课堂评估

摘要： 1.引言课堂评估是课堂研究的一个重要组成部分,是连接教、学、考的重要方式之一(金艳,孙杭2020)。然而,尽管课堂评估被普遍认为有助于提升教学效能,但具体评估实践的概念框架尚不完善,如课堂评估标准是否应与大规模测试标准相一致;教师是否具备创建评估标准的专业知识;研究者的课堂评估参与度如何等。为解决这些问题,国际教育评估领域的学者们提出了若干课堂评估模型,如动态评估(Poehner 2008)、促学评估(Black&Wiliam 2009)和面向学习的评估(Turner&Purpura 2016)。虽然上述模型都旨在制定一个更符合教师和学习者利益与需求的课堂评估框架,但如何有效将其用以指导课堂评估实践仍有待深入探讨。

摘要： 从国家体育新教学课程标准的出台并推行至今,当前中学体育课堂在教育理念、课堂评估、模式、课堂管理工作等几个方面都有了很大的进展,但是受“重传统文化课轻体育教学”等传统教育观念还有一些主客观因素的负面影响,许多第一线体育教师,尤其是一些中学体育教师,在教育课堂观点上未能跟上时代发展的变化,根本无法适应当代中学时期学生的体育学习需要,即使仍有不少中学体育教师还在进行“放羊式”的教育,但是因为受诸多原因影响,当前的中学体育课堂中主体参与性并不高,因此该课堂的教学效果还没法充分发挥出来,这也是当前体育教育领域中亟待解决的问题。

摘要： 一、对数学优质课堂评估的困惑数学课堂教学作为学校教学中的一个重要组成部分,课堂教学的质量也会影响学生的数学学业成就,因此构建优质的数学课堂就显得至关重要。研究表明,课堂教学中,教师的高质量教学能够减小成绩差的学生与成绩好的学生之间的差距[1]。

摘要： 目前网络上的远程教育软件可以提供学生和老师的实时视频和语音,但受限于网络带宽和数据查询不便等问题,教师无法观察到所有学生在课堂中的状态和响应,无法及时根据反馈调整在线课堂教学的教学方式和课堂节奏,只能有限的观察部分学生的信息。针对远程教育中获得学生实时反馈能力低下和学生数据管理不便的问题,给出一种基于面部特征识别的远程教学辅助系统。采用Python框架,首先通过opencv技术将前端采集的图像进行处理,抓取人脸和对齐,数据通过百度企业级人脸识别和人脸检测与属性分析接口,获取面部特征信息,对返回的面部特征信息进行识别,得出状态结果,实时传入学生和教师前端。教师还可以访问数据库进行历史上课状态数据查询。本系统主要是为了给使用远程教育使用者提供一个能够系统的查看和管理大量学生状态信息的远程教学辅助系统。

摘要： 文中设计了在课堂场景下的多人头部动作检测系统,具有以下特点:①使用普通摄像头进行检测,不需要依赖深度信息和人脸关键点信息,可以做到较为精确的头部估计;②使用基于脸部特征的目标追踪算法,在稳定检测到人脸的情况下能够进行有效的目标追踪以便后续进行分析;③使用卡尔曼滤波对结果进行优化,得出的头部角度更为稳定.文中在三个不同分辨率的场景下进行实验,获得了较好的效果.

摘要： 建设高质量教育体系,离不开课堂教学的高质量。课堂教学质量事关“怎样培养好人”的问题,是实现学校教育高质量发展最基础的保障。怎样在课堂教学基本盘上发力呢?笔者认为,教师自觉、连续的课堂评估是重要着力点。

摘要： 西班牙语阅读是考查学生综合运用西班牙语语言水平的一种有效手段,也是各专业级别考试中的一大难题,如何提高学生西班牙语阅读水平是目前急需解决的问题.课堂评估可以有效检测学生阅读水平,通过对测试内容进行信度、效度、区分度的分析,反作用于阅读教学,从而达到提高学生西班牙语阅读水平的目的 .AUA框架是效度理论研究的最新发展,带来了语言测试的又一次巨大飞跃.本研究发现,以AUA框架为指导,效度的验证贯穿整个西班牙语阅读课堂评估实践案例,能使阅读课堂评估更具有科学性和有用性;测试分数解释以及评估行为记录生成评估报告,可以对阅读教学产生积极的反拨作用.

