教育数字化转型实践｜智能技术助推教师课堂教学行为评价的应用框架研究

       在实验中，应用本框架持续半学期对课堂视频进行机器智能评价后，教师在本学期后期的教学行为表现上明显增加了语音情感和面部表情的表达，并走进教室中与学生互动。结合学生课堂表现反馈，两节课中学生的抬头率都较高，举手参与率从44%上升到87%，回答问题人次从18次上升到34次，课堂发言时间延长了约6分钟，且后排学生的课堂纪律明显好转，整体上学生的积极性和参与度明显增加。本研究发现，利用智能技术进行教师课堂教学行为评价，可以分析和反馈教师的过程性行为数据，及各类数据在课堂内的分布时间，精确地、可视化地反馈教师的课堂行为和评价结果，能有效帮助教师进行教学反思，提高教学质量。

       综上，本研究以智能技术助推教师课堂教学行为框架构建为研究目标，提出了一种融合多模态行为分析的教师课堂教学行为评价的应用框架，关注教师的课堂情感变化、姿势引导和课堂位置，以帮助教师及时调整和反思课堂教学行为。本研究的创新性体现在三个方面：(1)实现了真实课堂多维数据的采集和存储，全过程的课堂教学数据能实时分析教师教学行为的动态变化。(2)通过实验，验证了本框架下的智能评价能全面准确地反映教师课堂行为表现，以过程性评价数据帮助教师进行教学行为诊断和反思。(3)将智能技术应用于教师行为评价，能加快评价进程，提高评价结果对教学行为的反馈作用，帮助教师提高教学能力。然而，本研究也存在一些不足，后续还需进一步深入研究师生互动行为在教师教学行为评价中的重要作用，开展大规模优质课程的教师教学行为分析，建立数据常模，为同类课堂分析比较提供依据。通过健全教师教学行为智能评价系统，为智能教学行为评价提供更准确的分析结果和更有价值的评价服务。