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基于深度学习的教师课堂提问方式
文献摘要：
针对教师课堂提问方式量化模型四何问题的粒度过粗与耗时费力的缺陷,借鉴布鲁姆教育目标分类理论,设计了一个细粒度四何问题模型,可同时从问题类型和问题倾向两个维度对教师课堂提问方式进行观测.此外,还引入了深度学习模型长短期记忆神经网络LSTM,实现教师课堂提问的细粒度自动分类.实验结果表明,该方法能够高质量地实现问题分类(四何问题准确率达95％,细粒度四何问题准确率达84％),有效实现了课堂观察数据的智能整理.
文献关键词：
教师提问;智慧教育;深度学习;LSTM
中图分类号：
作者姓名：
黄发良;杨倩;闭应洲;莫运佳;熊冬春;吴兰岸
作者机构：
南宁师范大学广西人机交互与智能决策重点实验室, 广西 南宁 530100
文献出处：
引用格式：
[1]黄发良;杨倩;闭应洲;莫运佳;熊冬春;吴兰岸-.基于深度学习的教师课堂提问方式)[J].福建师范大学学报（自然科学版）,2022(05):43-50
A类：
B类：
课堂提问,提问方式,量化模型,费力,布鲁姆教育目标分类理论,细粒度,问题模型,题类,深度学习模型,长短期记忆神经网络,自动分类,问题分类,课堂观察,观察数据,教师提问,智慧教育
AB值：
0.283368
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