职业教育课堂教学变革基于多模态数据驱动的深度学习研究.pdfVIP

●专题研究

特约主持人：

郑旭东（江苏师范大学）

主持人按语：

21世纪以来，信息技术对教育发展的革命性影响已成为社会共识，特别是近年来，以物联网、大

数据、云计算和人工智能等为代表的新一代信息技术的爆发式发展与应用，给我国职业教育的转型升级带来了机

遇与挑战。在此背景下，本专题围绕当前我国职业教育教学中广受关注的课堂教学转型、实训教学智能化升级和

1+X证书制度试点三个重要领域，分别尝试应用多模态数据技术、数字孪生技术及区块链技术，来探索与破解这

些领域在试点或转型过程中的痛点与难点，以期为新一代信息技术引领与支撑下的职业教育转型发展，以及培养

面向智能产业和智能制造的高素质技术技能人才提供借鉴与参考。

职业教育课堂教学变革：基于多模态数据驱动的

深度学习研究

马云飞，岳婷燕，狄璇

摘要：

随着人工智能等新兴技术的不断涌现与广泛应用，未来职业教育的课堂教学已全面转向培养高素

质的创新型应用人才，旨在培养学生的高阶思维和创新实践能力的深度学习，正逐渐成为促进职业教育课堂教

学变革的新理念、新方式。为此，从教学目标、教学策略、教学过程、教学评价四个环节构建了面向深度学习的

教学设计框架，并基于伴随性评价理念和多模态数据技术，设计了多维度评估学生深度学习情况的数据采集指

标，可支持多模态数据驱动的深度学习实现，但仍需要在未来不断加强智能空间的构建、提升教师的数字胜任

力与数据素养、促进课堂教学与实训实操对接、确保多模态数据的准确和安全。

关键词：

职业教育；课堂教学；多模态数据；深度学习；伴随式评价

基金项目：

江苏师范大学优秀博士人才引进科研支持项目“促进协作学习有效发生的共享调节机制研究”

（项目编号：19XSRX002）；2020年江苏省研究生培养创新工程研究生科研与实践创新计划项目“多模态数据驱动

的深度学习发生机制及实证研究”（项目编号：KYCX20_2109）

作者简介：

马云飞，女，江苏师范大学智慧教育学院2019级硕士研究生，主要研究方向为多模态数据、深度学习；岳

婷燕（通讯作者），女，江苏师范大学教育科学学院助教，主要研究方向为教育信息化、教师数字化发展；狄璇，女，江苏师

范大学智慧教育学院2020级硕士研究生，主要研究方向为多模态数据、深度学习。

中图分类号：文献标识码：文章编号：

G710A1674-7747（2020）12-0017-09

职业教育是我国教育体系的重要组成部分，培养，加大应用型、复合型、技术技能型人才培

是培养应用型和技术型人才的主要阵地。2019[1]。因此，如何培养具有实践创新能力

养比重”

年2月，国务院印发的《中国教育现代化2035》的高技术技能人才，已成为职业教育变革的重

提出，要“加强创新人才特别是拔尖创新人才的要课题。

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2020年第12期专题研究

然而，在我国当前的职业教育教学中，既存在借鉴与参考。

如同工厂流水线生产的统一化教学方式问题，也一、深度学习：智能时代职业教育教学变革的

存在教师教学偏重学生的技术技能培养，而轻视重要取向

对学生深度理解专业知识及其创新实践能力培养（一）深度学习及其发展历程

的现象。要破除这些