智慧教育环境模型构建

智慧课堂情境的课程核心素养评价范式朱　莎1 杨　洒2 李嘉源2 秦　威1 郭　庆2 黎　欢2（1. 华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心，湖北武汉 430079；2. 华中师范大学人工智能教育学部，湖北武汉 430079）[摘要]　《义务教育课程方案（2022年版）》提出，要培育学生课程核心素养，倡导将核心素养评价贯穿整个教学过程，达到“教—学—评”一致。

然而，智慧课堂课程核心素养评价还存在很多问题。

基于此，文章提出以教学为核心、理论与数据双向驱动的课程核心素养评价新范式。

该范式包含课程核心素养理论模型构建、学习活动设计与实施、多模态数据采集与存储、相关特征的提取、评价模型的构建、评价结果的反馈应用六个环节，旨在实现以评促教、以评促学，提升学生的课程核心素养。

文章还提出智慧课堂课程核心素养评价的原则：数字技术发展要以核心素养培育为目标、支持基于证据的过程性评价方法、创新情境嵌入式的评价手段、促进多元主体个性化评价反馈。

[关键词]　核心素养评价；智慧课堂；“教—学—评”一致性；数字技术[中图分类号] G423.04 [文献标识码] A [文章编号] 1007−2179（2024）01−0083−06一、引言课程核心素养是课程育人价值的集中体现，是学生通过课程学习逐步形成的正确价值观、必备品格和关键能力（中华人民共和国教育部，2022）。

其概念内涵的复杂性和抽象性导致学生课程核心素养评价面临诸多问题，如评价理念尚未以学生发展为中心，主要关注学生对课程知识的掌握情况（吴砥等，2022），较少考察创新能力、问题解决等高阶能力；评价标准脱离素养培育，多将课程基本知识与技能作为主要评价指标（俞丽萍，2015），没有从学科原理出发制定完善的指标体系，缺乏对指标外部行为表现的清晰、可观察的界定，可操作性低（王薇，2021）；评价方法忽视证据开发，大多采用标准化测试等传统评价方法，脱离真实学习活动情境（PISA ，2023），将测试得分作为衡量课程核心素养水平的主要证据，忽视过程性证据的采集（胡玉华，2019）；评价结果缺乏有效应用，反馈内容同质化（张进良等，2023），主要向教师或管理者反馈学生的得分或等级，尚未深度分析学生参与学习活动[收稿日期]2023-07-07 [修回日期]2023-08-18 [DOI 编码]10.13966/ki.kfjyyj.2024.01.009[基金项目] 国家自然科学基金项目“融合证据推理和认知网络分析的学生信息素养高阶思维能力精准评价研究”（62107019）；科技部2021年度“社会治理与智慧社会科技支撑”重点专项“大规模学生跨学段成长跟踪研究”项目子课题“学生综合素养多模态数据智能处理技术”（2021YFC3340803）。

关于“智慧学习环境”的研究综述文章首先通过文献研究法梳理了智慧学习环境产生和发展的背景，认为智慧学习环境应坚持“一个中心、两个基本点”；即以学习者为中心，以各种支持与自我发挥为支撑，并通过案例分析法给予了论证，最后指出智慧学习环境今后将以“智慧性”作为发展侧重点。

标签：智慧学习环境；特征；智慧性当今社会正越来越多地关注学习的本质，以及适当的学习环境。

所谓适当的学习环境，是指在此环境中学习的本质能够得以充分发挥。

学习环境是指支持学习者学习的外部条件和内部条件。

人们通常所说的学习环境指的就是学习者学习的外部条件，是一种狭义的概念，例如家庭学习环境、学校学习环境、社会学习环境等。

实际上，内部条件是支撑学习者学习的重要环节，是学习环境不可或缺的一部分，其内涵丰富，包括学习动机、学习习惯、学习态度等，拥有良好的内部环境才能维持积极学习的状态。

学习环境的建构为变革教学与学习方式创造了条件。

一智慧学习环境产生的背景智慧学习环境的产生发展绝不是偶然现象。

首先，智慧学习环境的产生是大势所趋。

人类文明的不断发展，依赖于人们综合素质的不断提高，进入21世纪以来，全球各界都为获得崭新的发展提出了相应的要求，因此智慧学习环境的产生就是一个必然，是时代的要求。

