UTOP诊断体系下大数据智能课堂诊断的研究与实践.pdf

Journal of BeijingCollege of Finance and CommerceApril,2024Vol.40 NO.2【教育教学】UTOP诊断体系下大数据智能课堂诊断的研究与实践宫广娟！何奇蔡红2（1.北京财贸职业学院，北京101126;2北京联合大学，北京【摘要随着人工智能在教育领域的逐渐渗透，有效利用人工智能技术开展教育教学，借助人工智能技术进行课堂诊断，提升教师专业能力，已是教育教学管理在智能时代面临的新挑战。本文利用基于UTOP诊断体系下的“课堂教学行为智能分析云平台”对高职院校教师的课堂教学行为进行人工智能分析，研究人工智能在课堂教学中的诊断应用、教学能力评价以及平台的观察指标合理性等，并提出了改进建议。【关键词 大数据;UTOP；人工智能；课堂诊断；价值观引领中图分类号：G434一、引言落实职业院校教师素质提高计划，不断提高教师的专业教学能力和自主发展能力，全面推进职业院校教师质量，是高职院校发展的重要目标。随着人工智能在教育领域的逐渐渗透,如何有效借助人工智能技术进行课堂诊断,提升教师专业能力和课堂教学质量，已是教育教学管理在智能时代面临的新挑战。2019年2 月，国务院印发的中国教育现代化2035加快推进教育现代化实施方案（2 0 18 2 0 2 2年)提出,互联网、人工智能等新技术的发展正在不断重塑教育形态，知识获取方式和传授方式、教和学关系正在发生深刻变革，加快发展“智能教育”，推进人工智能和教育的深度融合和创新发展。在教育人工智能的大背景下 2 ,如何利用人工智能技术深人分析课堂教学行为，进而有效促进教学活动的开展、提升教学效率和教学质量，具有重要的战略意义，符合国家中长期教育改革和发展、教育京10 110 1)文献标识码：A文章编号：16 7 4-2 9 2 3(2 0 2 4)0 2-0 0 43-0 6信息化发展的战略需要。2021年9 月，教育部发布的关于实施第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知,明确了要探索建立或应用教师能力诊断测评系统,诊断教师学习发展需求,开展精准培养培训;要建设和应用教师大数据，采集动态数据，形成教师画像，支撑教师精准管理，支持教师评价改革。目前在借助人工智能技术对采集的教学视频进行课堂教学行为分析的相关领域还缺乏研究，本文拟借助“课堂教学行为智能分析云平台”对高职院校教师的课堂教学行为进行人工智能分析，研究人工智能在课堂教学中的诊断应用、教学能力评价以及平台的观察指标合理性等，以期为智能技术协助课堂诊断这个领域提供帮助。二、UTOP诊断体系和评价指标UTOP3是美国Uteach教师中心开发设计的教学观察工具，该体系经过了较长时间的发展和完善,逐渐形成了规范的观察维度和细化的观察视收稿日期：2 0 2 3-11-3 0作者简介：宫广娟（19 7 7 一），女，辽宁凌源人，北京财贸职业学院副教授，硕士，研究方向：结构工程。何奇（19 8 6 一），男，内蒙古乌兰察布人，北京财贸职业学院副教授，研究方向：建筑室内设计。蔡红（19 6 7 一）,女，浙江杭州人，北京联合大学教授，硕士，研究方向：绿色建筑设计、智慧建造。基金项目：教育部2 0 2 2 年12 月2 1日委托课题“基于课堂教学行为智能分析的教学改进与创新研究”（2 0 2 2 HBLX09）。-43-2024年4月第40 卷第2 期点，此体系在国外获得了普遍认可并已经广泛应用于数学、科学、技术、工程等学科的课堂诊断与评价。课堂诊断维度有4个,分别是课堂环境、课程结构、执行效果和教学内容,每个维度有对应的观察要点，具体见图1。