如何分析课堂发言：人工智能与统计方法的结合

论文摘要

统计人工智能专家系统(SAIES)可以自动分析课堂发言并帮助学生学习。自动转录的课堂发言文稿可以形成一个数据库,计算语言学使得统计语篇分析(SDA)进行自动变量分类成为可能。这一方面从根本上改变了SDA模型的后续分析流程,另一方面可以解释多层次变量对目标动作产生了怎样的影响。SAIES将理论模型转换为统计模型,对数据进行测试,并对结果进行解释。笔者用SAIES分析了17组学生与教师组合在13周内进行的课程设计讨论。分析结果表明在以下四种情况下,更容易出现微小创新:(1)学生们过去的学习成绩更好;(2)在较近的发言次序中出现了微小创新;(3)在错误答案出现之后有学生提出了不同意见;(4)小组的问题解决方案得分越高。

论文目录

• 一、统计人工智能专家系统
•   （一）自动转录和分类
•   （二）自动统计分析
•   （三）对结果的阐释以及附加分析
• 二、运用SAIES系统进行课堂分析
•   （一）研究问题
•   （二）数据
•   （三）分析模型
•   （四）研究发现与讨论
• 三、结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赵明明,周森

关键词: 统计,人工智能专家系统,课堂发言,教学评估

来源: 北京大学教育评论 2019年04期

年度: 2019

分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技

专业: 教育理论与教育管理,计算机软件及计算机应用

单位: 香港教育大学特殊教育与辅导学系,北京大学中国教育财政科学研究所

分类号: G434

页码: 35-44+184-185

总页数: 12

文件大小: 427K

下载量: 362