文献类型：期刊文章

作　　者：卢国庆[1] [美]谢魁[2] 刘清堂[1] 张臣文[3] 于爽[1]

LU Guoqing;XIE Kui;LIU Qingtang;ZHANG Chenwen;YU Shuang(Hubei Research Center for Educational Informationization, Central China Normal University, Wuhan 430079, China;The Research Laboratory for Digital Learning, The Ohio State University, Columbus, OH, USA, 43210;Hubei University of Arts and Science, Xiangyang 441053, China)

机构地区：[1]华中师范大学湖北省教育信息化研究中心,湖北武汉430079 [2]俄亥俄州立大学数字化学习研究实验室,美国俄亥俄州43210 [3]湖北文理学院教育学院,湖北襄阳441053

出　　处：《开放教育研究》

基　　金：国家自然科学基金“面向精准教学的课堂教学行为大数据分析及其应用策略研究”(71974073);“数据驱动的学习动机诊断模型及应用研究”(61977035);教育部人文社会科学研究规划基金“教师工作坊中学习者在线学习投入研究”(20YJA880078)。

年　　份：2021

卷　　号：27

期　　号：6

起止页码：97-107

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：课堂教学行为是影响课堂教学效果的重要因素,已有的课堂教学行为采集存在劳动密集、分类模糊和编码复杂等不足。人工智能技术为课堂教学行为大数据伴随式采集、自动化智能标注提供了新的契机。本研究以西北地区某市三所学校的1201个常规课堂教学视频为研究样本,利用人工智能引擎自动标注课堂教学行为,并采用相关性分析、主成分分析、非参数差异性检验等方法,对课堂教学行为类型、规律及差异性进行分析。研究发现:1)课堂教学各类行为的出现频率不等且相差较大,其中,读写、讲授、巡视行为占比较大,生生互动、师生互动占比较小;2)多数课堂教学行为之间具有关联性,其中,应答与生生互动之间的相关性最高,巡视、读写与其他行为存在负相关;3)教师行为和学生行为并非完全属于不同的成分;4)不同特征教师的课堂教学行为之间存在差异;5)不同类型课堂的教学行为之间存在差异。研究结论可为人工智能时代挖掘课堂教学行为规律、改进课堂教学及开展教研活动提供参考。

关 键 词：人工智能 课堂教学行为 智能标注  相关性分析  差异性分析  

分 类 号：G424.1]