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1、,基于大数据的课堂教学前景,山东省胶州市第一中学 叶伟,1,大数据时代特点,淘宝比基尼销售情况,那个地区销售最好？,内蒙新疆,想象情况？数据背后的真实情况？,对美追求,每个教师都有一个教书育人的理想！,大数据时代,微信上经常晒美食的人,大数据时代,结论：1.这是一个什么朋友圈？2.大数据与教育,3,知识生产的变化,现在,3,知识生产的变化,过去,全民,少数人,web3.0web2.0Web1.0,图片,4,内容表现形式的变化,视频,文字,音频,多媒体,多媒体阅读时代,4,为何需要教育大数据,是教育大数据的主要产生地,两片叶子，看上去形状、大小一模一样，可它们的叶脉大相径庭。同样，两个都考85分
2、的学生，他们的数学学习能力完全一致吗？一个班五十多个学生做同一份作业，进度快的学生吃不饱，进度慢的学生吃不了，还有的学生吃重样。然而，借用大数据的分析手段，通过对学生学习行为数据的采集、分析、处理，学生的差异性就会清晰呈现。,12,在传统的教学模式下，我们会认为，成绩相同的学生，能力大致相仿。但根据两个同样分数的考生进行数据分析，我们会发现，A同学更多的是依靠出色的逻辑思维，而B同学逻辑推理能力相对薄弱。一个学生在概率计算上需要加强，另一个学生需要遗传方式判断更加巩固。,大数据与教育评价,教育“大数据”的认识,大数据与教育评价,大数据与教育评价,教育“大数据”的认识 “发现你上个月餐饮消费较少
3、，不知是否有经济困难？”不久前，华东师范大学某女生收到了学校勤助中心发来的这样一条短信。而实际上，该女生不过是因为减肥而减少了食堂就餐的开销。 此事让人们惊呼学校“有爱”的同时，更让人关注的，是学校实现“有爱”的方式，即华东师大利用预警系统跟踪学生的餐饮消费数据，发现低于警戒值就发出短信慰问，以确定学生是否有经济困难、是否需要帮助。,大数据与教育评价,12,“以前我们老师更像是中医，凭借多年教学经验，大致能知道学生知识体系的薄弱处。但每个老师带的学生少说也有两、三个班，一百多个学生，没办法具体了解每个学生的学习进度。而有了大数据的分析、反馈，老师能更加精准了解每个学生的知识点掌握情况，从而根据
4、每个学生不同的学习漏洞对症下药。我们将这称为中西医结合诊疗。”,12,从老师日常的作业布置和考试的教学场景切入，通过平时的作业、月考、周练收集数据，数据主要分为两类：一是老师教学内容数据，二是学生学习行为数据；再经过智能学习系统的数据挖掘与分析，最终输出两类产品：一是线上产品，满足老师出题、作业分析的需求，通过大数据的帮助，及时调整教学策略；二是线下产品，即学生的错题本、考试分析报告。,试卷上传、扫描完毕后，自动对每个学生的成绩、知识点、难度进行一个多维度分析，了解每道题全班同学的得分率，能清晰地知道试卷讲评的侧重点，使教师对学生学习状况的把握精准化。 像这次期末考试，其中知识点得分率最高的是
5、基础概念，85%，最低的是遗传与变异，67%，那么教师会侧重讲解遗传部分，基础概念部分就会一带而过。,12,高中生物学科作为一种能力的学习，知识点掌握只是表象，而更深层次的是学生个人相关能力的体现。针对某个学生，老师可以通过大数据看到该生详细的统计，根据不同题目的考点和学生作答情况，有效诊断学生的学习问题。,5,升学率,4,作业的正确率,6,考试时答题的顺序,11,师生互动的时长与频率,回答问题的时长、正确率,课堂举手次数,回答问题的次数,平均每道题花费的时间,12,7,8,9,10,学校教育中的“大数据”,大数据分析已经被应用到美国的公共教育中，成为教学改革的重要力量。,12,传统教育模式下
6、老师布置作业的方式是：“请同学们完成XX页第一题到第十题。”而有了大数据的分析帮助，老师可以做到对对每个学生的个性和特点都有了充分的了解，为每一位同学有针性地布置个性化作业，进而实现几代教师的教学梦想因材施教。 如果我们用特殊的软件对每道题目进行知识点、载体、方法、能力等多个维度的标注，帮助老师精准出题，再通过智能学习引擎的大数据分析，老师可以根据不同题目的考点和学生答题情况，迅速准确了解每个学生的知识漏洞，有效诊断学生的学习问题，继而进行针对性讲练。“让学习好的学生攻克难题，让学习暂时跟不上进度学生做一些相对容易的题目，这对提升学生考试成绩和建立学生学好数学的自信心有着重要作用。”,除了出卷
