基于人工智能的课堂教学分析

被引：50

作者：

孙众 ^{[1
]}

吕恺悦 ^{[1
]}

骆力明 ^{[1
]}

陈美玲 ^{[2
]}

许林 ^{[3
]}

施智平 ^{[4
]}

机构：

[1] 首都师范大学信息工程学院

[2] 全国中小学计算机教育研究中心北京研究部

[3] 中央电化教育馆

[4] 首都师范大学交叉科学研究院

来源：

中国电化教育 | 2020年 / 10期

关键词：

人工智能; 课堂教学分析; 人机协同; 事件分析法;

D O I：

暂无

中图分类号：

G434 [计算机化教学];

学科分类号：

040110 ;

摘要：

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分析的目标。

引用

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页数：9

共 40 条

[1] 基于人体骨架信息提取的学生课堂行为自动识别 [J].