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智能技术赋能课改与教研创新

2024/10/30 10:49:17  阅读:3 发布者:

党的二十届三中全会明确指出,“推进教育数字化,赋能学习型社会建设,加强终身教育保障。”以智能技术赋能课程建设、教学改革及教科研转型,是推进教育综合改革和教育数字化转型的重要内容,也是新时代培养全面发展的时代新人的需要。

当前,人工智能、大数据、VR/AR等新技术日新月异,教与学的时空大大拓展。紧跟新时代、新技术的发展趋势,不断推进智能时代学校课程教学及教研变革,是提升课程整体育人与学科综合育人实效、提高课堂教学质量及促进教师专业成长的重要途径。

01

拓展智能时代课程内容与形态

有专家研究指出,人工智能技术在教育领域的应用场景至少有9种:课程改革、微格教学、智能辅导、自适应学习、沉浸式学习、自动测评、课堂评价、数据决策和智能治理等。其中,课程是学校育人的重要载体,智能时代课程形态的变化,要从“面向人人”走向“适合人人”,进而“发展人人”。

虚实结合是新时代学校课程的基本形态。智能时代的学校课程设置,越来越体现出线上与线下融合的特点。课程的表现形态和载体不再只是教科书、练习册等。为此,学校需要拓展教学空间,提供更加丰富的、多元化的课程,以满足学生个性化的学习需求。传统的线下课程受到时间空间限制,是有限的,而虚拟空间的在线课程空间是无限的,可以支持学生无处不在地学习。通过手机、平板,学生可以在教室里学习,或者在校外考察中学习,也可以在其他非正式场合学习,还可以在日常生活中学习。学校应在了解学生个性化需求的前提下,开设在线课程,形成因人而异、各不相同的课程方案。

传统的线下课程实施方式是每节课40分钟、一天78节课,其中大部分课时用于知识传授。从长远来看,课程的知识教学部分将会逐步被人工智能取代,课程育人即课程促进学生能力和素养发展的功能,将以跨学科、综合性的课程教学形态呈现出来。

智能时代教师的工作形态也将发生变化,会更加强调学习任务的设计与开发、个性化学习指导、综合性学习活动组织等。部分知识传授的工作被人工智能取代后,育人的工作对教师而言更重要。未来的课堂教学形态可能是这样的:课前工作是智能备课、电子签到,课中开展针对性教学、在线教学、深度互动、实时记录、开放资源、个性化指导、过程监控、环境管理,课后会变成智能批阅、智能分析等。教师与人工智能实现人机结合、优势互补,工作效率将大幅提高。教师会将更多时间用于处理更高层次的问题,能显著提高教育体系的生产力。

在智能时代,数据将成为课程的核心要素,数据可以嵌入学生的学习、教学、评价及学校的教科研、管理、培训、服务等多个业务环节。数据也将成为课程、教学最重要的资产,教学过程既使用数据又生成数据。班级、实验室、课本和课程是最重要的数据平台,连接各种孤岛式的系统,在课程、教学、科研业务流程中形成无缝连接的数据流。

02

深化智能时代融合式教学改革

信息技术为教育教学方法创新提供了各种可能,通过教育数据挖掘和学习分析、深度学习等技术,能实时监测学习者的学习进度与状态,刻画知识图谱、能力图谱,为学习者提供全面、有效的智能诊断、资源推送和学习辅导等服务,支持差异化的“教”和个性化的“学”。

为此,学校应改造传统教学环境,为学生提供更加便利、智能、有效的融合式教学场景,以科技力量助力优质教育资源的均衡配置,采用在线授课、在线辅导等方式,随时帮助学生消化重点、难点、疑点问题。

融合式教学与MOOC(慕课)教学不同,更强调现场教学互动,包括不同学习者之间的远程互动,因此要做好学习小组建设,完善在线讨论机制和督课系统,全程跟踪反馈学生学习情况,课堂提醒、课堂问卷与课后反馈相结合,帮助学生养成良好的学习习惯。

