免費上傳與翻譯PDF，開啟全球學術交流的新紀元
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操作說明：
文章來源連結：
https://drpress.org/ojs/index.php/EHSS/article/download/8892/8661
以下是繁體中文翻譯:
教育、人文及社會科學期刊 SSMI 2023 第14卷 (2023) 382 基於人工智能技術的課堂教學行為分析研究
蔣翠仙*、馬雪梅 雲南師範大學信息科學與技術學院,雲南昆明 650500,中國 *通訊作者電子郵件: 1980023823@qq.com
摘要:課堂教學行為的研究通常是教學研究的重點關注問題,早期分析課堂教學行為的方法需要大量人力和物力資源,但隨著信息技術的發展,人工智能技術在教育領域越來越廣泛地應用,利用人工智能技術可以快速便捷地實現對課堂教學行為的分析,人工智能技術在課堂教學行為分析方面的應用對教師的專業發展和提高教學質量起到了重要作用。目前,大多數分析課堂教學行為的研究都使用了計算機視覺技術和人臉識別技術;分析課堂教學行為需要大量數據,而智能課堂為這種研究提供了數據源和支持平台。人工智能技術涉及大量技術,未來研究中應該考慮如何將其他相關技術融入教育教學的各個方面,實現人工智能與教育的深度融合。
關鍵詞:人工智能;課堂教學行為分析;人臉識別;智能課堂。
1.引言 人工智能是一門運用於研究如何創建能模仿人類活動和思維的智能機器或系統的科學,它也可以延伸和擴展人類的智能[1]。人類社會和技術在不斷推進,技術給我們的學習生活帶來了巨大的變化。我國教育部發佈的《教育信息化2.0行動計畫》提出要開展智能教學支持環境建設,推進人工智能在教學和管理中的持續應用[2]。
課堂是開展教學活動的主要場所,是教與學的重要環境,而教學行為不僅是教師素質能力和教學理念的外在體現,更是教師自身教學技能和經驗的具體運用,是教學現象的根本組成部分[3]。隨著研究的不斷深入,研究者們逐漸將注意力轉移到課堂行為的研究上,通過對其進行研究,一方面可以促進教師自身的發展,另一方面有利於教學改革。在進行分析時,如果沒有適當的方法論指導,難免會因工具支持的缺乏而缺乏客觀性[4]。通過對相關文獻的收集整理發現,分析課堂教學行為的傳統方法有很多,但這些分析方法基本上都是使用自我報告和人工觀察的方式來收集和分析數據,這些方法存在一些缺陷,需要大量的研究人員付出大量的時間去收集和分析數據,自我報告分析方法比較主觀,而人工觀察方法較為耗力,利用人工智能技術對這些數據進行分析更加及時、全面和形象化,教師可根據這些分析結果反思教學、更換教學方式、選擇更好的教學策略,從而提高課堂教學質量[2]。
2.相關概念 2.1 人工智能 人工智能是一門綜合性學科,早期對人工智能的研究描述為利用計算機來模擬人類學習活動,隨後因各種因素而不斷拓展延伸[5]。多年來,人工智能已經應用於農業、醫療器械、國防等眾多領域,當然也包括教育領域[6]。隨著人工智能在各個領域的應用,並在其影響下,教育領域不得不經歷一次深層次的變革,技術重塑了教育的新形態,如何利用人工智能技術來推動教育發展成為研究的一大重點,「人工智能+教育」逐漸成為研究的焦點所在[7]。
人工智能涉及的技術有很多,每項技術都可以在不同方式上支持教育教學相關的某些元素,為教育活動提供有力支撐。在課堂行為分析方面,利用人工智能不僅可以彌補傳統分析方法的不足,也是人工智能賦能教育的一個實例。分析課堂行為可以通過分析手勢、表情狀態等方式來實現,其中利用了計算機視覺技術和人臉表情識別技術,這些正是人工智能技術的一部分,可見人工智
Journal of Education, Humanities and Social Sciences SSMI 2023 Volume 14 (2023) 383 能技術的力量。在課堂教學中運用人工智能,不僅可以讓教師更好地教、學生更好地學,而且還能幫助教師的專業發展;此外,在教育教學中運用人工智能也是對相關國家政策的積極響應。
2.2 課堂教學行為 根據一些研究者的觀點,「教學行為」是教師一切活動的總稱,這些活動指的是一系列刺激學生學習、保持學生學習及促進學生學習的行為活動,教學行為具有開放性和靈活性特徵[8]。教學行為的問題一直存在於教學研究中,但長期以來未曾作為專門的研究對象。隨著教育教學改革的實施,研究者們逐漸將研究方向轉移到了課堂上[9]。隨著信息技術在教育領域的不斷推進,教學環境也相應得到了改善,加之課程改革的深入推進,研究者們逐漸將研究的重點集中到課堂,對課堂中師生的互動或其他教學活動進行了深入剖析,從總的方向上可將之理解為兩個方面的行為:教師行為和學生行為,可視為這兩者的組合體現[10]。通過文獻回顧可知,教師在課堂上的行為在很大程度上會影響到教學質量和學習效果,因此可以想見,如果一名教師在課堂上的行為舉止不當,學生的學習勢必會受到影響。基於這個原因,課堂行為一直是教育領域的熱門問題,是教育研究的重要組成部分[11]。
