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教育数字化背景下课程思政教学学生学习效果评价模型研究
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Abstract:
在教育数字化背景下,课程思政学生学习效果评价面临从传统主观评价向数据驱动评价模式转型。为构建课程思政教学学生学习效果智能评价模型,本文首先对传统课程思政实施方案进行重构,提出“两课堂协同、三引导驱动、四模块构建、五评价支撑”的教学实施框架,运用CIPP评价理论系统构建学生成绩评价指标体系,最后基于案例数据采用径向基神经网络建立课程思政教学学生学习效果智能评价模型。本文的研究成果为智慧课堂的实施奠定基础。
In the context of digital education, the evaluation of the learning effectiveness of ideological and political dimension in the course for students is facing a transformation from traditional subjective evaluation to data-driven evaluation mode. To construct an intelligent evaluation model for students’ learning effectiveness in ideological and political dimension in the course, this paper first reconstructs the traditional implementation plan of ideological and political dimension in the course and proposes a teaching implementation framework of “two-classroom collaboration, three-guidance driven, four-module construction, and five-evaluation support”. The CIPP evaluation theory system is used to construct a student performance evaluation index system. Finally, based on case data, a radial basis function neural network is used to establish an intelligent evaluation model for students’ learning effectiveness in ideological and political dimension in the course. The research findings of this paper lay the foundation for the implementation of smart classrooms.
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