教师知识

摘要： 围绕"如何发展和提升教师的知识、技能和能力"这一核心议题,国际知名教师教育学者洛克伦教授从教学、教师知识和教师教育者等角度进行了深入细致的阐释。在洛克伦教授看来,教学是一项复杂而精深的专业实践,教学需要超越"内容传递""工业模式思维"和"提供服务"等框架的弊端,走向"为理解而教"的发展方向;在教师知识研究方面,洛克伦教授提出了基于主题的"大观念"、关键教学提示的"内容展现"及"教学和专业经验类别"等概念;他还倡导教师可以开展开放式日志写作、"即想即说"和教学模拟等专业学习反思活动;此外,洛克伦教授认为教师教育者是促进师范生学习教学知识和教学实践的专业学者,他们需要将教学、学习和实践理论化,以发展教师教育学的主要原则。为此,教师教育者可以通过显性模拟和对实践的自我研究等方式来促进自身的专业发展。据此,教师教育者有其独特的工作特质、专业发展路径与专业身份认同。

摘要： 利用工具编配理论,分析来自上海的4位初中数学教师的教学行为,揭示行为背后的教师知识特征.研究发现:教师通常在课堂中完全掌控动态数学环境中的相关技术,几乎不允许学生直接接触技术进行学习,即使这些技术可以改变学生的学习方法.教师普遍认为动态数学环境能够给教学带来便利,但是无法取代教师在课堂的中心地位.教师需要认真思考在什么时候、以什么方式使用这些技术,避免盲目使用技术对学生学习带来的负面影响.

摘要： 教师知识是在人工智能技术赋能的基础上通过外化、组合和内化,衍生出新的形态和发展趋势。为了了解国内外人工智能视域下教师知识的研究状况,利用BibExcel、CiteSpace等软件的可视化功能,基于人工智能背景教师知识研究的发文量、国别、机构与期刊,分析人工智能视域下教师知识领域的研究力量,进一步剖析文献的关键词,通过对高频词的归纳和聚类,认为可以聚类为人工智能与教师知识融合的教师意愿、人工智能与教师知识融合的技术支持、人工智能与教师知识融合的应用模式以及人工智能与教师知识融合的教育环境四个方面,以时间维度入手,探索人工智能视域下教师知识领域的研究历程,从萌芽、探索到如今的发展期,引起研究审思,并结合实际情况,指出利用智能技术激发教师知识活力,助力教育发展的研究展望。

摘要： 小学生命科学领域的学习要求学生接触自然,让学生通过学习了解动物、植物和微观世界的微生物;让学生知道生物之间、生物与环境之间相互依赖和相互影响。然而综观当前小学科学生命领域教学的现状,形势不容乐观,突出表现为:学生动手能力弱,自制力差,不能长久坚持观察研究;探究实验时间过长,无法现场直接实验验证,实验结果无法当堂课得出;学生课外知识储备差异化较大,科学课每班每周只有1~2个课时,教学课时不足,因材施教有困难;物种丰富复杂,教师知识量不足,难以从容应对学生的问题.

摘要： 新文科建设的提出是对智能传播时代新闻业、新闻传播教育所面临危机的及时回应。文章分析国内17所高校课程培养方案,并深度访谈10名高校师生,发现目前新闻传播教育与智能技术的融合教育具有三种模式:调整招生计划,创设智能传播相关专业(方向);调整专业培养方案,新增智能传播相关课程;增加单一课程内容,融入智能传播相关知识点。同时,其存在教师知识局限、教学内容缺乏共识、媒介素养课程匮乏、资源支持不足等问题。在此基础上,文章提出在新文科背景下智能新闻传播教育应强化马克思主义新闻观的引导作用、建立技术性和知识性授课模块的共识、不同主体交叉合作,以消除技术方与内容方的隔阂,利用网络资源,形成教师引导、师生共同参与的学习模式。

摘要： 如果说教师知识和教师能力是教师专业发展中的“可见物”,那么教师精神就是看不见的“幽灵”。“伦理是教师知识和能力的核心。教被嵌入在一个充满不确定性和艰难选择的世界中,教师的所做和所想是由其所承载的道德决定的。”的确,没有人会容忍一个道德品质恶劣的人混迹于教师队伍。但是,道德有时更像是一个底线概念,至于道德的上限,往往是一种境界的追求,没有最好只有更好。

