人工智能時代的智慧課堂：數據採集與可視化分析（簡體書）

信息化為教育帶來的不僅僅是豐富的資源和便捷的工具，更是構建了一種技術與教學深度融合的生態環境。隨著人工智能、云計算、大數據等新一代信息技術的興起，各地在應用信息技術構建教學環境方面進行了大量的研究，尤其是對融合移動終端、云服務等構建智能課堂教學環境，探索教學數據挖掘的模式與方法的研究。應用智能化技術有效提升教學質量成為當前研究的重要課題。
大數據作為國家基礎性戰略資源，具有越用越有價值的特性。在國家“互聯網十教育”計劃的推動下，智能課堂已經實現了從概念到實踐的“落地”，成為推動智能教育發展的主陣地。在智能課堂的常態應用過程中積累了海量教學數據，如何對智能課堂教學的這些數據進行科學分析和應用，促使智能課堂教學數據的價值實現最大化，推進智能課堂教學改革走向深入，成為智能教育研究關注的熱點與難點問題之一。
我和我的研究團隊多年來一直致力於對智能課堂教學環境、智能課堂數據采集模型與規範、智能課堂數據分析框架與方法的研究，並在珠海等地開展了試點研究，共有93間實驗學校、378個班級、622名教師參與了試點項目，積累了8115課時智能課堂數據。本書對上述研究進行系統總結，主要包括以下四個方面。
1.智能課堂教學環境建構。
智能終端的普及和移動互聯網應用的不斷豐富，推動了教育信息化教學環境的變革創新，以平板計算機為代表的智能終端走進課堂，構建了智能課堂教學環境，但在應用中也出現一些問題，例如，人機交互技術還有待加強；適合智能課堂教學應用的數字化資源較為缺乏；現有AP（無線路由器）並發接入終端數受限，無法處理一個自然班（約50～60人）學生終端並發接入，等等。本書在分析國內外智能課堂研究現狀的基礎上，總結智能課堂教學環境的構成要素與設計原則，從技術支撐、內容保障與用戶體驗等維度構建智能課堂教學環境，設計支持數據采集與分析的智能課堂教學支撐系統，采用教學情境感知、移動設備互連、按需精準推動等技術，為云端獲取教學資源、組織多元化評價活動與開展新興教學模式的探索提供有力支撐。
2.智能課堂數據采集模型與規範研究。
數據在教育中的價值越來越大，對教育研究方法、教學方式以及管理機制等都產生重大影響。智能課堂教學支撐系統具有異構和多樣化等特點，數據采集應標準先行，探索全場景伴隨式數據采集方式。本書分析智能課堂數據類型與特徵，提出智能課堂數據采集方法，定義智能課堂教學環境下的行為動詞，設計采集數據的存儲方式.形成智能課堂數據采集規範。該規範能夠采集智能課堂教學環境下全過程的教學行為數據，解決智能課堂教學支撐系統之間數據難以共享的問題，在確保數據質量的前提下，為教育大數據的采集與分析提供全場景的數據來源。
3.智能課堂數據分析框架與方法研究。
面向跨平臺異構、多源、非完整以及動態演化的智能課堂教學數據，重點關注如何選用分析方法挖掘數據背後隱含的知識，從而提升教育質量，優化教學效果。首先，在分析國內外智能課堂教學數據分析與挖掘研究進展的基礎上，調研並總結智能課堂數據分析目標與內容，構建智能課堂數據分析框架。其次，基於智能課堂的應用場景及數據特徵，提出一種聚焦教師課堂行為序列的頻繁模式，設計面向教師教學活動數據的聚類挖掘方法，能有效解釋智能課堂的教學結構和教師教學模式，解決傳統教學分析方法操作複雜、分析數據維度單一、主觀性強的問題。最後，設計並實現了智能課堂學習分析系統，采用動態可視化與靜態可視化結合的方式呈現數據分析結果，突破傳統分析結果交互不足和理解性差的問題，使過去依靠研究者主觀判斷的分析變成一種數據支撐的行為科學。
4.智能課堂數據分析結果應用與評估。
一方面，通過視頻課例分析、問卷調查與訪談等方法驗證智能課堂數據分析方法的可行性，驗證智能課堂教學環境的應用效果，即能夠提高課堂教學效率，提升學生課堂參與度，教師與學生對智能課堂教學環境總體接受程度較高。另一方面，基於為期五年的智能課堂應用試點項目，對智能課堂數據分析方法進行實證分析，並可視化地呈現數據分析結果。研究發現，不同學科以及不同學段教師在智能課堂環境下的教學模式有所區別，教師常用的教學行為序列也存在高低差異，這與實際教學情況基本相符；初步驗證智能課堂教學數據分析的有效性，為數據驅動的教育研究範式提供新思路與新方法。我們認為，智能課堂數據的采集與可視化分析是教育信息化研究的新趨勢，在應用實踐中還處於發展階段，我們需要持續進行學習和研究，尤其是如何分析與處理智能課堂教學過程中積累的非結構化數據，如何通過數據分析與可視化提升教師的數據素養等。
本書的研究成果能夠為智能課堂教學環境建設提供參考，為教師培訓及後續應用提供真實的實證材料。通過拓展學習分析與教育數據挖掘在課堂教學中的應用，實現課堂中不同類型教學活動數據的伴隨式采集、智能化處理與交互式呈現，讓教師教學由經驗走向科學，使真正意義的個性化學習成為可能。
本書研究體現了多學科交叉、多領域技術集成的特點，研究工作得到國家自然科學基金資助。圍繞相關研究內容，我和我的研究生們進行了深入的文獻調研和扎實的研究方案探討，他們聰明好學、勤懇努力，為推進項目研究做了大量基礎性工作，給我留下了深刻的印象，讓我深深感到教學相長的樂趣。劉麗清在智能課堂教學環境構建和教學應用方面做了探索性工作；曹暢在智能課堂數據采集方面做了大量基礎性工作；邱美玲、凌海燕主要研究了數據分析方法；劉歡主要對智能課堂的評價模型構建與應用驗證等進行研究；羅力強、方遠豪等為書稿的文獻梳理做了大量工作。在此衷心感謝他們為項目研究做出的重要貢獻。
感謝我的合作者韓後博士，從2009年一路走來，我們不僅是師生，更是科研路上的伙伴，我們對一些研究問題的觀點和看法均體現在本書以及共同合作的論文中。
感謝廣東省教育技術中心、珠海市教育局領導的關心和指導，感謝參與項目的各實驗校的大力支持與配合，他們連續五年以創新實踐推動了智能課堂的普及應用。

