典型文献
AI全科教师开发:基础、模型与关键技术
文献摘要：
随着技术的飞速发展,人工智能所驱动的技术和设备开始进入课堂.与传统教学相比,人工智能参与的这种新的协作教学形式,重新定义了学生和教师等行为者的相互角色,其所面临的主要挑战在于,需要借助技术为AI全科教师构建有意义的教学经验,从而解决教学专业技能不足、感知力欠缺和反馈性弱等问题.该研究首先采用教育学经典的知识论与认识论作为理论基础,设计了对教学极为重要的AI全科教师知识体系以及双师课堂混合智能模式.其次,基于任务导向型技术构建了问答与对话系统,基于视觉代理技术感知学习者表情特征,精确计算有关教学互动和情绪状态的多模态数据.在此基础上,拥有在复杂、非结构性以及动态环境中作出判断能力的AI全科教师便可胜任重复性的知识传授任务,与人类教师一起形成新的"双师课堂"教学模式.
文献关键词：
AI全科教师;机器学习;对话代理;视觉代理(情感计算);双师课堂
中图分类号：
作者姓名：
叶芮杏;孙福海;黄甫全
作者机构：
华南师范大学教育科学学院,广东广州 510631;华南师范大学德育神经科学与人工智能实验中心,广东广州 510631
文献出处：
引用格式：
[1]叶芮杏;孙福海;黄甫全-.AI全科教师开发:基础、模型与关键技术)[J].电化教育研究,2022(03):42-50
A类：
对话代理
B类：
全科教师,技术和设备,教学形式,重新定义,行为者,主要挑战,教学经验,专业技能,感知力,反馈性,知识论,认识论,教师知识,双师课堂,混合智能,智能模式,基于任务,任务导向型,技术构建,问答,对话系统,技术感知,表情,教学互动,情绪状态,多模态数据,动态环境,判断能力,知识传授,情感计算
AB值：
0.382357
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