摘要： 项目化学习在中小学的推广给一线教师带来了知识结构转型的挑战。本文根据项目化学习特征阐述了其对教师知识转型的要求,运用舒尔曼的教师知识理论中学科知识、课程知识、学生知识和学科教学知识之间的转化模型,探索和实践了从传统的单学科静态保守型向跨学科动态发展型教师知识结构转型的路径。

摘要： 知识的内涵、意义和价值是随着时代变迁而发展的,其决定了教师知识的构成也是动态发展的。教师只有在知识的作用下育成自己的核心素养——“成己”,才能感悟知识的意义和价值育成学生的核心素养——“成人”。在核心素养视域中考察教师知识,具有生命性、融合性、创造性、发展性和社会性等属性,是由五个维度(生命发展知识、学科知识、教育教学知识、学科教学知识和关乎知识的知识)融合构成的综合知识系统。

摘要： 1.“一课双师”教学模式的价值审视1.1有利于打破教师知识局限。校内教师通过系统学习高等教育学、教育心理学等课程取得高等学校教师资格证书,具备扎实系统的理论知识。同时长期从事教学工作,掌握教育规律,了解学生动态,但他们缺乏实践经验,如快递业务操作与管理课程,教师用心去推进课程的实践教学,但是教师未参与过快递业务操作,却要教学生实践,这不利于实践教学环节的设计。

摘要： 英语作为世界通用语言,是促进各国之间经济合作和文化交流的重要语言之一.英语教育依托教师,拥有良好的知识储备及职业身份认同感是提高教师自身综合素质的重要手段,提高教师的综合素质才能进一步引导学生高效地学习英语知识.明确高校英语教师知识建构和身份认同的内涵、高校英语教师知识建构和职业身份认同的影响因素,建立促进教师知识建构和身份认同的方法.

摘要： 教师知识是教师进行教学的基石,直接影响并决定着课堂教学的有效性和学生课业负担的轻重.国内外学者对教师知识进行了不同的分类和界定,但无外乎“本体性知识”、“条件性知识”和“实践性知识”这一分类范畴,它们分别在某种程度上回答和解决了教学中“是什么”、“为什么”和“怎么办”的问题.教师只有具备了这些知识,才能保证课堂的高效教学和学生的易学、乐学,建构系统而完善的教师知识应成为课堂教学“提质”和学生课业“减负”的关键之举.可通过优化教师教育课程设置、强化教师岗前职后培训、搭建“E-课程”共同体来丰富并完善教师的知识.

摘要： 教师知识的分类对提高教学质量与保证教师素质有着重要意义。文章以教学过程为切入点,将教师知识细分为:学科知识、一般教学法知识、教育学科相关知识、学生背景知识、个人教学法知识以及对学生学业成就评价的知识。在此基础上,又从教师自身、教师同行以及学生这三个角度对教师知识的优化途径做出一些分析。

摘要： 目前对数学教师的学科知识研究主要集中在教师的数学概念、法则等明确的命题知识的考察上, 而对教师问题解决的实践知识研究还不多见.本研究从广义知识观的视角出发,通过分析教师解决问题的过程去探讨教师具有什么样的问题解决的实践知识,专家教师与普通教师的差别是什么.研究发现:问题解决的实践知识由四个要素构成,其基本特征是行动性,并且具有多种组织方式.而专家教师的问题解决的实践知识比普通教师更趋于中等抽象程度的表征,专家教师的这种表征更显性化,更具创新性.

摘要： 目前对数学教师的学科知识研究主要集中在教师的数学概念、法则等明确的命题知识的考察上, 而对教师问题解决的实践知识研究还不多见.本研究从广义知识观的视角出发,通过分析教师解决问题的过程去探讨教师具有什么样的问题解决的实践知识,专家教师与普通教师的差别是什么.研究发现:问题解决的实践知识由四个要素构成,其基本特征是行动性,并且具有多种组织方式.而专家教师的问题解决的实践知识比普通教师更趋于中等抽象程度的表征,专家教师的这种表征更显性化,更具创新性.