摘要： 本文采用定量和定性相结合的研究方法,对2007—2018年刊登在国内外14种外语类权威期刊上的外语课堂评估文献进行梳理,主要从发展趋势、研究对象、研究内容和研究方法四个维度探讨和对比了国内外外语课堂评估研究的现状与特点。结果显示:研究数量呈波动式发展趋势,国外文献数量高于国内;国内研究对象集中在本科阶段,国外研究对象较均匀地分布在本科和中小学阶段;国内外研究内容主要包括课堂评估的促学效果、教师角色、效度验证和评估过程等;国内外研究方法均以实证研究为主,混合法是国内研究的主流方法,而国外则偏重定性法。本文继而剖析了现有研究存在的问题并对外语课堂评估研究的未来发展进行了展望。

摘要： 在培养学生地理学科核心素养的教学过程中,地理实践力作为其中一类重要的学科素养,也一直都是地理教师所积极探索的教学重点.培养学生通过对地理的观察、对社会的调查以及对问题进行实验模拟的实践能力,可以帮助学生更加深入地对地理现象以及其中蕴含的原理进行分析与了解.本文对培养学生地理实践能力进行了策略探索.

摘要： 课堂评估先后经历第一代的测量范式、第二代的描述范式、第三代的判断范式,已发展至第四代的建构范式.每一种评估范式有相应的隐喻主张和方法体系.第一代范式具有'评估即测量'的隐喻基础,着重考察事实性知识,以纸笔测验为主.第二代范式提出'评估即反思'的隐喻,通过发挥课堂评估的反思和修正功能,达到预期课程目标.第三代范式构建'评估即探究'的隐喻,致力于实现评估判断与课堂探究的一致性.第四代范式生成'评估即研究'的隐喻,注入严谨的学术方法,以克服研究与实践、知识与行动的对立.四种范式体现课堂评估的多元理论基础,积淀着课堂评估判断学习并优化学习的文化依据.课堂评估是在系统、科学以及全面地收集、整理、处理和分析学生学习信息的基础上，评定学生的课堂学习进展和质量。它是对学生学习的现实状态(已实现或已达到的)予以测量诊断和反思描述，对未来学习潜能(尚未达到但有可能实现的)予以探究和研究，从而达到整体地优化学习的期望。

摘要： 各个高校都希望学生在大学学习过程中各方面能力都能循序渐进地有所提高,从而实现学校最终的对人才的培养目标.本文以格里菲斯大学为实例,国外课堂研究理论为依据,解释其如何以形成性评估作为教学手段完成学生的培养目标.旨在与同行探讨在国内商科课堂教学中引进形成性课堂评估的必要性与可行性.

摘要： 本公开提供一种课堂学生表情识别方法，通过多路自注意力机制的深度卷积神经网络的各个支路分别获得学生表情图像的局部特征、遮挡特征及整体特征，然后基于所述多路自注意力机制的深度卷积神经网络的自适应权重分配层，分别计算所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征的各自的权重；将所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征，分别与所述各自的权重相乘后合并，得到所述学生表情图像的全局表情特征；最后，基于所述全局表情特征对课堂学生表情进行识别，从而有效分类复杂课堂场景下的学生表情，提高了遮挡情况下学生课堂表情识别的准确性。

摘要： 本申请提出了一种面向在线课堂的学习参与度智能评估方法和装置，该方法包括：获取受教育者的在线学习数据，并对在线学习数据进行预处理；通过两分支网络学习预设数量的图像数据的大类样本特征和小类样本特征，并通过3D卷积神经网络对两分支网络输出的特征进行提取，获得每个图像数据的特征向量；通过聚合模块对每个图像数据的特征向量进行加权处理；基于每个图像数据对应的特征的相似性构造困难四元组，并通过困难四元组的损失函数对两分支网络的网络参数进行优化；将受教育者的实时数据输入至优化后的两分支网络，获取参与度识别结果。该方法可在参与度识别任务中样本分布不均衡的状况下，显著提升网络模型识别学习参与度的准确性和鲁棒性。

摘要： 本公开提供一种课堂学生表情识别方法，通过多路自注意力机制的深度卷积神经网络的各个支路分别获得学生表情图像的局部特征、遮挡特征及整体特征，然后基于所述多路自注意力机制的深度卷积神经网络的自适应权重分配层，分别计算所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征的各自的权重；将所述局部特征、所述遮挡特征和所述整体特征，分别与所述各自的权重相乘后合并，得到所述学生表情图像的全局表情特征；最后，基于所述全局表情特征对课堂学生表情进行识别，从而有效分类复杂课堂场景下的学生表情，提高了遮挡情况下学生课堂表情识别的准确性。

