人工智能赋能教学质量提升研究--聚文网

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内容简介

本书聚焦运用AI赋能线下+线上两类课堂，提升课堂教学质量。第一部分：聚焦AI赋能线下课堂教学质量提升，构建以学生为导向的教学评价体系，利用主题模型挖掘学生关注点，基于机器学习、深度学习、集成算法提升模型的性能，最终目标是提升教学质量。第二部分：聚焦AI赋能线上课堂教学质量提升，基于慕课评论构建评价体系，运用LDA 主题模型分析用户反馈，形成量化指标；通过集成模型实现评论文本精准归类，结合情感词典与熵值法确定指标权重；采用优劣解距离法评估课程质量，某编程课程完课率提升至67%。本书形成“数据采集-智能分析-决策支持”的闭环体系，为人工智能赋能课堂教学质量改善提供关键技术支撑。

1.1 研究背景 1.2 研究目的与意义 1.3 国内外研究现状 1.4 研究内容与方法 1.5 研究创新 1.6 本章小结 2 线下课为主的教学质量提升相关理论基础 2.1 质量标准体系相关理论 2.2 双词主题模型 2.3 主成分分析方法 2.4 分类算法 2.5 模型性能评估方法 2.6 本章小结 3 实时反馈教学质量评价指标确定 3.1 实时反馈教学质量评价指标确定思路 3.2 教学质量评价指标体系构建原则 3.3 指标来源 3.4 教学质量评价指标初步确定 3.5 以学生为导向的教学质量评价指标体系构建 3.6 实时反馈教学质量评价指标初步确定 3.7 实时反馈教学质量评价指标最终确定 3.8 本章小结 4 教学质量评估模型构建 4.1 数据准备 4.2 基于传统机器学习的教学质量评估模型 4.3 基于集成算法的教学质量评估模型 4.4 基于深度学习的教学质量评估模型 4.5 基于堆叠集成-循环神经网络模型的教学质量评估模型 4.6 特征重要性排序 4.7 本章小结 5 实证研究 5.1 数据准备 5.2 模型分析 5.3 数据分析 5.4 提升教学质量的改进策略 5.5 本章小结下篇基于线上课评价信息的教学质量提升研究 6 线上教学为主的教学质量提升研究综述 6.1 研究背景与问题 6.2 研究思路与方法 6.3 研究创新 6.4 本章小结 7 线上教学的质量提升研究 7.1 在线教育研究综述 7.2 文本挖掘研究综述 7.3 相关研究评述 7.4 理论基础 7.5 本章小结 8 在线课程评价体系指标研究 8.1 在线课程评价指标确定原则和依据

人工智能赋能教学质量提升研究

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