智能化教學(xué)實(shí)施智能技術(shù)賦能教學(xué)實(shí)施傳統(tǒng)的課堂考勤管理靠人工統(tǒng)計(jì)完成，而隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、智能卡目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智能化課堂考勤管理場(chǎng)景。RFID課堂考勤它利用RF對(duì)記錄媒體（即智能卡）進(jìn)行讀寫(xiě)。操作快捷，準(zhǔn)確率高，但需要有硬件設(shè)備支持，且考勤形式不夠靈活。通過(guò)簽到、定位或者二維碼掃描等方式，方便操作和實(shí)時(shí)監(jiān)控，但二維碼生成和掃碼需要占用一定時(shí)間。移動(dòng)App和小程序的課堂考勤無(wú)感人臉識(shí)別考勤攝像頭定時(shí)抓拍記錄課堂，在圖像或視頻中動(dòng)點(diǎn)掃描并識(shí)別人臉，實(shí)現(xiàn)無(wú)感知狀態(tài)下快速準(zhǔn)確考勤。硬件投入考量無(wú)感人臉識(shí)別考勤方式靈活方便，不干擾課堂進(jìn)程，但需要硬件設(shè)備和場(chǎng)景支持，前期投入相對(duì)較大。0102無(wú)感人臉識(shí)別的課堂考勤智能技術(shù)賦能學(xué)習(xí)情境傳統(tǒng)學(xué)習(xí)情境創(chuàng)設(shè)受時(shí)間和空間限制，而AI和VR技術(shù)極大地賦能了學(xué)習(xí)情境的創(chuàng)設(shè)，生成任意學(xué)科中更加生動(dòng)和具有情境感的學(xué)習(xí)情境。VR實(shí)驗(yàn)室與智能教育基于VR和AI等智能化技術(shù)可生成科學(xué)教育、人文教育、藝體教育等學(xué)習(xí)情境，例如在虛擬情境中進(jìn)行化學(xué)實(shí)驗(yàn)或物理實(shí)驗(yàn)，扮演歷史人物并體驗(yàn)歷史事件等。數(shù)智化學(xué)習(xí)情境類(lèi)人工課堂答疑智能答疑系統(tǒng)的兩個(gè)主要工作：利用AI和NLP等先進(jìn)技術(shù)，接收學(xué)習(xí)者的問(wèn)題通過(guò)知識(shí)字典和大語(yǔ)言模型等技術(shù)，提供各類(lèi)的問(wèn)題解答，以解決課堂答疑資源緊缺的問(wèn)題。個(gè)性化課堂學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)課堂學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)，即課堂學(xué)習(xí)效果分析，是對(duì)學(xué)習(xí)者在課堂學(xué)習(xí)過(guò)程中的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)效果進(jìn)行實(shí)時(shí)、系統(tǒng)的分析。傳統(tǒng)的課堂學(xué)習(xí)效果分析往往依賴(lài)于教師的經(jīng)驗(yàn)判斷，主觀性較強(qiáng)，容易受到教師個(gè)人偏見(jiàn)和情感因素的影響，分析結(jié)果可能存在偏差；主觀性強(qiáng)1只關(guān)注表面現(xiàn)象，缺乏對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過(guò)程、思維方式和能力發(fā)展等方面的深入分析；學(xué)習(xí)效果分析缺乏實(shí)時(shí)性、動(dòng)態(tài)性和滯后性。只關(guān)注表面2個(gè)性化課堂學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)課堂數(shù)據(jù)采集個(gè)性化學(xué)習(xí)分析學(xué)習(xí)路徑推薦課堂情感感知個(gè)性化學(xué)習(xí)分析是充分挖掘每個(gè)學(xué)習(xí)者的量化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，分析其獨(dú)特的學(xué)習(xí)特點(diǎn)、需求和潛力。課堂情感感知是應(yīng)用智能化技術(shù)采集學(xué)習(xí)者面部及身體姿態(tài)數(shù)據(jù)，獲取學(xué)習(xí)者情感特征反饋給教育者。課堂數(shù)據(jù)采集包括了半自動(dòng)化采集和自動(dòng)化采集個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦為學(xué)習(xí)者提供一條切實(shí)可行、高效科學(xué)的學(xué)習(xí)路徑。課堂數(shù)據(jù)采集半自動(dòng)化采集半自動(dòng)化課堂數(shù)據(jù)采集是人工和使用輔助設(shè)備結(jié)合來(lái)進(jìn)行采集；自動(dòng)化采集是通過(guò)錄播系統(tǒng)提取的視頻行為分析與語(yǔ)音識(shí)別、根據(jù)課堂學(xué)習(xí)行為大數(shù)據(jù)以分析判斷學(xué)習(xí)質(zhì)量等。使用智能化技術(shù)進(jìn)行課堂采集的數(shù)據(jù)類(lèi)別可分為課堂行為數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、情感數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)等。