1 技術發展對教與學的影響
1．1 技術環境的變化
1．1．1 寬帶、融合、泛在的基礎設施建設
1．1．2 移動智能終端引領互聯網產業發展
1．1．3 云計算形成終端、內容和服務一體化新型產業生態
1．1．4 人工智能與大數據融合發展
1．1．5 數字化工作、學習和生活方式快速轉變
1．2 技術在教與學中的應用
1．2．1 加快教育信息化建設進程
1．2．2 課堂教學是教育信息化建設的重點
1．2．3 智能課堂引領教學創新與變革
1．2．4 學習分析與數據挖掘賦能智能課堂

2 智能課堂教學環境
2．1 智能課堂研究概述
2．1．1 智能課堂的內涵與特徵
2．1．2 智能課堂環境建設現狀
2．1．3 智能課堂的教學應用現狀
2．2 智能課堂教學環境設計
2．2．1 智能課堂教學環境構成要素
2．2．2 智能課堂教學環境設計原則
2．2．3 智能課堂教學環境功能模型
2．3 智能課堂教學支撐系統
2．3．1 智能課堂教學支撐系統結構模型
2．3．2 智能課堂教學支撐系統體系結構
2．3．3 智能課堂教學支撐系統調研
2．3．4 智能課堂教學支撐系統功能設計與實現

3 智能課堂數據采集
3．1 智能課堂數據類型與特徵
3．1．1 智能課堂數據類型
3．1．2 智能課堂數據特徵
3．2 智能課堂數據采集標準
3．2．1 xAPI規範
3．2．2 IMS Caliper框架
3．2．3 xAPI規範與IMS Caliper框架的對比
3．3 智能課堂數據采集方法
3．3．1 智能課堂數據分層描述框架
3．3．2 智能課堂數據參數描述
3．3．3 智能課堂數據存儲與交換機制
3．4 智能課堂數據采集技術方案
3．4．1 關係型數據采集
3．4．2 基於xAPI規範的教學行為數據采集

4 智能課堂數據可視化分析
4．1 學習分析與教育數據挖掘研究概述
4．1．1 學習分析
4．1．2 教育數據挖掘
4．2 智能課堂數據分析模型
4．2．1 智能課堂數據分析流程
4．2．2 智能課堂數據分析框架
4．2．3 智能課堂數據分析建模
4．3 智能課堂數據可視化分析方法
4．3．1 學習表現數據可視化分析方法
4．3．2 教師教學行為數據可視化分析方法
4．4 智能課堂數據分析系統
4．4．1 智能課堂數據分析系統體系結構
4．4．2 智能課堂數據分析結果可視化
4．4．3 用戶滿意度調研

5 智能課堂數據分析結果應用
5．1 學習表現數據應用分析
5．1．1 面向教師的學習表現數據應用分析
5．1．2 面向學習者的學習表現數據應用分析
5．2 教學行為序列頻繁序列模式挖掘與應用
5．2．1 教學行為頻繁序列模式挖掘應用分析
5．2．2 分析結果討論
5．2．3 分析結論
5．3 教學活動聚類分析與應用
5．3．1 教學活動數據聚類分析應用
……
6 後續研究與展望
參考文獻
附錄