创建美丽的班级作为“可见风景”

原始标题：让美丽的课程“可见视图”教会他们集中精力并研究它们以取得遥远的结果。教学和研究是教育发展的基础，它促进了提高教学质量和教师成长的质量。在AI技术的广泛应用中，基于学校的教学和研究也发生了许多变化。这在课堂上有什么影响？在这个问题中，让我们关注记者，聆听专家，老师和学生所说的话。 人工智能繁荣即将到来，基于学校的指导和研究会发生相应的变化 如何“诊断”上课的好坏？ “学生的独立时间为32％，教师提出62个问题，其中只有2％的高级问题，参与时间的时间为6分钟，而84％是简单的回答……”教室智能诊断系统在成都Wenjiang区的Onomics会改变HIDDICATION数据，例如“显微镜”。 东中国师范大学课程和教学主任Cui Yun-Chung教授提供了一个例子：班级的原始聆听和审查就像“传统的中医治疗”，课堂智能评估系统就像课堂上的身体检查报告一样。约会的关键是，如果中医是“著名的医生”，但很少有人可以成为“著名医生”。后者更加“流行”，可以将课堂报告数字化并形成易于解释的NA数学报告。 与西南金融与经济大学相关的实验基础学校是一所新成立的学校，平均教学经验只有3岁。在使用由东中国师范大学课程开发的数学课程分析平台之后，随着课堂上的教室变化，学校接受了“ AI +教学和研究”。数据为教学和研究提供了准确的目标，使教师可以专注于关键问题，例如“学生被动参与”和“肤浅的问题设计水平”，并要求改变教室的方向。例如，中国小组优化了“对话讨论的教师学生”的阅读指令，科学小组在“课堂问候和答案和行为的比例和比例”的帮助下开发了学生的分析和技能，而英语小组则使用“课堂话语考试”来促进学生的深入思考... 作为与西南财政与经济学大学相关的实验学校老师，周吉在学校的教学和研究中心叹了口气，每天进行以案例为中心的课堂研究，数据驱动的数据和转型的转变是再生生态学。 “那里是基于学校的教学和研究主题的两个主要问题。一种是以下样式。我们将研究新课程和学习新教学小组的倡导者。第二个是广泛的风格。这使得很难开发深MGA结果。坦率地说：“ liu lianyin是成都温江地区的教学和研究员，坦率地说：“虽然AI越来越广泛使用，但学校的基于学校的教学和研究也发生了变化。迫切需要理解准确性和基于证据。 “ 基于数据的指导和研究重塑课堂生态 如何使用AI平台提供的课堂数据来完成出色的教学和研究工作？当您在课堂上看到数据报告，其中包含密集的数据以及完整和详细的内容时，一些老师会感到困惑：“新的指导和研究应该做什么，我们该怎么办？” “如果您使用技术方法来进行课堂评论一侧，那很容易。” Zhou W东中国师范大学教授恩耶说。 专家认为，AI平台提供的教学和研究数据可以理解为使用人工智能技术制定课堂评论和编码规则的过程，并就课堂教学，时间，时间，话语和其他数据进行智能评论和研究。涉及AI的新教学和研究旨在通过审查课堂多模式数据，为教师，学校和教育研究人员提供完整的功能，全面处理和全面的专业评论，从而促进教师的教学和不断变化的人类计算整合教学和研究的反思。新教学和研究的核心是：教室对Bilang进行数字智能支持系统。 “新的教学和研究是基于证据的重要教学和研究。”周·温耶（Zhou Wenye）说，基于证据的证据意味着证据或服从证据。基于证据的教学和研究是基于证据的教学和研究，强调教育工作者正在基于目的和真实证据进行教学和研究活动。这是一种基于技能和支持研究的教育和教学研究方法，并继续探索，实验，总结和改善教学技术和技术。教学和研究的有效性取决于一方面的证据信息，另一方面是在接触过程中。