摘要：具身程度是虚拟实验设计和应用的关键要素。虚拟实验的具身程度如何划分,不同具身程度对虚拟实验学习效果有何影响,这些问题至今鲜有研究。本研究首先基于具身认知理论和“经验之塔”理论,将虚拟实验划分为高具身、中具身、低具身三种级别。然后,采用元分析方法,对国内外36篇期刊论文的77项实验与准实验数据进行量化分析。研究发现:(1)虚拟实验对大学生的学习效果有中等偏上的正向促进作用;(2)虚拟实验的应用效果受调节变量(学科类型、知识类型、具身程度)的影响而存在差异;(3)高具身虚拟实验在医学和工学等学科中的应用效果更好,有利于程序性知识与陈述性知识的学习,对大学生非认知能力的发展有显著影响;(4)中具身虚拟实验在医学等学科中的应用效果更好,有利于陈述性知识的学习,对大学生认知能力的发展有显著影响;(5)低具身虚拟实验在工学和教育学中的应用效果较好。

摘要：当前,职业教育虚拟仿真实训系统的设计多强调知识传递和操作技能培训,其固化的程序逻辑限制了学习者的自主决策权,忽视工作内涵的复杂性。为解决上述问题,利用元宇宙的媒介、场域和生态属性,构建包含场景层、关联层、工作层和评估层的系统设计框架,并以高职“计算机组装与维护”课程为例设计了基于元宇宙的职业教育虚拟仿真实训系统。系统能为学习者提供综合性工作任务以及符合职业发展规律的学习路径,支持学习者在虚拟环境中开展基于工作的学习,提升综合职业素质与行动能力。

摘要：大语言模型作为新一代人工智能技术的代表,因其在对话流利性、任务处理通用性和逻辑推理性方面的优势而受到教育领域从业者的广泛关注。当前智能学伴已在促进学习互动、提供个性化辅导、增进情感交流、辅助智能测评等方面进行了一定探索,但是仍然面临对话问答能力弱、感知性差和教学适用性低等挑战。大语言模型强大的推理和表达能力为破解这一难题提供了新的思路。大语言模型赋能智能学伴需要重点解决系统架构设计和风险防控两大问题。具体而言,大语言模型支持下的智能学伴系统架构应包括输入层、数据层、技术实现层、应用层和输出层,通过“多平台协作+智能机器人代理”的方式,实现多角色互动、强交互能力、专业教学问答与深度感知等功能。为避免技术整合过程中可能出现的数据偏见、认知误导、知识版权归属分歧、隐私泄露等风险,智能学伴系统需在数据收集、算法设计和应用实践等方面加强监管和规范,以确保数据的客观性、算法的准确性以及用户的隐私权和知识产权。未来要纵深推进智能学伴的发展,还需结合学科专业知识和教学基础理论,提升知识推理的科学性和教学的专业性。

摘要：教育数字化推进学习型社会建设的进程中,学习环境从泛在学习环境和智慧学习环境,逐渐变革为泛在智慧学习环境。研究立足于学习生态观,结合已有理论基础,阐明泛在智慧学习环境内涵,分析七大关键要素。从学习生态观的角度把握各个关键要素间的有机关联,构建泛在智慧学习环境生态模型。同时从学习主体与各关键要素间的相互作用出发,进一步将泛在智慧学习环境生态模型划分为六个层级,构建以学习主体为中心、全过程数据驱动的泛在智慧学习环境层级架构模型,助力数字化学习变革与未来教育发展。

摘要：信息时代,要推进信息技术与英语学习深度融合,提升初中生的英语口语表达能力。本研究结合人工智能、增强现实技术,基于ADDIE模型、Unity引擎,设计开发初中英语口语学习资源。该软件不仅实现了人机对话,还能通过AR识别、角色选择等功能进行情景对话,切实提高学习者对英语口语的学习热情和兴趣,解决初中生英语口语学习困难等情况。

摘要：随着“人工智能+教育”的发展,科技赋能教育催生人工智能教育大脑。人工智能教育大脑将突破现有教育模式,通过多模态数据的实时感知,打造更精准、更高效、更丰富的全新教育生态系统。首先,结合人工智能教育大脑概念及关键技术,对人工智能教育大脑进行概述。其次,对人工智能教育大脑中的多模态数据进行分析,并基于多模态数据对人工智能教育大脑进行模型建构,分析其多应用场景及功能。最后,对人工智能教育大脑的未来发展前景进行价值探讨。

摘要：作业设计是新课标背景下义务教育课程改革的重要组成部分,为实现时代新人的培养提供了有力的帮助。目前,信息科技单元作业设计还存在着“单元作业设计理念单一”“单元作业设计选择较少”“单元作业设计缺乏合作”等问题。针对这些问题,本文深入分析了信息科技单元作业设计的原则,并提供了信息科技单元作业设计的策略。

摘要：近来,以ChatGPT为代表的生成式人工智能教育应用得到迅速发展。然而,现有研究大多聚焦于生成式人工智能赋能教与学的理论发展、策略设计、风险评估及哲学反思,未能从教育主体视角出发,阐明生成式人工智能的赋能作用与实践影响,致使生成式人工智能赋能教育出现过程浅层化、效果碎片化、评价形式化等现象。为改善这种情况,文章聚焦职前教师教学研究,基于信息技术与教育教学融合的理论视角,结合生成式人工智能的功能特性,重构生成式人工智能赋能下职前教师教学研究的理论视野与实践目标。并从“研究—学习—探究”的实践逻辑出发,构建生成式人工智能赋能职前教师教学研究的革新模式。以师范生专业课程调研实践为例,示范生成式人工智能赋能职前教师教学研究的实践与效果,为职前教师教育数字化转型提供理论和实践参考。

摘要：在党的二十大胜利召开,举国上下深入学习贯彻二十大精神的背景下,第二十一届教育技术国际论坛顺利召开。论坛聚焦于“转型与创新:面向未来的教育、技术与学习”主题。基于对论坛中报告内容的分析和思考,文章从教育改革新方向、教学智能化创新、教师专业化发展、教育技术新愿景四个角度,深入剖析了未来教育、技术与学习发展的新生态。未来中国教育的转型与创新应以教育实际需求为导向,应加快实现教育与技术的深度融合,同时要注重技术与伦理的协调发展。

摘要：知识图谱是经典的语义抽象(信息抽取)技术,随着数学方法和网络技术等的发展,语义分析成为高等教育文本研究新的路向之一。根据中文语言特点,构建一种开放域关系抽取模板,将经典三元组中的关系、修饰语均抽取为知识实体;实体间的关系设定为预先定义的有限域.进而在领域专业知识实体基础上,使用词向量技术建立文本总体语义倾向的量化体系.最后,根据高等教育领域目标文本构建基于元模板的高校综合改革知识图谱,设计高校综合改革学术权力与行政权力倾向的评分体系,完成对教育部直属高校综合改革方案中学术权力与行政权力的倾向性评价.