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“微云助教”教学模式的构成与过程管理

时间:2019-05-17 来源:才智 作者:汤义好,刘斌 本文字数:3202字

  摘    要: 为了解决高校教师同时带多门新课备?#25991;?#30340;问题, 作者的教研团队构建了”微云助教“教学模式, 并根据此模式研究开发了一套AI智能备课系统, 即“微云助教"系统。本系统专门面向高校教师设计, 特别是教学内容迭代速度快的高职大专类教师。同时可能代多门新课, 课程之前没有数据资源的积累, 需要编写授课教案, 设计教学单元。本系?#31243;?#20379;了教学计划制定, 基于大数据技术分析课程技能热点合理编排课程内容, 通过课表预设自动生成每次课的上课时间地点和课程内容信息, 极大的方便教师随时随地的掌握课程进度。评价采集功能可以便捷的撰写教学评价, 记录学生学习情况等, 从而达?#25945;?#39640;教学质量的目的。

  关键词: 助教模式; 课程; 评价;

  随着信息技术的日新月异, 高校教师特别是高职大专类教师, 培养高?#38431;?#29992;型人才是国家赋予的光荣使命。这就要求教师掌握的理论和技能必须符合社会需求, 才能培养出符合社会需求的学生。而随着社会的快速发展理论与技能的需求也在快速的变换, 不断有新的技术发展起来颠覆传统。而这就需要高校教师不断的学习新的知识掌握新的技能。教学工作量也在成?#23545;?#38271;, 作为高校教师如果有一款具有一定智能化的备课系统, 更能有利于适应不断变化的教学需求。

  1. 教学备课现状调查

  对高校教师的需求调研, ?#33539;?#20102;该系统主要为高校教师服务为主。调查发现目前高校的网络建设情况覆盖率已达90%以上, 移动端的普及率更高达96%以上, 即使是偏远贫困山区也已经普及了网络信号。教师教案制定也部分实现了网络无纸化办公。本系统在辅助备课方面有极好的发展前景。

  2. 教学现状的客观分析

  2.1 高校教师课时量大我们设计了同一门课联合备课, 课程?#20174;?#30340;功能

  我校教师每周的平均工作量是16课时, 绝大多教师为了完成备课?#22242;?#25913;作业等工作, 通常需要在工作日?#20064;?#20043;前和下班之后继续工作, 甚至?#21387;?#20316;带回家, 实际上教师的实?#20351;?#20316;时间为平均每周54.5小时, 工作占据了七成。而课堂时间仅仅是一部分, 除了课堂教学、备课、教科研、听课、开会、批改作业、教学?#27492;肌?#23454;验环境准备、撰写各种业务文件、政治学习等, 都是教师的日常工作。

“微云助教”教学模式的构成与过程管理

  2.2 班级多课程种类多

  高校与其他层次的教学工作不同的地方是我们的教师是个多面手。同一个教师带多个不同的?#25991;?#26159;习以为常的事情。同时带好几个班, 每个班的课程不一样, 上课地点不一样, 进度不一样。说实话记下这些不太容易。老师同学们问我们?#31995;?#21738;里了, 是一件很尴尬的事。系统的一个功能就是可以一个老师添加多个课程, 记录学习教学进度。

  2.3 课程效果学生课堂表现无法记载

  学生在课堂上的课堂表现怎么样, 是非常难?#20113;?#20215;的。因为老师带的课程多, 加之没有文字记录, 学生的课堂表现只有辅导员比较清楚。授课老师至多只能记住几个表现还不错的回答问题积极的, 或是表现非常差的。利用教室的辅助设备入摄像机等完成识别, 对每节课课中学生的表现情况记录转成文本存储数据库。

  2.4 考核方式单一

  教学效果只能由考试成绩评价, 而非技能类考核, 考试成绩?#20174;?#19981;了真实的学习能力, 尤其是自学能力。不少学生对某项技术特别?#34892;?#36259;, 自发成立了兴趣小组。他们经过不懈努力研究出的创业创新项目。然而因教师工作繁忙, 这些项目实施过程中缺乏老师的指导, 加上学生自?#22909;?#23545;升本和就业的压力, 项目开发后劲不足多以质量?#31995;?#30340;成果结束甚至半途而废。系统引入深度学习卷积网络技术, 智能分析学生的学习情况, 推送学习意见。

  3.“微云助教”教学模式的构成

  本系统目的旨在减轻从事教学一线的老师的工作负担, 提高教学效率, 人性化科学指导学生学习, 满足工作以及未来职场要求。教学模式侧重点是运用大数据技术积累资料, 寻?#39029;?#25945;学各?#26041;?#20043;间的联系。以这些为基础利用AI技术为授课老师提供一份指导方案并辅助执行。当前, 主要的数据来源是毕业生就业状况调查和企业发布的招聘信息。主要的数据分析方法包括可视化分析和统计分析方法。由于就业和招聘信息大数据?#25945;?#23384;储包括地理空间数据与岗位技能需求变化数据在内的海量数据, 通过对存储在云端的数据进行可视化分析, 借助GPS实现了对就业需求的可视化检测;统计分析方面, 结合深度学习及卷积网络技术, 对高校阶段适合开设的课程做筛选。不断迭代后生成学习计划, 协助教研室编制人才培养方案。结合理论知识技能的相关性, 构建了相应的“学科指数”, 并从海量数据中甄别出最重要的部分, 增加教学?#24230;搿?/p>

