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126期六肖中特免费公开:“微云助教”教學模式的構成與過程管理

時間:2019-05-17 來源:才智 作者:湯義好,劉斌 本文字數:3202字

六肖中特免费公开109 www.cffyz.icu   摘    要: 為了解決高校教師同時帶多門新課備課難的問題, 作者的教研團隊構建了”微云助教“教學模式, 并根據此模式研究開發了一套AI智能備課系統, 即“微云助教"系統。本系統專門面向高校教師設計, 特別是教學內容迭代速度快的高職大專類教師。同時可能代多門新課, 課程之前沒有數據資源的積累, 需要編寫授課教案, 設計教學單元。本系統提供了教學計劃制定, 基于大數據技術分析課程技能熱點合理編排課程內容, 通過課表預設自動生成每次課的上課時間地點和課程內容信息, 極大的方便教師隨時隨地的掌握課程進度。評價采集功能可以便捷的撰寫教學評價, 記錄學生學習情況等, 從而達到提高教學質量的目的。

  關鍵詞: 助教模式; 課程; 評價;

  隨著信息技術的日新月異, 高校教師特別是高職大專類教師, 培養高級應用型人才是國家賦予的光榮使命。這就要求教師掌握的理論和技能必須符合社會需求, 才能培養出符合社會需求的學生。而隨著社會的快速發展理論與技能的需求也在快速的變換, 不斷有新的技術發展起來顛覆傳統。而這就需要高校教師不斷的學習新的知識掌握新的技能。教學工作量也在成倍增長, 作為高校教師如果有一款具有一定智能化的備課系統, 更能有利于適應不斷變化的教學需求。

  1. 教學備課現狀調查

  對高校教師的需求調研, 確定了該系統主要為高校教師服務為主。調查發現目前高校的網絡建設情況覆蓋率已達90%以上, 移動端的普及率更高達96%以上, 即使是偏遠貧困山區也已經普及了網絡信號。教師教案制定也部分實現了網絡無紙化辦公。本系統在輔助備課方面有極好的發展前景。

  2. 教學現狀的客觀分析

  2.1 高校教師課時量大我們設計了同一門課聯合備課, 課程復用的功能

  我校教師每周的平均工作量是16課時, 絕大多教師為了完成備課和批改作業等工作, 通常需要在工作日上班之前和下班之后繼續工作, 甚至把工作帶回家, 實際上教師的實際工作時間為平均每周54.5小時, 工作占據了七成。而課堂時間僅僅是一部分, 除了課堂教學、備課、教科研、聽課、開會、批改作業、教學反思、實驗環境準備、撰寫各種業務文件、政治學習等, 都是教師的日常工作。

“微云助教”教學模式的構成與過程管理

  2.2 班級多課程種類多

  高校與其他層次的教學工作不同的地方是我們的教師是個多面手。同一個教師帶多個不同的課目是習以為常的事情。同時帶好幾個班, 每個班的課程不一樣, 上課地點不一樣, 進度不一樣。說實話記下這些不太容易。老師同學們問我們上到哪里了, 是一件很尷尬的事。系統的一個功能就是可以一個老師添加多個課程, 記錄學習教學進度。

  2.3 課程效果學生課堂表現無法記載

  學生在課堂上的課堂表現怎么樣, 是非常難以評價的。因為老師帶的課程多, 加之沒有文字記錄, 學生的課堂表現只有輔導員比較清楚。授課老師至多只能記住幾個表現還不錯的回答問題積極的, 或是表現非常差的。利用教室的輔助設備入攝像機等完成識別, 對每節課課中學生的表現情況記錄轉成文本存儲數據庫。

  2.4 考核方式單一

  教學效果只能由考試成績評價, 而非技能類考核, 考試成績反應不了真實的學習能力, 尤其是自學能力。不少學生對某項技術特別有興趣, 自發成立了興趣小組。他們經過不懈努力研究出的創業創新項目。然而因教師工作繁忙, 這些項目實施過程中缺乏老師的指導, 加上學生自己面對升本和就業的壓力, 項目開發后勁不足多以質量較底的成果結束甚至半途而廢。系統引入深度學習卷積網絡技術, 智能分析學生的學習情況, 推送學習意見。

  3.“微云助教”教學模式的構成

  本系統目的旨在減輕從事教學一線的老師的工作負擔, 提高教學效率, 人性化科學指導學生學習, 滿足工作以及未來職場要求。教學模式側重點是運用大數據技術積累資料, 尋找出教學各環節之間的聯系。以這些為基礎利用AI技術為授課老師提供一份指導方案并輔助執行。當前, 主要的數據來源是畢業生就業狀況調查和企業發布的招聘信息。主要的數據分析方法包括可視化分析和統計分析方法。由于就業和招聘信息大數據平臺存儲包括地理空間數據與崗位技能需求變化數據在內的海量數據, 通過對存儲在云端的數據進行可視化分析, 借助GPS實現了對就業需求的可視化檢測;統計分析方面, 結合深度學習及卷積網絡技術, 對高校階段適合開設的課程做篩選。不斷迭代后生成學習計劃, 協助教研室編制人才培養方案。結合理論知識技能的相關性, 構建了相應的“學科指數”, 并從海量數據中甄別出最重要的部分, 增加教學投入。

