㈠ 介绍本次活动的内容 我们本次活动以5月《向阳花》开展学习研讨活动，以文章《推进多模态大模型的教育深度应用：价值赋能、场景构建与实施建议》为重点，讨论如何更精准地把文章中的理论转化为课堂教学的具体策略。 ㈡教师交流分享文章学习心得 ⒈结合文章《推进多模态大模型的教育深度应用：价值赋能、场景构建与实施建议》，谈谈学习心得。 多模态大模型技术基础 • 技术架构：包含多模态输入模块、跨模态对齐层和生成式输出模块，通过各模态编码器将原始数据转换为特征向量，再映射到统一语义空间，最后基于Transformer解码器输出多模态内容。 • 与AIGC协同机制：实现输入多模态化、输出多样化和交互智能化，模型可接受复合输入，生成包含多种形式的答案，并通过多轮对话实现自然教学互动。 • 关键技术突破点：解决跨模态语义一致性问题，提升小样本学习能力，确保生成内容符合教育合规性。 教育场景核心应用模式 • 个性化学习路径规划：分析幼儿多模态数据构建“数字画像”，结合知识图谱生成定制化学习路径。 • 智能教学助手：实现多模态备课、课堂实时辅助和课后答疑，生成教案、自动生成课堂小结并提示教师幼儿情况，为幼儿提供多模态解答。 • 虚拟实验与场景化教学：为实验性学科生成高真实度虚拟实验环境，包括实验步骤动画、实时反馈操作错误和结果分析。 • 教育资源普惠化：通过多模态大模型将优质教育资源进行更广泛的传播和共享。 教育观念与实践变革 • 观念转变：包括众创共享的新知识观、智联建构的新学习观、融通开放的新课程观和人机协同的新教学观。 • 实践变革：催生人机协同教育新形态，形成多元跨域的人机“协同教学”、双向赋能的人机“协同学习”以及安全可信的人机“协同决策”。 实施建议：持续提升智能时代师生的胜任力、优化智能产品的学校准入机制、有序开展人机协同的教育实践、建构生成式人工智能教育应用标准、保障大模型技术安全与伦理规范。 ⒉分享在实际教学中运用多模态大模型可能遇到的问题及初步的应对设想。 问题一：幼儿个体差异大，多模态数据收集难度高。不同幼儿的学习习惯、偏好等各不相同，要全面准确地收集他们的多模态数据存在困难。应对设想：建立分层分类的数据收集体系，根据幼儿的基础和特点进行分组，有针对性地收集数据。同时，采用多样化的数据收集方式，如问卷调查、课堂观察、幼儿自评等，以获取更全面的信息。 问题二：技术成本较高，学校和教师负担重。引入多模态大模型相关技术需要购买设备、软件，以及进行技术培训等，这对于学校和教师来说是一笔不小的开支。应对设想：学校可以与相关企业合作，争取获得技术支持和优惠政策。教师之间也可以进行资源共享，共同承担技术成本。此外，教育部门可以加大对教育技术的投入，为学校和教师提供资金和技术支持。 问题三：教师技术能力不足，难以有效运用多模态大模型。部分教师对多模态大模型技术了解有限，在实际教学中难以将其与教学内容有机结合。应对设想：学校定期组织技术培训课程，邀请专家进行授课和指导，提高教师的技术水平。同时，鼓励教师之间相互学习、交流经验，形成良好的技术学习氛围。教师自身也要积极主动地学习新技术，不断提升自己的能力。 问题四：数据安全和隐私问题。多模态大模型需要收集和处理幼儿的大量数据，如何保障这些数据的安全和隐私是一个重要问题。应对设想：学校要建立严格的数据安全管理制度，对数据的收集、存储、使用等环节进行规范。采用先进的技术手段，如加密技术、访问控制技术等，确保数据的安全性。同时，加强对教师和幼儿的数据安全和隐私教育，提高他们的安全意识。 经过教师们热烈的交流和讨论，大家对多模态大模型在教育领域的应用有了更深入的认识，也为后续在教学中更好地运用这一技术奠定了基础。接下来，活动进入到总结和下一步计划的环节。 ㈢教师自主学习 预设：粗略学习65月《向阳花》其它文章内容。 ㈣小结 |