如果您只专注于证据信息本身而不是改善联系过程的质量，那对教师来说是偏见。 “以聆听和审查课程的形式为例，这种类型的教学和研究不仅限于教师的介绍和专家的评论。”周·温耶（Zhou Wenye了解这个问题并更好地改善您的教学。” 因此，在新的教学和研究活动中，每个教师都专注于问题，以更好地理解“证明”并改善基于“证明”的教学。 徐Yijian是江苏省Wuxi的新金中学的一名老师，对此感到非常感动：“以前，在听课堂时，它主要依赖于观察并在裸眼中进行笔记，在不可避免地删除裸露的眼睛。 与西南财政与经济大学相关的主要学校实验的领导者赵隆（Zhao Rong）已经确定，学校已经开发了“数据诊断 - 改进策略 - 培训优化”的教学和研究封闭式循环。各种学科的教师将“数据针灸诊断”与“切片经验讨论”结合在一起。o在课堂分析中实现“自我检查，其他分析和人工智能分析”的三位一体。这种教学和研究促使教师发生深刻的碰撞，从专注于“教学”到专注于“学习”，学习学生从“被动接受”到“主动探索”，从而产生了班级学校的系统生态系统。 适应新的教学和研究模型，并追求高质量的教室 如何定义一个好课？ 东中国师范大学的课程与教学研究所提出了一个基于国际比较研究和我国伟大教训的精彩课程的共同框架。根据这个框架，高质量教室的标准包括三种规模：效率，公平和民主。东中国师范大学副教授杨小兹说，良好的课程是追求的目标，需要更多的数据支持。 在过去，教师对话中存在这样的情况：老师对他的重复片段问题是否“太详细”感到困惑，学生们发现很难理解老师问题的重要性，只能处理答案。您是福建省Nan'an 1号中学的老师，他说，在这种情况下，数据分析可能会发现问题症结问题并导致改进方法。例如，当老师发现学生在首次上课时对推理的解释性答案较少时，他们可以更新课堂教学设计，并指导学生了解第二课中的内容，以使他们的答案更深入。 基于人工智能的多模式数据的分析使大规模，标准和专业课堂分析成为可能。因此，教学和研究模型已成为促进人类计算机整合的标准化研究和教学。 Liu Lianyin告诉报告可以随时开发AI数学课程报告，以便可以将教学和研究活动与日常教学结合在一起，形成正常的和随附的教学和研究模型，并在教学与研究和教学之间建立无缝的联系。同时，还激发了教师探索的好奇心和渴望，这促使他们积极使用AI工具和技术来执行教学和研究活动，并探索适合学生的学习方法和教学技术。 “前线老师应该清楚地表明，AI数学课程报告无法直接解决MGA个性化的课堂教学问题。它要求教师根据自己的教学经验，学生和课堂学习情况，实际情况，以其专业的好处和教育智慧，并将AI技术与教学技能相结合。“上海广明中学的老师张金说。 如果是传统的教学，研究或教学和研究，其主要目的是提高教学质量，促进研究的发展和专业教师的成长。高质量教室的指标表明，开发更全面，科学和人道的课堂考试系统。他们不仅专注于知识提供的结果，昆迪以及教学过程的质量，学生参与的程度和深度以及教师关系的统一性。 Yang Xiaozhe还认为，基于数据证据，科学设计和应用AI系统是关键的。 AI提供的审查和反馈是全面和专业的评论，而不是简单的标签评论。教师应使用AI而不是由工具驱动，避免陷入“机器教学”的问题，并保持创造力D人类的教学。杨小泽建议在AI期间，教师应提高教学能力，使用AI提供的审查和反馈来考虑自己的教学行为和更深入的影响；他们应该适应人类计算机的教学和研究模型，学会与智能系统合作，并使用它们来进行教学研究和创新技能。 （记者Jin Xiaoyan） （编辑：李·冯，霍·孟吉亚） 分享让许多人看到