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在人工智能助推教师队伍建设背景下,借助画像技术实现对教师能力的精准测评并助力其个性化发展,愈发重要。然而,面向教师画像的能力测评精准性仍有待提高,其可视化呈现方式的解释性也仍显不足。研究根据教师能力的构成特征及多模态数据测评文献分析,构建了全面细粒度的面向教师画像的能力测评框架,并从数据多源采集及其准确处理的角度,提出了有效场景信息识别、数据采集高支持度保障、跨场景数据动态融合、非线性特征提取算法优化等四方面的测评精准性提升策略。结合自主研发的师范生教学基本技能智能实训系统,研究分析了教师画像的数据可视化特征,探讨了能力外显的行为、社会交互、知识、情感等四类数据属性的可视化方式。 相似文献
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以ChatGPT为代表的生成式人工智能席卷全球，引发热议。在此背景下，美国教育部教育科技办公室2023年5月发布《人工智能与教学的未来：见解与提议》报告，认为人工智能在改善自适应学习、教学流程、教师专业发展、形成性评估等方面有巨大潜能，倡导教学回路以人为中心，把研发重点放在解决情境感知、安全、可解释度、可信度等问题，提议教育人工智能的设计应遵循现代学习理论，呼吁教育领导者制定针对性指导方针和保障措施。本文基于该报告，提出我国教育研究与实践的启示：提高人工智能对教育情境的感知能力和对多样化学习的适应性，构建“人在回路”的教育人工智能生态，探索高阶能力培养体系。 相似文献
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