其次，各项技术的进步与完善为智慧学习环境的产生创造了可能性。

信息技术的发展为我们营造了数字学习环境，从E-learning、B-learning到移动学习与泛在学习，特别是物联网技术的发展，为智慧学习环境的建设与发展提供了技术支撑。

再次，学习者对高端学习环境提出了相应要求。

随着社会信息化成长起来的“数字土著”或“网络一代”在能力倾向、学习风格等诸多方面与“数字移民”具有一定差异，很多时候他们所接收的信息和学到的知识超过他们的老师。

因此，普通数字学习环境已不能满足“数字士著”的需求，作为数字学习环境高端形态的智慧学习环境便应运而生。

相应的，智慧学习环境的产生也为学习提供了更多可能性。

《智慧课堂环境中的深度学习设计研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，智慧课堂逐渐成为教育领域的新趋势。

深度学习作为人工智能领域的重要分支，为智慧课堂提供了新的可能性。

本文旨在探讨智慧课堂环境下的深度学习设计，以期为教育领域提供新的思路和方法。

二、智慧课堂环境的概述智慧课堂环境是以信息技术为支撑，以数字化、网络化、智能化为特征的新型教学环境。

它通过云计算、大数据、物联网等技术手段，实现了教学资源的共享、教学过程的优化和教学评价的精准。

智慧课堂环境为深度学习的开展提供了良好的条件。

三、深度学习的理论基础深度学习是机器学习领域中的一种，其通过模拟人脑神经网络的运作方式，实现对复杂数据的处理和模式识别。

深度学习的理论基础包括神经网络、数据挖掘、计算机视觉等领域，其特点在于能够从大量数据中提取有用信息，进而实现复杂任务的自动化处理。

四、智慧课堂环境中深度学习的设计原则在智慧课堂环境中，深度学习的设计应遵循以下原则：1. 以学生为中心：深度学习的设计应关注学生的需求和兴趣，以学生的发展为目标。

2. 多元化教学资源：利用智慧课堂环境中的教学资源，实现教学资源的多元化和个性化。

3. 强化互动性：通过增强师生、生生之间的互动，促进深度学习的开展。

4. 注重评价与反馈：通过精准的教学评价和反馈，帮助学生及时调整学习策略，提高学习效果。

五、智慧课堂环境中深度学习的设计策略在智慧课堂环境中，深度学习的设计策略包括：1. 构建神经网络模型：利用神经网络技术，构建适合智慧课堂环境的神经网络模型，实现教学资源的自动化处理和模式识别。

2. 数据驱动的教学设计：以数据为依据，分析学生的学习行为和需求，为教学设计提供支持。

3. 强化互动式教学：通过智能化教学平台，实现师生、生生之间的实时互动，促进深度学习的开展。

4. 精准教学评价与反馈：利用大数据技术，对学生的学习过程和结果进行精准评价，提供个性化的反馈和建议。

六、实践应用与效果分析在智慧课堂环境中应用深度学习设计，可以有效地提高教学效果和学习者的学习成果。

人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东基于智慧学习环境下的学习画面情感识别模型韩杰，肖莹慧（武汉学院信息工程学院，湖北武汉430212）摘要：在智慧学习环境下，学习者在学习过程中的情感交互是教育领域的一个重要研究内容，主要通过智能学习终端进行情感识别。

学习情感主要包括专注、高兴、常态的积极情绪，走神、悲伤、愤怒的消极情绪，对学习者的学习过程具有影响和调节的作用。

因此，本文提出了一种基于智慧学习环境下，构建学习画面情感识别模型。

本模型根据学习者在学习中的情绪反馈，自适应改进和推送学习内容，促进学习过程中的积极情绪，促进情感交互率，也可作为辅助评估课程的教学质量和学习资源质量的支撑依据。

关键词：学习画面；学习情感；情感识别；智慧学习环境中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1009-3044(2021)03-0195-02开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：Emotion Recognition Model of Learning Picture Based on Smart Learning Environment HAN Jie,XIAO Ying-hui(School of Information Engineering,Wuhan College,Wuhan 430212,China)Abstract:In the smart learning environment,the emotional interaction of learners in the learning process is an important research content in the field of education,and emotion recognition is mainly performed through smart learning terminals.Learning emotions mainly include positive emotions such as concentration,happiness,and normalcy,and negative emotions such as distraction,sad⁃ness,and anger,which have an influence and regulation effect on the learning process of learners.Therefore,this paper proposes a smart learning environment to build a model of emotion recognition in learning images.This model adaptively adjusts and pushes learning content according to the emotional state of learners,promotes positive emotions in the learning process and increases the emotional interaction rate.It can also be used as a supporting basis for assisting in evaluating the quality of teaching and learning resources of courses.Key words:Learning Screen;Learning Emotion;Emotion Recognition;Smart Learning Environment1引言随着教育信息化和人工智能技术的变革，智慧学习环境作为数字化的高端学习形态而呈现。

