自论答TAD教学模式推出以来,不少教培机构从业者表现出极高的兴趣。为了让从业者们能更深入地了解论答TAD教学模式,日前论答举办了一场内部交流会,活动现场数学课程与教学总监王旭君分享了教研团队与技术团队的碰撞,在课堂上如何借助AI让新手老师达到优秀老师或名师的水平。

王旭君本科毕业于华东师范大学数学与应用数学,并获得香港中文大学教育心理学硕士学位。她曾任教于兰生复旦中学,担任初中数学教师,多次带领学生获得“中环杯”、“希望杯”、美国数学邀请赛等各种奖项。在数学学科知识图谱开发、学习产品设计、教师培训等工作中积累了深厚的研究与实战经验。

AI教学让课堂标准化

活动现场,王老师介绍道,在论答TAD教学模式中,新手老师可以借助论答人工智能学习系统,达到经验丰富老师或是名师的讲课水平。论答人工智能学习系统将上课流程变得标准化。

王老师表示,以2小时的课外辅导课为例,系统对整个教学流程进行了拆分,分为四个部分:导入、教学模块、课堂活动和课堂总结。

常用的导入方法有测试导入、情境创设、游戏导入、故事导入等。导入可注重趣味性、针对性,好的导入会为课堂教学的展开奠定良好的基础,教学也就容易进入佳境。

教学模块是课堂的核心,由测、学、练三部分组成。教学模块的设计应该是有层次的,从知识教授到基础巩固,到方法提升,再到拓展训练,围绕着课堂目标,层层展开。

同时,为了提高课堂的趣味性,在教学模块之间加入课堂活动也是必不可少,可加深学生对课堂的理解和体验。最后的课堂总结不仅能巩固知识,还有助于加强学生学习兴趣。

知识图谱如何搭建?

王老师着重介绍了教学模块的“测、学、练”三个部分。实际上,论答人工智能学习系统将所有的流程转化为一张张任务卡,老师可根据教学目标,分发任务卡。

老师上课之前,需要了解学生的情况,如果整体情况差,老师不会讲特别难的题;如果整体学习程度好,就需要注重拔高。通过“测”,即系统中的智能测评,老师可快速掌握班级学生情况。例如,对于四个知识点,通过做题,系统自动反馈学生的正确率和错误率,老师只需讲解全班掌握程度最差的知识点。

王老师表示,测评的背后涉及到知识图谱,由论答技术团队和教研团队共同碰撞出来的。教学团队将知识点拆分的非常细,达到纳米级的程度。

以上图的三道题为例,都可归结为分数的加法,但难易程度不同,对学生的要求也不一样。如果学生以中考为目标,则只需掌握A、B两道题即可;若是参加竞赛,C 题也必须掌握。于是,不同的学习目标,决定了学生对不同难度知识点的掌握。知识点的细分令系统对学生的定位更加精准,也让老师明确知道学生到底是哪种题型还没掌握。

实际上,在搭建知识图谱的过程中,教研团队与技术团队也经历了不少磨合,这其中更是“老师经验”与“数据”间的“冲突”。

王老师介绍说,第一版的知识图谱主要还是基于老师们的经验,老师在长期教学中,对知识点的把控和理解,以及对学生掌握情况的了解,以搭建庞大的知识网络,不断更新知识图谱。

还是以上文的三道题为例,如果学生没有掌握A题,那么B、C 题很大概率上,他也没有掌握;如果学生掌握了B、C题,那么A题肯定是会的。各个知识点间有一定的前提后续关系。

对于其他学科,有些知识点之间的前提后续关系并不那么强,但系统会有相关的反馈,例如给学生自动推送不太相关的知识点。老师们便会根据系统数据对知识图谱进行调整,同时修改后也会大大提升系统判断的准确率。

班课中实现“个性化”教学

对于”学”的环节,论答人工智能学习系统配备了讲义和视频。这也是学生最喜欢的两种方式。讲义包含了知识点梳理、例题讲解、知识方法技能梳理和拓展知识。讲义设计可读性强,还进行了重点标注。同时,录制的视频尽管只有3-5分钟,但老师要在短时间内边讲边写,讲清楚知识点,这对老师是不少的挑战,而好处是可以减轻学生的认知负荷,跟上老师的步伐和思路。

整个教学中,练习也是很关键的一部分,可以帮学生巩固所学的知识点。传统课堂上,老师会将准备好的讲义发给学生,而论答人工智能学习系统让老师的自由度更高,如选择针对学习知识点的题目,自由选择题目数量。学生做题期间,老师也不必巡场,系统会将学生做题进度,知识点掌握情况等实时反馈给教师端。老师能明确地知道哪些是讲解的重点。

更重要的是,老师除了了解全班的学生情况,还能查看单个学生的报告,系统也给出了每个学生学习路径推荐,使老师可根据不同学生,为他们布置难易程度不同的作业,学习程度较好的学生作业也会更有难度,这也实现了班课的个性化教学。

在王老师看来,论答人工智能学习系统实现了课堂教学的标准化,老师们多年的教学经验与人工智能技术融合,让新手老师们也能达到名师的水平,不仅降低教培机构的教师成本,通过系统配合老师教学,也极大地保证了教学效果。