好未来:基于多模态数据分析的在线学习智能评估反馈

在线学习教学质量参差不齐,线下教学中一些老师由于缺乏在线授课经验,导致学生缺乏充分的在线形式的交互,学习单调枯燥。同时,整个在线课堂都被记录和复制,参差不齐的在线内容和教学质量,在传播广、覆盖面大、无地域限制的互联网环境中,一旦出现问题,会被无限放大,带来重大负面影响。好未来集团提出一套合理的在线课堂智能质量评估反馈体系。

该评估体系基于真实的多模态在线课堂数据,覆盖不同的在线教学形态,能够从老师视角和学生视角,全面衡量和考虑质量评估核心要素,进而实现在线教学的精准评估反馈。围绕当前中国K12在线课堂教学评价的现状、智能评估反馈的基本框架原理和关键技术等问题展开分析,阐述多模态数据分析技术在在线教学评价中的应用,探索未来的更多可能。

关于技术方案的具体措施

图1在线课堂教学评估反馈系统理论框架

在线学习智能评估反馈关键技术,其中包括在线课堂多模态的音视频数据的流转,以及人工智能算法的精准检测与分析。

图2多模态在线课堂数据处理和人工智能算法部署通用框架

关于应用效果

针对1对1在线学习制定了六个层面的质量评估标准。一是愿表达,在问答方面学生上课能够积极、完整地回答老师的问题;二是愿表达,在讲题方面学生能够完整讲述一道题的思路;三是勤动笔,在笔记方面学生上课要进行笔记的记录;四是勤动笔,在做题方面学生上课要完整的书写一道题的过程或结果;五是善总结,在归因过程中当发现错误时,学生要主动归纳错误的原因;六是善总结,利用导图在下课前学生要通过思维导图总结本节课的重点。

好未来集团已经将上述的基于多模态数据分析的在线学习智能评估反馈解决方案全面开发给全社会。在未来,智能评估反馈技术会逐步向学习者服务转化与过渡,逐步优化合适的教学服务。如何为学生提供全学习流程高质量的服务,是下一代教学产品和人工智能技术要解决的核心问题。(案例报送单位来自北京世纪好未来教育科技有限公司,上文为部分节选,如需全文请联系项目组。)

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