智慧教育需求分析及评估模型一、智慧教育需求分析随着物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术的兴起，教育信息化开始步入“智慧教育”时代。

“智慧教育”一词衍生自“智慧地球”，是指通过应用新一代信息技术，促进优质教育信息资源共享，提高教育质量和教育水平。

简言之，“智慧教育”就是指教育行业的智能化，是增强教师教学能力和学生学习能力的重要手段。

推行“智慧教育”，有利于实现因材施教，消除区域之间的教育鸿沟，促进教育领域的国际交流。

在我国，智慧教育在《教育信息化十年发展规划（2011-2020）》中已有所体现。

该规划中明确提出，要“建设智能化教学环境；建设国家教育云服务平台，构建稳定可靠、低成本的国家教育云服务模式，建设教育云资源平台”。

当前，国内多个单位已经加入智慧教育建设大军，并取得了一定的成效，包括宁波市镇海区、苏州市、南京邮电大学等。

但我国的智慧教育发展仍需在以下三个方面继续努力。

一是加快教育网络宽带化进程。

目前，我国许多中小学贷款明显不足，且网络设备老化现象比较严重。

已上海浦东新区为例，平均每所学校互联网出口带宽不足2M，绝大多数学校的接入带宽为10M，智能应对带宽要求低的一般应用，远不能满足区域开展的教学视频点播、视频会议等涉及大量多媒体的应用要求。

经济发达地区尚且如此，其他地区可想而知。

多媒体教学的普及、云服务模式的推行，都对网络带宽提出了更高的要求。

二是推行教育资源云服务。

作为一种新兴的计算模式，云计算技术将对教育信息化建设产生深远的影响。

各地中小学应顺应云服务模式发展趋势，改变传统中小学机房分散建设的局面，以区（县）或地市为单位推进中小学机房大集中、数据大集中。

基于教育云服务平台，逐步推荐优质教育信息资源共享，推进教育管理信息系统互联互通，从而实现教育信息共享和教育部门业务协同。

三是建设未来校园和未来教室，构建智能化学习环境。

未来校园和未来教室是指数字化、网络化、信息化、智能化水平很高的校园和教室。

Learning Context Model in Smart Learning
Environments
作者： 李青[1,2];祁红[2]
作者机构： [1]北京师范大学未来教育高精尖创新中心,北京100875;[2]北京邮电大学网络教育学院,北京100876
出版物刊名： 现代教育技术
页码： 95-102页
年卷期： 2017年 第8期
主题词： 情境模型;智慧学习环境;泛在学习;表征方法
摘要：在智慧学习环境中,要想让学习者投入、高效并个性化地学习,需要构建情境模型。

文章综述了国内外学习管理系统中学习情境建模研究的现状,并通过对智慧学习环境特征的分析,提出了一种新的学习情境模型。

该模型通过感知设备,获取并存储学习者在智慧情境中触碰的相关物理要素而产生的数据,对其进行分析和推断,并结合学习者的个性化需求有针对性地适配预设学习方案,提供＂智能化＂的学习服务。

文章还利用XML语言规范了学习情境模型的表征方法,并以一个具体的实例加以说明。

最后,文章还讨论了该情境模型在智慧学习环境平台软件中的实际应用。

智慧教育平台构建随着科技的不断发展和教育行业的进步，智慧教育平台已成为教育领域的热门话题。

智慧教育平台利用信息技术和互联网技术，通过建立教育资源共享网络，实现教学过程的信息化、智能化和网络化，以提高教学质量，满足不同学习者的个性化需求，促进全民素质教育的实施。

本文将详细介绍智慧教育平台的构建。

一、智慧教育平台的概念和特点1. 智慧教育平台的概念智慧教育平台是指利用先进的信息技术和互联网技术，构建一个集教育资源、教学管理、互动交流、评价考核等多种功能于一体的在线教学平台。

