典型文献
人工智能赋能课堂教学减负提质的机制、风险与应对
文献摘要：
学业负担过重向来是义务教育改革难以攻破的瓶颈,"双减"政策从校内教学和校外培训两方面为当前的减负工作指明方向和路径.从校内教学的视角来看,减轻学生过重学业负担的关键不仅在于作业的减"量",更需要课堂教学的增"质".人工智能技术可以为课堂教学减负提质提供支撑引领,助力教学过程精准高效,为学生量身定制个性化作业,全流程数据驱动教学评价降低考试压力.然而技术理性使课堂教学面临人本关怀缺失,教学评价重量轻质,学生学业负担再度加重的风险.对标"双减"目标坚守教学育人本义,人机协同教学实施因材施教,动态监测学业负担,科学精准减负,统整量化质化评价是减负提质的可行路径.
文献关键词：
减负;"双减"政策;学业负担;课堂教学;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
王开;汪基德
作者机构：
河南大学教育学部;河南省教育信息化发展研究中心
文献出处：
引用格式：
[1]王开;汪基德-.人工智能赋能课堂教学减负提质的机制、风险与应对)[J].当代教育科学,2022(02):57-65
A类：
B类：
智能赋能,减负提质,学业负担过重,向来,义务教育,攻破,双减,校外培训,减负工作,指明方向,学的视角,重学,助力教学,精准高效,量身定制,个性化作业,流程数,数据驱动教学,考试压力,技术理性,临人,人本关怀,重量轻,轻质,再度,本义,人机协同,协同教学,教学实施,因材施教,精准减负,可行路径
AB值：
0.378092
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