「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
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。

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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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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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