人工智能賦能項目式課堂教學多元分析的實踐研究

【摘 要】本文嘗試借助教學人工智能技術，通過個性化的學情分析、有監督的機器學習課堂智能測評、計算機視覺分析下的課堂行為探測反饋來賦能課堂教學，多維度地為課堂教學提效。

【關鍵詞】人工智能;項目式課堂;自動評分;行為探測;個性化學習

【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A

【論文編號】1671-7384（2022）09-056-03

人工智能是“利用數字計算機或者由數字計算機控制的機器，模擬、延伸和擴展人類的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和應用系統。”[1]我們這里所說的人工智能賦能課堂教學，是指利用弱人工智能或者教學人工智能（AI in education）方向的研究應用或軟件來助力課堂教學，從計算機視覺、個性化學習、智能測評、機器人學習等人工智能技術的角度去賦能課堂教學，這有別于傳統信息技術課堂教學。借助教學人工智能賦能課堂教學，能更有力地助力學情分析，精準分析學情，為課堂教學“未雨綢繆”;更好地去引導學生個性化學習，形成有效反饋;更高效地提煉課堂作業，分層測試，用智能測評來評估學生的學習情況，更精準地進行個性化作業布置和輔導分析。

人工智能賦能課堂教學的意義

現階段的高中信息技術學科教學有別于以往的傳統教學，更重視對學生思維的培養，更重視對課程價值的理解和認識，更突出學生運用計算思維的能力去創新、創造，從過去的重技術工具使用的信息處理能力的教學向現在的重思維能力的培養與信息素養的提升轉變。因此，我們如何在現階段的高中信息技術課堂教學中，培養學生的計算思維能力，讓每位學生能在運用計算機領域的思想和方法的基礎上，在解決實際問題的過程中去創造去實踐？還需要信息技術教師去思考和研究。我們認為，現階段的高中信息技術課堂可以隨著我國邁入新的人工智能時代而遞進改變，借助人工智能來賦能課堂教學，幫助我們提升教學效率，讓學生學得更深，做得更好，變得更優秀。如何借助人工智能來賦能課堂教學？我們認為，可以從以下三個方面展開實踐。

1.基于計算機視覺分析的課堂行為探測與反饋

主要是通過智能錄播設備、攝像頭等對課堂中教師和學生的教與學行為、生理情緒狀態等方面進行分析，以便更好地幫助教師規范自己的教學行為，糾正錯誤動作或語言，用來改進今后的課堂教學。同時，這樣的行為探測與反饋，也能很好地幫助學生，通過觀察與分析其行為，提升其課堂專注程度。

2.基于個性化學習的學情分析

學情分析是教與學的起點，是課堂教學中一切活動設計的落腳點，借助人工智能的線上測評，在課前進行診斷性學情分析，或是借助線下的機器學習引導來建立個性化學習建模，對學生的學習情況進行評估。通過智能測評分析，得到各個階段學生的學習參數，以此來作為判斷學生學情的基礎，從而能更有針對性地進行課堂教學的布置，更有效地設計課堂環節，讓課堂“去粗取精”“由表及里”。

3.基于機器學習的課堂測評

通過海量的數據篩選進行機器命題和自動評分，記錄學習過程中的行為數據，進行數據分析，讓數據發現問題，并進行相應的調整。學生在每一次的學習和測試中，都能夠“看見自己”，發現自己的易錯題、薄弱點。目前，這樣的機器學習測評在中小學英語口語測試系統中，基于語音識別與人工神經網絡的理論問答題用得比較多。另外，現在的高中信息技術學科中的學業水平測試系統，能夠根據練習者的學習行為進行數據分析，根據分析結果來重新組合出題，進行評分，這也是一種基于機器學習的測評系統。

