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        雜志概覽

        2024-12-23 00:00:00
        中國(guó)科技教育 2024年12期
        關(guān)鍵詞:進(jìn)程人工智能科學(xué)

        《每周2小時(shí)戶外上課就能改善兒童的心理健康》

        ●《美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)雜志網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放》(JAMANetworkOpen)

        ●2024年11月15日

        加拿大麥吉爾大學(xué)的一項(xiàng)研究以大約1000名10~12歲的兒童為研究對(duì)象,其中大約500多名兒童作為實(shí)驗(yàn)組,在3個(gè)月內(nèi)每周在自然環(huán)境中上課2個(gè)小時(shí)。研究發(fā)現(xiàn),一開(kāi)始就有較為嚴(yán)重心理健康問(wèn)題的兒童,包括焦慮、抑郁、攻擊性和沖動(dòng)性,或存在與同齡人互動(dòng)有關(guān)的社交問(wèn)題等,在干預(yù)結(jié)束后行為變化最大;孩子們?cè)诖笞匀恢卸冗^(guò)后,在課堂上更加平靜、放松和專(zhuān)心。這意味著綠色空間對(duì)兒童發(fā)展具有重要價(jià)值。

        《中國(guó)科學(xué)教師對(duì)科學(xué)探究的理解不夠深入》

        ●《國(guó)際科學(xué)教育期刊》(InternationalJournalofScienceEducation)

        ●2024年11月30日

        華東師范大學(xué)的一項(xiàng)研究考察了科學(xué)教師對(duì)科學(xué)探究及其影響因素的認(rèn)識(shí)。研究發(fā)現(xiàn),教師對(duì)科學(xué)探究的知情理解比較有限,對(duì)科學(xué)探究的認(rèn)識(shí)信念是支離破碎的,并存在一些較為天真的觀點(diǎn),在區(qū)分科學(xué)問(wèn)題、將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為證據(jù)和構(gòu)建解釋等方面比較吃力;教師對(duì)于科學(xué)探究的理解由教學(xué)經(jīng)驗(yàn)、學(xué)術(shù)背景和學(xué)術(shù)成就水平相互作用形成,對(duì)于不同學(xué)術(shù)背景的教師,教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的長(zhǎng)短對(duì)探究觀有不同的影響。研究者認(rèn)為,將科學(xué)探究認(rèn)識(shí)論納入教師培訓(xùn)計(jì)劃具有必要性,應(yīng)建立相關(guān)專(zhuān)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

        《整合式STEM能夠更好地提升學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)》

        ●《科學(xué)教育研究》(ResearchinScienceEducation)

        ●2024年12月17日

        杭州師范大學(xué)的一項(xiàng)元分析考察了整合式STEM對(duì)學(xué)生學(xué)業(yè)成績(jī)的影響。研究發(fā)現(xiàn),通過(guò)整合式STEM學(xué)習(xí)的學(xué)生在學(xué)業(yè)成績(jī)測(cè)試中的表現(xiàn)顯著優(yōu)于其他學(xué)生,學(xué)生從整合式STEM中學(xué)到的更多;整合式STEM對(duì)學(xué)業(yè)成績(jī)的最大影響體現(xiàn)在情境整合方面,熟悉的、有意義的、真實(shí)的問(wèn)題情境可以提高學(xué)生的積極性,有助于學(xué)生學(xué)習(xí)STEM相關(guān)概念,并理解何時(shí)可將其應(yīng)用于熟悉或不熟悉的問(wèn)題情境;此外,基于探究的學(xué)習(xí)和基于問(wèn)題的學(xué)習(xí)比基于項(xiàng)目或設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)具有更好的效果。

        《運(yùn)用人工智能支持STEM教學(xué)和學(xué)習(xí)進(jìn)程評(píng)估》

        ●《國(guó)際STEM教育期刊》(InternationalJournalofSTEMEducation)

        ●2024年11月8日

        美國(guó)得克薩斯理工大學(xué)的一項(xiàng)研究討論了人工智能在STEM教學(xué)和學(xué)習(xí)進(jìn)程評(píng)估中的應(yīng)用。研究認(rèn)為,采用人工智能可快速有效地對(duì)多名學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)程進(jìn)行評(píng)估,能指出學(xué)生在學(xué)習(xí)進(jìn)程方面的進(jìn)步及為了達(dá)到更高水平所需的支持。研究者建議,在驗(yàn)證學(xué)習(xí)進(jìn)程的早期階段可使用無(wú)監(jiān)督、半監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式人工智能識(shí)別相關(guān)的發(fā)展水平并構(gòu)建學(xué)習(xí)進(jìn)程;進(jìn)一步采用監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和生成式人工智能針對(duì)性地開(kāi)發(fā)驗(yàn)證學(xué)習(xí)進(jìn)程的一致性;最后可使用人工智能設(shè)計(jì)自動(dòng)反饋系統(tǒng)。

        《將生成式人工智能應(yīng)用于K—12科學(xué)教學(xué)評(píng)估》

        ●《科學(xué)教育與技術(shù)雜志》(JournalofScienceEducationandTechnology)

        ●2024年11月13日

        美國(guó)北卡羅來(lái)納大學(xué)教堂山分校的一項(xiàng)研究將生成式人工智能應(yīng)用于提高K—12的科學(xué)評(píng)估質(zhì)量。研究發(fā)現(xiàn),人工智能生成的注釋能夠給出符合《新一代科學(xué)教育標(biāo)準(zhǔn)》個(gè)維度的一致性評(píng)估建議,并提出了關(guān)于如何激發(fā)學(xué)生科學(xué)意義建構(gòu)的想法;與零樣本學(xué)習(xí)相比,采用小樣本學(xué)習(xí)生成的注釋通常得分更高,并能提供更為豐富的細(xì)節(jié);在選擇提示策略時(shí),具有思維鏈和上下文提示生成的信息往往在評(píng)分量規(guī)中得分更高;基于大語(yǔ)言模型的注釋能支持教師反思自己的教學(xué)實(shí)踐并提供改進(jìn)建議。(楊元魁編譯)

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