学生参与度、学生自发提问比率、生生互动、师生互动频率、教师提问比率、课堂管理、课堂专注度记忆理解、应用、课堂参与、课堂互动、分析、评价、创作、课堂互动氛围、师生对话、知识掌握、课堂管理、课堂专注实践应用、认知层次、思维方法、老考核评估抽象内容具像化、抽象内容教师讲授内容要素、可理解性、教师提问内容要案、讲授内寄与学生回答内容要素、教学目标匹配、测试练习内容要素、教学内容知识联系、组织联系社会实际提问间、师生参与、课堂调整、价值观引领时间分配、学习体验、教学风格是何类、如何类、若何类、点名或指定学生回答、学生主动提问、鼓励学生提问或回答、练习或测试、阅读或思考、教师行为占有率、学生行为占有率、基础性问题解决、综合型问题解决、应用型问随解决、创新型问题解决、积极影响与消极影响比率、教师间接与直接影响比北京财贸职业学院学报生测评等综合测评的方式，具有较大主观性和随意性,缺少客观性、长期性和连续性。四、基于大数据的“课堂教学行为智能分析云平台”的课堂诊断（一）基于大数据的“课堂教学行为智能分析云平台”及指标基于大数据的“课堂教学行为智能分析云平台”（以下简称“云平台”）主要依托UTOP诊断体自主学习、合作活动、科学实践、总结归纳、教学环境教学活动、课程顺序、教师授课主题顺序、教学内窖UTOP执行效果系，采取4项维度、3 级指标、47 个课堂观察点，对采成果展示、集到的完整的教学过程进行观察、分析与诊断。重准点突出、分时主题、主题路径、即时回应、重难点聚焦、课程保素、肯定、香定、追间、信息技术应用教师引导学生探索、教师技术使用、学生技术使用为何类、自由答集体答、“云平台”每个观察点提供优质课指标参考值，见图2,这些参考值来源于上海众多中小学课堂诊断和全国多年各个教育类别的教师教学能力大赛的大数据统计。86生白发搜网比果一5%生生课堂环境85%12%-可率图1UTOP诊断体系的评估维度和观察要点67.80%5.43%20M可效果2465%-80212%一30.41%白由著第林管36.03%点名成就定学生回会三、传统课堂诊断存在的困难24.37%学生丰动间答9.19%课堂教学诊断 3 L4 是以实际的课堂教学过程66.84%为诊断对象，依据一定的诊断标准，运用适当的方33.16%荣生行为占肉中425%16.27%法或借助特定的工具对课堂教学进行全面观察、分32.52%皮用性间m解洗410%一析、诊断的过程，包括教师的教和学生的学,还包括6.59%1.78%一些其他影响因素，如课堂环境、师生互动关系、突发情况处理、情感投入等，因此课堂教学诊断需要综合考虑多个主体以及多种复杂的影响因素。传统的课堂诊断主要借助人工进人课堂听评课来进行，包括督导专家评价、学生评价、同行评价等。传统课堂教学诊断遇到如下困难：（一）课堂数据采集难、测评实施难通过对北京、广东、浙江等地40 所职业院校进行问卷和访谈调研，发现目前所有职业院校都在积极应用大数据相关技术，但仅限于学生考勤、学生对教师测评、学生成绩分析等方面，而所有职业院校的课堂诊断、教师教学能力评价均未采用大数据人工智能技术。学校缺乏对个体教师或群体教师进行课堂诊断、教学能力有效测评的工具。（二）课堂诊断客观难、连续难由于缺少有效课堂诊断的工具，一次全校性的课堂诊断需要投人大量人力、物力，因此难以开展大规模、常态化课堂诊断，难以对教师课堂教学进行全过程数据的采集、记录和分析。目前学校的课堂诊断大都采取学校督导测评、教师同行测评、学一44-课量专注漫-67%合作活动一课莹数学行为管能分析云平台评价指标执行放果一40.75%58.68%图2 课堂教学行为智能分析云平台评价指标和优质课参考值（二）基于大数据的“课堂教学行为智能分析云平台”课堂诊断结果本次课堂诊断主要针对五位来自学校不同院系不同专业不同课程类型的一线教师，有会计类、工商类、建管类、金融类等专业，课程有职业平台课和职业核心能力课。由专业的摄制团队在学期的初期、中期、中后期分别进行45 分钟共3 次的课堂实录，并将课堂实录上传至“云平台”，“云平台”提供诊断报告。“云平台”共有4个一级指标,2 0 个二级指标，47个三级指标,将三次人工智能评价结果进行对比分析发现：一级指标、二级指标均没有明显的规律和特征，因此只针对47 个三级指标进行分析。