分析都是基于学生学习情况和老师教学情况,里面涵盖了学生和老师的考勤、教学时间、教学行为、课堂氛围、学生姿势等各方面信息,还包含了某个时间节点和某个学习阶段的信息。


紫旭AI课堂把课堂里的所有零散数据整合在一起,学生、父母、教师、学校、社会相关者等都可以对这些数据综合起来进行分析,以全面了解和如实记录学生的学习情况和教师的教学质量。过去只是教学评价对象的老师和学生,一改过去无权参与和不知情的被动状态,主动参与进教学评价里,这十分有利于教师、学生不断地对自己的教学活动和学习活动进行反思,对自己的活动进行自我调控、自我完善、自我修正,从而不断提高教学的质量和效率 。




总结


目前,大数据技术在教学评价仍处于探索和磨合的阶段,仍存在着许多问题和风险,比如大数据架构的高经费问题、数据传播的保密性问题、数据存储的空间瓶颈问题、数据使用的伦理风险等,但,大数据技术在教育上的应用是教育发展的必然趋势,思考和实践如何使用教学评价这个工具,是国家、社会、学校和企业都需要真正去思考的问题。


未来,紫旭将会创新研发大数据、人脸识别、表情识别、教学行为分析等技术在课堂教学中的应用,深度挖掘课堂数据,并形成精准的数据分析报告,让学校领导“有据可依、精准管理”,让老师“因材施教、以导代教”,让学生“主动思考、自主学习”,最终实现管、教、学方式的变革,促进学校教学管理模式的创新和教师教学水平的提升,帮助学生实现符合个性化成长规律的智慧发展。


参考文章:

大数据驱动教育评价变革》作者:徐金雷 来源:中国教育报 

浅谈教学评价的多元化发展》作者:闫晶晶 来源:《卷宗》2014年 第6期

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