它通过整合教育资源，提供各种教学工具和教学环境，为学生、教师和学校提供优质的教学服务。

智慧教育平台的建设旨在提高教学效果，打破传统的教学模式，促进教学的信息化、智能化和个性化发展。

2. 智慧教育平台的特点智慧教育平台具有以下几个特点：（1）教育资源共享：平台上汇聚了大量的教育资源，包括教材、课件、教学视频等，学生可以通过平台获取所需的教学资源。

（2）个性化学习：平台可以根据学生的学习情况和能力水平，为其量身定制学习计划，提供个性化的学习指导和辅助。

（3）互动交流：平台上设置了讨论区、互动课堂等功能，促进学生之间的互动交流和师生之间的在线互动，增强学习氛围。

（4）数据支持：平台能够实时收集学生学习的相关数据，为教师和学校提供数据支持，帮助其对教学过程进行评价和改进。

智慧教育平台的构建是一个复杂的系统工程，它需要将多种信息技术和教育理论相结合，通过多方面的努力才能实现。

下面将介绍智慧教育平台构建的主要内容和步骤。

1. 教育资源整合教育资源整合是智慧教育平台构建的首要任务。

教育资源包括教材、课件、教学视频、试题库等，这些资源需要经过整合和转化，才能在平台上提供给学生和教师使用。

教育资源整合需要考虑到资源的版权、格式、内容等多方面的因素，需要建立统一的资源管理体系，确保资源的质量和可用性。

2. 技术支持平台智慧教育平台需要依托于先进的信息技术和互联网技术，才能实现教学的信息化和智能化。

智慧教育背景下师范生教学能力模型构建及其应用摘要2018年1月国务院发布的《关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》聚焦于中小学师资（师范生）培养质量，并提出从评估环节全面推进师范类专业教学与培养模式改革创新。

而师范生培养质量的提高则需要一个系统的教学能力体系的支持。

本研究通过查阅教学能力相关文献，发现当前对教学能力的研究主要针对在职教师，较少考虑师范生群体，尚未形成系统的师范生教学能力体系。

此外，近年来智慧教育的发展也对师范生的教学能力提出了更高的要求。

作为新时代的师范生，不仅应具备将信息技术融入教学的能力，还应具备运用各种教学法与多维多元化的教学评估实践为学生提供个性化教学和学习支持的能力。

因此，结合当下的智慧教育背景，构建面向师范生的教学能力体系具有重要的意义。

本研究将智慧教育背景下师范生的教学能力界定为师范生将信息技术与智慧教育理念融入专业知识学习和实践技能训练的各个环节，有效开展教学设计、实施、评价活动的能力。

本研究首先通过查阅教学能力相关文献、比较分析IBSTPI教师通用能力标准与中国教育部教师专业标准等几种国内外典型的教师教学能力专业标准，并结合智慧教育理念，确定了师范生教学能力框架，包含知识技能、教学设计、资源开发、教学实施、教学评价、反思发展六个维度，各个维度下还包含多个能力指标，共20个能力指标，从而确定了师范生教学能力体系的初稿。

然后采用专家调查法收集专家们对各指标的修改意见与重要程度值分析后，对原有指标体系进行了细微调整并增加了若干二级指标，确定了师范生教学能力体系的定稿。

最后利用层次分析法确定了师范生教学能力体系中各指标的权重值，从而构建了师范生教学能力模型。

基于模型中所提出的师范生应具备的各项教学能力，本研究遴选出了有关师范生学习与实践方面的数据标签，如师范生专业课程学习情况、三笔字书写情况、实习授课表现情况、微课比赛获奖情况等，从而梳理出了师范生各个教学能力维度上的数据标签。

---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---智慧教室环境下小学科学教学的实践研究摘要随着教育技术的持续快速发展，“智慧教室”已经越来越频繁地进入人们关注的视线当中。

本文将通过对新时代教学环境的变迁和现有应用，以及对智慧教室物理架构和功能模型的分析，并将其应用于小学科学课程的实际教学当中，在真实的智慧教室中进行实践验证，最终得出智慧教室环境相比传统教室，在互动交流、小组协作、情景模拟、反馈评价等方面，对于学习者学习过程的影响和优势所在。

