基于大数据精准分析系统下的自适应学习研究的讨论会

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4月30日,基于大数据精准分析系统下的自适应学习研究的讨论会于上海华东师范大学第二附属中学成功举办。自2018年,华师大二附中启动学生自适应学习课题研究,此次会议邀请了上海市教育科学研究院副院长顾泠沅教授、华东师范大学数据科学与工程学院高明教授对课题进行论证指导。华师大二附中教务主任王平,科大讯飞教育技术研究院专家冯茂龙、个性化教学研发部教研专家王飞,上海市双名工程攻关计划王平基地学员以及华师大二附中数学教研组部份教师参加会议。

华师大二附中教务主任王平对课题做了介绍,他从课题的背景和研究的意义切入,阐明了本课题的四个目标,包括:探求教学过程中有效数据采集方法,探求以数据为基础的课堂教学新范式,探求以数据为基础的教学评价新体系,以及探究自适应学习的构建方式。他表示,基于本校大数据精准分析系统对数据价值的挖掘,学校将细致精确地谱画学生认知能力的知识图谱,开展可行性分析。

华东师大二附中王平主任

科大讯飞吴婷婷为与会的老师详细介绍了大数据分析系统并进行了操作演示。她表示,通过对日常考试过程中动态数据的分析和挖掘,系统将针对学生的薄弱知识点推送个性化习题,实现针对性练习和精准辅导,让减负增效成为现实。

科大讯飞吴婷婷进行演示操作

科大讯飞教育技术研究院专家冯茂龙在题为“人工智能+大数据助力区校教学质量提升应用实践”的报告中表示,讯飞主要从教学过程化数据记录与分析,大数据精准教学以及校本/区本资源建设生态等层面实现精准教与个性学。他介绍说,在教学过程中会生成大量数据,一方面,通过深度挖掘这些数据的价值,教师可全面掌握学生学情,预设教学重难点,实现基于学生常态化学情的精准诊断分析和优质资源推荐,全面提升教学效率与传统课堂教学容量;另一方面,基于校内日常学业数据分析,教师可定位学生薄弱知识点,为每位学生定制一套专属个性化学习方案,通过难度匹配与作业量调节,以期达到主动学习、减负增效的价值。此外,依托人工智能技术,学校对历年考题、名校试卷、通用教辅等进行智能高效的加工,打造出校本资源库,有助于精准教与个性学切实落地。

科大讯飞教育技术研究院专家冯茂龙

科大讯飞个性化教学研发部教研专家王飞介绍说,讯飞高阶题库的标签体系包括难度、适配学段、适配年龄等版块,能快速定位教师与学生需求。他表示,标签有助于对基础知识体系和考点进行解构与分析,刻画基础知识与命题点特征,辅助学生高效快速地理解知识点。

科大讯飞个性化教学研发部教研专家王飞

上海市教育科学研究院副院长顾泠沅教授在点评环节中表示,教学过程中会产生大量的数据,充分挖掘数据价值,利用大数据建模,以此助力建准教学是目前的趋势。他表示,要在人工智能背景下实现自适应学习,需要对学生的知识能力进行贴标签,这主要是从四个方面着手,包括:错因的分析和分类;精准分析;自适应学习方式,即学生在教师和机器的帮助下实现自适应学习;以及精准推题。

上海市教育科学研究院副院长顾泠沅教授

华东师范大学数据科学与工程学院教授高明则表示,数据密集型的科学研究强调数据的重要性,是不同于实验研究、理论研究和计算机仿真研究的一种新范式。随着云计算、互联网、物联网的发展,教育行业积累了海量的、异构的教师教学和学生学习数据,特别是实态的学生学习行为数据,其中蕴含着巨大的价值。数据,作为时代的新能源,无论是精准教学还是个性学习,都需要深度挖掘数据中的价值,真正提高学生的学习效率、提升学习效果。

华东师范大学数据科学与工程学院教授高明

一千个学生就有一千种未来,依托人工智能与大数据技术,“因材施教”在教育信息化时代有了成真的可能。在因材施教的道路上,华师大二附中将继续携手科大讯飞,让自适应学习深入教研、备课、授课、作业、评价、反馈、辅导、自主学习、推送等各个环节,为每位学生量身定制个性化未来。

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