高校思政课课堂教学评价智慧性探究

  • 刘  菲 青岛农业大学
关键词: 人工智能;思想政治理论课;课堂教学评价

摘要

人工智能技术作为新一轮产业变革的核心驱动力正催生重构教育新生态,为新时代教育评价改革带来了新的挑战和机遇。思想政治理论课是高校落实立德树人根本任务的关键课程,建立科学全面准确的课堂评价体系,开展过程性评价,对提升思政课教学实效至关重要。本文聚焦人工智能前沿技术,构建了融合人类智能和机器智能的人机协同评价系统,通过拓宽评价内容和丰富评价方法使得评价更科学、全面和准确,以期为解决当前思政课过程性评价的应用困境、构建符合新时代要求的评价体系、提高思政课教学质量提供有力支撑。

参考

[1] 李华君,王沛佳 . 人工智能时代高校思政课的智慧化教学创新与建构路径 [J]. 中国大学教学,2021(11).

[2] 杨欣 . 教育评价改革的算法追问 [J]. 华东师范大学学报(教育科学版),2022(01).

[3] 吴立宝,曹雅楠,曹一鸣 . 人工智能赋能课堂教学评价改革与技术实现的框架构建 [J]. 中国电化教育,2021(05).

[4] 刘迪 . 心理学视角下高职学生生态文明意识的现状 [J]. 辽宁高职学报,2022,24(1):5.

[5] 冉瑞生,翁稳稳,王宁,彭顺顺 . 基于人脸关键特征提取的表情识别 [J]. 计算机工程,2022(07).

[6] 孙明思 . 人工智能技术在高等院校线上教学过程中的应用研究 [J] 长春大学学报,2022,32(02).

[7] 张为,李璞 . 基于注意力机制的人脸表情识别网络 [J]. 天津大学学报(自然科学与工程技术版),2022,55(07).

[8] 张新燕 . 人脸表情识别技术在师范生教态训练中的应用研究 [J]. 中国设备工程,2022(1):3.

[9] 裴元峰 . 基于深度学习的小学数学课堂教学策略探究 [J].学周刊,2022(2):3.

[10] 温伍,正宏,潘甦,张坤 . 基于大数据和深度学习的语音识别研究 [J]. 软件,2022,43(1):3.

[11] 褚洪佳,陈光化,汪凯旋 . 双重降维 HOG 结合 SVM 的快速手指静脉识别 [J]. 红外技术,2022,44(3):6.

[12] 孙哲南等 . 生物特征识别学科发展报告 [J] 中国图象图形学报,2021,26(06).

[13] 马晗唐,柔冰,张义,张巧灵 . 语音识别研究综述 [J] 计算机系统应用,2022,31(01).

已出版
2024-01-05
栏目
论文