以此作为同阶段同类课程应用智慧教室环境实施教学的参考和借鉴。

关键字：智慧教室科学课程实践验证Research on the practice of science teaching in elementary school under the environment of intelligent classroom.ABSTRACTWith the continuous and rapid development of education technology, "smart classroom" has become more and more frequent in people's attention. This article through to the new era, the change of teaching environment and the existing applications, as well as to the wisdom of the classroom physical architecture and function model of the analysis, and the application of practical teaching of elementary school science curriculum, in the wisdom of the real classroom practice verification, finally it is concluded that wisdom classroom environment compared with the traditional classroom, in the interaction, group collaboration, scenario simulation, feedback, etc., for the influence of learners' learning process and advantage. As a reference and reference for the application of smart classroom environment for similar courses in the same stage.Key words: wisdom classroom Science courses practice verification.1.绪论1.1研究背景现今社会，信息技术发展迅速，而教育理念也随之发生潜移默化的改变，更强调以学生为主体，教师与学生进行合作学习，共同解决疑难困惑，逐渐强调教师应该培养学生的探究能力与自主学习能力。

基于大数据分析的智慧教育系统设计与实现智慧教育系统是一种基于大数据分析的教育信息化工具，通过收集、分析和应用大量的教育数据，为教育机构、教师和学生提供个性化的教育服务和支持。

本文将探讨基于大数据分析的智慧教育系统的设计与实现，并讨论其对教育领域的意义和挑战。

第一部分：智慧教育系统的设计框架智慧教育系统的设计需要考虑以下几个关键要素：1. 数据采集与存储：智慧教育系统通过各种传感器、设备和应用程序收集学生、教师和教育机构的各种数据，包括学习成绩、行为、兴趣和学习过程中的反馈信息。

这些数据被存储在云平台或私有服务器中，以便后续分析和应用。

2. 数据分析与模型构建：通过大数据分析技术，智慧教育系统可以从海量数据中提取有用的信息和模式。

例如，根据学生的学习数据和行为模式，可以构建学生的学习模型，以预测学生未来的学习成绩和需求。

同时，教师和教育机构也可以通过数据分析来评估和改善教学质量。

3. 个性化学习与教学：基于学生的学习模型和需求分析，智慧教育系统可以为每个学生提供个性化的学习计划和资源推荐。

通过自适应学习系统和个性化教学环境，学生可以按照自己的节奏和方式进行学习，提高学习效果。

4. 教学辅助与管理支持：智慧教育系统提供了多种教学辅助和管理支持工具，以帮助教师更好地组织教学活动和管理学生。

例如，教师可以使用在线课堂工具进行实时互动和评估，同时可以根据学生的学习情况提供个性化的反馈和指导。

第二部分：智慧教育系统的实现与应用智慧教育系统的实现和应用需要解决以下几个关键问题：1. 数据安全和隐私保护：智慧教育系统中涉及大量的个人敏感信息，如学生成绩和行为数据。

因此，系统的设计和实现需要考虑数据的安全性和隐私保护机制，确保学生和教师的数据不被滥用或泄露。

2. 数据质量和准确性：智慧教育系统的分析和应用结果依赖于输入数据的质量和准确性。

因此，系统需要采用有效的数据清洗和预处理技术，以确保数据的准确性和一致性。

3. 技术设施和基础设施支持：智慧教育系统需要可靠的技术设施和基础设施支持，包括高速网络、云计算和存储资源等。

基于智慧学习环境的学习适应性模型构建研究作者：刘虹陈金华周雄俊高亚祎刘姣姣任楠澜来源：《中国教育技术装备》2023年第08期摘要以5G、人工智能、物联网等技术支撑的智慧学习环境已成为教育教学的主要阵地，智慧学习环境下学习适应性构成要素的探讨对学习适应性的提升至关重要。

为有效评估学生在智慧学习环境下的学习适应性水平，采用混合研究方法构建一个由6个一级维度、19个二级维度组成的智慧学习环境下学习适应性模型，可作为智慧学习环境下学习适应性水平的测量工具，为智慧教育时代下学习适应性评测提供参考。

