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核專業(yè)課程認知智能教育技術(shù)探索

2023-08-22 00:58:45何慶華何小鎖
教育教學論壇 2023年25期

何慶華 何小鎖

[摘 要] 隨著以“四新”建設(shè)為載體的高等教育質(zhì)量革命繼續(xù)深入,智能教育與傳統(tǒng)課堂教學的深度融合將是未來高等教育的常見形態(tài),一流課程和一流專業(yè)建設(shè)也將在智能時代進入新的發(fā)展階段。在這樣一個大的背景下,智慧教育智能認知技術(shù)逐漸進入教育領(lǐng)域,在理解學生學習特點、教師教學方法、知識內(nèi)容之間的邏輯關(guān)系的基礎(chǔ)上,為教師建立個性化的智慧教育解決方案。擬以核科學與技術(shù)系“核信息獲取與處理”課堂大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),為教學決策提供適應性信息,為后續(xù)個性化的因材施教提供依據(jù)。

[關(guān)鍵詞] 認知智能教育;核信息獲取與處理;教學行為

[基金項目] 2020年度南京航空航天大學研究生教育教學改革研究項目“新時期教育強國背景下核專業(yè)課程思政模式探索”(2020YJXGG23);2020年度南京航空航天大學教師教學能力提升研究課題“核專業(yè)課程認知智能教育技術(shù)探索——以核信息獲取與處理課程為例”(20JF0602)

[作者簡介] 何慶華(1986—),男,甘肅慶陽人,理學博士,南京航空航天大學材料科學與技術(shù)學院副教授(通信作者),碩士生導師,主要從事夸克核物理與核技術(shù)應用研究;何小鎖(1995—),男,安徽安慶人,南京航空航天大學材料科學與技術(shù)學院2021級材料科學與工程(核技術(shù)與材料工程)專業(yè)博士研究生,研究方向為加密輻射測量。

[中圖分類號] G641[文獻標識碼] A [文章編號] 1674-9324(2023)25-0001-04[收稿日期] 2022-09-07

引言

智能教育的興起給教育領(lǐng)域帶來了深刻的變革,越來越多的大數(shù)據(jù)技術(shù)應用在課堂上,如可以代替教師回答學生問題、在教學平臺采集學生課堂行為數(shù)據(jù)的虛擬助教,對學生的學習興趣、知識水平、學習風格、學習進度等做出分析和預測的教育機器人等[1-4]。由此可以看出,人工智能技術(shù)推動教育形態(tài)和教育模式進行改革與重構(gòu),成為教育信息化發(fā)展的必然趨勢。

在智能時代,傳統(tǒng)課程教學與智能教育結(jié)合將撬動并引領(lǐng)高等教育的內(nèi)涵式發(fā)展,繼續(xù)推動以“四新”(新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科、新文科)建設(shè)為載體的高等教育質(zhì)量革命向深入發(fā)展,一流本科教育建設(shè)也必將進入新的發(fā)展階段[5]。

除了大數(shù)據(jù)技術(shù)擴展自身的驅(qū)動外,特殊時期也改變了當前的教學方式,加速高等教育向智能教育新時代邁進[6]。同時,新的問題也伴隨而來,教師作為直接參與者,是解決當前智能時代高等教育突出問題的關(guān)鍵,在后續(xù)的教育教學改革中,將肩負重要的育人使命和創(chuàng)新責任。借助大數(shù)據(jù)技術(shù),課堂的教育教學行為越來越多地以數(shù)據(jù)形式得以存儲,而數(shù)據(jù)中蘊含的信息也將為教學決策提供信息反饋,為后續(xù)個性化的因材施教提供依據(jù)[7]。

在智能教育技術(shù)探索工作中,筆者嘗試將大數(shù)據(jù)技術(shù)深層次融入核科學與技術(shù)這種特定領(lǐng)域教育應用場景中,通過采集核科學與技術(shù)專業(yè)中“核信息獲取與處理”課程的課堂教育教學行為,形成一定的數(shù)據(jù)庫,并結(jié)合核專業(yè)課程認知教育進行分析,以實現(xiàn)準確的學科認知,通過智能分析反饋,提升核專業(yè)課程的教學水平。

一、課程學情分析及認知智能技術(shù)方法

(一)課程學情分析

“核信息獲取與處理”課程是核科學與技術(shù)學科的專業(yè)課之一,面向大三學生開設(shè),該年級學生已經(jīng)學習了“大學物理”“原子物理”“原子核物理”“輻射探測器”“核電子學及數(shù)學統(tǒng)計”等基礎(chǔ)課程,這門課主要培養(yǎng)學生綜合運用這些知識去解決實際核物理實驗問題的能力,需要學生具有較全面的知識背景,這對部分學生來說有一定難度[6]。