個(gè)性化學(xué)習(xí)分析充分挖掘每個(gè)學(xué)習(xí)者的量化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，分析其獨(dú)特的學(xué)習(xí)特點(diǎn)、需求和潛力，以提供針對(duì)性的個(gè)性化反饋和指導(dǎo)。量化學(xué)習(xí)維度智能化學(xué)習(xí)分析系統(tǒng)包括學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣偏好、能力傾向、學(xué)科優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)等，多個(gè)維度綜合考量，確保反饋和指導(dǎo)的精準(zhǔn)有效。自動(dòng)收集多維學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)，進(jìn)行挖掘分析，構(gòu)建其個(gè)性化學(xué)習(xí)畫(huà)像，并為其指定個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃。個(gè)性化學(xué)習(xí)分析學(xué)習(xí)路徑推薦為學(xué)習(xí)者提供一條切實(shí)可行、高效科學(xué)的學(xué)習(xí)路徑，使得學(xué)習(xí)者可以以最小的學(xué)習(xí)成本完成學(xué)習(xí)目標(biāo)，從而達(dá)到更加科學(xué)合理的分配學(xué)習(xí)資源的目的。任務(wù)實(shí)施步驟典型案例介紹典型的學(xué)習(xí)路徑推薦案例有：專(zhuān)家系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑推薦系統(tǒng)（ALPRS）、基于蟻群算法的自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑推薦。個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦分析學(xué)習(xí)者特點(diǎn)教學(xué)設(shè)計(jì)提取個(gè)性化特征評(píng)定路徑優(yōu)劣課堂情感感知為精準(zhǔn)全面地反映課堂教學(xué)效果提供數(shù)據(jù)支持，有助于教師及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略，提升教學(xué)質(zhì)量。情感感知技術(shù)智能化技術(shù)通過(guò)采集學(xué)習(xí)者面部及身體姿態(tài)數(shù)據(jù)，獲取學(xué)習(xí)者情感特征反饋給教育者，以及時(shí)調(diào)整課堂教學(xué)內(nèi)容與策略。課堂情感感知可以基于面部表情、身體動(dòng)作、語(yǔ)音信息等信息融合獲取學(xué)習(xí)者的情感特征進(jìn)行分析，以針對(duì)性的對(duì)學(xué)習(xí)者開(kāi)展指導(dǎo)。信息融合分析精準(zhǔn)反映教學(xué)效果課堂情感感知小結(jié)智能化教學(xué)實(shí)施智能化課堂考勤數(shù)智化學(xué)習(xí)情境類(lèi)人工課堂答疑個(gè)性化課堂學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)基于RFID的課堂考勤基于移動(dòng)App和小程序的課堂考勤基于無(wú)感人臉識(shí)別的課堂考勤個(gè)性化學(xué)習(xí)分析個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦課堂數(shù)據(jù)采集課堂情感感知智能化評(píng)價(jià)與輔導(dǎo)主講人：智能教育技術(shù)研究成員

湖南師范大學(xué)/教育科學(xué)學(xué)院/教育技術(shù)學(xué)系教育評(píng)價(jià)是教育發(fā)展的指揮棒，是撬動(dòng)教育教學(xué)改革的杠桿支點(diǎn)。而課堂教學(xué)能力評(píng)價(jià)既是教育評(píng)價(jià)體系的核心范疇，也是引導(dǎo)促進(jìn)教育者課堂教學(xué)能力提升的重要手段。教育評(píng)價(jià)主觀性強(qiáng)無(wú)法實(shí)時(shí)反饋缺乏動(dòng)態(tài)性不適合大規(guī)模應(yīng)用01030504缺少客觀標(biāo)準(zhǔn)02傳統(tǒng)課堂評(píng)價(jià)局限傳統(tǒng)課堂評(píng)價(jià)采用筆試客觀評(píng)價(jià)和課堂人工評(píng)價(jià)、學(xué)習(xí)者評(píng)教等方法。智能化評(píng)價(jià)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者對(duì)考核的應(yīng)答情況，智能評(píng)估學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)成績(jī)和能力水平。智能化評(píng)價(jià)優(yōu)勢(shì)還可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的優(yōu)勢(shì)和不足，推薦適合其個(gè)性化學(xué)習(xí)的教材和課程，幫助學(xué)習(xí)者更好地掌握知識(shí)和技能。作業(yè)自動(dòng)化批改是典型的智能化評(píng)價(jià)案例。