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    奧威亞AI賦能,開啟精準教研新模式

    2022-07-25


    “十四五”時期,建設教育高質量體系成為教育發展的新目標。立足新階段和新形勢,人工智能技術愈發成為推動教育發展的重要推動力。推進人工智能與教育教學深度融合,開展數據驅動下的教學研討,無疑是賦能教師高質量發展的有效途徑。


    面向教師教研從“經驗”走向“實證”的轉型需要,奧威亞全新推出了AI信息化教師精準研修提升解決方案,以AI的數據采集、識別和分析能力為核心,為精準教研提供客觀、詳實的數據支撐。


    多維度數據采集和智能分析


    從數據采集維度來看,課堂教學活動主要包含兩個方面,即教師的“教”和學生的“學”。奧威亞以具備AI能力的智能錄播終端和全連接智慧教學平臺為依托,采集課堂上師生的行為動作、表情特征、語音對話、互動交流等維度的數據,形成細顆粒度的數據樣本。


    在此基礎上,基于先進的教學模型進行數據分析和結構化分類,自動生成“S-T教學行為分析”、“RT-CH教學分析”、“師生互動指數”、“教師軌跡分析”、“教師巡視分析”、“學生課堂專注曲線”等多模態課堂教情、學情分析報告。


    ?多模態課堂教情、學情分析報告.png

    多模態課堂教情、學情分析報告


    以“S-T”和“RT-CH”兩種分析為例:


    “S-T教學行為分析”,能夠以“秒”為顆粒度進行采樣記錄,自動生成S-T曲線圖,客觀反映出課堂上師生的互動情況。S行為(學生行為)包括展示匯報、討論、生生互動等,T行為(教師行為)包括講授、板書、指導學生、課件提示、教學資源展示、師生互動等。


    “RT-CH教學分析”,則反映課堂類型和課堂風格,具體可分為對話型、練習型、講授型、混合型四種。其中RT值是教師行為在課堂總行為中的占比;CH值則是師生行為的轉化率,CH值越大,表示師生互動越多。


    ?S-T教學行為分析圖.png

    S-T教學行為分析圖


    從上圖可以看出,這堂課的前半部分是學生行為占主導,說明師生互動或生生互動良好;后半部分是教師行為占主導,教師講授、板書等行為居多。


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    RT-CH教學分析圖


    對照“RT-CH教學分析圖”可以清晰地看到,這堂課的數值位于對話型區域,由此可見,該課堂類型為對話型;其中RT教師行為占比適中,表明師生活動分布相對均衡,學生課堂參與度相對充分,學生的課堂主體地位得到凸顯。



    AI賦能精準教研的應用價值


    從傳統教研和AI賦能下的精準教研對比來看,傳統教研是一種基于經驗的教學研究,主要存在以下三方面的不足:


    教學反思不深刻:

    傳統教學反思往往依賴于老師個人記憶和教學設計方案,主觀性強,且容易受到思維慣性的局限。


    教學觀察不精準:

    傳統教研以“磨課+研討”為主要方式,評課老師基于經驗做出評判,難以準確定位授課老師的教學特征。


    教學評價不持續:

    傳統教研中給予授課老師的教學評價往往“碎片化”,評價維度不統一,難以給老師的專業成長提供持續性的跟蹤指導。


    相比之下,AI賦能下的精準教研能使老師擺脫經驗導向,讓他們能夠依靠數據和證據實現教學改進和專業發展,具有以下三方面的核心應用價值:


    推動教研轉型升級:

    教研轉型升級主要體現在三個方面,一是從“粗放”走向了“精準”,改變了以往教研主題不明確、教研內容碎片化等現象,而是從數據挖掘和分析中產生教研主題;二是從“個體”走向了“群體”,改變了過分依靠老師個體經驗反思的局面;三是從“發現”走向了“改進”,更加注重基于數據的教學決策改進,凸顯效果取向。


    促進教師發展提質:

    隨著數據驅動下的教研轉型升級,老師的信息化素養不斷提升,增強對大數據技術的理解力,挖掘教學數據在教研活動中的重要價值,從而提升教師專業發展的質量。


    反哺教學精準實施:

    課堂教學全過程均可通過AI技術而變得可量化、可視化,方便不同教齡、教學水平、學科、學段、課堂類型的教師進行多樣化課堂分析和自我診斷,進而有針對性地改進教學設計方案,精準提升課堂教學質量。


    有AI更智慧,有數據更精準。奧威亞AI與錄播、全連接智慧教學平臺完美融合,以課堂為核心,充分發揮“記錄優質教學資源”和“課堂教學數據觀察”的雙重優勢,推動教師教研流程重塑、模式創新,讓高質量教育教學真正發生。



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