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AI+视讯技术,看看智慧课堂录播怎么建设(2)

2019年04月25日 10:14来源:未知手机版

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第四,教研数据未得到充分挖掘和分析

在智慧教室中,录播系统不但要完成课程的制作,还应该作为教研员的眼睛,洞察教学过程的关键要素,这是常规录播设备所无法做到的。此外,这些采集到过程要素,需要通过智能智能的分析和匹配,才能得到可靠的教研数据,这也是常规的智慧平台中所欠缺的。

在数据驱动教学的生态模式下,教学双方与各类信息化教学设备的所产生的数据将相互连通,组成带有正反馈调节的教学机制,大数据在教学决策上的潜力将被充分发掘。

教师和学生在使用不同的教学设备或工具时,所产生的教学数据,比如互动教学时产生的学情数据,网络教研产生的教学评价数据,课程录制时产生的课堂行为数据,在云教平台上产生的教学资源等等。还有教师和学生的在使用教学设备时,所产生的反应个人偏好、习惯的特征信息,都会以数字化的形式存储下来。这些数据通过挖掘和分析,被翻译成更有价值的信息,比如学困生的识别、知识缺陷的发现、学科能力诊断和教学目标达成度等,进而帮助教师调整教学方案,帮助学生制定学习计划,实现教师和学生科学决策。

构建数据驱动教学的生态模式,单靠某多个教学设备累加是无法实现的,它需要一套在数据层能够实现信息汇聚,在系统层能够实现多系统整合的平台。

南京信息工程大学综合视讯应用案例

南京信息工程大学从2014年开始建设可视化教学服务中心,建立了2间精品录播教室,10间讲授型AI教室,139间常态化录播教室。实现早中晚全天候录制,大规模资源生产迅速建立了课程资源库。实现远程教学检查、教学督导,提升巡课效率,同时辅助学风和校风建设;实现精准分析教学行为数据,精准教研、质量评估,定期开展教师学习活动,帮助年轻教师成长。

老师在线巡课时,以三分屏的形式进行课程观看,同时在线提交课程评价结果,课程评价表格根据学校需求自定义,最终评价结果汇总成评价报告,省去人工汇总的麻烦。在线督导的时间更加灵活,即便老师没有在第一时间完成巡课督导,在课后依然可以通过回看课程视频提交评价完成督导。

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