人工智能賦能課堂教學的設計思路

本文以教育科學出版社高中信息技術選擇性必修6“開源硬件項目設計”第二單元實驗模擬型項目設計2.4“聲光檢測”為例，以“智能傳感器”為大概念，用“聲音傳感器”“光線傳感器”“熱傳感器”三個中概念串聯學習內容，用人工智能技術手段支持導學、測評、反饋等課堂教學過程。根據教材，我設計了“智能樓道燈”一課，主要內容如下：“綠水青山就是金山銀山”，環境保護不光是要植樹造林保護植被，還要從我們身邊做起，節約每一滴水、每一度電。最近，李老師遇到一個問題，在她住處的宿舍樓道里，樓道燈總是時亮時暗，有時候白天一直亮著，李老師覺得非常浪費電，現在，想請您幫忙設計一款樓道燈。要求：在較昏暗的時候，如果在一定范圍內檢測到人的聲音并且也能檢測到人像，樓道燈亮，否則狀態應該為熄滅。

這樣將生活中的實際場景用“項目”模擬化，通過“項目引入—項目分析—項目設計—項目實現”，將解決問題的過程項目化。在模擬項目過程中，充分運用人工智能技術來打造智能課堂。在學情分析、課堂測評、課堂行為探測三個方面建構一個有別于傳統教學的人工智能課堂，研究人工智能如何在這三個方面來賦能課堂教學，通過這三個方面的實踐運用和經驗總結，更好地將人工智能技術服務于現代化課堂教學。

人工智能賦能課堂教學的實踐過程

1.計算機視覺分析的課堂行為探測與反饋

計算機視覺分析的課堂行為探測主要是指利用多臺攝像頭、傳感器構建的計算機視覺和有監督機器學習的方法，針對師生課堂出現的行為和生理數據進行分析，用來提升教學質量、糾正學生的學習行為。本節課的視覺分析中，在對教師行為的觀察中，發現教師的走動位置、個人姿態和學生的注意力有很大的關聯。在本節課選取了兩個教學機房作為對比觀察，結果顯示，在做測評時，教師來回巡檢要比教師坐在講桌前監控更能讓學生的注意力集中起來，學生上肢肢體端正要比趴臥姿勢更能提高學習專注度，見表1。

2.個性化學習的學情分析

我把這節課的學情分析分為兩個部分：一是課前的學情分析，作用是摸清學生的學習現狀，稱之為“摸底學情分析”，主要是用在線平臺來檢查前置知識的掌握程度，在線平臺可參考“泰州智慧教育云”平臺的“智能問卷”應用（http：//www.tze.cn/apps/）或者“問卷星”（https：//www.wjx.cn）。本節課我設計的問題是：（1）請寫出選擇結構的程序代碼。（2）Arduino面板中的串口在哪里？（3）舉例說明digitalRead（）函數和Random（）函數。通過統計，得出有多少學生掌握了本節課需要的前置知識，根據統計結果來統籌這節課的內容。二是基于微課導學的智能導學系統中機器學習反饋的“教后學情分析”，這部分是在課堂中前10分鐘左右完成，作用是檢查學生微課導學之后的學習效果，了解每個學生在課堂上接受知識的能力，掌握知識的程度，以便于在課堂上“挑揀”知識點進行講解，超過50%的學生不懂的或者做錯的知識點就需要詳細講解;80%的學生沒有問題的內容就會略講或者不講，然后對相關學生進行單獨輔導。

3.智能測評下的課堂測驗

人工智能應用于智能測評的技術一般是機器命題和自動評分。本文提到的智能測評是指自動評分，泰州智慧云平臺的課堂檢測（https：//znjc-tiku-fore.huijiaoyun.com/chapterques）自動評分應用系統，是一種以專家預設標準答案為前提的評分工具，就目前而言，這是檢測學生課堂學習效果的一大利器，用智能測評的方法可以區分出學生掌握知識的多少和層次。我們的設想是在智能測評的基礎上進行個人建模，分層學習，讓“先進生”學習有深度;讓“后進生”夯實基礎，逐步提升，達到“先進生”標準，從而通過人工智能賦能服務于整體學生，讓每一個學生都能享受課堂樂趣，都能按部就班地進步和提高。本節課應用單個題目組卷和統考組卷的方式進行課堂測評，選題方向圍繞“Arduino硬件搭建”“選擇結構語法”“程序編寫”等方面展開，題型為單選題、填空題和解答題。

