「教师已能追踪 30 名学生」:学生对智能教室提升教学的认知及其对教学与学习的生成性理解
荣誉提名作者
智能辅导系统与学习分析STEM 教育与科学传播中小学教师(K-12)大学教授与研究人员
多模态教室感知系统可以比人类观察者更大规模和更高精度地收集教室中的复杂行为,以获取学习洞察并提供个性化教学反馈。作为智能教室改进教学的关键利益相关者,学生对使用其数据为教师提供洞察的看法仍存在开放性问题。我们进行了一项使用故事板的「快速约会」研究,探讨学生在 STEM 大学课程中接受教室感知系统的价值观和边界。我们发现学生关于教学和学习存在若干生成性信念,这些信念影响他们对智能教室技术的看法。学生还对数据使用的边界持有情境性观点,取决于结果。我们的发现对教室感知系统的设计和沟通具有影响,可协调学生和教师关于教学与学习的信念。
研究问题 / 现实痛点
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通过考虑人类学习和遗忘机制改进人工教学
IUI '21· 智能辅导系统与学习分析 +2
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CoGrader:通过协作式大语言模型集成转变教师对项目报告的评估方式
UIST '25· 大语言模型(LLM)的人机协作 +2
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数字教育游戏:评估游戏类型影响的方法论
CHI '18· 严肃游戏与功能游戏 +2
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AL:一个用于论证技能的自适应学习支持系统
CHI '20· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
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通过渐隐帕森斯问题改进编程模式教学
CHI '21· 编程教育与计算思维 +1
- 60%
LessonPlanner:使用大型语言模型帮助新手教师准备教学驱动的课程计划
UIST '24· 大语言模型(LLM)的人机协作 +1
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
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来源
DIS
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2023
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荣誉提名
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7 位作者
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研究子方向
智能辅导系统与学习分析、STEM 教育与科学传播
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职业/产业
中小学教师(K-12)、大学教授与研究人员
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