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宁波市职业技术教育中心学校教师在课堂中利用VR眼镜开展体验式教学。学校供图
“这学期我增加了程序设计选修课,社团选择了编程类。”面对新学期选课,宁波市职业技术教育中心学校2022级软件与信息服务班学生梁家豪,根据学校提供的上学期个人《绿色评价报告单》,清晰地调整了自己的学习方案。
《绿色评价报告单》、AI教学行为分析系统、“智慧校园领导力驾驶舱”……在宁波市职业技术教育中心学校,学生根据“数字画像”规划学习方案、教师依据数据调整教学安排、学校参考数据推进教学管理……校园活力不断释放,这正是数据激发的“化学反应”。
宁波市职业技术教育中心学校党委书记张军辉介绍,围绕教育数字化转型,学校通过深入应用大数据和人工智能技术,促进数字技术与教育教学深度融合,赋能高素质技能人才培养。近几年,学校获全国信息化标杆建设校、全国职业院校数字校园建设样板校等多项荣誉。
1 依托数字画像,学生成长目标准动力强
每学期期末,宁波市职业技术教育中心学校的学生都可以查看自己的《绿色评价报告单》。该报告单呈现学生学习、德育、社交、实习等8类数据的诊断及建议,既可以单独对每个维度的数据进行分析,也可以进行多维度关联挖掘分析。
“2016年学校就积极自主开发教育大数据平台,采集学校各个信息化平台中的全样本数据,生成学生‘数字画像’。”张军辉介绍,作为职业院校,学校更加注重职业技能与学生全面发展的关系,因此重点增加了职业倾向能力、多元智能的测评与分析。
宁波市职业技术教育中心学校在“数字画像”描绘中通过德育、学业、社团、选修课等多维数据,综合挖掘学生职业潜能,进一步明确技能学习方向,同时体现学生综合水平的增值情况,引导学生在各自的起点和基础上实现可持续“绿色发展”。项目上线以来,已为学校6000余名学生和教师提供服务。
“目前依托‘数字画像’,我们可以对学生的学业情况进行预测,从而有重点地做好学生动员工作。”张军辉说。
“‘数字画像’不仅能帮助学生获得过程性指导,发现并强化学习中的问题,还能通过可视化图谱进一步增强他们的学习动机和主动性。”学校数字媒体专业教师曾珍介绍,她在专业课上结合大数据和AI技术,将教学目标条目分解,用课堂行为分析、线上学习分析、AI评价、师生评价等实现教学目标的精准测评,全面而立体地勾勒出学生在专业能力、学习能力、职业精神、工匠精神等多元维度上的成长轨迹。
对此,该校数字媒体技术专业学生张扬也深有感触:“在学习‘摄影摄像技术’这门课程的过程中,我在光圈原理部分测试成绩不理想,老师就在学习平台为我推送了相关的学习资源,包括学习视频、习题和在线讨论等,帮助我更好地理解相关的内容,提升了学习的信心和动力。”
2 瞄准学生需求,数据促教师提升教学能力
走进宁波市职业技术教育中心学校制冷与空调实训基地,每个实训工位上的数字摄像头实时记录学生的实训操作。“教师可以通过视频对优秀学生进行点评,也可以对一些学生的错误动作进行纠正。”宁波市职业技术教育中心学校智慧交通学部部长潘波表示,以前没有数智设备时,教师只能看到某些作品做得不够好,但是不清楚具体哪些环节没有做好。“现在有了数字装备,使全过程观测、记录和评价成为可能。”潘波说。
在学校重点打造的产教融合新项目——宁波新能源汽车工程训练中心,每个工位上也装有数字摄像头,对学生的操作进行实时捕捉,再通过课堂AI教学行为分析系统进行分析。如教师通过学生个体和班级整体的上课专注度、学生的正面行为和情绪的占比高低等,进行教学反思。“同一教学内容,不同学生和不同班级,甚至不同年份的数据也可以进行多向对比。”张军辉表示,教学数据分析成为学校教师个人专业能力发展的助力。
“我在‘摄影摄像技术’这门课中用了评价模型,当时还仅是应用测验。”曾珍在“摄影摄像技术”课程中,融合了课堂AI教学行为分析技术,捕捉学生学习的参与度和积极性,根据数据反馈灵活调整教学策略。与此同时,她借助线上学习平台深入挖掘学生的学习数据,精准识别他们的学习习惯、学习兴趣以及学习障碍,有效完善教学设计。以数据为支撑的教学,为她的专业成长提供了助力,2023年参加教学能力大赛,她取得了全国二等奖的成绩。
曾珍仅是学校常态化开展数字教学的受益者之一。近年来,学校组织特优教师开发新形态课程和资源,扩大优质资源供给。教师王姬带领的省名师工作室开发了25节面向“职教高考”的机械专业理论复习直播课,观看量突破10万人次。“除了自己学校的学生,该系列课程资源还辐射到省内其他学校。”王姬介绍,她还在今年暑期录制了升级版的“职教高考”名师“金课”,进一步发挥名师工作室的引领辐射作用。