关键词智慧学习环境；学习适应性；模型构建；智慧教育中图分类号：G434 文献标识码：B文章编号：1671-489X（2023）08-0039-06Research on Construction of Learning Adapta-tion Model Based on Intelligent Learning EnvironmentLIU Hong1， CHEN Jinhua1， ZHOU Xiongjun1， GAO Yayi2， LIU Jiaojiao3， REN Nanlan1Abstract Smart learning environment supported by 5G， artificial intelligence， IoT and other technologies has become the main position of education and teaching， and the exploration of the components of learning adaptability in intelligent learning en-vironment is crucial to the improvement of learning adaptability. In order to effectively assess the level of learners’ learning adaptability in the intelligent learning environment， a model of learningadaptability in the intelligent learning environment consisting of 6 primary dimensions and 19 secondary dimensions was constructed using a mixed research approach， which can be used as a measurement toolfor the level of learning adaptability in the intelligent learning environment and provide a reference for the assessment of learning adaptability in the era of intelligent education.Key words intelligent learning environment; lear-ning adaptability; model construction; intelligent education0 引言自大力推进教育信息化以来，我国进入以智慧教室、智慧校园建设为标志的智慧教育时代，学习环境发生了从数字化学习环境转为智慧学习环境的根本性变化[1]。

智慧校园沙盘模型计划书一、项目背景与目标随着信息技术的快速发展，智慧校园建设已成为提升学校管理水平、优化教育资源、增强学生学习体验的重要途径。

本项目旨在通过构建一个智慧校园沙盘模型，展示未来校园的智慧化景象，为学校的决策层、师生以及社会公众提供一个直观、形象的交流平台。

二、项目内容本项目将设计并制作一个集信息化、智能化于一体的智慧校园沙盘模型。

模型将涵盖智慧教学、智慧管理、智慧生活等多个方面，通过模拟真实校园场景，展示智慧校园在教育教学、管理服务、校园安全等方面的创新应用。

三、目标受众本项目的主要受众群体包括学校管理层、教师、学生、家长以及社会公众。

通过智慧校园沙盘模型的展示，帮助各方更直观地了解智慧校园建设的成果，共同推动智慧校园的发展。

四、项目步骤1.需求分析：收集学校的需求，确定沙盘模型的功能和特点。

2.设计制作：根据需求分析结果，设计沙盘模型的结构和外观，选择合适的材料制作模型。

3.功能实现：为沙盘模型添加智能化功能，如互动展示、数据可视化等。

4.测试优化：对沙盘模型进行测试，根据测试结果进行优化调整。

5.展示推广：组织展示活动，向目标受众推广智慧校园沙盘模型。

五、技术方案本项目将采用先进的物联网技术、大数据分析和人工智能算法等技术手段，实现沙盘模型的智能化功能。

同时，结合3D打印、AR/VR等先进技术，提升沙盘模型的展示效果。

六、项目安排1.项目启动时间：XXXX年XX月XX日2.项目负责人：[负责人姓名]3.关键里程碑：o需求分析完成：XXXX年XX月XX日o沙盘模型设计完成：XXXX年XX月XX日o沙盘模型制作完成：XXXX年XX月XX日o功能实现与测试：XXXX年XX月XX日至XXXX年XX月XX日o展示推广：XXXX年XX月XX日4.资源需求：包括制作材料、技术支持、展示场地等。

5.项目预算：预计总投入[预算金额]元。

七、预期成果通过本项目的实施，预期将实现以下成果：1.完成一个功能丰富、展示效果出色的智慧校园沙盘模型。

［摘要］智慧教育较大程度上推进了信息化教学改革。

在智慧教育背景下，智慧学习模型是促进智慧教学活动有效进行的重要基础。

通过对国内外智慧教育和学习模型研究的综述，回顾智慧教育的研究动态，分析了近几年学者们智慧学习模型研究的关切问题。

最后，以经典学习理论科尔伯模型为基础，从教学方法、教学策略、技术工具和评价体系四个方面对智慧学习模型的构成要素进行了详细的分析。

［关键词］智慧教育；学习模型；运行机制［中图分类号］G712［文献标志码］A［文章编号］2096-0603（2021）04-0012-02智慧教育背景下智慧学习模型分析①陈君涛1，展金梅2（1.海南经贸职业技术学院教务处，海南海口571127；2.琼台师范学院信息科学技术学院，海南海口571127）一、问题提出2018年，教育部在《教育信息化2.0行动计划》中正式提出“智慧教育创新发展行动”，并要求“积极开展智慧教育创新研究和示范，推动新技术支持下教育的模式变革”“开展智慧教育探索与实践，推动教育理念与模式、教学内容与方法的改革创新”，智慧教育进入了信息化教育发展的高级阶段，进入了一个新的历程。

