摘要：运用文献资料、内容分析等方法,构建“主体—工具—内容”三维分析框架对我国3版义务教育体育与健康课程标准进行量化比较。认为:从主体演进看,学生主体地位凸显,其余主体在课程标准中的提及度呈下降趋势;从工具发展看,环境型政策工具的适切性逐版增强,供给型、需求型政策工具的应用有待创新;从内容变化看,PMC指数逐版提升,各项政策变量的演变兼具趋同性与趋异性;从整体评价看,各类主体的协同参与度、3类政策工具的分布均衡度,以及政策性质、政策干预、政策领域、保障措施等内容设计仍有改善空间。建议:①把握整体利益、协调局部关系,形塑体育与健康课程改革的协同推进机制;②优化供给型、需求型政策工具配比,构建体育与健康课程改革的“政策工具箱”;③强化地方、校本体育课程政策设计,促进体育与健康课程改革的政策创新与再生产。

摘要：运用文献资料、逻辑分析等方法,分析了体育与健康跨学科主题教学,构建了体育与健康跨学科主题多模态教学模式。研究认为,体育与健康跨学科主题多模态教学模式的价值意蕴是:顺应五育融合的时代要求,促进学生全面发展;回应以学生发展为本的时代诉求,关注学生能力提升;响应体育教师教学的紧迫需要,推动教学深入开展。体育与健康跨学科主题多模态教学模式的理论构建主要体现在体育多模态资源、体育多模态情境创设、体育多模态问题引导、体育多模态学习与创造、体育多模态教学评价五个方面。实现路径为:(1)思维革新,树立多模态思维,深化多模态认知,形成体育多模态教学理念;(2)符号表征,基于教学主题,挖掘体育多模态资源,创设体育多模态学习环境;(3)案例开发,立足教学需要,打造精品案例,创建体育多模态教学案例库。研究设计了体育与健康跨学科主题多模态教学“小青蛙总动员”课例,以促进体育教师更加直观地了解体育与健康跨学科主题多模态教学模式的实施过程。

摘要：教育家精神引领下教师教育课程重构是新时代培育大国良师和落实教育强国战略的必然要求。它有助于促成教师教育课程的现代化转型,推进教育强国建设;提升未来教师的综合素养,培育时代急需的“大先生”;推进教育教学变革,实现教育家精神落地。教育家精神引领下教师教育课程重构的方式涉及基于教育家精神的课程内统整、课程间统整和超课程统整。为此,高校需要加强课程重构的顶层设计,明确教育家精神的融入理念;关注课程重构的知识逻辑,把握教育家精神渗透的内生路径;明晰课程重构的实践旨趣,促成教育家精神的系统融入;完善课程重构的保障机制,推进教育家精神切实落地。

摘要：体育与健康跨学科主题教学是促进学生德智体美劳全面发展的重要举措,也是提升体育与健康课程综合化程度的新路径。运用文献资料、逻辑分析等方法,以多模态理论为视角探讨了“体育与健康跨学科主题教学何以推进”这一重要命题。研究认为,多模态理论视域下体育与健康跨学科主题教学具有三方面的重要意义:一是,以虚实情境转换形塑学习方式,实现促“学”;二是,以教学方法整合形塑教学表达,实现提“质”;三是,以多模态理论形塑课程理念,实现优“课”。体育与健康跨学科主题教学的推进策略是:①立足体育核心素养明确多模态教学目标;②着眼新课标教学理念设计多模态教学活动;③基于教学主题创设多模态教学情境;④聚焦多模态教学资源增强学生学习体验。

摘要：生成式人工智能的飞跃性发展对当代艺术创作产生了变革性影响。它通过模仿人类的认知过程,完成类似于人类的艺术创作表达,进而促使艺术家对艺术创作进行重新定义,并从道德伦理、观念、意识、哲学等方面再次思考艺术的价值内涵,重新构建艺术创作的话语体系。在这一过程中,艺术与技术的关系将被重塑,艺术家与人工智能建立起新型关系。

摘要：以ChatGPT为代表的生成式人工智能以其革命性的技术创新对当下以“破五唯”为旨归的高校学术评价改革产生了诸多影响。凭借自然语言的人机交互模式、机器深度学习能力,生成式人工智能改进了传统低效的科研方式,推动高校学术评价拓宽了评价维度。与此同时,高质量的人工智能内容产出消解了论文作为学术评价标准的权威性,进而形成对“五唯”体系的破局之势。在此基础上,依托新型数智技术,生成式人工智能在数据采集、分析和反馈环节表现出强大的信息抓取、数据整合和关联分析能力,能够切实解决评价新方法在数据收集和处理上的难题,推动学术评价方法的重构与落地。生成式人工智能技术在“破五唯”上潜力初现,但是在制度、技术和应用环节上存在的风险与不足亦不容忽视。相关管理部门、高校、评价机构和科技公司亟须加强政策引导和机构监管、推进基础建设和学科发展、改进思维模式和工作方法,在新技术与旧制度磨合变革的过程中与智能机器协同共进、提质增效。

