多模态数据赋能教师画像:从简笔画走向全息画像

被引:28
作者
彭红超
魏非
闫寒冰
机构
[1] 华东师范大学开放教育学院
关键词
多模态数据; 教师画像; 生理数据; 个性化机制; 融合分析; 智慧研修;
D O I
10.13966/j.cnki.kfjyyj.2021.02.009
中图分类号
G451 [教师]; G434 [计算机化教学];
学科分类号
04 ; 0401 ; 040110 ;
摘要
教师数字画像是实现精准诊断、及时干预和个性化服务的基础,然而国内学者少有关注,特别是多模态数据赋能全息化描绘教师画像的潜力没有得到很好的发掘。本研究从多学科角度系统解析了多模态的内涵,即多模态是表征不同生理、心理或行为反应的不同形态数据。以此为基础,本研究构建了以生理数据为主要成分的多模态数据全息临摹教师画像的机理及画像模型,模型包括关注发展期望勾勒的愿景层、关注研修动态描绘的学习层、关注本体特征刻画的属性层三个层面。之后,研究构建了基于全息画像的个性化机制(包括适性的动力机制和个人路径生成机制)以及机制得以运转的多模态学习分析方略(包括涵盖去伪存真、多维共描、多面临摹三个层面的多模态数据融合分析方略以及涉及精准教学、失败中学、个性化学习三种学习理念的适应性精准决策方略)。希望这一研究成果能对教师全息画像的临摹提供可行的方案,对以此为基础的智慧研修系统与个性化研修服务的构建提供有价值的参考。
引用
收藏
页码:80 / 89
页数:10
相关论文
共 37 条
[1]   多模态学习分析:走向计算教育时代的学习分析学 [J].
张琪 ;
李福华 ;
孙基男 .
中国电化教育, 2020, (09) :7-14+39
[2]   多模态时代教与学的符号学意蕴 [J].
张晓霞 .
中国教育科学(中英文), 2020, 3 (03) :57-67
[3]   学习投入的多模态数据表征:支撑理论、研究框架与关键技术 [J].
张琪 ;
王红梅 .
电化教育研究, 2019, 40 (12) :21-28
[4]   精准教研视域下的教师画像研究 [J].
胡小勇 ;
林梓柔 .
电化教育研究, 2019, 40 (07) :84-91
[5]   点阵识别技术支持的纸笔书法智能教学系统 [J].
田雪松 ;
张晓梅 .
人工智能, 2019, (03) :64-70
[6]   基于学习分析技术的问题解决能力测评研究 [J].
胡艺龄 ;
顾小清 .
开放教育研究, 2019, 25 (02) :105-113
[7]   人机协同决策支持的个性化适性学习策略探析 [J].
彭红超 ;
祝智庭 .
电化教育研究, 2019, 40 (02) :12-20
[8]   人机协同的数据智慧机制:智慧教育的数据价值炼金术 [J].
彭红超 ;
祝智庭 .
开放教育研究, 2018, 24 (02) :41-50
[9]   以测辅学:智慧教育境域中精准教学的核心机制 [J].
彭红超 ;
祝智庭 .
电化教育研究, 2017, 38 (03) :94-103
[10]   学习分析中的生物数据表征——眼动与多模态技术应用前瞻 [J].
张琪 ;
武法提 .
电化教育研究, 2016, 37 (09) :76-81+109