广西师范大学学报(哲学社会科学版) ›› 2020, Vol. 56 ›› Issue (5): 78-87.doi: 10.16088/j.issn.1001-6597.2020.05.007

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智慧课堂中的数据应用理路与策略设计

杨现民1, 李新2, 晋欣泉3   

  1. 1.江苏师范大学智慧教育学院,江苏徐州221116;
    2.北京师范大学智慧学习研究院,北京 100875;
    3.东北师范大学信息科学与技术学院,吉林长春130024
  • 收稿日期:2020-07-06 出版日期:2020-09-25 发布日期:2020-10-16
  • 作者简介:杨现民,江苏师范大学教授、博士生导师,智慧教育学院(计算机科学与技术学院)院长,徐州市智能教育工程研究中心主任,研究方向:智慧教育、教育大数据;李新,北京师范大学智慧学习研究院研究助理,研究方向:智慧学习、教师数据素养;晋欣泉,东北师范大学信息科学与技术学院博士研究生,研究方向:智慧课堂、适应性学习。
  • 基金资助:
    教育部人文社会科学研究青年基金项目“智慧课堂数据体系构建与应用研究”(18YTC880095)

Data Application Logic and Strategy Design in Smart Classroom

YANG Xian-min1, LI Xin2, JIN Xin-quan3   

  1. 1. School of Wisdom Education, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116;
    2. Smart Learning Institute, Beijing Normal University, Beijing 100875;
    3. School of Information Science and Technology, Changchun 130024, China
  • Received:2020-07-06 Online:2020-09-25 Published:2020-10-16

摘要: 数据正在成为推动教学创新的关键性力量,智慧课堂为全维度、全流程教学数据的采集提供了便利条件。为解决智慧课堂实践中存在的数据应用思路不清、数据价值难以有效发挥的现实问题,智慧课堂数据应用应有基本理路,即坚持“数据唯有应用才能产生价值,数据价值具有衰减性”的基本理念,采用“教学目标导向”和“教学数据导向”相结合的应用模式。智慧课堂数据应用有五种典型场景:精心备课、精细授导、精准评价、精益辅导、高效教研;有三个特征:数据的全维度化与全流程化,数据分析结果的即时反馈,高度关注学生的学习投入状态。另外,智慧课堂数据应用要实施四项关键策略:高度重视多模态数据采集与分析,提升数据应用的科学性;高度重视数据的即时反馈,提升数据应用的时效性;高度重视学生的学习投入,提升数据应用的多样性;高度重视数据的隐私保护,提升数据应用的安全性。如此能够提升智慧课堂的数据应用价值,推进数据驱动的教学创新与变革。

关键词: 智慧校园, 智慧课堂, 大数据, 数据应用, 数据驱动, 典型场景, 精准教学

Abstract: As data is becoming a key force to promote teaching innovation, smart classroom provides convenient conditions for collecting teaching data in full dimension and in whole process. Even so there have been some practical problems in smart classroom teaching, such as unclear thinking in data application, and difficulty in exerting date value. To cope with that, the application should be based on the basic concept that “data can produce value only if in application, and date value bears a feature of attenuation”, and the mode, “goal-oriented” and “data oriented”, should be adopted. In terms of its typical scenario, careful lesson preparation, fine guidance, accurate evaluation, lean guidance, and efficient teaching and research are available. In terms of its characteristic, full dimension and full process, instant feedback, focus on students’ learning engagement are there. It gets involved in four key strategies 1) attaching great importance to multi-modal data acquisition and analysis so as to make the data application scientific; 2) casting great attention to the real-time feedback so as to enhance its timeliness; 3) setting a high value on students’ learning input so as to improve the diversity; 4) great emphasis is placed on the privacy protection of data so as to promote the security. Only in this way can the data application value of smart classroom be enhanced and the innovation and reform of data-driven teaching be promoted.

Key words: smart campus, smart classroom, big data, data application, data driven, typical scenarios, targeted teaching

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