深度学习导向下数据赋能课堂教学质量评价研究

摘要：

随着教育信息化从 1.0 时代向 2.0 时代转段升级,如何通过数据赋能课堂教学质量评价实现深度学习目标正成为研究热点.目前课堂教学质量评价体系难以满足深度学习要求.因此,为适应智能时代的发展,提高教学质量,该文构建深度学习导向下的课堂教学质量评价体系,并且应用主成分分析法发现传统课堂教学评价背景下高校学生在认知领域、个人能力方面与深度学习目标差距较大.基于此,该文为数据赋能课堂教学质量评价提出针对性的建议和措施,以期达到深度学习目标.

关键词：深度学习、教学质量评价、主成分分析、数据赋能、教学改革

所属期刊栏目：9

分类号：G642(高等教育)

资助基金：江西省学位与研究生教育教学改革研究项目;南昌大学学位与研究生教育教学改革研究项目

在线出版日期：2023-12-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-50