智慧教育、大數據輔助個別學習的認真期待:雙北與教育部政策整理

      以台灣當前教育現場,班級裡大多為「一師多生」現況,想達成「大班式個別化學習」,本來就是超級挑戰。不過,在相關的政策文件中,仍有前瞻的願景規劃和政策面的務實努力,絕對值得期待。以下整理新北市、台北市與教育部三個政府單位的政策文件資料。『『』』內為文本引用。
       2018年7月,新北市教育局出版2019~2022「新北教育123」四年計畫中,關於「推動數位教育計畫」計畫內容:『『升級資訊基礎設施、建置智慧互動教室、推動新興資訊科技、發展適性學習系統、強化師資專業職能、產製完整智慧學習課程。預計於111 年12月達成:
(一) 系統依據學生學習歷程自動診斷學生目前知識節點學習狀況,並自動推薦相對應學生程度之課程給學生,提升學生自主學習成效。
(二) 幫助教師及決策人員掌握學生學習情形,提升成效評估及決策制定品質。
』』
      此時看來,當年的預期「未來完成式」,在時機成熟上稍有落差,尤其在生生有載具部分。如今搭上全國數位學習精進計畫,以及未來四年新北市再規畫投入20億經費打造「未來智慧學校」,繼續努力與期待。


      2022年3月臺北市發表《智慧及資訊科技教育白皮書》,三年經費超過12億。
『『運用 AI 科技整合臺北酷課雲、臺北市國民小學科技化診斷評量及酷學習教學平臺等系統,建立酷課雲 AI 學習成效診斷平臺,全面滿足老師課間教學、教學診斷、補救教學及課後自主學習等四個教學需求。
      本局規劃透過上開各平臺功能整合,標籤及定義各學層、各領域教材與評量難易度,透過學生學習歷程、學習時數、學習紀錄累積及評量診斷表現,運用模型演算分析個別學生知識發展整體情形,藉以瞭解學生學習成效,提供學生個別化學習回饋,作為教師適性指導依據。
      未來,本市教師可參考 AI 數據分析資料,確實掌握每位學生學習進度與個別狀況,預測學生學習知識斷點,提供下一階段先備知識資料、引導學習或預為解決學習問題,提供適當學習資源。針對學習進度落後學生,也可以訂定客製化補救教學內容,以主題式教學方式改善學習落差情形,達到 AI 智慧教學適性學習的目標
。』』

      這計畫推出時間適逢智慧教育時代之盛,從人力配置、平台內容開發、教師學生大屏與行動載具全方位總體考量,相信執行推進能步步到位,亦可發揮擴散與永續營運之效。

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      2022~2025教育部數位學習精進計畫,總經費200億中,每年1億,建立教育大數據分析與應用。
『『透過大數據分析,提供政府、教育單位循證合宜及有效率的政策建議,包括城鄉差距分析、教育預算規劃及課綱制定等;提供學校單位,學生學習預警、學習扶助與部定課程制定建議;提供教師教學引導及課程設計、學生學習狀況建議;提供學生個人化的學習報告與課程推薦;也提供數位學習介面調整與內容改善建議,以邁向適性學習及公平優質教育。』』
      從全國普適新局來看,尤其偏鄉學校已是生生有平板,更盼計畫務實執行,讓學子都能得到最佳學習支持與成效展現。

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