大数据为幼儿评价赋能
利用大数据技术分析幼儿学习行为,有利于改进评价工作、提升保教质量。

大数据为幼儿评价赋能

来源:中国教育新闻网2020-11-23

中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》明确要求,要完善幼儿园评价,重点评价幼儿园科学保教等情况。《幼儿园教育指导纲要(试行)》在关于教育评价的指导要点上指出:“幼儿的行为表现和发展变化具有重要的评价意义,教师应视之为重要的评价信息和改进工作的依据。”这是一个很鲜明的导向,即关注幼儿的行为、行动并为评价所用,强化评价结果运用以实现精准保育。

但是,如何科学合理地捕捉碎片化的行为,通过对幼儿行为的研究,进而总结幼儿学习、生活、兴趣等方面的特征和规律,成为摆在学前教育研究者和实践者面前的重要课题。

随着大数据技术在教育领域的广泛应用,基于证据和大数据的教育决策机制逐步形成。利用大数据技术分析幼儿学习行为,有利于改进评价工作、提升保教质量。

对接五大领域,把握评价设计的内涵与要素,促进幼儿评价的全面性

幼儿教育领域内利用大数据技术分析幼儿学习行为,通过学习者建模、学习行为预测、学习评价等学习技术和系统的应用,能够帮助教师合理配置教学资源、改进教学策略。近年来,用户画像的概念也初步出现在教育领域,称作学习者画像。作为一种数据分析工具,在大数据技术基础上,将用户的属性特征分为自然属性、社会属性、心理属性等,建立用户数据的数学模型,对收集到的用户数据进行统计分析,从而以标签的形式表示出用户的“全貌”。

《3—6岁儿童学习与发展指南》从健康、语言、社会、科学、艺术五个领域描述幼儿的学习与发展,每个领域按照幼儿学习与发展最基本、最重要的内容划分为若干方面。幼儿发展对应这五大领域,支持幼儿发展的评价也应基于这五大领域,自然地、完整地贯穿教育过程的整体进行,这样才有可能全面、准确地刻画幼儿发展的质量,为幼儿教育发展质量提供评价参考。

幼儿画像利用AI音视频分析、物联网、大数据、云计算等技术,建立幼儿、教师、家长、幼儿园之间信息无缝互联通道,推动幼儿园现代化与信息化建设与改造。根据幼儿园的需求,将幼儿在园内各种行为数据捕捉以后自动统计归档,从评价入手,深描幼儿,形成幼儿画像。

关注日常活动,丰富幼儿评价的手段与质量,提升幼儿评价的有效性

《纲要》在关于对幼儿发展状况评估的指导要点上指出:“在日常活动与教育教学过程中采用自然的方法进行。平时观察所获的具有典型意义的幼儿行为表现和所积累的各种作品等,是评价的重要依据。” 因此,基于《纲要》和《指南》,建立幼儿画像标签体系,将幼儿一日在园活动的学习行为进行数据收集、数据存储、数据标注、数据处理与数据开采,能够全面、系统地反映出幼儿的行为规律和特征,形成幼儿画像。

例如,对健康领域的幼儿画像,可以通过长期捕捉幼儿在园的生活习惯与行为习惯,将其归类于健康标签上,结合人口统计学要素及场景描述,可以呈现每个幼儿的用户画像。

此外,还可以将画像技术运用于幼儿在园学习活动中,利用多种校园数据对幼儿进行综合分析。采集幼儿在集体教学、户外运动等方面的实时数据,对幼儿问题行为等进行预警与反馈,及时推送信息给教师和家长,有助于教师和家长把握幼儿的活动动态,表扬鼓励积极向上的行为,对不良行为习惯及时进行纠正,引导幼儿向正确的、积极健康的行为发展。

基于大数据的幼儿画像技术能够更科学、更精准地了解幼儿学习动态,丰富幼儿行为表现评价手段,提升幼儿管理水平,进而促进幼儿全面健康成长,也为教育教学、教育管理的决策和规划提供更加可靠的依据。

强化系统对接,助推评价结果的整合与应用,完善幼儿评价的协同性

教师基于幼儿画像可以更加深入地了解幼儿在户外、室内集体学习、区角活动的动向,把握幼儿学习的兴趣点,以便从幼儿出发设计真实而富有趣味的情境,开展有效的教育教学活动。

