文献类型：期刊文章

作　　者：刘清堂[1] 何皓怡[1] 吴林静[1] 邓伟[1] 陈越[2] 王洋[1] 张妮[1]

Liu Qingtang;He Haoyi;Wu Linjing;Deng Wei;Chen Yue;Wang Yang;Zhang Ni(School of Educational Information Technology,Central China Normal University,Wuhan Hubei430079;BeijingZonekey Technology Co.,Ltd.,Beijing100094)

机构地区：[1]华中师范大学教育信息技术学院,湖北武汉430079 [2]北京中庆现代技术股份有限公司,北京100094

出　　处：《中国电化教育》

基　　金：湖北省信息化与基础教育均衡发展协同创新中心项目“数据驱动的课堂教学有效性研究”(项目编号：XT2017008)的阶段性研究成果

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：9

起止页码：13-21

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：随着人工智能技术的快速发展及课堂教学环境的改变,使课堂教学行为的深度分析成为可能。该文在对人工智能技术的教育应用现状及课堂教学行为分析方法的发展脉络进行梳理的基础上,构建了以'数据采集与存储''行为建模与计算'和'智能服务'三个功能模块为核心的课堂教学行为智能分析模型,并以课堂S-T行为分析为例验证该分析模型的有效性。将实验成果应用于教学实践中,得到了教师们的认可,实验成果能为教师的教学反思、教师的专业发展及教学管理提供支持。根据教师在应用过程中所反馈的意见,还提出了具有针对性的行为识别模型优化策略。研究成果能为基于人工智能技术的课堂教学行为分析研究提供一些借鉴,也能为课堂教学行为的改善、教师的专业发展以及教学质量的提升提供一定的支持。

关 键 词：人工智能 课堂教学行为 智能分析  

分 类 号：G434[教育学类]