智慧教育战略的提出，带来了新一轮智慧化教育的研究热潮。

我国研究学者开始投身于智慧学习环境[1]、智慧资源推送[2]、智慧学习平台[3]、MOOC 个性化学习模型[4]和智慧学习分析模型[5]等研究之中，学界对学习模型构建的关注点也开始从“信息化学习模型”转向“智慧型学习模型”。

此外，赵忠君等[6]探讨智慧学习环境下，通过结合扎根理论分析法和行为事件访谈法构建了高校教师胜任力的模型并进行了检验。

但是目前对智慧学习模型的研究主要是学习模型的设计与构建和学习模型的应用方面，对学习模型构成的要素、学习过程的评估与运行机制研究较少。

因此，本研究基于智慧教育理念，探讨符合智慧学习模型构建的要素，结合科尔伯学习模型，构建出智慧教育背景下智慧学习理论模型并分析了其作用，以期为高校开展智慧学习提供理论模型参考，帮助提升智慧教育背景下智慧学习的有效性。

智慧教育中的学生行为分析与学习模型构建随着信息技术的飞速发展，智慧教育正逐渐成为教育领域的热门话题。

智慧教育通过将教育与科技相结合，致力于提升学生的学习效果和教学质量。

在智慧教育中，学生行为分析和学习模型的构建是实现个性化教育的重要基础。

本文将探讨智慧教育中的学生行为分析方法以及相应的学习模型构建。

学生行为分析是通过收集、分析和解释学生在学习过程中的行为数据来了解学生学习状态和需求的过程。

学生行为分析可以帮助教师快速准确地识别学生的学习困难，为教师提供个性化的教学策略和辅助资源，从而提升学生的学习效果。

下面将介绍几种常用的学生行为分析方法。

首先是基于学习分析的方法。

学习分析是一种基于数据挖掘和机器学习的技术，通过分析学生在学习过程中产生的大量数据，提供对学生学习状态的深入理解。

学习分析可以通过分析学生在学习过程中的在线行为数据，如点击行为、讨论参与情况等，来评估学生的学习活动和个人特征。

教师可以根据学习分析的结果，调整教学内容和方式，从而更好地满足学生的学习需求。

其次是基于情感分析的方法。

情感分析是一种通过分析和解释学生情感状态的技术，使教师能够了解学生的学习情绪和态度。

情感分析可以通过分析学生在学习过程中的语音、视频和文本数据，如讨论帖子、笔记等，来了解学生的情感反应。

教师可以根据情感分析的结果，及时调整教学策略和辅助资源，帮助学生更好地应对负面情绪，提高学习积极性。

另外，基于社交网络分析的方法也在智慧教育中得以广泛应用。

社交网络分析是一种通过分析学生之间的社交关系，了解学生之间的互动和影响的技术。

在智慧教育中，学生之间的社交网络可以通过学习管理系统、在线讨论平台等收集和分析。

教师可以通过社交网络分析，及时发现学生之间的互动模式和群体关系，为促进学生之间的合作与分享提供指导。

除了学生行为分析，学习模型的构建也是智慧教育中的重要环节。

学习模型是对学生学习过程和学习效果进行建模和预测的工具。

学习模型可以帮助教师了解学生的学习进展，制定个性化的学习计划，并提供相应的教学支持。

智慧学习环境的概念、前景及构建
胡莲
【期刊名称】《软件导刊·教育技术》
【年(卷),期】2016(015)006
【摘要】智慧学习环境作为一种高效学习空间,提供了学习情景感知、学习特征识别、学习资源匹配、学习过程记录和学习结果测评等功能,是教育技术发展的必然结果.在总结智慧学习环境产生背景的基础上,研究智慧学习环境的内涵和特征,分析智慧学习环境的发展趋势,提出构建智慧学习环境的三要素.
【总页数】2页(P62-63)
【作者】胡莲
【作者单位】上海金融学院信息管理学院 ,上海 201209
【正文语种】中文
【中图分类】G434
【相关文献】
1.概念、范畴与前景:体育艺术学学科构建过程中的若干问题 [J], 刘欣
2.城市智慧学习环境的研究与建设\r——评《智慧学习环境构建》 [J], 邓晓姣
3.智慧学习环境下的深度学习分析及模型构建 [J], 彭培环
4.智慧学习环境下的深度学习分析及模型构建 [J], 彭培环
5.指数型(ET)智慧学习环境多模态构建路向探究 [J], 李军;杨滨
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