如在区角活动中,在对已有区角活动学习资源配置策略分析的基础上,以幼儿进出区域的频次与停留时间,判定幼儿对区域的偏好。此外,基于对幼儿与区域内学习资源交互的学习行为数据分析,结合区域活动发展目标,建立学习行为影响学习资源优化的因素模型。采用机器学习的方法对幼儿区域活动视频进行目标检测,形成幼儿和学习资源交互的历史记录。使用模式识别的方法从交互的历史记录中发现隐藏的学习行为模式或幼儿对学习资源的偏好,进而优化学习资源配置,形成对幼儿各个阶段不同区域发展目标的学习行为分析模型。

幼儿画像还能提升家园共育水平。对于家长而言,基于幼儿画像分析技术可以清楚了解孩子在园的情况,如出勤、健康、兴趣、学习等。基于孩子在园真实情况,家长和教师可以在各自观念和利益表达的基础上,就某个共同目标或分歧进行有效协商,更好地实现家园合作、家园共育。

与此同时,幼儿画像技术可以助力构建家园互信的良好环境。近年来,涉及家园矛盾事件的新闻报道频发,影响了家长对幼儿园的信任。幼儿园应提升园所的软硬件设施,想家长之所想,减少家园矛盾事件的发生。幼儿画像技术提供幼儿在园的海量数据,对于提升家长对幼儿园的信任程度,构建家园互信的良好环境,必然具有促进作用。

此外,基于幼儿画像的幼儿学习分析系统,还可以助力关注幼儿园安全问题。在幼儿园内部安装AI音视频分析设备,可以捕捉幼儿的面部表情、行为等。将AI音视频分析设备与传统监控结合,可用于安全管理,智能识别园内的可疑人员,保障教师和幼儿安全。当幼儿在园里发生跌倒、打架以及异常离园等行为时,及时进行分析预警并通知教师和家长,可降低安全事故风险。将物联网技术运用于智慧门禁考勤,可实现AI识别人脸自动统计幼儿入园、离园时间。

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大数据为幼儿评价赋能

2020-11-23 06:05:00 来源: 0 条评论

中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》明确要求,要完善幼儿园评价,重点评价幼儿园科学保教等情况。《幼儿园教育指导纲要(试行)》在关于教育评价的指导要点上指出:“幼儿的行为表现和发展变化具有重要的评价意义,教师应视之为重要的评价信息和改进工作的依据。”这是一个很鲜明的导向,即关注幼儿的行为、行动并为评价所用,强化评价结果运用以实现精准保育。

但是,如何科学合理地捕捉碎片化的行为,通过对幼儿行为的研究,进而总结幼儿学习、生活、兴趣等方面的特征和规律,成为摆在学前教育研究者和实践者面前的重要课题。

随着大数据技术在教育领域的广泛应用,基于证据和大数据的教育决策机制逐步形成。利用大数据技术分析幼儿学习行为,有利于改进评价工作、提升保教质量。

对接五大领域,把握评价设计的内涵与要素,促进幼儿评价的全面性

幼儿教育领域内利用大数据技术分析幼儿学习行为,通过学习者建模、学习行为预测、学习评价等学习技术和系统的应用,能够帮助教师合理配置教学资源、改进教学策略。近年来,用户画像的概念也初步出现在教育领域,称作学习者画像。作为一种数据分析工具,在大数据技术基础上,将用户的属性特征分为自然属性、社会属性、心理属性等,建立用户数据的数学模型,对收集到的用户数据进行统计分析,从而以标签的形式表示出用户的“全貌”。

《3—6岁儿童学习与发展指南》从健康、语言、社会、科学、艺术五个领域描述幼儿的学习与发展,每个领域按照幼儿学习与发展最基本、最重要的内容划分为若干方面。幼儿发展对应这五大领域,支持幼儿发展的评价也应基于这五大领域,自然地、完整地贯穿教育过程的整体进行,这样才有可能全面、准确地刻画幼儿发展的质量,为幼儿教育发展质量提供评价参考。

