人工智能的課堂教學行為分析方法及其應用

　　摘要：隨著人工智能技術的快速發展及課堂教學環境的改變，使課堂教學行為的深度分析成為可能。該文在對人工智能技術的教育應用現狀及課堂教學行為分析方法的發展脈絡進行梳理的基礎上，構建了以“數據采集與存儲”“行為建模與計算”和“智能服務”三個功能模塊為核心的課堂教學行為智能分析模型，并以課堂S-T行為分析為例驗證該分析模型的有效性。將實驗成果應用于教學實踐中，得到了教師們的認可，實驗成果能為教師的教學反思、教師的專業發展及教學管理提供支持。根據教師在應用過程中所反饋的意見，還提出了具有針對性的行為識別模型優化策略。研究成果能為基于人工智能技術的課堂教學行為分析研究提供一些借鑒，也能為課堂教學行為的改善、教師的專業發展以及教學質量的提升提供一定的支持。

　　關鍵詞：人工智能;課堂教學行為;智能分析

　　《智能系統學報》已于2006年3月正式出刊,雙月刊。是由中國人工智能學會和哈爾濱工程大學聯合主辦，是中國人工智能學會會刊之一。

　　一、引言

　　人工智能(Artificial Intelligence)是研究、開發用于模擬和延伸人類智能的理論、方法、技術及應用系統的科學[1]。當前，人工智能技術已滲入人類生活的各個領域，社會對人才的需求正在發生改變，教育的變革也相應引發。美國《國家人工智能研發戰略規劃》中提到要利用人工智能技術改進教育機會，實施個性化學習和終身學習等[2]。我國《新一代人工智能發展規劃》提出要發展“智能教育”，推動人才培養模式和教學方法改革[3]。《教育信息化2.0行動計劃》提出要推進智能教育，開展以學習者為中心的智能化教學支持環境建設，推動人工智能在教學、管理等方面的全流程應用等[4]。

　　隨著智能教學環境的建設和普及，與之相適應的教育教學模式及課堂教學行為分析等研究，成為了人們關注的焦點。進行課堂教學行為分析，探究課堂教學活動促進學生發展的內在機制，幫助教師反思獲得實踐性知識，有利于促進課堂教學質量的提升。然而傳統的課堂教學行為分析方法，多是通過自我報告法、人工觀察手動編碼等方法采集和分析數據，存在著編碼主觀性強，費時費力，所獲得樣本量小等缺點，不利于發現普遍的教學規律。智能教學環境的日益普及為這些問題的解決帶來了契機。利用智能技術自動采集和編碼教學過程數據，能更為全面且及時地識別課堂教學行為，自動化地對課堂教學行為進行分析和可視化呈現，洞悉課堂教學情境，為教師的專業發展和教學質量的提升提供了有力支持。

　　本文結合人工智能的特點及課堂教學行為分析的相關理論，提出了課堂教學行為智能分析模型。通過實例應用進行分析和研究，以期為當前課堂教學行為分析研究提供借鑒和參考。

　　二、相關研究

　　(一)人工智能的教育應用研究

　　當前，人工智能與教育的融合、發展研究產生了較多的成果，在應用研究方面大致可分為以下四種類型：

　　1.智能在線學習平臺

　　隨著在線學習，特別是MOOC及智能教學平臺的快速發展，在線學習平臺記錄下學習者所產生的大量的結構化、半結構化及非結構化數據，這些面向教學系統和學習過程的海量數據是進行學習分析的數據來源。基于教育大數據利用人T智能技術進行學習分析，實時洞悉學習者的學習狀態，進而實施精準教學，以適應學習者各異的學習特征，促進其個性化發展。

　　大量的研究聚焦于學習者的在線學習心理、行為分析及學習績效預測等。如：學者Macfadyen基于在線學習平臺所記錄的學習者行為數據，對學習者的學習績效進行了預測[5]。李爽基于在線學習平臺的數據，構建了學習投入評測模型，并進一步分析了在線學習投入與學習績效之間的關系等[6]。

　　2.智能教育助理

　　該領域的研究主要包括智能教學系統、教育機器人、學習同伴等。智能教學系統(ITS)，是指一個能夠模擬人類教師來幫助、輔導學習者進行學習的智能系統[7]。其核心組件包括領域知識模型、學習者模型、教學法模型和人機接口模型型[8]。學者Hilles等設計開發了智能教學系統MDB以支持數據庫系統課程的學習并取得了較好效果[9]。

　　孫波等基于在線學習者的面部表情利用智能技術對其情感進行自動識別，再通過虛擬教師的情感表達與學習者進行互動，以實施學習干預[10]。智能機器人作為STEM教具能夠有效培養學生的高階思維能力和實踐操作能力[11]。綦春霞等利用智慧學伴，對學生的數學學科能力進行測評、診斷并實施精準干預，以推進學生數學學科能力的持續進階[12]。

　　3.智慧教室

　　智慧教室(Smart Classrooms)是在先進信息技術支持下構建的個性化、數字化、智能化的新型學習環境[13]，具有主動感知教學情境、自動采集分析數據、適配性推送學習資源、學習工具多樣化等特征。智慧教室為教師的教學決策和學生的學習機會提供了多元化的、多維度的數據支持，是學生素質培養和能力發展的智能化空間。學者Angeli等在課堂中利用數據挖掘方法對不同認知風格的學習者的問題解決過程進行了對比分析，該方法可為課堂教學的研究和教學設計的優化提供支持[14]。

　　學者Holstein等給K12任課教師佩戴混合現實的智能眼鏡，以增強教師對學生的學習情況、元認知及行為的感知，便于教師對學生進行實時監控并提供針對性指導[15]。國內學者張俍等基于心理學、神經科學、信息科學等學科理論設計了融合多模態數據的“智能課堂”，以此為科學的教學評價提供實證基礎，從而能提升教師的課堂表現，推動教師教育的變革[16]。陳靚影等基于多模態自然感知技術，探究課堂上學生學習興趣的智能化分析方法，該方法能真實反映學生的學習興趣狀態，為教師改進教學方法、提高教學效果提供了可靠依據及手段[17]。

　　4.智能校園

　　智能校園是以網絡化信息流轉為基礎，以人工智能技術為手段，以集成化教學資源及應用為依托，實現了校園中師生教學、管理決策的智能化和科學化[18]。美國布拉德利大學的Uskov教授對智慧大學的概念模型進行了系統化的設計，他認為智慧大學是由具有一定智能水平的智慧教室、智慧學院、智慧課程、智慧教學、智慧技術和其他特殊組件構成的一個智慧系統，并以布拉德利大學為例介紹了智慧大學的建設情況[19]。同時，Uskov教授還設計了智能學習分析系統，以提升智慧大學的智能水平[20]。