和王姬一样,该校的不少教师都参与到开发数字化资源和精品网络课程中来。近3年,学校教师打造了1门国家在线精品课程、6门省级精品在线网络课程和2门职业教育一流核心课程(线下课程)。
3 持续扩展应用,数据助力学校智能化发展
“大数据平台让教师拥有第三只眼,可以透视诊断学生全方位的成长状态,更早地发现学生的优势,提早介入、因势利导。”学校网络安全赛项指导教师刘国强介绍,学校大数据分析平台专门设置了一个竞赛选手推荐栏目,多维度分析学生参加职业技能大赛所需具备的素养要求。
“根据高一第一学期的学业情况,系统智能化推荐,再结合教师的日常观察,我们综合考虑选拔参加职业技能提升训练的学生。”刘国强告诉记者,学校还结合数据,为参训学生推荐学习资源、强化跟踪指导,个性化培养有潜力的“种子选手”。“仅网络安全比赛,我们的学生就拿了多个省市和全国职业院校技能大赛和行业赛的一等奖。”刘国强说。
全校师资结构、学生德育表现及预警等各种数据在“智慧校园领导力驾驶舱”大屏上不断地跳动着。“这是学校智慧大脑的外显屏。”张军辉点着屏幕上学生数据自豪地介绍,“我们还有主题分析大屏,具体有数智教研系统、数智安全平台等,依托大数据平台,学校实现了智能化、高效化管理。”
在教务管理上,大数据平台可将班级个性化学科报告及学科素养宏观分析数据推送给教师,为教师提出教学改进建议。如利用大数据选拔职业技能竞赛选手,提升竞赛选手与竞赛项目的匹配度。
在德育管理上,通过数据进行德育诊断及预测。学校2023级大数据技术班班主任沈绮表示,依托大数据,可以在最短时间内全面了解学生,根据学生社交和心理数据分析,分配心理导师,并根据平时德育表现,安排同学互助。
在生活服务上,通过对学生的食堂消费、校园超市消费的金额高低、频次和比例进行分析,精准研判家庭经济困难补助对象;通过体检体测和心理测评数据,综合确定身心健康需要重点关注的学生名单。
在学校决策上,通过数据做到“有据可依”。大数据平台采集宁波市历年中考数据与该校新生录取数据、学生技能获奖数据、学生毕业后就业跟踪数据进行关联度比对,为学校专业调整做决策依据。
宁波市职业技术教育中心学校教师在课堂中利用VR眼镜开展体验式教学。学校供图
本报记者 史望颖:“这学期我增加了程序设计选修课,社团选择了编程类。”面对新学期选课,宁波市职业技术教育中心学校2022级软件与信息服务班学生梁家豪,根据学校提供的上学期个人《绿色评价报告单》,清晰地调整了自己的学习方案。
《绿色评价报告单》、AI教学行为分析系统、“智慧校园领导力驾驶舱”……在宁波市职业技术教育中心学校,学生根据“数字画像”规划学习方案、教师依据数据调整教学安排、学校参考数据推进教学管理……校园活力不断释放,这正是数据激发的“化学反应”。
宁波市职业技术教育中心学校党委书记张军辉介绍,围绕教育数字化转型,学校通过深入应用大数据和人工智能技术,促进数字技术与教育教学深度融合,赋能高素质技能人才培养。近几年,学校获全国信息化标杆建设校、全国职业院校数字校园建设样板校等多项荣誉。
1 依托数字画像,学生成长目标准动力强
每学期期末,宁波市职业技术教育中心学校的学生都可以查看自己的《绿色评价报告单》。该报告单呈现学生学习、德育、社交、实习等8类数据的诊断及建议,既可以单独对每个维度的数据进行分析,也可以进行多维度关联挖掘分析。
“2016年学校就积极自主开发教育大数据平台,采集学校各个信息化平台中的全样本数据,生成学生‘数字画像’。”张军辉介绍,作为职业院校,学校更加注重职业技能与学生全面发展的关系,因此重点增加了职业倾向能力、多元智能的测评与分析。
宁波市职业技术教育中心学校在“数字画像”描绘中通过德育、学业、社团、选修课等多维数据,综合挖掘学生职业潜能,进一步明确技能学习方向,同时体现学生综合水平的增值情况,引导学生在各自的起点和基础上实现可持续“绿色发展”。项目上线以来,已为学校6000余名学生和教师提供服务。
“目前依托‘数字画像’,我们可以对学生的学业情况进行预测,从而有重点地做好学生动员工作。”张军辉说。
“‘数字画像’不仅能帮助学生获得过程性指导,发现并强化学习中的问题,还能通过可视化图谱进一步增强他们的学习动机和主动性。”学校数字媒体专业教师曾珍介绍,她在专业课上结合大数据和AI技术,将教学目标条目分解,用课堂行为分析、线上学习分析、AI评价、师生评价等实现教学目标的精准测评,全面而立体地勾勒出学生在专业能力、学习能力、职业精神、工匠精神等多元维度上的成长轨迹。
对此,该校数字媒体技术专业学生张扬也深有感触:“在学习‘摄影摄像技术’这门课程的过程中,我在光圈原理部分测试成绩不理想,老师就在学习平台为我推送了相关的学习资源,包括学习视频、习题和在线讨论等,帮助我更好地理解相关的内容,提升了学习的信心和动力。”