在47 个三级指标中，发现有2 1个指标，三次诊断结果整体均高于或接近优质课指标，我们将之称42%20R36%1.73%16.95%L41.23%课堂结构91.01%香定一0.42%-8.57%30.27%信您技术痘用71.15%学生晓不使用28.85%执行效果37.83%(二)应用一4.5 0%45.77%5.48%6.41%教拳内容54.67%45.33%象内客可理期生鸟内客典信化9 3.6 2%26.79%微学内容想织联系社会实际47.41%价编/2 4.9 4%Journal of BeijingCollege of Finance and Commerce为“易达”指标，见图3；而有12 个三级指标观察点在第一轮诊断中几乎均低于优质课指标,在后面的2 轮诊断中,突破进步不大，我们将之称为“难达指标”；除“易达”和“难达”指标外的14个指标观察点，通过教学调整可以有效提升或即使经过教学调整不升反降的指标我们称之为“波动”指标。三类指标见图4。本文重点针对12 项难达三级指标进行分析。“易达”指标五位教师三次评价平均值与优质课指标值对比100.00%90.00%80.00%70.00%60.00%50.00%40.00%30.00%20.00%10.00%0.00%0图3五位教师三轮评价2 1个“易达指标平均值与优质课指标值对比课堂参与生生互动课堂专注度合作活动学科安践重难点聚焦追问教师技术使用教师提问比率是类自由集体苔阅读或思考教师行为占有率学生行为占有率基础性问概解决记忆理解应用知识掌理抽象内容具像化知识联系联系社会标图4课堂教学行为智能分析云平台易达、难达、波动评价指标在三轮测评诊断中,测评结果整体如下：（1)五位教师三次诊断的最高分（见表1），从第一轮2 5.6、第二轮3 0.0,到第三轮3 1.1,均未达April,2024Vol.40 NO.2到优质课满分40 分的8 0%。表1五位教师三轮“云平台”课堂诊断结果一览表（满分40）三次课堂诊断教师1 教师2 教师3教师4第一次诊断25.6第二次诊断26.4第三次诊断31.1(2)在12 项“难达”指标中,有个别老师的个别指标在三轮诊断过程中有所提升，例如师生互动、总结归纳、学生技术使用等，但有三个指标在三轮诊断中不仅低于优质指标，甚至大多是零分，分别是“创新性解决问题”“实践应用”“价值观引领”。以两个指标为例：“创新性解决问题”（见表2），除两位老师在第二轮得到一定分数外,其他老师三次评价均为零分；“价值观引领”（见表3），有两位老510-UTOP优质课指标五位教师三次评价平均值肯定教师引得学生探索是何类为何类波动指标如何类(14顶）课堂教学行为智能分析云平台三类评价指标易达指标(21项)教师523.824.330.028.027.329.11520课管管理成果服示点名或指定学生回答练习或测试综合性问题解决应用性问题解决积极影响与消吸影响比率教师间接与直接影响比率分析学生自发棉问比本师生互动总结妇纳学生技术使用若何类难达指标(12项）24.928.127.325师三轮诊断结果均为零分。表2“创新性解决问题”三次诊断对比三级指标UTOP优质课指标4.1%创新性解决问题教师1教师2教师3教师4教师5第一轮评价0.00%第二轮评价7.40%0.00%2.10%0.00%第三轮评价0.00%0.00%0.00%0.00%表3“价值观引领”三次诊断对比三级指标UTOP优质课指标2 4.9 4%价值观引领教师1教师2教师3教师4教师5第一轮评价0.00%0.00%0.00%0.00%第二轮评价0.00%第三轮评价0.00%0.00%6.70%0.00%五、难达指标原因分析学生主动回答鼓励学生提问或回答创新性问题解决评价创造实践应用价值观引领24.626.928.40.00%0.00%0.00%7.70%40.00%0.00%“创新性解决问题”“实践应用”“价值观引领”是“难达”指标中的“最难”指标，这几项指标在每次研讨中均是重点讨论的内容，集体攻关、集思广益，并着重进行了特别的设计，但三轮诊断汇总结果依然较低甚至为零分。（一）“创新性解决问题”指标分析1.“创新能力”对于大部分高职学生而言，一直是一项较难提升的能力，一方面可能与学生入校时整体分数不高有关；另一方面跟学生的课程性质和课程内容有关，此次五位教师的课程有职业平台课程，例如软件操作类课程，主要学习目标是灵活掌握软件的操作和应用，如绘图方法、绘图技巧、绘图-45-0.00%0.00%0.00%10.50%5.60%20.00%2024年4月第40 卷第2 期规范，并利用软件绘制专业施工图等，在这样的定位下,学生创新能力的提高空间很小，或者说学生没有载体或平台突显创新能力，更无法实现提升。