Prompt-Beschreibung

Die spezifischen Maßnahmen für die Forschung zur intelligenten Analyse multimodaler Daten zur Stärkung der Reform und Praxis des Hochschullehrmodus sind wie folgt: Um die Realisierung der Forschungsziele zu gewährleisten, konzentriert sich dieses Projekt auf drei Kernebenen: "Aufbau einer Datengrundlage, Forschung zu Analysemethoden und geschlossener Kreislauf der Lehrpraxis", die jeweils der Lösung des Black-Box-Problems der Lehrveranstaltungsevaluation, des Ruhezustandproblems der Lehrdaten und des Open-Loop-Problems der Lehrveranstaltungsoptimierung entsprechen. Der gesamte Forschungsrahmen ist in Abbildung 1 dargestellt, und die spezifischen Maßnahmen für die schrittweise Umsetzung umfassen: (1) Aufbau einer einheitlichen und standardisierten multimodalen Lehrdatenbank. Zunächst konzentrieren wir uns auf die Öffnung und Verwaltung der in intelligenten Klassenzimmern verstreuten Daten. Die Kernaufgabe besteht darin, die "Spezifikation für die Verwaltung multimodaler Lehrdaten und den Schutz der Privatsphäre" zu formulieren und umzusetzen, um die Originaldaten wie Klassenzimmervideos, Audios, Kursmaterialien und interaktive Texte systematisch zu bereinigen, zu desensibilisieren und räumlich-zeitlich auszurichten. Auf dieser Grundlage bauen wir, gestützt auf Data-Lake-Warehouse-Technologie, eine standardisierte und sicher teilbare Lehrthemen-Datenbank auf. Diese Datenbank realisiert nicht nur die zentrale Speicherung und effiziente Verwaltung von Daten, sondern stellt auch sicher, dass alle Datenanwendungen im Rahmen des Compliance-Frameworks durch strenge Datensicherheitsprotokolle durchgeführt werden, wodurch eine solide und zuverlässige Datengrundlage für die nachfolgende intelligente Analyse geschaffen wird. (2) Entwicklung intelligenter Analysewerkzeuge, die tief in pädagogische Theorien integriert sind. Der Schwerpunkt dieser Phase liegt auf der Umwandlung modernster Informationstechnologie in Analysewerkzeuge mit pädagogischer Erklärungskraft. Wir werden Modelle aus den Bereichen Computer Vision und Natural Language Processing systematisch einführen und diese tiefgreifend an Bildungsszenarien anpassen und innovativ anwenden. Die Einzelheiten umfassen: ① Dynamische Analyse des Lehrverhaltens: Über einfache Statistiken zur "Head-up-Rate" hinaus, Verwendung von Pose-Recognition-Technologie zur Analyse der dynamischen Veränderungen von Verhaltensmustern von Schülergruppen (wie Zuhören, Schreiben und Zusammenarbeit) unter bestimmten Lehrveranstaltungen (wie Gruppendiskussionen und Lehrerfragen) und Visualisierung der Bewegungstrajektorie des Lehrers im Klassenzimmer und des Interaktionsbereichs. ② Bewertung des kognitiven Niveaus im Klassenzimmer: Anwendung von Natural Language Processing-Technologie zur tiefgreifenden Analyse des transkribierten Lehrer-Schüler-Dialogtextes, um eine automatisierte Identifizierung des kognitiven Niveaus von Fragen und den Aufbau der logischen Strukturkarte von Klassenzimmerdiskussionen zu realisieren, um die Tiefe und Qualität des Denkens in Klassenzimmerdialogen quantitativ zu bewerten. Das Endergebnis wird sich in einer Reihe interaktiver Visualisierungs-Dashboards widerspiegeln, die in den Lehrprozess eingebettet sind und den Lehrern intuitive und leicht verständliche "Klassenzimmer-Lehranalyseberichte" liefern, um ihnen bei der Reflexion über ihren Unterricht zu helfen. (3) Durchführung datengestützter Lehrpraxis mit geschlossenem Kreislauf und Effektvalidierung. Um die effektive Umwandlung von Analyseergebnissen in Lehrproduktivität zu fördern, werden wir mit Lehrkräften an vorderster Front eine "Forschungs-Praxis-Gemeinschaft" bilden und empirische Forschung mit Aktionsforschungsmethoden durchführen. Durch die Auswahl typischer Kurse in Ingenieurstudiengängen werden wir mit kooperierenden Lehrkräften zusammenarbeiten, um einen iterativen geschlossenen Kreislauf aus "Datenfeedback - Lehrintervention - Effektbewertung" zu etablieren. Wir werden den Lehrkräften regelmäßig Datenanalyseberichte zur Verfügung stellen und gemeinsame Seminare organisieren, um gemeinsam Daten zu interpretieren, Lehrprobleme zu diagnostizieren und präzise Lehrinterventionsstrategien zu entwerfen und umzusetzen (z. B. Optimierung des Fragedesigns und Anpassung der Interaktionsmethoden). Durch den systematischen Vergleich der Prozessdaten (Verhaltens- und Kognitionsindikatoren), der Ergebnisdaten (akademische Leistung) und des subjektiven Feedbacks (Lehrer-Schüler-Umfragen und Reflexionen) vor und nach der Intervention werden wir die tatsächliche Wirkung der datenanalysegesteu