摘要：人工智能赋能教育是当前教育改革与创新发展的重要议题。文章探讨了生成式人工智能在初中化学教学中的应用策略,并以初中化学“二氧化碳的性质及二氧化碳对生活和环境的影响”教学内容为例,借助“讯飞星火认知大模型”开展了教学案例设计,以期为生成式人工智能的教学示范应用提供借鉴和参考。

摘要：在振兴教师教育的背景下,如何发挥技术优势以充分赋能师范生专业能力养成,成为亟待探讨的关键问题。而双师教学为破解当前师范教育中学生实践能力弱、课堂教学模式固化等现实问题提供了条件。基于此,文章首先梳理了双师教学的发展脉络与研究现状,然后基于共同体理论构建了融合线下教师和线上教师优势的[1+N]T双师教学模式,最后以教育硕士专业必修课程“化学教学设计与实施”为例开展了为期9周的教学创新实践研究。研究结果表明,[1+N]T双师教学模式具有很强的可操作性,可以帮助学生牢固掌握理论知识、有效提高教学技能且具有良好的学习体验。文章通过研究双师教学模式,期望能为师范院校教学改革与创新提供一定的借鉴和指导。

摘要：为贯彻落实国家大数据战略与教育信息化2.0行动计划,各地正在积极推进区域教育大数据建设,实践中的各种难题也随之出现。文章结合团队近年来为多地教育大数据建设项目提供咨询服务的经验,重点围绕数据分析难题,构建了区域教育大数据分析服务平台的总体技术架构和三层三类数据分析架构模型,并对四种典型区域教育专题大数据进行了分析设计。最后,文章提出四种教育数据可视化展示的典型模式,并结合江苏省A市教育大数据分析服务平台的建设进行了样例说明。

摘要：针对当前学科教育过程中存在的科学阅读材料匮乏、形式单一、互动性不强、应用率不高等现实问题,文章融合纸质媒体、数字媒体、移动媒体等优势,基于立体化阅读材料的内涵与特征分析,构建了立体化阅读材料的通用设计框架,并以初中化学为例,进行了案例开发和试用评价,提出了相关的应用建议。研究发现,专家对初中化学立体化阅读材料的材料内容、材料形式和材料价值的整体评价很高,学生则认为其具有较强的易用性和用户满意度。立体化阅读材料的设计与开发,对于丰富初中化学阅读资源、提升初中生的化学素养具有指导和启发意义。

摘要：随着国内智慧教育实践探索的推进,教育大数据在推动教育创新发展与科学变革上的核心价值逐步凸显。文章从学校导入教育大数据项目、教学大数据的建设与应用以及数据驱动的精准教学范式四个方面构建了教学大数据的实践框架,提出了国内教学大数据发展的六大趋势:数据贯通教学全流程,助力教师教学活动的精准化设计与实施;全维度、多模态教学数据的采集与分析成为学习分析技术的重点关注方向;各级教育管理者与教师的数据意识逐步增强,数据素养教育日益受到重视;教育大数据项目率先在区、校两个层面落地探索,企业成为核心参与者;大数据与教学实践的融合价值开始显现,公众认知度逐步提升;智慧课堂与学业测评作为大数据应用的先导区和热点区,将受到政府、企业、学校以及家长的更多关注。文章最后分析了国内教学大数据发展面临的五大现实挑战,即教师数据处理能力不足、线下学习数据采集困难、校企合作机制与规约机制不清晰、教育大数据产品独立运行、数据分析模型的科学性及准确性有待提升,并提出相关发展建议,期望对我国教学大数据的建设与应用提供一定指导。

摘要：教育数据的全面、自然、动态、持续采集是构建教育大数据的基础性和先导性工作。业务的差异性直接导致教育数据来源更加多元、数据采集更加复杂。文章探讨了教育大数据的来源,认为教育大数据产生于各种教育实践活动,核心数据源头是"人"和"物";介绍了4大类、13种常见数据采集技术,包括物联感知类技术、视频录制类技术、图像识别类技术以及平台采集类技术,指出每类技术采集的数据范围和重点有所不同;总结了教育数据采集的注意事项:要提前规划设计,要有清晰的边界,要保持连续性和规范性,采集粒度要尽可能小,采集过程要符合伦理道德。

