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课堂行为识别--学情分析
课堂行为识别--学情分析
详细介绍:


课堂行为识别--学情分析


教育信息化2.0时代,人工智能、大数据等新兴技术将会驱动学校提升教学质量。深度课堂系统,是一套贯穿于教、学、研的综合教学分析AI系统,它能够实现深度的数据挖掘与模型构建,并通过多维度数据关联,将课程背后的真正反映教学意义的数据信息呈现出来,帮助学校构建数据驱动教学的生态圈。


产品特色:

  • 深度挖掘教学信息:利用AI合大数据技术,深度、实时采集课堂教学行为,追踪学生行为趋势变化,统计课堂不同行为占比,通过教学评价系统的构建,实现基于实证的教研评估。

  • 多维度数据整合:分析课堂考勤、课堂活跃度、学生参与度、授课类型、教学过程时序与占比等数据,全面、立体的为教学评价提供数据整合。

  • 智能评价与常态化相结合:提供微信小程序、网页等多种访问方式,实现在线督导、巡课,让评价结果客观公证。

  • 无感知分析与报告:自动获取课程信息并完成教学评估,无需老师干预,不影响日常授课,自动形成课程评价报告,让老师成长轨迹一目了然。

功能特点
  • 智能高效:基于对教育场景的理解从多个维度分析课堂数据,并进行挖掘。课后立即产生分析报告,校领导、学科负责人、教师等通过多终端查看教学分析报告,从而掌握课堂情况。

  • 教学行为分析:自动获取教师板书、教授、巡视,以及学生听讲、应答、读写等行为,生成教学行为时序图与教学活动时间占比,评估老师授课类型与课堂

  • 听讲状态分析:智能获取学生课堂参与度、契合度、疑惑度与活跃度,分析学生的听讲效率对知识的理解、接受情况。

  • 智能考勤分析:自动获取应到、实到人数与到勤率,分析并显示正常上课学生与异常听课情况,对低出勤率等情况自动预警。

  • 常态化教研分析:课堂质量评价表可根据学校需求灵活定制,教师可在线课程打分与评价。支持课中与课后评价,让教研评估不受时空限制。

  • 课程质量对比:自动生成课程质量评价数据,支持不同课程、老师、班级、年级之间的数据统计与对比,全面呈现课程质量与排名。

  • 集成化管理:AI服务器可实现多间教室的教学分析与集成化的数据汇总,足不出户,多间教室尽收眼底。



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