本課程知識點繁多,包含大量的大一、大二課程知識,在學習中還需及時復習其他課程的知識點,學生不易把知識點串起來解決問題,知識整合能力培養(yǎng)也是難點。學生前期主要是理論知識學習,缺乏具體實踐,理論聯(lián)系實踐的能力以及在實際問題中總結(jié)經(jīng)驗和凝練科學理論的能力。

(二)認知智能技術(shù)方法

智慧教育智能認知技術(shù)進入教育領(lǐng)域,在理解學生學習個性、教師教學方法、課堂知識內(nèi)容之間邏輯關(guān)系的基礎(chǔ)上,為教師建立個性化的智慧教育解決方案,不斷向“讓學生學得更好”這一目標邁進。本工作擬探索出一種新時期高校課程改革背景下認知智能教育的可行性方案,主要包括以下兩個方面:(1)在核專業(yè)課程中,將認知智能這種較深層次的應用和核科學與技術(shù)領(lǐng)域的體系相結(jié)合。(2)通過把核專業(yè)知識圖譜與學生個性化智能分析相結(jié)合進行核專業(yè)課程智能教學探索,結(jié)合實踐結(jié)果,為智能教育與傳統(tǒng)課堂教學深度融合的未來教育給出建議,為教學決策提供適應性信息,為個性化的因材施教提供依據(jù)(見圖1)。

對教學對象進行“用戶畫像”,學情分析做到準確化、精細化和個體化。通過采集課堂中學生在聽課、作業(yè)、預習與復習場景中的行為數(shù)據(jù),給學生個體與群體“畫像”,以實現(xiàn)對學生的準確刻畫。在實施過程中,以本校核科學與技術(shù)系的“核信息獲取與處理”課程作為實踐課堂,實踐中需要一名助教人員對學生的各項數(shù)據(jù)進行現(xiàn)場采集,同時通過多媒體技術(shù)對學生進行多維數(shù)據(jù)采集,包括課堂上教師行為對學生行為的影響,例如教師授課時在教室中所處的位置、教師與學生互動等;還包括不同授課內(nèi)容時學生的行為數(shù)據(jù),例如講解概念型知識點、觀看視頻以及公式講解等;其他維度還包括答題時間、正確率、問題環(huán)節(jié)微表情、與他人討論頻率、提問等。通過對這些數(shù)據(jù)進行分析研究,最后反饋教學,對學生做到個性化教學指導。

二、課堂教學行為數(shù)據(jù)收集

通過在教學課堂現(xiàn)場對學生的各項數(shù)據(jù)進行采集,結(jié)合其他維度采集的信息,利用這些數(shù)據(jù)進行分析,并反饋教學,讓學生學得更好。為了更加全面、真實地收集課堂教學過程中學生的各項行為數(shù)據(jù),例如:學生對不同授課內(nèi)容的反應、學生上課注意力或者興趣轉(zhuǎn)折點的誘因以及學生在課堂上聽課時對教師各種行為的反應等數(shù)據(jù)。本研究安排一名助教進行課堂全程記錄并整理各項數(shù)據(jù),用于后續(xù)研究分析。

本研究在不同時間對學生的課堂行為數(shù)據(jù)進行采集,數(shù)據(jù)內(nèi)容包括:授課內(nèi)容的分類、具體授課內(nèi)容、教師行為、學生行為、學生興趣轉(zhuǎn)折點、學生回答問題情況等。將課堂中有關(guān)學生聽課的各項行為的部分數(shù)據(jù)收集在表1中,用于分析學生在不同情景下的課堂行為,掌握不同授課內(nèi)容及相關(guān)教師行為對學生行為的影響,記錄學生的反應變化及其誘發(fā)原因與持續(xù)時間,反映學生的興趣轉(zhuǎn)折點等。

