基于学习行为分析的在线课堂管理模式构建与应用研究

随着信息化教学建设,线上教学得到广泛推广,同时也推进了“三教”改革。线上教学与传统线下教学相比,对于课堂的管理更加困难。提出了基于学习行为分析,对在线课堂进行智慧型管理的思路,依托学习通平台进行学生学习数据的收集和处理,把控课堂管理、督查学生学习行为。     

以学生为主体的教学模式中提高学生主动参与度的途径

以“化工热力学”为例,对比分析了中美两国教师在课堂教学中引导和激励学生进行自主学习的措施方面的差异,从微观角度分析了采用课前仪式感的建立、课堂师生互动氛围的形成和课后多种考核方式并用的方法对提高学生参与度的影响,提出课堂教学中可以应用的细节技巧,建立平等自由的学习氛围,提升学生主动参与度,从而为寻找适合现阶段课堂教学的合理方式提供参考。     

混合式教学在“大学化学”中的探索与实践

现代信息技术的快速发展,推动了高校教学改革的不断创新。“大学化学”作为一门学科基础课,以MOOC+慕课堂为教学平台,采用BOPPPS为教学模型,进行了线上线下混合式教学的探索与实践。实践结果表明,通过灵活多变的教学形式及考核方式,能够显著提高教学效果,学生的学习效率和及格率都有明显提升。此外,从学习效果来看,高年级的学生对混合式教学的接受程度明显高于低年级学生。     

《学前教育学》高职院校课程教改思考

为了克服传统教学实践存在重理论轻实践的倾向,忽视学生的学习需要、岗位需求以及综合能力的培养等问题,根据高职院校《学前教育学》课程改革应结合课程性质、岗位要求、教资考试大纲、职业技能竞赛的基本要求,深度挖掘课程思政元素,从课程目标、课程内容、教学实践以及评价考核四个方面探索了“学-讲-析-演-练”的一体化课堂教学模式,初步构建了融合式学前教育学课程基本框架。     

基于云端的未来课堂模型构建研究

未来课堂是针对未来创新人才培养需求、以新课程改革为支撑,以互动为核心,以促进课堂主体和谐、自由发展的一种高效课堂。本文分析了未来课堂的必要性和特性的基础上,构建了基于云端的未来课堂理论模型,该模型对创新教育有一定的借鉴作用。     

“海洋环流”课程线下启发式教学与慕课相结合教学实践

基于“海洋环流”课程自身特色,提出面对物理海洋学专业学生的线上线下混合式教学方式实践与初步探究。通过对课程要素的凝练、对多种实践性教学创新思路的应用和基于慕课线上学习线下教学巩固等方式,显著提升了物理海洋专业学生学习“海洋环流”课程的效率,学生对环流知识的掌握显著增强,对海洋环流动力学的科研兴趣显著提高。     

基于人脸检测的课堂关注度分析系统

针对各高校课堂教学质量评价带有主观、片面和滞后的问题,提出一种基于"交并均"的多种人脸检测融合算法的课堂关注度分析系统。首先对获取的视频帧图像进行图像均衡和滤波等处理。然后,将处理后的图像分别通过三种不同的人脸检测算法进行检测,获得三个不同的坐标集合;同时,对坐标集合中的数据进行比对分析获得理想最大坐标集合、理想最小坐标集合和理想均衡坐标集合;最后,使用集合中的坐标信息计算出学生抬头率,通过阈值分级量化出学生的课堂专注度,从而实现对课堂教学质量的客观评价。实验结果表明,该系统能够对各种课堂的教学质量做出客观评价,为评估和改善学生听课效率和课堂教学质量提供科学依据。     

基于改进YOWO算法的学生课堂行为识别

当前,大部分的学生课堂行为识别工作主要基于单帧图像进行,忽略了行为的连贯性,因此不能充分利用视频信息来对学生的课堂行为进行准确刻画.所以,本文提出一种改进的YOWO算法模型,有效利用视频信息对学生课堂行为进行识别.首先,本文采集某高校真实课堂教学中的授课录像,制作出包含5类学生课堂行为的AVA格式视频数据集;其次,采用时移模块TSM (temporal shift module),用来增强模型获取时间上下文信息的能力;最后,采用非局部操作模块non-local来提高模型提取关键位置信息的能力.实验结果表明,通过对YOWO模型的优化,使得网络的识别性能更佳.在学生课堂行为数据集上,改进后的算法的mAP值为95.7%,相较于原YOWO算法在mAP值上提高了4.6%;模型参数量为81.97×10⁶,计算量为22.6 GFLOPs,参数量和计算量分别降低32.3%和9.6%;检测速度为24.03 f/s,提升了约3 f/s.     

科教融合的人工智能实践教学思政案例

针对现有课程案例思政元素融入流于形式,与专业知识对接刻板、僵化的问题,以人工智能课程实践教学为例,分析课程思政教育的根本目的,提出科教融合的课程思政案例设计方法,介绍基于情景教学、翻转课堂的线上线下混合教学的思政教育新模式,最后通过网上调查问卷、座谈会等形式说明课程改革效果。