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基于元宇宙和生成式人工智能的教师实训成效研究

期刊:开放教育研究DOI:10.13966/j.cnki.kfjyyj.2024.03.008

这篇文档属于类型a,即报告了一项原创研究。以下是针对该研究的学术报告:

一、研究作者与发表信息
本研究由王龚、顾小清和胡碧皓共同完成。王龚来自上海师范大学教务处,顾小清和胡碧皓分别来自华东师范大学教育信息技术学系和计算机科学与技术学院。该研究发表于《开放教育研究》2024年第30卷第3期。

二、学术背景
随着元宇宙(Metaverse)、生成式人工智能(Generative AI)等技术的快速发展,传统教师实训模式已难以应对未来教育的多样化需求。元宇宙技术被认为能够为学习者提供更真实的学习情境,帮助其通过解决复杂问题来感知世界、理解知识并发展自我。然而,现有的教师实训模式存在诸多局限,如实训场景单一、师生互动不足、评价方式主观等。因此,本研究旨在结合元宇宙技术和生成式人工智能,构建一种新的教师实训模式——元宇宙数智微格实训,以提供强体验、富交互、高拟真的低风险教学实训环境,帮助职前教师更好地适应未来教育的挑战。

三、研究流程
本研究分为以下几个主要步骤:

  1. 实训场景架构设计
    研究团队搭建了混合现实(Mixed Reality)场景,即人类教师在实体微格教室中与虚拟数字人(Digital Human)高度交互的元宇宙数智微格实训场景。场景架构包括数据层、模型层、平台功能层和场景层。

    • 数据层:涵盖教师实训数据和数字人数据。教师实训数据包括录课视频、教学技能考评等显性数据,以及基于学习分析技术得到的隐性数据。数字人数据记录学生的课堂行为和预设特征,如学习风格、能力水平等。
    • 场景层:通过Unity3D和Unreal Engine 5等工具搭建虚拟教学场景,包含黑板、讲台、学生桌椅等元素,模拟常规课堂教学、小组讨论等多种情景。
    • 模型层:包括虚拟学生、虚拟助教、教育大模型等模块。虚拟学生通过大模型和智能语音技术模拟真实学生的学习行为,虚拟助教则协助教师答疑解惑。
    • 功能层:提供教学情景模拟、微课录制、远程授课等服务,支持教师开展全方位的学习体验。
  2. 实训模式设计
    研究团队提出了由实向虚、由虚向实、虚实相融的实训模式。

    • 由实向虚:教师通过虚拟场景与数字人学生互动,沉浸式演练教学技能,反复“试错”以提升教学能力。
    • 由虚向实:系统追踪记录教师的教学互动和决策轨迹,通过智能算法分析生成个性化的教师成长画像,帮助教师识别自身优势和不足。
    • 虚实相融:虚拟助教在实训过程中提供实时提醒和指导,协助教师应对复杂的教学情境。
  3. 初步应用与数据采集
    研究团队初步实现了数字人学生的听讲、举手发言、小组讨论等课堂行为模拟,并通过大模型微调技术实现了师生间的语音和行为交互。同时,系统采集了教师与数字人学生的互动数据,如“教师提问—学生生成回答—教师追问—学生生成再答”的活动序列,用于分析教师的教学行为和风格。

  4. 访谈与数据分析
    研究团队选取了12位参与元宇宙数智微格实训的职前教师进行半结构化访谈,访谈内容涵盖数字人学生的反应、教师专业发展的自我反思等维度。访谈数据通过Atlas.ti 24软件进行编码分析,编码结果的一致性系数为0.743,表明数据可靠性较高。

四、主要结果
1. 数字人学生的反应
受访教师认为,数字人学生的回答和课堂讨论接近真实课堂学生的表现,但部分回答超出所教学段学生的能力。与常规微格实训相比,元宇宙实训能带来更真实的教学体验,有助于提升教师的提问互动和课堂节奏把控能力。

  1. 教学策略选择
    数字人学生的回答会影响教学过程。当学生回答正确时,教师会跳过相关教学内容;当学生回答错误时,教师会临场调整教学策略,如让数字人学生重新回答或展开讨论。

  2. 教师专业发展反思
    通过元宇宙实训,教师发现自身知识储备和教学能力有待提升,并希望有更多机会演练多种教学思路,以更好地应对未来真实课堂的挑战。

  3. 局限性
    受访教师指出,数字人学生的回答有时会超出预期,需要进一步调整大模型的提示指令。此外,元宇宙实训的评价体系尚不完善,尤其是缺乏过程性评价标准。

五、结论与意义
本研究通过结合元宇宙和生成式人工智能技术,构建了元宇宙数智微格实训模式,为职前教师提供了强体验、高拟真的教学实训环境。实践表明,该模式能够有效提升教师的教学能力和反思能力,帮助其更好地适应未来教育的多样化需求。同时,研究为下一代教师实训的数字化转型提供了宝贵的经验和改进方向。

六、研究亮点
1. 创新性:首次将元宇宙和生成式人工智能技术应用于教师实训,提出了元宇宙数智微格实训模式。
2. 实践价值:通过虚拟场景和数字人学生,为教师提供了低风险的“试错”环境,有助于提升其教学能力和应对复杂情境的能力。
3. 数据驱动:通过智能算法分析教师的教学轨迹,生成个性化的成长画像,为教师的持续发展提供定制化建议。

七、其他有价值的内容
研究还探讨了虚拟助教在教学中的潜在作用,以及元宇宙实训在伦理和技术层面面临的挑战,如数字人学生的真实性问题和数据隐私安全问题。这些内容为未来的研究提供了重要参考。

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