三、結(jié)果與討論

通過分析課堂現(xiàn)場有關(guān)教師授課以及學生聽課的各項行為課堂數(shù)據(jù)可知:學生上課時的注意力、興趣以及聽課質(zhì)量在很大程度上受教師授課內(nèi)容、授課方式以及授課風格等因素的影響。從授課內(nèi)容角度分析,視頻以及圖片型的課程內(nèi)容最能引起學生的興趣,概念以及公式型的課程內(nèi)容比較枯燥,如果沒有技巧很難引起學生的興趣,授課過程中結(jié)合案例、小故事以及課外小知識進行講解能夠有效提高授課質(zhì)量。首先,從教師行為角度分析,當教師在講臺正常授課,但沒有與學生交流時,只有前排少數(shù)學生會認真聽課;當教師走下講臺與學生互動,眼神交流,能使得大部分學生看向黑板或教師。其次,在教師提醒認真聽課或者說明將要講解的內(nèi)容為重點時,能引起絕大部分學生的注意。最后,教師布置課堂小練習或者要求記筆記并逐個檢查學生的完成情況時,所有學生均能認真聽課。

對于學生在課堂中興趣發(fā)生變化的情況,引起學生抬頭聽課的誘發(fā)點有:(1)教師走下講臺。(2)教師提問。(3)講解與專業(yè)相關(guān)的小故事。(4)教師要求推導公式或記筆記。而當教師面向黑板推導公式時,學生普遍低頭。另外,經(jīng)過統(tǒng)計,約有50%的學生能正確回答問題。

經(jīng)過以上分析,我們針對智能化教育與傳統(tǒng)課堂教學的深度融合的未來教育中可能面臨的問題提出以下幾點建議,旨在為教師制訂個性化的智慧教育解決方案,不斷向“讓學生學得更好”這一目標邁進:(1)從學校角度出發(fā),在節(jié)奏更快的智能時代,學校要根據(jù)社會需求的變化及時動態(tài)優(yōu)化調(diào)整學生的培養(yǎng)計劃和方案,適當增加實踐環(huán)節(jié),在提高學生學習興趣的基礎(chǔ)上,使得其對專業(yè)有更加全面的了解。(2)教師作為智能教育的改革先鋒,應不斷提升專業(yè)技能和職業(yè)素養(yǎng)。課前應當盡量豐富授課展示內(nèi)容,如在PPT中多加入視頻和圖片元素,能夠在一定程度上提高學生聽課的注意力;授課時適當增加與學生的互動,還可以在授課內(nèi)容中補充課外小知識以及增加說明的例子;按需要增加問答環(huán)節(jié),該環(huán)節(jié)能夠提起學生的興趣;在授課過程中適當提醒學生注意聽講也非常重要;在課后需要設(shè)計適當?shù)恼n外作業(yè),以幫助學生更好地鞏固課上內(nèi)容。(3)從學生角度來說,為應對未來智能教育,當代大學生應當盡快適應智能多媒體教學。針對大數(shù)據(jù)以及傳統(tǒng)教學(如課堂提問、考試成績等)等多渠道反饋信息并及時進行自我調(diào)整,確保學習進度和學習效率。智能化教育時代學生應當以興趣為導向,以大數(shù)據(jù)反饋為指導,以學習本領(lǐng)為目的,向“讓學生學得更好”這一目標大步邁進。

結(jié)語

本研究從當代的認知智能教育技術(shù)出發(fā),以南京航空航天大學核科學與技術(shù)系“核信息獲取與處理”課堂大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對認知智能教育與傳統(tǒng)課堂教學的深度融合模式進行初步探索。通過對課堂內(nèi)外教師以及學生各項行為數(shù)據(jù)的收集、整理與分析,包括不同授課內(nèi)容學生的行為數(shù)據(jù)、課堂上教師行為對學生行為的影響等,筆者認為學生對生動的課堂內(nèi)容展示以及頗有感染力的授課技巧更加感興趣,例如以動畫方式展示的授課內(nèi)容以及活躍的課堂氣氛,更加能夠讓學生集中聽課注意力。同時,結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果,筆者針對未來教育的智能模式給出建議,旨在為教師建立個性化的智慧教育解決方案,在未來的智能模式教育中讓學生學得更好。

參考文獻

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Abstract: Through the construction of new engineering, medical, agricultural, and liberal arts facilities, the quality revolution in higher education continues to develop. Higher education will continue to integrate intelligent education with traditional classroom teaching in the future, and the construction of top courses and top majors will also enter a new phase of development in the intelligent era. Intelligent cognitive education technology gradually enters the field of education in the context of this large background. By understanding the logical relationship between the learning characteristics of students, the teaching methods of teachers, and the knowledge content, personalized intelligent education solutions can be developed for teachers. With the “big data” of nuclear information acquisition and processing in the classrooms of the Department of Nuclear Science and Technology, this work is intended to provide adaptive information for teaching decisions and to provide a basis for individualized instruction.

Key words: cognitive intelligence education; nuclear information acquisition and processing; teaching behavior

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