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教育人工智能支持下的 STEM 跨学科融合模式研究

STEM 是科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)和数学(Mathematics)四门学科的英文首字母缩写,强调跨学科之间核心知识的有机融合。STEM 教育的四个核心特征为:1. 以问题/项目为途径;2. 以跨学科为核心;3. 以新型技术为支撑;4. 以合作探究为形式。自2015年起,STEM 的研究从英美发端,并逐步系统地审视了 STEM 教育的挑战和希望,指出了 STEM 教育对未来人才培养的重要性。唐烨伟等人进一步认为,在 STEM 教育过程中,倡导学生的科学探究和交流合作,与人工智能(AI)的应用理念不谋而合。因此,探讨如何利用新型技术支持来推动 STEM 教育的发展,促进 STEM 跨学科之间的有效融合,促进学生在“做中学”至关重要。

教育人工智能(EAI)是人工智能与学习科学相结合而形成的一个新领域。在人工智能技术的支持下,教师和学生能够更清楚、更深入、更全面地理解学习是如何发生的;理解在外界因素,如社会、经济和技术因素的条件下,学习又是如何被影响的;理解如何通过灵活运用人工智能技术中的“智能”工具,为学习者高校学习和提示体验提供支持。因此,教育人工智能在宏观上,支持创新型人才培养和教与学方式改革,在微观上,改善教学过程和学习过程。

教育人工智能(EAI)是人工智能与学习科学相结合而形成的一个新领域。在人工智能技术的支持下,教师和学生能够更清楚、更深入、更全面地理解学习是如何发生的;理解在外界因素,如社会、经济和技术因素的条件下,学习又是如何被影响的;理解如何通过灵活运用人工智能技术中的“智能”工具,为学习者高校学习和提示体验提供支持。因此,教育人工智能在宏观上,支持创新型人才培养和教与学方式改革,在微观上,改善教学过程和学习过程。

在此基础上,唐烨伟等人设计了教育人工智能技术支持下的 STEM 跨学科融合模式,以期能够在新技术的支持下,更好地实现 STEM 教育跨学之间的融合。其设计原则为

1

教学内容要具备趣味性和关联性

即一方面要关注学生的兴趣,另一方面要强调教学内容的关联性,启发学生要解决的问题可能是需要多个学科中的多个知识点来完成,从而使学生能够在“做中学”。

2

教育目标要具备层次性和灵活性

即 STEM 教育要关注所有的学生,包括不同认知水平、不同性别、不同文化,甚至是残疾学生等有特殊需求的学生而进行分层教学,关注创新能力培养,并且设计注重灵活性的教学目标,可以根据及时情况迅速调整。

3

教学评价要具备多维性和多元性

即通过教育人工智能技术,采集学生在学生过程中产生的数据,为教师和学生提供动态的、实时的个性化的评价和反馈,从而及时调整教育学的进程。

而在设计过程上,唐烨伟等人从教学环境、教学目标、教学内容、学习活动、教学评价五个方面,设计了教育人工智能技术支持下的 STEM 跨学科融合模式。其中,学习活动时整个模式的核心,是以项目或问题解决为主的小组合作探究形式,包括共同制作作品四个相互关联、相互依赖的主要阶段:

01

选择学习项目——教师借助教育人工智能的支撑为学生呈现真实的问题情境;

02

制定项目计划——学生在体验情境之后,发现存在的问题,并构想解决问题的方案;

03

执行项目计划——在小组交流讨论之后,抉择出可行的实施方案;

04

作品制作——通过利用多学科知识,归纳跨学科知识地图,以小组探究的形式。

教学环境设计过程中,研究者认为应该主要关注物理设施、时空环境和社会心理环境的设计,构建一个智能、温馨使用、交互性强的教学环境。对于教学目标的设计,研究者认为应当关注思维层次的差异,注意不同学生的学习水平差异,促进学生的个性化学习,在学习活动序列完成之后,都要有相应的学习成果以反映目标。在教学内容的设计上,研究者认为教师应当将教育内容转化为可操作化的具体项目或任务,并且具有趣味性、跨学科领域、复杂性的特征,并且借助信息技术手段来共同完成。在教学评价设计上,STEM 教育的评价应贯穿学生整个学习的过程,能够动态反映学生学习成果,是以过程性评价为主,总结性评价为辅的多元评价方式。

介绍文献

唐烨伟, 郭丽婷, 解月光, 等. 基于教育人工智能支持下的 STEM 跨学科融合模式研究[J]. 中国电化教育, 2017 (8): 46-52.

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-END-

北京大学中国教育财政科学研究所

第一所专门致力于教育财政研究的学术机构

CIEFR-PKU

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  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20171214G070MI00?refer=cp_1026
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