  4.“微云助教”模式过程管理

  4.1 学习数据存储

  助教模式是大数据技术的应用的一种全新模式, 云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础存储设备, 是产生大数据存储大数据的重要?#25945;ā?#25968;据采集一部分来源与高校的教学管理?#25945;? 整合了招生就业、成绩系统、选课系统、学管系统、团委、?#38469;?#39302;等各个部门的学生信息;另一部分来源与网络就职招聘信息、行业新闻、法律法规等各类数据。助教系统实施动态更新数据, 对岗位类型、公司性质、企业规模、公司所在地、学历、岗位需求、福利待遇、行业竞争情况、工作劳动强度、公司市值等数据进行清?#30784;?#36716;换、计算和分析, 进而完成对知识技能点、工作需求量、工作属性等多个数据分析, 实现了建立职位画像。显然这些数据远不止一所高校和几个职位需求所可以提供的了的, 它无法满足大数据应用的巨量性, 多样性的特征。

  4.2 学科指数制定

  学科指数指的是某个知识技能点所在职业层次的具体变化曲线。综合素质的高低是一个求职者或创业者的关键要素。职业生涯是不断变化的, 并不是所有在校学到的知识技能都能用得上。在学校有限的学习时间内培养出最适合在职场生存的大学生, 就必须从海量数据中提炼生成一张学习路径图, 图中包括技能类型、技能掌握程度、学习进度要求。传统的学习路径是教研室老师凭经验制定, 具?#20889;至?#24230;、滞后等不足。本系统根据采集的技能数据作为实验样本经过抽象加权, 采用随机森林算法对岗位技能点进行分类并提取特征。对技能、岗位、学历等相关特征进行回归分析, 最终实现预测学习路径。

  4.3 学习过程监控

  授课教师开设班级组织教学。教师依据系统推送的学习路径图作为指导, 完成授课计划制定。结合教务处的课表与班级等信息综合生成授课详表。此表即是一次教学单元课程的抽象。通过此表可以方便知晓什么时间在什么地点上什么课程内容。不仅如此, 学生也参与其?#22411;?#25104;课程预习、课堂问答、课后作业。

  系统会统计以上信息为学情分析做准备。分析学生各阶段的完成情况, 判断学生在学科指数曲线上所达能到的技能水平。结合舆情分析模块通过留言提问等获得csv表格数据, 合并后做LDA模型计算主题, 得出学生?#34892;?#36259;的课程。从而提供学习参考意见, 为学生就业?#35813;?#26041;向。

  5.“助教”模式实践效果

  5.1 提高了教师团队的?#29486;?#25928;率

  系统里根据路线图指导教案, 同专业课的老师可以在线上线下一起完善教案, 实时分享共建课程资源。教案中的章节和内容以知识点形成碎片化资源, 方便学生随时随地查阅, 导出离线库在学生毕业后工作中也是可以随用随取。

  5.2 提高了学生的学习主动性

  过去的教学都是被动式的填鸭教育, 而本系统会对未来学习有个预测推荐。相当于一个学习导航者, 随着机器学习的不断深入, 可以预见的是, 系统逐渐可以替代一部分教师手上的繁重工作, ?#28909;?#20316;业批改, 学习情况评价等。实现从传统的一对多教学转变为一对一教学。

  5.3 提高了就业率

  就业率与学生的学习情况有直接的关联, 只有适应社会要求的学生才能?#19994;?#29702;想的工作。“助教”模式中学生的理论知识、实践能力、学习能力?#21152;兴?#20307;现, 以知识技能?#35745;住?#39033;目开发进度记录、学习路径执行轨迹等形式展现给用人企业。学校与企业对学生的能力数据共享, 提升就业率。

  总结

  新技术不断涌现, 教育战线也要与时俱进。社会就业压力不断加大, 岗位变化?#28044;?#24102;来教学内容快速迭代。这呼唤我们教育人借助云计算、大数据、机器学习等新技术手段对传统教学模式进行变革。坚持教师始终教育的是主体, 提高教师的教学水平需要实际?#34892;?#30340;教学辅助工具。而“微云助教”模式势必在未来的发展中不断完善。作为IT从业者和教育工作者, 应该直面未来的挑战, 实现自我的价值。

    论文来源参考:汤义好,刘斌.高等专科院校“微云助教”模式[J].才智,2019(12):139-140.
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