摘要：数据是生成课堂智慧的基础,掌握智慧课堂的数据流动是充分发挥数据教学价值的重要前提。文章通过对智慧课堂研究现状梳理分析总结存在的问题,并基于智慧课堂教学模式从课前、课中与课后三方面阐述了智慧课堂数据流动机制。在此基础上,以信息生态学理论为指导,构建了由教学主体、教学资源、课堂环境和教学数据等要素构成的智慧课堂生态系统,包含核心层、交互层、基础层和汇聚层,指出该系统具备的三大核心特征:数据流转,实现贯通性课堂设计;数据增值,激发师生创造活力;数据决策,追求教学效益最大化。文章最后提出四条智慧课堂生态系统的构建策略:强化课堂即时反馈,实现教学数据的闭环运行;培养师生数据素养,促进课堂数据效能的发挥;强化智能感知分析,实现教学环境的智能运行;丰富智慧环境给养,满足师生多样化教学需求,为打造高效能的智慧课堂提供新思路。

摘要：随着智能时代的到来,人工智能与特殊教育的深度融合将成为教育发展的重要趋势。调研发现,目前已有一些人工智能技术开始应用于听视觉障碍者、听觉障碍者、视觉障碍者、自闭症患者及肢体残疾者这五类残障人士,为其学习及生活带来了便利。然而,这些人工智能应用目前仅仅针对这五类残障人士实现了缺陷补偿,我国特殊教育的发展仍面临五大现实难题:教材设计未考虑特殊儿童身心特征,质量有待提升;特教师资队伍薄弱,专业化水平亟待加强;学生残障程度不一,个性化教学仍需努力;学生障碍类型多样,便利化管理难以实现;医疗救助和健康诊断欠缺,学生健康保障水平需提升。为此,研究者尝试构建人工智能与特殊教育的深度融合框架,探讨利用人工智能技术破解特殊教育发展五大难题的思路。最后,结合前文人工智能与特殊教育的深度融合设计思路,文章反思在实践过程中可能面临的问题,并提出了相应的解决对策。

摘要：智能时代,随着大数据、云计算、智能技术等新兴技术在教育领域的应用,衍生出泛在学习、无缝学习、智慧学习等新型学习方式,学习空间作为学习发生的场所也发生着重大改变,其中一个重要的变革趋势是学习空间走向融合。学习空间融合可为学习者构建虚拟和现实无缝融合的环境,使学习者能够轻松、有效和投入地开展正式和非正式学习。文章立足时代背景,对学习空间的主要形态及空间融合的本质内涵进行阐释,指出空间融合具有"教学设计的贯一性"和"学习链条的连续性"两大核心特征,同时指出学习空间存在三种典型的融合样态,分别是物理空间之间的融合、信息空间之间的融合以及物理与信息空间之间的融合。最后,从教与学要素的角度出发提出了目标融合、内容融合、活动融合、场景融合和评价融合五条融合路径,以期为实现学习空间的有效融合提供指导和借鉴。

摘要：大数据时代,教育治理面临新的机遇和挑战,如何使大数据与教育治理有机结合,促进教育治理现代化,是一个全新而重要的时代命题。数据驱动的教育治理现代化是指以与教育治理有关的数据为核心,通过利用大数据技术、资源、政策等,构建政府、学校与社会的新型关系,实现教育治理数据与教育治理业务的全面深度融合,发挥多元教育治理主体的积极性,进而提升教育治理水平。就实践框架而言,数据驱动教育治理现代化需考虑三个层次(宏观国家教育治理、中观区域教育治理和微观学校教育治理)、四个环节(教育决策、教育执行、教育监督和教育评估)、三大目标(底线目标、重要目标、终极目标)和N类数据(人口、教育、经济、医疗卫生等)。就现实挑战而言,当前我国数据驱动教育治理现代化仍然面临相关制度不健全、治理主体数据素养低、专业人才匮乏、平台条件不完善、研究薄弱等问题。为此,我国应实施制度优化工程、数据素养提升工程、基础平台建设工程、研究引领工程、治理模式改革工程等五大工程来切实推进和实现数据驱动的教育治理现代化。