2.可能跟“云平台”采集方法和采集对象有关，创新能力是一种隐性能力,采集起来有一定困难。（二）“实践应用”指标分析1.“实践应用”能力对于高职学生而言是一项重要的能力,这与高职学生的定位直接相关,即“培养高端技能型人才”，但由于课程性质或课程诊断的不同阶段，学生的实践应用能力体现不足。2.从表4可以看出，五位老师在三轮诊断中“实践应用”指标均有体现，有两位老师的分数存在一定波动，有三位老师持续提升，但均未达到优质课指标值。这项指标的优质课指标值对于高职院校定位是否过高，有待继续研究。表4“实践应用”三次诊断对比三级指标UTOP优质课指标45.3 3%实践应用教师1教师2 教师3教师4第一轮评价37.40%9.30%14.30%8.60%第二轮评价30.50%24.70%23.50%13.60%第三轮评价35.50%10.70%31.10%27.50%（三）“价值观引领”指标分析“价值观引领”在三轮诊断前后，每位教师对此项内容都进行了专门的思考和设计 5 ,在教学中通过各种任务设置、活动组织、考核评价等，着重培养学生精益求精、吃苦耐劳的工匠精神、严谨求实的学习态度、互帮互助的团队协作、公平公正的考核评价等，但三次的诊断结果证明，“云平台”大都未采集到明显的价值观引领内容，这与真实的上课情况不符。分析原因一方面可能与系统采集方法有关,另一方面可能与价值观引领相关数据库有关。价值观内容广泛、词汇丰富，全面采集可能有一定的困难。六、人工诊断或不同采集方式的诊断结果对比（一）传统的人工诊断与“云平台”诊断对比1.诊断结果总体对比为了更好地对比“云平台”的准确性、客观性、全面性和可行性,在第二轮诊断中，成立了由学校督导专家、教学专家组成的人工课堂诊断团队，采用与“云平台”相同的评价标准,采取人工进课堂随堂听课的方式进行诊断,并将诊断结果与“云平台”诊断结果进行对比,对比结果见表5。一46-北京财贸职业学院学报表5 人工诊断与“云平台”诊断结果对比评价方式“云平台 诊断结果排序教师分数(满分40)1教师22教师53教师34教师45教师1通过表5 可以看出，“云平台”诊断结果与人工诊断结果有一定差异。首先，人工诊断结果整体均高于“云平台”诊断结果，最低分高于“云平台”的最高分；其次在“云平台”诊断中排名倒数第一的教师1,在人工诊断中排名正数第一。2.“价值观引领”等难达指标对比在研讨过程中,针对教师1的课堂进行了重点讨论,尤其是在第一轮、第二轮诊断中得分为0 的“价值观引领”和其它低于优质课的指标。人工诊断专家团队一致认为：教师1的课堂更像职业教教师5育课堂，体现职业教育特色，时间分配准确、课堂11.20%效率高、讲解精炼、探究启发式学习；从教学情境18.70%设计、内容学习以及对时间的把握都体现了以学25.50%生为中心，生生互动，团队合作；价值观引领渗透润物无声，贯穿课堂始终，体现明显；整门课程大项目由小任务叠加，任务层层递进，难度逐渐增加，教师与学生互动频繁、自然和谐，课堂效果好，“云平台”未采集到的价值观引领等指标，人工诊断采集到了且给与了较高的评价，因此从总分结果看存在较大差异。3.“云平台”诊断和人工诊断的关注点差异“云平台 课堂诊断较注重课堂形式，人工课堂诊断更注重教学内容、课堂氛围和学习效果。另外“云平台”在视频采集过程中会受课堂环境的较大影响,例如,对于计算机实操类课程,在采集过程中存在一定的局限性,无法捕捉到学生的细致操作等，而这些人工诊断可以直观地感受和体会。（二）课堂教学过程视频不同采集方式的对比在第二轮测评中，在由专门摄制团队采集教学过程视频的同时，还开启了利用智慧教室（实训机房）自行录制设备进行采集，并将二者录制的课堂视频同时放人“云平台”中，对比结果见图5。从图5可以看出，智慧教室自动采集设备录制的诊断结果稍高于专门摄制团队录制的诊断结果,但各项指标诊断结果整体一致，甚至有些指标诊断结果完全相同。