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促进工科学生的创新素养提升是我国应对“卡脖子”难题和实现科技创新的必由之路。承袭数字化的技术理念与游戏化的设计思维,教育元宇宙呈现出沉浸式虚实交互体验、多元化技术高度融合以及趣味化探究的特征,在促进工科学生创新素养培养方面具有显著优势。在教师的组织设计引导下,创设虚实交互的学习环境,激发工科学生创新思维发展;应用多元融合的数字孪生技术,提升工科学生创新实践能力;发挥元宇宙游戏化、趣味化的技术属性,助力工科学生创新精神品质养成。为发挥教育元宇宙对工科学生创新素养培养的支持作用,提出建立教育元宇宙协同发展体系,革新教学模式并推动教师教学能力提升,借鉴虚拟学习场景数据反馈,完善学生创新素养评价机制,明确虚拟身份准入认证规则,化解师生隐私安全风险等因应策略。 相似文献
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教师教学评价对于提升教师教学能力与专业水平有着重要影响,评价环境的复杂化要求教师更加注重数字技术在评价过程中的应用。受传统教学评价的惯性影响,当前教学评价的形式、方法以及标准都存在一定缺陷,未充分实现教师教学效能和学生综合素质的提升。在多样化数字技术的支撑下,教育数据挖掘与分析系统支持教师开展个性化评价,智能技术助推智慧教学环境的综合评价,教育元宇宙优化教师教学过程评价。为进一步彰显教育数字技术对教师教学评价的支持效应,提出应用智适应学习系统开展针对性教学评估,整合多样化智能技术工具提升教师评价素养,利用教育元宇宙变革教学实践过程评价等建议。 相似文献
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教育伦理是确保教育活动符合道德规范、协调利益关系、趋向教育价值与善的基本准则,表征为教师的育人价值、推动学生的全面发展和实现教育的美德与善行.受到外部技术环境冲击,人工智能技术所凸显的工具理性僭越教师教书育人的本职工作,高度集中的数据累积及"人格设定"使学生成为智能机器运作的"工具"和"零部件",算法黑箱及算法歧视所触发的技术"异化"与"促逼",危害教育的美德与善行.综合考量教育伦理规约及智能技术的变革优势,应当适时调整教师职责,使其更加注重学生的人格品性塑造和"学习社会性"的维护;坚持以生为本的价值理念,维护学生隐私边界并建构多样化、全面性的评价体系;建构智能技术教育伦理的摄入机制,使智能算法在透明、公平的原则下确保教育的"善"和"美". 相似文献
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大学生管理是高校管理工作的重要组成部分。随着社会经济的快速发展,传统单一的刚性管理模式的弊端日渐显露,构建以柔性管理为核心的大学生管理机制,才能真正实现教育的目的。 相似文献
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优化义务教育教师资源配置是促进教师管理综合改革,推动新时代教师队伍建设的必要举措。受原发教育风险以及外在诱发风险因素影响,教师资源配置出现结构性失衡的风险,在没有得到有效防控的情况下可能演变为教育突发事件和发展危机。针对教育行政主管部门、城市及乡村中小学校长的调研访谈可知,义务教育教师资源配置面临着教师性别比例失衡、音体美等学科教师数量短缺、教师编制遭遇结构性缺编、乡村学校职称指标不足且骨干教师流失等风险,危害教育教学工作的正常开展和学生的身心健康发展。鉴于教育风险的可控性和可预警特征,围绕教师性别比例均衡化的补偿与补充制度设计,建立音体美等紧缺学科教师的增量计划和协同供给培育,开展教师编制的动态核编调整及数据追踪,增加乡村学校教师职称指标、专项经费支持并完善骨干教师培育方案等,提出义务教育教师资源配置的风险防控策略。 相似文献
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培养创新型人才已经成为我国建设科技强国、突破“卡脖子”技术难题的基本路径。迎合智能时代的教育变革潮流,利用机器人技术提升学生创造力体现出更丰富的实践价值和时代意义。本研究采用Meta分析法对国内外48项实验研究、6057条样本量进行编码处理,研究得出:1)教育机器人对学生创造力的整体影响效应为0.576,达到中等以上的影响水平,其中对学生创新实践能力的促进作用最为明显,对创新人格品质的影响程度一般;2)从学段来看,教育机器人对初中、小学的学生创造力影响效果较为明显;3)学科方面,机器人课程对学生创造力影响效果最好;4)教学主题中,原型创造对学生创造力影响程度达到中等以上水平;5)教学方式选择方面,探究式教学更能激发学生的创造力;6)相比普通教室,实验室环境对于学生创造力发展更为乐观。结合实地调研,提出以下实践建议:推广实施人工智能相关课程,兼顾教学过程中学生的创新人格及思维培养;注重低学段学生创造力培养,大力提倡软件编程教学;建构适用于机器人教学的创客教育模式,完善相关学科教师的培训体系及激励机制;促进实验室硬件、软件环境设计,多方面筹措教育机器人经费投入。 相似文献
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算法公平被视作人工智能领域的核心伦理问题。教育人工智能同样面临算法偏见、算法歧视等伦理风险。通过系统性回顾2013—2023年教育人工智能算法偏见的57篇文献，本研究发现，从总体架构看，教育人工智能算法偏见研究主要分概念性理论研究、教育场景应用研究与算法检测设计研究三类；从以算法偏见为核心厘清算法伦理风险、算法歧视、教育公平三层概念的逻辑层次看，研究样本在算法偏见的种类、成因和治理原则与方法方面存在共性和明确的指向。本研究最后以种类和成因为基础，提出未来教育算法偏见研究的五个方向，以期促进教育的算法公平，优化人工智能教育应用环境，推动教育人工智能生态系统的健康发展。 相似文献