摘要： 目前对数学教师的学科知识研究主要集中在教师的数学概念、法则等明确的命题知识的考察上, 而对教师问题解决的实践知识研究还不多见.本研究从广义知识观的视角出发,通过分析教师解决问题的过程去探讨教师具有什么样的问题解决的实践知识,专家教师与普通教师的差别是什么.研究发现:问题解决的实践知识由四个要素构成,其基本特征是行动性,并且具有多种组织方式.而专家教师的问题解决的实践知识比普通教师更趋于中等抽象程度的表征,专家教师的这种表征更显性化,更具创新性.

摘要： 目前对数学教师的学科知识研究主要集中在教师的数学概念、法则等明确的命题知识的考察上, 而对教师问题解决的实践知识研究还不多见.本研究从广义知识观的视角出发,通过分析教师解决问题的过程去探讨教师具有什么样的问题解决的实践知识,专家教师与普通教师的差别是什么.研究发现:问题解决的实践知识由四个要素构成,其基本特征是行动性,并且具有多种组织方式.而专家教师的问题解决的实践知识比普通教师更趋于中等抽象程度的表征,专家教师的这种表征更显性化,更具创新性.

摘要： 本发明涉及一种基于双特长教师模型知识融合的图像分类方法及存储介质，其中图像分类方法包括：步骤1：通过调整训练数据分布分别对两个特长教师模型进行训练，获得双特长教师模型；步骤2：对于双教师模型的不同层特征采用基于注意力转移的逐层融合方式进行融合，训练时分别对教师模型和学生模型计算注意力特征图，通过注意力特征损失函数对学生模型的特征层进行约束；步骤3：采用选择性知识传递机制对教师模型特征进行选择性传递；步骤4：对双教师模型进行融合训练，获取目标模型；步骤5：使用步骤4获取的目标模型进行图像分类。与现有技术相比，本发明具有目标模型获取速度快、学生模型性能好等优点。

摘要： 一种教师教研知识推荐方法及系统，所述方法包括获取教师文献查阅行为数据，并分析文献阅读行为及文献内容，生成推荐专业文献数据；获取教师网络教研行为数据，并分析教师教研活动主题内容，生成推荐专业文献数据；根据文献阅读行为分析、文献内容分析及教研活动主题内容分析，在不同的教研活动场景下推荐对应主题相关专业文献。所述系统包括教师用户画像模块、动态教研需求分析模块、可能感兴趣的文献推荐模块、可能感兴趣的文献推荐模块与教研参考推荐模块。本发明能够使得用户尽可能减少查阅文献的时间成本，提高用户获取资源的专业性和质量；同时推动专业文献的传播和推广应用。

摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的教师教学质量报告生成方法、系统和介质，可应用于人工智能教育技术领域。本发明方法通过在教师教学质量生成模型内设置多层循环滤过图特征提取器、极端深层编解码网络和多层前馈式特征编码转换器，并在构建好课堂教学知识图谱后，将课堂教学知识图谱输入到教师教学质量生成模型，以通过多层循环滤过图特征提取器提取课堂教学知识图谱的课堂表征信息作为第一特征矩阵，通过极端深层编解码网络对第一特征矩阵进行数据精炼和浓缩后得到第二特征矩阵，通过多层前馈式特征编码转换器根据所述第二特征矩阵生成更加符合课堂实际情况的教师教学质量报告，即有效提高教师教学评估结果的准确度。

摘要： 本发明属于图像分类技术领域，提供了一种基于同构多教师指导知识蒸馏的图像分类方法及系统。该方法包括，基于给定的学生模型，初始化与学生模型结构相同的教师组模型；采用训练集预训练教师组模型；计算教师组模型在训练集上的自信度，基于自信度的自适应初始化策略初始化学生模型参数；采用教师组模型中的各个教师模型联合指导完成模型参数初始化的学生模型；基于待分类的图像，采用优化后的学生模型，得到分类结果。

