充分运用AI人工智能与教育大数据
实践教研评一体化,落实教学评一致性
背景:过去的研究指出,“教研”在老师发展教学专业的过程中扮演一个重要的角色。而有效率的教研需要有足够的信息与数据作基础;因此,过去学者们投入研究并发展许多教研工具来记录与分析老师的教学,以协助老师提升教学专业。但这些方法的人力物力成本高,无法经常实施。由于智慧教室日益普及,使得自动化数据采集成为可能。
提升教师教学专业是每位老师在教育职场上会面临的终身课题。各国的教育决策单位、专家学者也都积极地透过各种方法,如:如专家讲座、工作坊、校内外研习等,希望帮助老师们提升教师专业,进而提供给学生们优质的教学内容。然而,这些外部资源与方法尽管立意良善,但大多不是直接与教学实务相关,因此也无法对提升老师的教学质量带来直接的帮助(简红珠,2006)。教师在教学专业方面的发展有赖于长期、持续地累积。相较于面对外部的资源,老师常处于被动接受的角色;过去的研究指出,由教师内部所组成的研究小组通过行动研究的方式对学科进行持续性的教学改善活动能直接对教学质量带来提升,进而促进教师专业成长。
在过去到现在数十年间,学者们应用了许多教研工具来进行课堂实录与分析,作为提升老师教学专业的依据。这些工具包含录像、录音、专用表单、计算机程序,一直到现在的手机、平板计算机,智慧手表以及各项生理监控装置等。然而,尽管这些课堂教学堂实录与分析工具提供了大量的教学记录,但仍存在许多难以普及的技术性问题。而随着智慧教室的逐渐普及,醍摩豆设计了一套基于智慧教室的自动化教学分析系统:苏格拉底教学行为分析系统,并建构一个分享平台:苏格拉底智能教研平台,期望通过此平台协助老师更容易进行教研工作进而提升教学专业。
相关研究:为了有效地进行教研活动,充分的资料与数据是必需的素材。因此持续有专家学者投入研究与发展老师课堂教学的观察记录与分析工具。研究依据包括:座位表观察记录(Seating Chart Observation Records, SCORE)、FIACS互动分析系统(Flanders Interaction Analysis Category System)、S-T授业分析(藤田、吉本,1980)、LessonNote (Version 3.8.1; Lesson Study Alliance, 2018)、穿戴式感应器的纪录教学行为的教学分析(Prieto, Sharma, Dillenbourg, & Jesús, 2016)。
这些包含从传统纸笔记录到运用计算机技术进行的教学行为数据收集方式各有其优点,也各有其限制,例如FIACS、S-T所收集的数据面向单一,相对会漏失许多重要的信息,靠谱COP团队所采用的数据采集方式,尽管记录方式已经从纸笔转向计算机辅助输入,但人力成本偏高,若要收集多面向的数据,就需要部属多名人力在教学现场进行记录。而且分析结果必须倚赖专家解释才能展现其价值。因此我们开始思考是否能在不需要额外人力、设备的情况下,自动采集老师教学行为数据,并且在上课结束马上就能提供老师一份简单、易懂得分析报告,让老师用一分钟就能明了自己四十分钟的上课内容。
系统开发:为了实践上述目标,依循以下三个原则开发了苏格拉底教学行为分析系统及苏格拉底智能教研平台:
(1)相较传统通过观察员进行记录的方式,可能牵涉观察员的主观判断,也可能有漏记或记错的状况,我们希望能更直接、完整的方式采集到老师的教学行为数据。
(2)将采集与分析自动化以降低人力成本。过去无论是现场记录或是录像后分析,都需要大量训练有素人力资源。因此我们希望在不使用额外设备的状况下,进行实时数据采集、自动分析。
(3) 以容易理解的图表将分析结果视觉化。前面所介绍的每一种教学数据的分析结果有些不容易读懂,有些需要经过专家解读才能理解。因此,我们在设计报表时,使用老师熟悉的元素,降低报表阅读的门槛,并且让每个使用本系统的老师上完课马上得到分析报表,如同有个专家随时跟在身边给予实时指导一样。
过去的研究指出,若是多了上课录像的辅助,老师的反思内容将明显与单纯依靠记忆进行反思不同,原本只靠回想进行反思的重点都集中在教室管理以及自己的表现,有了影片辅助后,老师的反思重点将转移到授课内容与学生的表现。因此平台开发即是整合了教学影片、行为特征、人工智能,成为一个促进教师专业发展的新型态三合一影片,同时加入了点评功能,让老师们在教研过程中所产生的想法直接记录到影片中,为该部苏格拉底影片进一步加值,大量的教学影片构成智能教研平台,提供公开交流分享的优质渠道。
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