课题申报参考：教育数字化转型背景下基于大模型的多模态课堂教学行为研究.docxVIP

研究现状、选题意义、研究目标、研究对象、研究内容、研究思路、研究方法、研究重点、创新之处、研究基础、保障条件、研究步骤（附：可编辑修改VSD格式课题研究技术路线图三个）

求知探理明教育，创新铸魂兴未来。

《教育数字化转型背景下基于大模型的多模态课堂教学行为研究》

课题设计论证

教育数字化转型背景下基于大模型的多模态课堂教学行为研究

一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

教育数字化转型加速：近年来，国家大力推进教育数字化转型，人工智能、大数据等技术在教育领域的应用日益广泛，为课堂教学行为研究提供了新的视角和工具。

多模态数据采集与分析技术成熟：随着传感器、可穿戴设备等技术的进步，课堂教学过程中师生的语音、表情、姿态等多模态数据可以被便捷地采集和分析，为深入研究课堂教学行为提供了数据基础。

大模型技术赋能教育研究：以ChatGPT为代表的大模型技术在自然语言处理、计算机视觉等领域取得突破性进展，为课堂教学行为的自动化分析、智能化评价提供了新的技术手段。

2.选题意义

响应国家教育数字化战略：本研究紧扣教育数字化转型主题，探索利用大模型技术赋能课堂教学行为研究，助力构建智能化、个性化的教育体系。

推动课堂教学行为研究范式变革：传统课堂教学行为研究多依赖于人工观察和编码，效率低下且主观性强。本研究利用大模型技术实现多模态数据的自动化分析和解读，推动课堂教学行为研究向智能化、精准化方向发展。

促进教师专业发展和学生个性化学习：通过对课堂教学行为的深度分析，可以为教师提供精准的教学反馈和改进建议，促进教师专业发展；同时，也可以为学生提供个性化的学习支持和指导，提升学习效果。

3.研究价值

理论价值：构建基于大模型的多模态课堂教学行为分析框架，丰富和发展课堂教学行为理论体系。

实践价值：开发基于大模型的课堂教学行为分析工具，为教师教学反思、教学改进和学生个性化学习提供数据支持和决策依据。

社会价值：推动教育数字化转型，促进教育公平和质量提升。

二、研究目标、研究内容、重要观点

1.研究目标

构建基于大模型的多模态课堂教学行为分析框架。

开发基于大模型的课堂教学行为分析工具。

探索基于大模型的课堂教学行为分析应用模式。

2.研究内容

多模态课堂教学行为数据采集与预处理：研究利用传感器、可穿戴设备等技术采集课堂教学过程中的语音、表情、姿态等多模态数据，并进行数据清洗、标注等预处理工作。

基于大模型的课堂教学行为特征提取与分析：研究利用大模型技术对多模态课堂教学行为数据进行特征提取和分析，识别教师教学行为、学生学习行为、师生互动行为等关键特征。

课堂教学行为模式挖掘与评价：研究基于提取的课堂教学行为特征，利用机器学习、数据挖掘等技术挖掘课堂教学行为模式，并构建课堂教学行为评价指标体系。

基于大模型的课堂教学行为分析工具开发与应用：研究开发基于大模型的课堂教学行为分析工具，并探索其在教师教学反思、教学改进和学生个性化学习等方面的应用模式。

3.重要观点

大模型技术为课堂教学行为研究提供了新的技术手段，可以实现多模态数据的自动化分析和解读，提高研究效率和准确性。

基于大模型的课堂教学行为分析可以突破传统研究方法的局限，更全面、客观地反映课堂教学实际情况。

基于大模型的课堂教学行为分析工具可以为教师教学反思、教学改进和学生个性化学习提供数据支持和决策依据，具有重要的应用价值。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究将采用“理论构建-技术研发-应用实践”的研究思路，首先构建基于大模型的多模态课堂教学行为分析框架，然后研发基于大模型的课堂教学行为分析工具，最后探索其在教师教学反思、教学改进和学生个性化学习等方面的应用模式。

2.研究方法

文献研究法：查阅国内外相关文献，了解教育数字化转型、多模态数据分析、大模型技术等领域的研究现状和发展趋势。

案例研究法：选择典型课堂教学案例，进行多模态数据采集和分析，验证基于大模型的课堂教学行为分析框架和工具的有效性。

行动研究法：与一线教师合作，将基于大模型的课堂教学行为分析工具应用于实际教学场景，不断迭代优化工具功能和应用模式。

3.创新之处

研究视角创新：将大模型技术引入课堂教学行为研究领域，探索利用人工智能技术赋能教育研究的新路径。

研究方法创新：构建基于大模型的多模态课堂教学行为分析框架，实现多模态数据的自动化分析和解读，提高研究效率和准确性。

应用模式创新：开发基于大模型的课堂教学行为分析工具，探索其在教师教学反思、教学改进和学生个性化学习等方面的应用模式，推动研究成果落地应用。

四、研究基础、条件保障、研究步骤

1.研究基础

研究团队长期从事教育技术、人工智能等领域的研究工作，具有扎实的理论基础和研究经验。

研究团队与多