幼儿画像利用AI音视频分析、物联网、大数据、云计算等技术,建立幼儿、教师、家长、幼儿园之间信息无缝互联通道,推动幼儿园现代化与信息化建设与改造。根据幼儿园的需求,将幼儿在园内各种行为数据捕捉以后自动统计归档,从评价入手,深描幼儿,形成幼儿画像。

关注日常活动,丰富幼儿评价的手段与质量,提升幼儿评价的有效性

《纲要》在关于对幼儿发展状况评估的指导要点上指出:“在日常活动与教育教学过程中采用自然的方法进行。平时观察所获的具有典型意义的幼儿行为表现和所积累的各种作品等,是评价的重要依据。” 因此,基于《纲要》和《指南》,建立幼儿画像标签体系,将幼儿一日在园活动的学习行为进行数据收集、数据存储、数据标注、数据处理与数据开采,能够全面、系统地反映出幼儿的行为规律和特征,形成幼儿画像。

例如,对健康领域的幼儿画像,可以通过长期捕捉幼儿在园的生活习惯与行为习惯,将其归类于健康标签上,结合人口统计学要素及场景描述,可以呈现每个幼儿的用户画像。

此外,还可以将画像技术运用于幼儿在园学习活动中,利用多种校园数据对幼儿进行综合分析。采集幼儿在集体教学、户外运动等方面的实时数据,对幼儿问题行为等进行预警与反馈,及时推送信息给教师和家长,有助于教师和家长把握幼儿的活动动态,表扬鼓励积极向上的行为,对不良行为习惯及时进行纠正,引导幼儿向正确的、积极健康的行为发展。

基于大数据的幼儿画像技术能够更科学、更精准地了解幼儿学习动态,丰富幼儿行为表现评价手段,提升幼儿管理水平,进而促进幼儿全面健康成长,也为教育教学、教育管理的决策和规划提供更加可靠的依据。

强化系统对接,助推评价结果的整合与应用,完善幼儿评价的协同性

教师基于幼儿画像可以更加深入地了解幼儿在户外、室内集体学习、区角活动的动向,把握幼儿学习的兴趣点,以便从幼儿出发设计真实而富有趣味的情境,开展有效的教育教学活动。

如在区角活动中,在对已有区角活动学习资源配置策略分析的基础上,以幼儿进出区域的频次与停留时间,判定幼儿对区域的偏好。此外,基于对幼儿与区域内学习资源交互的学习行为数据分析,结合区域活动发展目标,建立学习行为影响学习资源优化的因素模型。采用机器学习的方法对幼儿区域活动视频进行目标检测,形成幼儿和学习资源交互的历史记录。使用模式识别的方法从交互的历史记录中发现隐藏的学习行为模式或幼儿对学习资源的偏好,进而优化学习资源配置,形成对幼儿各个阶段不同区域发展目标的学习行为分析模型。

幼儿画像还能提升家园共育水平。对于家长而言,基于幼儿画像分析技术可以清楚了解孩子在园的情况,如出勤、健康、兴趣、学习等。基于孩子在园真实情况,家长和教师可以在各自观念和利益表达的基础上,就某个共同目标或分歧进行有效协商,更好地实现家园合作、家园共育。

与此同时,幼儿画像技术可以助力构建家园互信的良好环境。近年来,涉及家园矛盾事件的新闻报道频发,影响了家长对幼儿园的信任。幼儿园应提升园所的软硬件设施,想家长之所想,减少家园矛盾事件的发生。幼儿画像技术提供幼儿在园的海量数据,对于提升家长对幼儿园的信任程度,构建家园互信的良好环境,必然具有促进作用。

此外,基于幼儿画像的幼儿学习分析系统,还可以助力关注幼儿园安全问题。在幼儿园内部安装AI音视频分析设备,可以捕捉幼儿的面部表情、行为等。将AI音视频分析设备与传统监控结合,可用于安全管理,智能识别园内的可疑人员,保障教师和幼儿安全。当幼儿在园里发生跌倒、打架以及异常离园等行为时,及时进行分析预警并通知教师和家长,可降低安全事故风险。将物联网技术运用于智慧门禁考勤,可实现AI识别人脸自动统计幼儿入园、离园时间。

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