人工智能融入課堂教學中需要注意的地方

1.對人工智能技術的選擇要有“火眼金睛”

目前利用人工智能技術實現的個性化學習，相對成熟的應用系統多見于智能導學，市場上流行的多個導學或個性化測評應用良莠不齊，其主題性不夠系統，較為分散，學科分布也不均衡，對題目的分析程度有限，其解釋大多依賴于人工專家，難免會出錯，這還需要讓實踐和市場去考驗這些產品。應用系統的第三方測評機構建設也應該提上日程，用優良淘汰劣質，讓政府、教育權威、技術專家共同組成適合于教育的人工智能應用評價機構。

2.要注意人工智能應用中的數據倫理問題

人工智能離不開大數據，教師的教、學生的學帶來的行為數據，攝像頭的行為探測，課堂智能測評的數據分析，大多都涉及到隱私問題。如果缺乏統一和明確的數據保護機制，學生或家長有可能會抵制，所以，未來建立完善的數據保護機制是用來保障教學人工智能開展的基礎。

3.智能測評下的課堂測驗

人工智能應用于智能測評的技術一般是機器命題和自動評分。本文提到的智能測評是指自動評分，泰州智慧云平臺的課堂檢測（https：//znjc-tiku-fore.huijiaoyun.com/chapterques）自動評分應用程序，是一種以專家預設標準答案為前提的評分工具，應用程序是基于與教育云平臺深度融合，圍繞智慧教學閉環，提供高頻、常態化的檢測服務，通過線上+線下多種檢測模式，結合人工智能的過程化學習數據采集，依托大數據精準分析，形成專屬的知識圖譜，能夠幫助師生減負增效，讓教師精準教學，學生高效學習。從目前實踐經驗可以看出，它是檢測學生課堂學習效果的一大利器，用智能測評的方法可以區分出學生掌握知識的多少，學生現階段學習能力的層次。我們設想能夠利用多款APP或線上、線下軟件程序形成一種探索智能測評下的課堂測驗模式，對智能測評結果進行分析，從而進行有效的針對性建模，分層學習，讓“先進生”學習更有深度，進行深度學習。讓“后進生”借助智能測評查漏補缺，進一步夯實基礎，逐步提升，達到“先進生”標準。這樣，我們希望通過人工智能賦能服務于整體學生，讓每一個學生都能享受課堂，都能按部就班地進步和提高。智能測評應用于本節2.4“聲光檢測”的方向主要是用組卷的方式進行課堂測評，通過大數據進行選題，選題方向圍繞“Arduino硬件搭建”“選擇結構語法”“程序編寫”等方面展開，題型為單選、填空和解答題等，針對不同學生的測試結果，依托大數據精準分析，讓學生能夠更高效地學習。

對人工智能賦能課堂教學的反思

盡管目前人工智能應用于教學與賦能課堂教學已取得很多進展，但仍然可能面臨以下的問題：一是依賴的判斷大多來自技術設計或專家判斷，過于主觀。比如，在行為探測中對學生專注度的判斷，通過學生的姿勢并不足以說明學生的學習狀態，可能會誤判;在智能測評環節，自動評分方面的機器學習評分標準來自于不同的設計者，本身存在不一致性，會導致結果的差異化。二是成本較高。研究中的硬件，比如攝像頭、傳感器，很多都是價值不菲，這樣導致很難推廣和應用。三是適用的課型較少，研究的樣本有限，代表性不足，研究的通用性難以保證和推廣。

注：本文系江蘇省“十四五”教育規劃2021年度立項課題“學習進階視域下的高中信息技術大概念教學研究”（課題編號：D/2021/02/480）的階段性研究成果

參考文獻

孫眾，呂愷悅，駱力明，陳美玲，許林，施智平. 基于人工智能的課堂教學分析[J]. 中國電化教育，2020（10）： 15-23.