7、、批改、反馈的线上功能外，线下纸质错题本和考试分析报告。错题本可将学生在测试中做错的试题智能归纳分类，并智能推荐同知识点同难度的不同习题作为巩固练习；考试分析报告会对学生在考试中的失分点进行逐题分析，得出哪些题目需要仔细分析错因，哪些题目在个人能力范围内但没有得分；与相邻分数段相比，哪些题目考试的知识点需要认真复习；在所考察的知识点中，哪些知识点掌握的相对较好、哪些知识点掌握相对欠佳，并给出相应的复习建议。,家长会上，如果我们给每位家长发放一份学生个人考试分析报告，在这份量化报告中，学生的知识点掌握状况、能力状况都一目了然。通过这份具有大数据灵魂的纸质报告，家长能够了解到自己孩子在学习过程中的
8、种种学习情况细节，家长感觉特别贴心和温暖，因为这是专属他们孩子私人定制的报告。,大数据不会也不可能取代传统课堂教学，但它是优化传统教学模式的一种手段。有了大数据分析，学生学习的过程可以被全方位记录下来，教师通过数据分析可以对学生的知识掌握和能力发展进行形成性评价，使教学反馈更加及时准确，使教师尽可能少做重复性工作，而将精力集中在教学的核心功能教学教研上。,课堂观察的理论基础,教学行为分析-ST模型,教学行为笼统的分为T和S,T,S,左图对应的ST序列为：T T S T S D(T&S) D(T&S) T S S S T T从而得到：教师行为占有率：Rt=Nt/(Nt+Ns)=8/15=53.5
9、% 师生行为转化率：Ch=拐点/(Nt+Ns)=7/15=46.7% 因此，该课堂为对话型T和S采样精度低会导致D，通常无法判别D属于T还是S，大数据计算可以提高ST分析的精度，细分D，从而更精准的计算Rt和Ch,D,1,2,3,4,5,6,7,T,T,T,T,T,T,S,S,S,S,S,教学行为分类-国内,华中师大的模型,落地实践,AI,基于大数据的课堂教学分析评测系统,基于大数据的课堂教学分析评测,师生个体行为班级整体行为,教师语音学生语音,知识点,学生表情,AI分析维度,2.1 行为分析,人脸识别模型训练,2.1 行为分析,教师讲授、板书、提问,教师行为分析,2.1 行为分析,教师行为分
10、析,2.1 行为分析,学生行为分析,学生主动提问、应答、对话,2.1 行为分析,学生行为分析,2.1 行为分析,班级行为分析,班级整体行为统计分析,2.2 语言分析,师生语言,语音采集，语义转换，知识点识别,2.3 表情分析,学生表情,技术可以测量出的情绪,2.3 表情分析,学生表情,多目标情感计算,2.4 OCR识别,知识点识别,OCR自动扫描教师授课课件，识别知识点，关联知识库,讲授,提问,指示,反馈评价,主动提问,应答举手,对话,讨论,观察,笔记练习,实践实验,思考,板书,演示展示,观察巡视,个别指导,教师,学生,言语,活动,16类行为分别采样评分,根据分值绘制云图,根据云图及基本属性相
11、关值横向/纵向对比,云图模型的意义半径：教学行为中某一行为的分值极差：教学行为极端分布情况；离散（标准差）：教学行为分布的离散情况，值越大教学行为分布越广；周长/面积：教师教学行为掌控水平情况，越长/越大综合行为评分越高；重心：教学行为的综合表现，教学行为分布的集中趋势，例如：左图倾向于教师言语,计算云图的基本属性极差、标准差等、周长等,红色表示可以利用人工智能自动采集分类,教学行为云图-教师课堂,教学行为图-学生,教学行为一般模型,精准推送服务,学生、家长,教师,领导,家校通,教师,教师,教师,家长,智课通,家长,3.1 学生、家长,学生课堂数据的精准推送,教学分析,课程回放,3.2 教师,教师个体,对比分析,3.3 教研人员,同课异构分析支持开展同课异构活动同校或者跨校的多位教师上的同一节课AI系统自动分析各位教师授课过程，对比各个课堂的教学行为,基于大数据的课堂教学分析评测目的,支持学生的个性化学习,教师的专业化成长,痛点分析,http:/,大数据时代如何教书育人,THANKS,