因此如果学校条件允许，可以使用智慧教室的自动录制设备，然后进行“云平台”诊断，如果学校条件成熟，这种课堂诊断方式可以成为教学管理人工诊断结果教师分数(满分40)30.0教师128.1教师328.0教师226.9教师426.4教师538.437.236.032.4.32.0Journal of BeijingCollege of Finance and Commerce和教师自我诊断、自我分析的一种常态。人工录制与智慧设备录制测评结果三级指标对比1200.00%1000.00%800.00%600.00%400.00%200.00%0.00%图5 人工录制与智慧教室自动录制设备诊断结果对比七、“云平台”应用于课堂诊断存在的优势（一）“云平台”的应用促进了教师教学能力持续提升分析五位教师三轮的诊断结果（见图6)可以看出，五位教师的成绩在不断地提高；在与老师的交流访谈中，五位老师均表示“云平台”四个维度47个观察点的指标逐渐渗透到了思想和下意识教学行为中,转化为一种自然而然的教学行为,并对教学设计,无论是教学内容、教学方法、教学组织、教学评价都产生了深远影响。通过“云平台”的“观察”和“诊断”,及时发现课堂教学或学习过程中的问题、薄弱环节、剖析原因，并致力于寻找解决问题的方案，力求提高教学质量，优化教学过程，持续提升教学能力。五位老师三轮测评成绩对比35302520151050（二）“云平台”的应用能够实时呈现课堂状态利用“云平台”等大数据智能分析工具进行课堂诊断 2 ，可以缩短评价时间，扩充评价维度，采集更加全面的观察点，并能实时进行分析，分析报告呈现可视化分析图表，给出可指导可实施的调整建议,与传统的分析相比有着明显的优势。使用“云平台”等工具降低了课堂分析的难度，尤其对中青年教师而言，缺少教学经验，不能及时对课堂进行April,2024Vol.40 NO.2总结分析，使用“云平台”等工具，借助可视化图表，深度挖掘数据背后变化的原因，容易发现课堂的闪光点和不足，并能及时调整改进。（三）“云平台”的应用助力课堂诊断的常态化模式传统的课堂教学行为分析，需要专家或有经验的教师进行分析，一学年一般一两次的频次，不能进行长期的跟踪观察和指导。使用“云平台”等大人工录制.智慧设备录制教师1教师2第一次评价第二次评价第三次评价图6 五位老师三轮诊断结果对比数据智能分析，多维度的对课堂进行录制分析,结合教学视频和可视化图表，有利于教师全面掌握课堂动态，反思自身教学，发现不足并加以改进,形成课堂教学行为分析与改进的常态化模式 6 ，而教师根据不同阶段的连续分析报告可以动态了解长期的变化过程。（四）“云平台”的应用帮助教师提高课堂效率借助于“云平台”等工具对课堂教学分析，提升课堂教学的评价效率，全面的课堂教学行为分析有助于改善教学过程，提升课堂教学效率。课堂教学包括教师的教和学生的学两方面，有效的教学行为分析,精准发现课堂教学中存在的问题，指导教师积极优化课堂教学行为；智能分析工具对学生全方位的观察与分析，发现学生的课堂规律，及时调整学习进度，促进高效课堂教学，提升课堂教学质量。总的来说，教师通过熟练高效地使用智能分析工具，通过数据发现教学中存在的问题，寻找解决方案并不断改进，促进自身发展和提升课堂效率。八、“云平台”目前阶段存在的不足及调整建议（一）“难达”指标优质课参考值定位待调整“云平台”的优质课指标参考值来源于上海众教师3教师4教师5多中小学课堂和全国多年各个教育类别的教学能力大赛的大数据统计，通过研究实践，这些指标参考值尤其是“难达”指标参考值,应用于职业院校的常规教学课堂存在一定的偏差,定位过高。在与研究对象团队研讨和访谈过程中，老师表示对三轮测评结果心态逐渐发生了悄然的改变，“首轮略感失望、二轮比较失望、三轮失望而无感”，某种程度反应了大部分老师的心态，尤其是针对“难达”指标的持续较低诊断结果，积极性造成一定的影响，甚至会产生质疑或反对。因此建议针对不同的教育类型、不同的专业大类、不同的课程性质，三级指标观察点要有所不同或有所侧重，而优质课指标参考值也相应进行调整。47-2024年4月第40 卷第2 期（二）价值观诊断突显不足，建议与人工诊断相互结合1.