目前國內外對課堂教學行為的分析研究方法有多種,它們從不同的角度對課堂進行分析,經過概括歸納大致有:S-T分析法、弗蘭德斯分析法、TIMSS分析法和TIAS分析法等[4]。隨著人工智能的發展,利用人工智能來分析課堂教學行為變得更加細緻,因為利用人工智能技術可以分析面部表情、行為動作等,從而更好地改進教學、優化教學策略、提高教學質量和教學效果。
- 研究現狀 早期的研究主要集中在利用視頻技術對課堂教學行為進行分析,隨著人工智能技術的發展及其在教育領域的深入,正式開始利用人工智能來分析課堂教學行為。接著又出現了大數據、計算機視覺、智能課堂、行為分析、智能分析以及人臉識別、圖像識別、智能課堂等研究內容,利用人工智能技術來分析課堂教學行為的研究越來越多,所用到的技術也越來越多元化。通過以上分析,歸納出了以下三大研究熱點:利用計算機視覺技術、人臉識別技術在課堂教學行為分析中的應用以及智能課堂能為課堂教學行為分析帶來什麼變化。
3.1 利用計算機視覺技術分析課堂教學行為 計算機視覺作為一門新興的交叉學科,在研究領域一直較為活躍,國內外都有大量關於此方面的研究[12]。一般而言,計算機視覺技術實際上是人工智能領域的一個分支方向,是人工智能技術中重要的一部分,它是一門綜合性學科,使用計算機就可以從圖像中提取和分析內容並產生分析結果,因此計算機視覺處理技術吸引了各個學科的研究者紛紛開始對這一領域展開研究[13]。它是一種讓計算機具有模擬人類視覺過程的能力,即賦予計算機與人類一樣看和感知周圍環境的能力[14]。
顧曉青等[13]利用計算機視覺技術分析課堂中學生的手勢動作,將視頻中的畫面進行算法分析,觀察學生在某個畫面中是低頭看書、專心聽講還是在交頭接耳等行為,再來判斷學生在該節課的學習投入度如何。隨著人工智能技術的不斷發展,計算機視覺技術也在人類社會生活的各個層面不斷滲透,目前已經廣泛應用於醫療、農業、交通、教育等領域。在課堂教學行為分析這一環節尤為重要,它對教師的發展和學生的學習起到了關鍵性作用。傳統的課堂行為分析方法需要人工進行分析,耗時且需要大量的研究人員,總的來說需要大量的人力物力投入。而人工智能的出現為這類大數據的處理提供了便利,利用計算機視覺技術對課堂教學行為進行分析,從分析結果中獲取對教學有用的信息,教師可以根據獲得的數據反思教學、更換教學方式、選擇更優教學策略以幫助教學完成
Journal of Education, Humanities and Social Sciences SSMI 2023 Volume 14 (2023) 384 任務,從而促進自身的專業發展和教學質量的提升,也能夠更好地促進學生進步。
雖然計算機視覺處理技術已經存在很多年了,但隨著技術的不斷發展和進步,越來越多的功能被發現出來,以及該技術在農業、醫療等領域的極其廣泛的應用範疇,甚至超出教育領域。在後續的研究中,研究者可以充分利用現有技術對教育教學現象進行分析,或者尋找計算機視覺技術在其他領域的應用,並將這些應用移植過來更好地服務於教育。
3.2 利用人臉識別技術分析課堂教學行為 其實,我們對人臉識別技術並不陌生,因為它在我們的生活中已經較為常見。它指的是利用計算機來識別人臉並從中提取有用信息,如關鍵點等,因為每個人的面容都是不同的,全世界不存在完全相同的兩個人,所以該技術常被用來做身份區分,在上世紀90年代就是一個研究熱點領域。如果將人臉識別技術分類的話,它屬於計算機視覺技術的研究方向,屬於計算機視覺的範疇,經過不斷發展,該技術漸漸成為一門獨立的研究熱門方向,更加廣泛地應用於我們的學習生活中,是一項較為熟悉的技術[15]。
人臉識別技術已經滲透到社會的每一個角落,在我們生活中有許多場景都使用到了人臉識別,比如站檢閘、手機解鎖、支付寶的刷臉支付等。隨著該技術對我們生活的影響力越來越大,人們逐漸將這項技術引入到教育領域進行研究。賈鵬宇等[16]利用該技術對課堂中的學生人臉進行識別,獲取到學生的人數,判斷是否全勤,再提取人臉關鍵點來分析學生的面部表情,教師可以根據這些分析結果來判斷學生的聽課效果,當大部分人在某個時間點出現疑惑的表情時,就可以找出是因為所授內容學生沒有理解還是其他原因。因為心理學家梅拉伯安說過:情感信息表達=7%言語+38%聲音+55%面部表情,從這一結構中可以看出表情在情感表達中佔據很大比重,表情識別技術正是人臉識別技術中的一部分[17]。面部表情是教學反饋的重要來源,而教學反饋是提高教學質量的重要保障。在課堂教學過程中,教師一方面可以分析學生的面部表情來了解他們的學習狀況,另一方面還可以觀察自己的表情是否恰當,因為教師在課堂上的表情也會影響到學生的學習狀況,然後根據這些數據,及時調整
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