摘要：教育数字化转型会带来课程内容、教学活动等要素的内涵及其关系的变化,在线学习和混合教学等数字化学习方式将成为主流教学方式。在线学习带来诸多优越性的同时,也存在师生交互缺失、情绪交流缺乏的问题。虚拟学习环境中具有情绪线索的教育智能体为破解该问题提供了一种更加智慧化的手段。教育智能体是用于在线学习环境以满足不同教学目标要求、类似教师的虚拟角色,可为学习者提供认知和情感支持。然而,已有研究关于教育智能体情绪线索对在线学习全过程的作用效果尚未达成共识。为此,从动机、情绪、理解、巩固和迁移5个角度对2003年以来国内外42个相关实证研究进行了系统性分析,构建教育智能体情绪线索赋能在线学习的理论模型,并结合问卷量表法、社会网络分析法和内容分析法对高校专业课教学进行实践探究。结果表明:(1)情绪智能体组学习者的学习动机在实验前后呈现了最大幅度的提升,且存在显著高效应;(2)情绪智能体组学习者协作交互的积极性在增加,交互水平也在提升,学习热情最高;(3)情绪智能体组学习者的内部和外部认知负荷无明显变化,而相关认知负荷显著增加,促进其新知的掌握;(4)教育智能体情绪线索助力学习者记住更多的项目,从而提高了其知识保持成绩;(5)教育智能体情绪线索可以帮助学习者对更高层次的反思进行深度构建,从而发展了反思能力,也反映了其迁移能力的提升。最后,针对教育智能体的设计提出建议,以期为在线学习提供更符合个性化需求的情感认知工具,推动人工智能与教育的融合发展。

摘要：大单元作为学习单位的本质规定,意味着大单元教学的重心不是教授内容而是组织和引导学习,也决定了其教学设计必须以学习为中心。学习中心视角下,大单元教学设计在任务设定、内容生成和时间安排方面分别遵循依学施教、因学而成和以学定时的理念。其内在逻辑表现为,以大观念为内核生成大单元,以大任务为起点驱动大单元,以大活动为过程展开大单元。大单元教学要在素养目标与现实材料的双向比对中提取大观念,在理论学习与经验学习的双层考量中构建大任务,在素养针对性与学科典型性的双重观照中设计大活动。其过程设计可按进阶式学习、平行式学习、迭代式学习等模式展开。

摘要：教育扩张背景下,关于高等教育布局、高校教育任务和高校入学资格设计的国际策略是丰富多样的。在共通的文化逻辑和经典的职业教育理念支撑下,德国和瑞士对于高校入学资格的设计在一定程度上是以相似进程发展的:为积极回应教育扩张和分化的要求,科学地纳入了职业教育元素,促进高校入学资格的类型分化,在纯粹的职业教育与学术教育之间建立起混合路径,增强了国家教育体系的发展性、规制性和融通性。然而,两国在高校入学资格的具体安排上有所不同:德国更加注重类型的包容性以及与高等学校类型的绑定关系,瑞士则更加侧重类型的平行性以及与中等学校类型的绑定关系。通过深入分析两国高校入学资格的制度安排,管窥职业教育与高校教育发展并重的德语圈国家,如何通过高校入学资格类型分化实现职业与学术的跨界融通,为职业教育与学术教育协同创新提供启示。

摘要：为促进高等教育中高素质创新人才培养,构建以学生为中心的科研训练与课程教学整合模式是有效途径。当前基于课程的本科生科研体验(CUREs)教学模式虽在增强学生对科学本质的理解等方面具有一定优势,但在激发学生研究动机方面存在一些不足。将支持高效反馈的生成式人工智能ChatGPT引入人机协作研究过程中,有助于改善学生的科研体验,推动科研项目化学习。通过对ChatGPT支持的CUREs教学模式的设计与实施,发现该模式有助于培养学生的科研能力,提升他们的科研知识水平、科研技能水平和科研情感水平。尽管学生认同该教学模式的有效性和易用性,但其实际效果的发挥仍需人类智慧的参与。未来需要持续升级和优化生成式人工智能技术,确保技术应用高效且符合伦理标准;应用生成式人工智能技术重构教学模式,并通过长周期、跨场域实践检验其应用效果;强调人工智能与人类智慧的互补协作,真正实现生成式人工智能赋能学生科研能力提升。