摘要： 本发明公开了一种教师课堂教学质量的评估方法以及装置。该方法包括：采集目标教师的教师授课数据、学生听课数据以及课程板书数据；确定课堂教学质量评估的评测维度；根据评测维度分别对教师授课数据、学生听课数据以及课程板书数据进行处理，评估目标教师的课堂教学质量。该方法通过课堂教学质量评估的评测维度对教师授课数据、学生听课数据以及课程板书数据进行处理，从而可以对教师的课堂教学质量自动进行准确地评估，进而解决了教师课堂教学质量由学校教师互评、领导打分造成的受评分人的主观性影响，以及评估周期长，难以反映长期授课质量的技术问题。

摘要： 本发明公开一种基于课堂学生行为分析的学习质量评估系统及方法，包括至少一个拍摄单元，拍摄单元用于采集教室内场景图像数据，多个用于采集学生和教师的声音数据的拾音单元，用于对图像数据进行分割识别的识别单元，用于对声音数据进行定位分析的定位单元，用于分类存储个人数据述声音数据的数据库单元，对每个个人数据和声音数据分别进行行为分析并得到分析结果的分析单元，用于生成质量报告的报告单元。本发明可以针对教室内的每个人进行学习质量分析，从而可以得到整个班级的精确的整体学习质量情况。

摘要： 本发明属于教学评估技术领域，具体涉及一种课堂教学质量分析评估系统及方法，包括第一摄像单元和第二摄像单元，所述第一摄像单元和第二摄像单元信号连接有控制单元，所述控制单元信号连接有信息储存单元和教学管理端口，所述第一摄像单元内置有第一摄像模块和第一声音接收模块，所述第二摄像单元内置有第二摄像模块和第二声音接收模块，所述控制单元内置有面部捕捉模块和人物捕捉模块。

摘要： 本发明公开了一种自闭症小组课程课堂规则智能评估多模态系统，所述智能评估多模态系统包括扇形教学桌、教学椅和智能定位手环及语音识别系统，本发明一种自闭症小组课程课堂规则智能评估多模态系统，本系统双耳位定位、稳定重量信息、双手水平位置信息与语音声纹信息，均通过端到端深度学习技术组合获取儿童安静平稳状态数据，以上信息综合评价儿童在多人小组课上是否存在离开位置、擅自动手、语言刺激等课堂规则违规行为，从而辅助针对不同程度的自闭症儿童。

摘要： 本发明公开了一种用于评估与优化课堂教育传播效能的智能系统，涉及智能教育技术领域。本发明包括选定单元，其用于根据参与互动的用户选择测试用户；频率调节单元根据动态调动规则获取动态频率；综合分析单元根据测试结果、互动数据进行综合分析，获取用户的接受程度R。本发明通过结合挑选码、互动比Yb从在预设时间T内参与互动的用户中和/或在线用户且未参与互动的用户中选定用户进行参与测试库中的试题测试，提高互动的随机性；通过频率调节单元根据动态调动规则获取动态频率，综合分析单元根据测试结果、互动数据进行综合分析，获取用户的接受程度，再根据综合分析结果进行知识点推送，实现教育的优化，提高教育成果。

摘要： 本发明涉及一种课堂活动数字化评估方法，包括以下步骤：在课堂/网课/其他场景中，群体佩戴体动检测设备；通过所述体动检测设备获取每个个体的体动数据，形成个体体动时间序列VMi；在预设的时间窗T内统计其平均值，得到VM`i；在预设的时间窗T内，计算除当前个体i之外，其它所有个体的体动时间序列的平均值VM`ia；以预设的步长ΔT，在预设的时间窗T内，每隔ΔT即采用相关性分析方法获取VM`i和VM`ia的相关性系数Ri；同时获取除当前个体外，其它所有个体的相关性系数平均值R`i；根据数据分析得到课堂动作分析结果；当群体R`i高于阈值而个体Ri低于阈值时，对个体予以震动提醒。本发明有益效果是：有助于提高及评估个体课堂学习效率。

摘要： 本发明提出了一种基于多模态音视频技术的学生课堂表现评估方法，涉及课堂教育的技术领域。通过声纹识别技术对学生的发言频率进行统计，对学生发言活跃度进行评价，通过视频关键帧提取技术对视频中的关键帧进行提取，分别挑选出能够反应专注度学生面部图像作为正样本或负样本；利用机器学习模型对正负训练样本进行训练，得到专注度检测模型；利用检测模型对关键帧图像进行检测，得到学生课堂小动作频率，根据课堂评价数据表内记录，对学生表现进行分类。其能够使得每个学生可以根据其监测中反应的学习状态，进行针对教育，提高了学习的效率。