  4.“微云助教”模式過程管理

  4.1 學習數據存儲

  助教模式是大數據技術的應用的一種全新模式, 云處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎存儲設備, 是產生大數據存儲大數據的重要平臺。數據采集一部分來源與高校的教學管理平臺, 整合了招生就業、成績系統、選課系統、學管系統、團委、圖書館等各個部門的學生信息;另一部分來源與網絡就職招聘信息、行業新聞、法律法規等各類數據。助教系統實施動態更新數據, 對崗位類型、公司性質、企業規模、公司所在地、學歷、崗位需求、福利待遇、行業競爭情況、工作勞動強度、公司市值等數據進行清洗、轉換、計算和分析, 進而完成對知識技能點、工作需求量、工作屬性等多個數據分析, 實現了建立職位畫像。顯然這些數據遠不止一所高校和幾個職位需求所可以提供的了的, 它無法滿足大數據應用的巨量性, 多樣性的特征。

  4.2 學科指數制定

  學科指數指的是某個知識技能點所在職業層次的具體變化曲線。綜合素質的高低是一個求職者或創業者的關鍵要素。職業生涯是不斷變化的, 并不是所有在校學到的知識技能都能用得上。在學校有限的學習時間內培養出最適合在職場生存的大學生, 就必須從海量數據中提煉生成一張學習路徑圖, 圖中包括技能類型、技能掌握程度、學習進度要求。傳統的學習路徑是教研室老師憑經驗制定, 具有粗粒度、滯后等不足。本系統根據采集的技能數據作為實驗樣本經過抽象加權, 采用隨機森林算法對崗位技能點進行分類并提取特征。對技能、崗位、學歷等相關特征進行回歸分析, 最終實現預測學習路徑。

  4.3 學習過程監控

  授課教師開設班級組織教學。教師依據系統推送的學習路徑圖作為指導, 完成授課計劃制定。結合教務處的課表與班級等信息綜合生成授課詳表。此表即是一次教學單元課程的抽象。通過此表可以方便知曉什么時間在什么地點上什么課程內容。不僅如此, 學生也參與其中完成課程預習、課堂問答、課后作業。

  系統會統計以上信息為學情分析做準備。分析學生各階段的完成情況, 判斷學生在學科指數曲線上所達能到的技能水平。結合輿情分析??橥ü粞蘊崳實然竦胏sv表格數據, 合并后做LDA模型計算主題, 得出學生感興趣的課程。從而提供學習參考意見, 為學生就業指明方向。

  5.“助教”模式實踐效果

  5.1 提高了教師團隊的合作效率

  系統里根據路線圖指導教案, 同專業課的老師可以在線上線下一起完善教案, 實時分享共建課程資源。教案中的章節和內容以知識點形成碎片化資源, 方便學生隨時隨地查閱, 導出離線庫在學生畢業后工作中也是可以隨用隨取。

  5.2 提高了學生的學習主動性

  過去的教學都是被動式的填鴨教育, 而本系統會對未來學習有個預測推薦。相當于一個學習導航者, 隨著機器學習的不斷深入, 可以預見的是, 系統逐漸可以替代一部分教師手上的繁重工作, 比如作業批改, 學習情況評價等。實現從傳統的一對多教學轉變為一對一教學。

  5.3 提高了就業率

  就業率與學生的學習情況有直接的關聯, 只有適應社會要求的學生才能找到理想的工作。“助教”模式中學生的理論知識、實踐能力、學習能力都有所體現, 以知識技能圖譜、項目開發進度記錄、學習路徑執行軌跡等形式展現給用人企業。學校與企業對學生的能力數據共享, 提升就業率。

  總結

  新技術不斷涌現, 教育戰線也要與時俱進。社會就業壓力不斷加大, 崗位變化加快帶來教學內容快速迭代。這呼喚我們教育人借助云計算、大數據、機器學習等新技術手段對傳統教學模式進行變革。堅持教師始終教育的是主體, 提高教師的教學水平需要實際有效的教學輔助工具。而“微云助教”模式勢必在未來的發展中不斷完善。作為IT從業者和教育工作者, 應該直面未來的挑戰, 實現自我的價值。

    論文來源參考:湯義好,劉斌.高等專科院?!拔⒃浦獺蹦J絒J].才智,2019(12):139-140.
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