“价值观引领”诊断突显不足首次课,五位老师的价值观诊断分数均为0,但经过集体对课程实录的复盘以及研讨,五位老师在课堂上进行了着重的教学设计并在教学中通过语言、肢体、行动等进行了价值观的渗透与实施，中国文化博大精深，语言丰富，很多相关内容可能并未在系统数据库里储存,因而捕捉不到；教师与学生之间情感的传递、爱的表达、灵魂上的触动、互助互长，在教与学中，一个眼神或某一个肢体语言都会对学生产生深远的影响，但“云平台”等大数据智能诊断工具可能无法采集到这种细腻的情感变化。2.建议针对不同课程，“价值观引领侧重不同不同教育类别、不同学科、不同性质的课程，在不同阶段，对价值观的培养不尽相同，例如对于高职学生,实践类课程更强调工匠精神、劳模精神的培养,艺术类课程更强调艺术情操、审美的培养,因此非知识范围且与情感直接相通的内容通过大数据智能工具捕捉有一定难度；因此“云平台”等诊断工具关于价值观引领相关数据库如何补充、改进或者价值观引领这个指标是否可以通过大数据智能工具进行采集是一个值得探讨的问题。“价值观引领”这一指标观察点，一方面建议补充扩大数据库，另一方面建议采取人工测评的方式进行补充。3.建议与人工诊断相结合“云平台”大数据智能诊断工具建议用于教师的自我、督促教师日常教学课堂诊断为主；如果作为学校教师教育教学评价的常态化工具、或教学能力比赛等重要评价时，建议与人工诊断相结合的方式进行综合评价。（三）具备自动视频采集条件更利于“云平台”的推广应用“云平台”等大数据智能诊断工具需要采集课堂实录,因此对课堂录制方法、录制技术有一定要求，如果学校具备自动视频采集条件会利于“云平台”等大数据智能诊断工具的推广和应用,否则会增加应用的成本和难度。因此这一诊断工具更适用于有自动视频采集教学条件的学校。如果大面积采取人工录制的方式进行视频采集会增加人力物力财力，与最初使用系统的初衷相悖。（四）“云平台”诊断报告建议尽量简洁易懂，提升可读性和指导性“云平台”设置了47 个三级指标观察点，设置初衷是更系统更全面的采集课堂的整个过程，但经一48-北京财贸职业学院学报过实践，老师普遍反映测评报告过长，指标内容过多过细,且个别指标晦涩难懂，例如“是何类、为何类、如何类、若何类”等三级指标，不仅对教师的指导性不足,还增加了教师的困扰和抵触心理，因此建议诊断报告可以整合或减少三级指标,增强诊断报告的可读性和指导性。九、结语有效利用人工智能技术开展课堂诊断，提升教师专业能力和教学质量，是未来职业教育发展的趋势 7 。通过实践证明，基于大数据的“课堂教学行为智能分析云平台”能够帮助教师对教学设计进行系统化思考，能够实时反映课堂状态，能够对课堂进行长期的跟踪调查，能够帮助教学管理形成课堂诊断的常态化模式 8 。教师在课堂教学中通过人工智能技术,能反思自已的教学,能根据课堂诊断及时调整教学策略，不断形成自我反思的意识和习惯,在职业发展历程中实现自身的蜕变与进步。通过“云平台”等诊断工具，实现课堂诊断管理机制的标准化、流程化、数据化，最终为教师、学校提供可视化、智能化评价，进而提升教师职业能力，提高课堂教学质量参考文献：1唐瑷彬，石伟平.教育信息化2.0 时代的职业院校教师专业发展路径研究 J.中国职业技术教育,2 0 2 0（2 1)：46-53.2王媛.课堂教学行为大数据智能分析系统的应用研究D.山西师范大学,2 0 2 0.3齐娟.基于“utop”的高中化学课堂诊断研究 D.华中师范大学,2 0 2 0.4王丽娟，高丽敏，曲琳娜.高职专业课程思政“1T-3S-6P教学模式探索一以北京财贸职业学院旅游管理专业为例 J.北京财贸职业学院学报,2 0 2 4,40（1）：5 8-61.5张思源.新时代高职生全面发展自我评价对职业价值观的影响研究一基于SEM结构方程模型的实证分析J.北京财贸职业学院学报,2 0 2 3,3 9（3）：5 9-6 4.6李胜男.基于人工智能技术的课堂教学行为的分析框架构建研究 D.北京邮电大学,2 0 19.7张莎莎.人工智能背景下高校教师教学能力提升路径J.现代教育技术,2 0 2 0(4):3 9-40.8许筱宇.人工智能辅助教师课堂教学能力提升机制研究J.计算语言,2 0 2 2(8):15 8-16 0.（责任编辑王梦醒）