推进信息技术与教育教学的深度融合,应采用多元学习方法,实施“主讲+助教”“答疑+督课”等模式开展教学活动。教师作为主讲人,承担课堂教学的主要任务,而人工智能(如智能机器人)则可以成为专业助教,负责答疑、督课以及对学生学习情况进行统计分析、跟踪反馈,为改进教学和开展个性化辅导提供参考依据。

在智能时代,我们可以通过智能技术采集学生学习过程中的多模态数据,应用各种模型进行分析,了解学生的学习状态、知识误区、认知能力、学习风格、注意力、情绪情感和学习轨迹等方面的情况,从而建立起注重过程评价和增值评价、注重学生发展核心素养培养的教育测量与评价体系。基于智能技术的发展性评估报告,可以支持学校实现因材施教,也可以为学生提供个性化、可视化的反馈信息,帮助学生做好学业规划。

03

推进智能时代教育科研转型

在学校里,适应一线教学需求的智能助教系统,可为教师提供全程助教支持,帮助教师完成查找资源、批改作业、在线答疑等辅助性工作,支持教师课堂教学,建立智能、快速、全面的教育分析系统,实现人机共教。

新的技术对推动教科研方式转变具有重要作用和积极意义。学校应以人工智能、大数据、区块链、5G等技术集成应用为引擎,加速形成数字教育创新发展的技术体系,加快数字教育势能释放。这也为中小学教科研带来很多新的研究课题,比如:如何构建覆盖全学科全链条课程资源的“空中课堂”;如何打造智能化、数据化、浸润式、虚拟化的融合课堂,促进线上线下教育融合发展;如何利用优质数字资源和网络构建不同形态、灵活、高效的学习共同体,实现自主学习、探究学习、协作学习等多种形式的智能化学习;等等。

传统教科研主要围绕物理空间——教室里的教学活动而展开,在智能时代,教研视域应转向虚实结合的三维空间,具体包括物理空间(数字化教室、各种终端设备及教育教学器具)、资源空间(整合集成了各种云端资源、学科工具和教科研资源)、社交空间(网络学习空间、虚拟学习社区、协作学习与协同工作平台、管理评价与服务平台)。

学校应搭建新技术背景下的校本教研平台,构建全时态、多场景、广覆盖的教育大数据资源库,聚焦学生学习监测、教育评估监测、学生体质健康监测、教育科研评估等主题,提供相应支持与服务;应推动各学段、各学科及各类教育信息系统深度整合,加强数字化资源的共建和共享;以教研组为单位建立组内资源库,同时通过技术手段实现各学科间的资源共享和联合教研、跨学科教研。

学校应创设沉浸式研究环境,通过语音识别、人脸识别、行为识别,以及脑机接口、可穿戴设备、虚拟仿真沉浸系统等手段,着力提升信息化科研的交互性、临场感、操作性,激发教师参与科研的积极性。

大数据技术支持教师将教科研的过程数据化、全息化,通过网络抓取、富媒体和感知技术,对教师特征数据、教科研心理数据、社会交互数据、教科研行为数据、教科研成果数据等进行多源数据采集和综合聚类分析,实现全息精准的教师画像。学校应在此基础上,强化应用场景智能关联,精准高效服务教研,对照教师个体画像,促进教师的专业发展;整合教师群体画像特点,开展循证管理;关联教科研资源,为教师推荐自适应式的资源。学校在推进教科研转型过程中,还要注重提高教师运用信息技术改进学生诊断与评价的能力,开展学生使用学习终端设施及学习行为的研究。

当前,人工智能作为最具革命性的前沿技术,呈现出群智开放、深度学习、智能探究等特征。我们应把握时代机遇,推进教育科研与现代科技深度融合发展,从而激发教育发展新活力,推动课程教学改革取得新成果。

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