它借助智能化方法和工具，將傳統(tǒng)的人工批改過(guò)程轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)、高效的智能化評(píng)估過(guò)程?？s短批改時(shí)間，節(jié)省人力物力，保證評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的一致性，消除人為因素的影響。同時(shí)通過(guò)設(shè)計(jì)程序，可根據(jù)學(xué)習(xí)者的作業(yè)完成情況自動(dòng)生成學(xué)習(xí)者個(gè)性化指導(dǎo)模式以輔助學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)。作業(yè)自動(dòng)化批改03計(jì)算機(jī)視覺(jué)用于自動(dòng)識(shí)別和解析學(xué)習(xí)者的手寫(xiě)或繪圖內(nèi)容，評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)者的解題過(guò)程和正確性。01自然語(yǔ)言處理通過(guò)分析語(yǔ)法、詞匯、邏輯結(jié)構(gòu)等進(jìn)行語(yǔ)義理解和評(píng)估。02機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練大量已標(biāo)注作業(yè)樣本，通過(guò)監(jiān)督等學(xué)習(xí)方法建立作業(yè)評(píng)分模型，對(duì)未知作業(yè)提供準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。智能化評(píng)價(jià)技術(shù)作用04大數(shù)據(jù)分析收集和分析大量的學(xué)習(xí)者作業(yè)數(shù)據(jù)，提供更準(zhǔn)確、個(gè)性化的學(xué)習(xí)輔助。智能化評(píng)價(jià)的客觀數(shù)據(jù)教學(xué)設(shè)計(jì)效度教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)評(píng)價(jià)和板書(shū)設(shè)計(jì)。學(xué)習(xí)者信息學(xué)習(xí)者評(píng)教數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)表現(xiàn)數(shù)據(jù)。通過(guò)與課程知識(shí)圖譜進(jìn)行匹配，可以通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)成果質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)，分析教學(xué)目標(biāo)的達(dá)成度。內(nèi)容正確性和感官聚焦性。目標(biāo)達(dá)成度教學(xué)資源有效性

智能技術(shù)鞏固學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)改革促進(jìn)教學(xué)傳統(tǒng)評(píng)價(jià)局限性強(qiáng)智能評(píng)價(jià)提升能力智能批改個(gè)性化課后智能輔導(dǎo)系統(tǒng)傳統(tǒng)課后輔導(dǎo)存在活動(dòng)內(nèi)容單一、加重教學(xué)負(fù)擔(dān)、質(zhì)量無(wú)法保證、無(wú)法滿(mǎn)足個(gè)性化需求、增加額外負(fù)擔(dān)等問(wèn)題，而伴隨著人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的快速發(fā)展，智能輔導(dǎo)逐步發(fā)展成為”人工智能+教育”領(lǐng)域的重點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景。域模型學(xué)習(xí)者模型輔導(dǎo)模型用戶(hù)界面模型課后智能輔導(dǎo)系統(tǒng)四個(gè)組件各自承擔(dān)不同的角色，但彼此又相互協(xié)作，共同協(xié)作以實(shí)現(xiàn)智能輔導(dǎo)系統(tǒng)的核心目標(biāo)，即確保每位學(xué)習(xí)者獲得根據(jù)其需求和水平定制的教育支持。課程圖譜的構(gòu)建主要包括知識(shí)點(diǎn)實(shí)體的提取及其關(guān)系定義、問(wèn)題實(shí)體的衍生以及例題實(shí)體的衍生?；谥R(shí)圖譜的域模型構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型學(xué)習(xí)者模型的構(gòu)建通常涉及大量的學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)成績(jī)、作業(yè)完成情況、考試表現(xiàn)、在線(xiàn)學(xué)習(xí)行為等。基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)者模型包括學(xué)習(xí)者知識(shí)水平模型和學(xué)習(xí)偏好模型。基于知識(shí)圖譜的學(xué)習(xí)者模型建構(gòu)輔導(dǎo)模型基于域模型和學(xué)習(xí)者模型，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和學(xué)習(xí)者情況，提