摘要： 本发明涉及一种基于双特长教师模型知识融合的图像分类方法及存储介质，其中图像分类方法包括：步骤1：通过调整训练数据分布分别对两个特长教师模型进行训练，获得双特长教师模型；步骤2：对于双教师模型的不同层特征采用基于注意力转移的逐层融合方式进行融合，训练时分别对教师模型和学生模型计算注意力特征图，通过注意力特征损失函数对学生模型的特征层进行约束；步骤3：采用选择性知识传递机制对教师模型特征进行选择性传递；步骤4：对双教师模型进行融合训练，获取目标模型；步骤5：使用步骤4获取的目标模型进行图像分类。与现有技术相比，本发明具有目标模型获取速度快、学生模型性能好等优点。

摘要： 本发明涉及一种基于知识加工机制的教师教学能力表现性评价方法，属于教学信息化领域。该方为：S1：在调查和访谈若干人的基础上构建获得阶段的评价指标体系、构建加工阶段的评价指标体系和构建基于激活阶段的评价指标体系；S2：采用指标赋权法对指标体系进行赋权，同时基于Q矩阵理论构建用于学生认知诊断的理论框架；S3：编制脚本，用多面Rasch模型Facets计算软件运行脚本，对评分者、指标体系和样本进行修订，通过理想掌握模式进行学生的认知判断；S4：利用指标体系对教师的教学能力进行评价，并用计算机软件spss进行处理，同时通过学生的认知进行诊断，采用flexCDMs对学生的认知进行分析。

摘要： 本发明涉及多教师自适应联合知识蒸馏，对教师模型的中间层特征，选择深度神经网络对这些特征进行融合，并用用加权预测融合各个教师模型的预测结果，得到最终的特征让学生模型学习并构造学生模型的最终损失函数。对于不同的样本，学生模型能够有偏向的学习不同的教师模型的预测结果，将不同教师模型传递的知识有差异的结合，形成更加有效的软标签，引导学生模型的学习，使得学生模型的学习更加有效，令学生模型的最终使用效果更好。

摘要： 本发明公开了一种基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：对样本基于教师概率输出与学生概率输出差异最大化的原则，选择待修改原始样本；将待修改原始样本在教师模型上分类概率最大的分类作为对抗攻击的目标分类以及对应的待修改原始样本作为可修改原始样本；基于教师模型对可修改原始样本类别的分类概率得到教师模型的决策边界，利用点到线距离的向量算法，以可修改原始样本恰好越过决策边界和恰好不越过决策边界为目标，对可修改原始样本进行迭代修改，生成位于决策边界两侧的边界样本对；利用生成的边界样本，使用基于边界距离的多教师权重分配训练学生模型。本发明能够提升学生模型的分类精度。

摘要： 本发明公开了一种基于多教师知识蒸馏和归一化注意力的岩石类别预测方法，包括S1：采集岩石样品图像，建立岩石数据集，并对原始岩石样品图像数据进行预处理；S2:将在原有的网络结构基础上插入基于归一化的注意力模块，构建轻量级神经网络；S3：采用多教师知识蒸馏方法，即采用以Swin‑Transformer为代表的自注意力模块和以ResNet为代表的卷积模型，训练出轻量级学生模型；S4:将数据集分为训练集和测试集，记录分类结果和各项性能指标。本发明以MobileNetV3为学生模型，结合CNN和Self‑Attetion两种范式的优点，训练出一个性能更好的轻量级模型，通过批量归一化得到的缩放因子，通过缩放因子反映出各个通道的变化的大小，也表示了该通道的重要性，使得不需要额外的参数就能实现注意力机制。

摘要： 本发明属于计算机技术领域，具体为一种基于多教师知识蒸馏的跨域小样本识别方法。本发明方法包括：构建特征提取网络模型，小样本分类器，构建动态领域拆分模型；连接特征提取网络以及小样本分类器构成源域教师模型；连接特征提取网络以及小样本分类器构成目标域教师模型；连接特征提取网络以及小样本分类器，对特征提取网络中的特定几层插入动态领域拆分模型，构成领域可拆分的学生模型；本方法用源域数据和目标域数据都各自学习一个教师模型，然后以知识蒸馏的方法将两个教师模型中的知识逐步蒸馏到学生模型中。本发明可以在源域和目标域存在巨大领域差异的情况下，在仅有少量标注且类别未可知的目标域测试数据上达到较好的类别识别能力。