2 瞄准学生需求,数据促教师提升教学能力
走进宁波市职业技术教育中心学校制冷与空调实训基地,每个实训工位上的数字摄像头实时记录学生的实训操作。“教师可以通过视频对优秀学生进行点评,也可以对一些学生的错误动作进行纠正。”宁波市职业技术教育中心学校智慧交通学部部长潘波表示,以前没有数智设备时,教师只能看到某些作品做得不够好,但是不清楚具体哪些环节没有做好。“现在有了数字装备,使全过程观测、记录和评价成为可能。”潘波说。
在学校重点打造的产教融合新项目——宁波新能源汽车工程训练中心,每个工位上也装有数字摄像头,对学生的操作进行实时捕捉,再通过课堂AI教学行为分析系统进行分析。如教师通过学生个体和班级整体的上课专注度、学生的正面行为和情绪的占比高低等,进行教学反思。“同一教学内容,不同学生和不同班级,甚至不同年份的数据也可以进行多向对比。”张军辉表示,教学数据分析成为学校教师个人专业能力发展的助力。
“我在‘摄影摄像技术’这门课中用了评价模型,当时还仅是应用测验。”曾珍在“摄影摄像技术”课程中,融合了课堂AI教学行为分析技术,捕捉学生学习的参与度和积极性,根据数据反馈灵活调整教学策略。与此同时,她借助线上学习平台深入挖掘学生的学习数据,精准识别他们的学习习惯、学习兴趣以及学习障碍,有效完善教学设计。以数据为支撑的教学,为她的专业成长提供了助力,2023年参加教学能力大赛,她取得了全国二等奖的成绩。
曾珍仅是学校常态化开展数字教学的受益者之一。近年来,学校组织特优教师开发新形态课程和资源,扩大优质资源供给。教师王姬带领的省名师工作室开发了25节面向“职教高考”的机械专业理论复习直播课,观看量突破10万人次。“除了自己学校的学生,该系列课程资源还辐射到省内其他学校。”王姬介绍,她还在今年暑期录制了升级版的“职教高考”名师“金课”,进一步发挥名师工作室的引领辐射作用。
和王姬一样,该校的不少教师都参与到开发数字化资源和精品网络课程中来。近3年,学校教师打造了1门国家在线精品课程、6门省级精品在线网络课程和2门职业教育一流核心课程(线下课程)。
3 持续扩展应用,数据助力学校智能化发展
“大数据平台让教师拥有第三只眼,可以透视诊断学生全方位的成长状态,更早地发现学生的优势,提早介入、因势利导。”学校网络安全赛项指导教师刘国强介绍,学校大数据分析平台专门设置了一个竞赛选手推荐栏目,多维度分析学生参加职业技能大赛所需具备的素养要求。
“根据高一第一学期的学业情况,系统智能化推荐,再结合教师的日常观察,我们综合考虑选拔参加职业技能提升训练的学生。”刘国强告诉记者,学校还结合数据,为参训学生推荐学习资源、强化跟踪指导,个性化培养有潜力的“种子选手”。“仅网络安全比赛,我们的学生就拿了多个省市和全国职业院校技能大赛和行业赛的一等奖。”刘国强说。
全校师资结构、学生德育表现及预警等各种数据在“智慧校园领导力驾驶舱”大屏上不断地跳动着。“这是学校智慧大脑的外显屏。”张军辉点着屏幕上学生数据自豪地介绍,“我们还有主题分析大屏,具体有数智教研系统、数智安全平台等,依托大数据平台,学校实现了智能化、高效化管理。”
在教务管理上,大数据平台可将班级个性化学科报告及学科素养宏观分析数据推送给教师,为教师提出教学改进建议。如利用大数据选拔职业技能竞赛选手,提升竞赛选手与竞赛项目的匹配度。
在德育管理上,通过数据进行德育诊断及预测。学校2023级大数据技术班班主任沈绮表示,依托大数据,可以在最短时间内全面了解学生,根据学生社交和心理数据分析,分配心理导师,并根据平时德育表现,安排同学互助。
在生活服务上,通过对学生的食堂消费、校园超市消费的金额高低、频次和比例进行分析,精准研判家庭经济困难补助对象;通过体检体测和心理测评数据,综合确定身心健康需要重点关注的学生名单。
在学校决策上,通过数据做到“有据可依”。大数据平台采集宁波市历年中考数据与该校新生录取数据、学生技能获奖数据、学生毕业后就业跟踪数据进行关联度比对,为学校专业调整做决策依据。
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本文由作者笔名:中国教育新闻网 于 2024-10-09 10:39:38发表在今日上海网,本网(平台)所刊载署名内容之知识产权为署名人及/或相关权利人专属所有或持有,未经许可,禁止进行转载、摘编、复制及建立镜像等任何使用,文章内容仅供参考,本网不做任何承诺或者示意。
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