期刊文章详细信息
生成式人工智能赋能的新型课堂教学评价与优化研究
Research on New Classroom Teaching Evaluation and Optimization Enabled by Generative Artificial Intelligence
文献类型:期刊文章
SONG Yu;XU Chang-Liang;MU Xin-Xin(School of education,South China Normal University,Guangzhou,Guangdong China 510640;Guangzhou Overseas Chinese Foreign Language School,Guangzhou,Guangdong,China 510095)
机构地区:[1]华南师范大学教育科学学院,广东广州510640 [2]广州市华侨外国语学校,广东广州510095
基 金:国家自然科学基金面上项目“多元情境下面向创新人才培养的课堂教学智能评价研究”(项目编号:62377014);广东省教育科学规划重大课题“九年一贯制学校‘五阅’育人模型的建构研究”(项目编号:2025DQJK25)资助。
年 份:2024
卷 号:34
期 号:12
起止页码:27-36
语 种:中文
收录情况:CSSCI、CSSCI2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、普通刊
摘 要:课堂教学是人才培养的主要抓手,增强课堂教学效能对于高素质创新型人才队伍建设具有重要价值。当前,新型课堂教学呈现互动主体多、思维进阶路径复杂、创新实践策略多元等特征,仅依靠专家主观点评的传统方式难以为教师提供及时且有针对性的改进建议,而生成式人工智能技术在自然语言处理和内容生成方面展现出强大实力。基于此,文章首先梳理了课堂教学评价与优化的研究现状,并提出生成式人工智能赋能的新型课堂教学评价与优化的推进路径;然后,文章探究了“文献计量法与编码体系建设-检索增强生成与精细化标注-提示学习与优化内容生成”相结合的技术解决方案;最后,文章通过准实验方法证实了以上方案能够增强课堂教学的有效性,特别是在提升课堂教学深度和广度、增强实践应用和创新创造水平方面展现出巨大潜力。文章通过研究,旨在为教师专业发展和教研工作提供有力支持,推动课堂教学评价效能的大幅提升,使规模化、个性化的课堂教学优化成为可能。
关 键 词:课堂教学 课堂评价 教学优化 生成式人工智能 创新应用
分 类 号:G40-057]
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