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关于 智慧教育 环境的构建要素分析讲解
发布时间:2021-12-30 文章来源: 网络整理

“智慧教育”环境是师生实施个性化教学的支撑环境,主要由数据、算法、资源和课程四个基本要素构成。

一是海量的教学资源。由于教师之间、学生之间差异性的存在,“智慧教育”环境必须预备海量的教学资源,才能保证所推荐的教学资源从多样性、丰富性和高质量等方面满足师生个性教学活动的实际需求。

教学资源的多样性主要体现在资源内容的类别上,在国家课程、地方课程和校本课程全部学科门类的基础上,还应包括各类拓展性资源。

教学资源的丰富性主要体现在资源呈现的方式上,内容常见的呈现方式可以是文字、图片或动态的音频、影像。教学资源的高质量性则主要体现在资源体系性、全面性和深度性三个方面。体系性是指资源在细致划分的基础上,应保证知识点之间的衔接自然流畅;全面性是指资源应包含师生开展个性化教学活动所需的全部内容,避免因为内容的缺失导致知识结构的残缺;深度性是引导师生教学内容纵深开展的关键,是能否诱发学生深度思考的关键。能否提供满足上述三性的教学资源是师生进行个性化教学的基础。

智慧教育

配图来源网络


二是个性化的课程。师生在实践实施个性化教学的过程中,除了肉眼可见的物理设备及软件系统环境外,个性化教学活动和传统教学活动的根本差异在于,个性化教学活动必须对应个性化的课程内容。个性化的课程需要根据学生的差异性進行定制,个性化的课程内容主要包括:差异化的课程内容及学习路径。

个性化课程在以本学科课程内容为主的基础上,还包括了融合课程和广域课程,为学生的知识构建及能力拓展提供全面的内容支撑。三类课程的组成、范围和性质有着明显的区别,学科本位课程必须保持学科自身知识结构的体系性,提供学生建构完整学科知识结构的基础支撑,针对个体学生的具体情况进行重难点强化。融合课程是由具有较强内在关联的多个学科内容融合而成,打破了过去学科间各自为战造成的学生知识结构单一,综合应用能力弱的弊病。广域课程,整合了更广领域的学科及实用领域的知识,具有更大的学科跨度和综合性。随着社会对综合类人才需求的不断增长,高考改革的持续深入,跨越学科隔阂培养综合应用能力强的跨学科人才已经成为教育教学改革的一个重要目标。

个性化课程内容和学习路径如何产生?通过大量的前测调查对学生的知识和学习方法信息进行长期收集,运用各种算法分析挖掘信息数据,从而推荐符合学生个体特点的课程内容和最佳学习路径。学生可以根据系统推荐的学习路径,根据实时的学习情况,循序渐进地进行学习,教师为了更有效地实现教学目标,也应该相应调整学习顺序和课时比例。

三是丰富的算法。丰富的算法是“智慧教育”环境为个性化教学提供智能化决策的核心能力。在之前的教育信息化发展过程中,由于软硬件条件的限制,参与者对数据的解读应用大多基于过往的个人经验,同时关注点也严重受数据量和处理能力限制。随着技术的不断发展,强大运算能力的引入,使丰富的算法为教学活动参与者提供教与学的智慧支撑成为现实。如机器学习算法、遗传基因算法、数据挖掘算法等。这些算法根据不同的业务流程及对应的数据流进行处理和决策。各类算法的综合应用使数据处理更加精细,同时加强了数据间的横向关联,为使用者提供整体性更强的决策建议,使推送的个性课程内容及学习路径能更有效地支撑个性化教学活动。

四是海量的大数据。“智慧教育”实施的核心思路是在数据的驱动下进行智能化的适应。传统教学活动过程中由于手段的缺乏,数据收集大部分时候仅限于对各类考试成绩等这类结果数据的收集统计,教学过程数据的收集严重缺失,更谈不上个性化教学数据的收集。

在新技术、新设备大爆发的背景下,随着教育投入的持续增加,各类采集设备进入到教学环境中,使得全过程、全覆盖的教学数据采集、存储、计算、分析成为可能,海量的教学活动数据无疑为个性化教学活动实施奠定了数据基础。


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