1、“.....数据智能是提升课堂教学及管理内涵和助推其优质发展的巨擘，也是预测决策课堂教学管理的应然结果和必然要求。数据智能通过捕获学生的学习反应和行为呈现，量化学生自我或生成画像，洞察其心理活动和思维过程，积极调节和干预，强化数据智能驱动的教学决策和管理能力，展示精准教学和智慧管理的价值，有效地促进学生全人的发展。数据智能型与传统型课堂教学管理的比较分析传统课堂教学管理的特征主要表现为直觉化经验化。首先，教师在处理学生课堂问题时学管理的应然结果和必然要求。数据智能通过捕获学生的学习反应和行为呈现，量化学生自我或生成画像，洞察其心理活动和思维过程，积极调节和干预，强化数据智能驱动的教学决策和管理能力，展示精准教学和智慧管理的价值，有效地促进学生全人的发展。图教学管统整步进阶数据智能支撑的课堂教学管理方法数据智能支撑的课堂教学管理方法采用步法......”。

2、“.....如图所示。图课堂教学管理的步进阶法教师主控，科学预防该阶段是课堂教学管理的基础阶段。预防系防患于未然，即通过对智能教学系统等进行数据挖掘，搜集学生学习行为学习时间学习效果等客观多维数据，经过多元统计分析关联分析用户模型可视化分析等全方位获得学生的真实学习情况，从而在教学设计的大层面上，精细设计和最佳分配各部分学习内容学习支持与拓展资源学习时间等，防止纪律问题的产生，进而提高学习效率和时间利用率。师生共促，精准调控该阶段是课堂教学管理的关键阶段，主要针对教学过程中的精准调控，也是数据智能发挥价值的关键所在，交互教师不可能持续关注或者照顾到每位学生，因此会出现对学生课堂问题行为管理不及时的现象，这可能会助长学生的侥幸心理，从而增加问题行为发生的频次，甚至会造成其他问题行为的发生。针对传统课堂教学管理存在的问题......”。

3、“.....以数据智能作为关键理念和方法来跃升课堂教学管理深具价值。数据智能有助于坚持以学生需求为导向，营造更加人性化的管理氛围，通过信息交流机制的多元化和人性化，消除教师与学生之间的沟通障碍。在数据智能支撑的课堂教学管理中，多种智能技术融入课堂教学，通过记录学生全方位全时段的学习行为数据，并配以手势识别表情识别文本分析等数据分析技术，实现课堂教学管理的全局性实时性精准性可视性，保证课堂教学高效进行和提高课堂教学质量。数据智能可以对学生学习和行为进行客观描绘，科学公正地能帮助教师改变先入为主的直觉判断，做到依据数据的科学化智能管理。数据智能支撑下的课堂教学管理跃迁分析电化教育论文。数数据智能支撑下的课堂教学管理跃迁分析电化教育论文教学管理评价进行了补充，进步完善了管理评价体系。其中人机共评在弥补人的主观性的基础上，通过多元统计分析可视化等解开数据的神秘面纱......”。

4、“.....实现课堂教学评价管理的主客观同在，科学化与人性化并存多维齐评通过对评价内容的多方面多维度的共同设计，实现管理评价内容的完整性与可靠性。同时，深度学习可以通过将教师的优秀决策数据作为训练集，通过不断的训练来习得教师的知识经验。结语智能平台和设备武装的课堂教学环境，需要对其管理方式方法作出相应的技术融合和模式跃迁。本文结合当前的课堂教学管理现状，提出了教学管统整的转向以及数据智能支撑的样态，借由步进阶重境界维精准及相应的伴随式技术，展示了精准教学和智慧管理的价值，希冀为教师在课堂管理方面提供借鉴，进而提高课堂教学效果，有效地促进学生全人的发展。参考文献曹景萍互联网时代高校课堂教学管理的策略继续教育研究，袁芳，李铁绳基于的大学教学管理创新研究电化教育研究......”。

5、“.....因此，对学生自主学习参与学习活动完成学习任务时间的可视化分析，可实现课堂教学时间的精准分配。异常检测即时反馈实现课堂问题行为管理精准课堂问题行为是指学生违反课堂纪律或影响课堂教学进度及效果的行为的总称。课堂学生问题行为的存在，可能是个体行为，也可能是个体引发的群体行为，这不仅不利于自身学习，也可能给其他学生甚至全班学生带来不利影响。因智能设备和互联网的配备，学生的课堂问题行为也发生了些改变，例如追剧听音乐打游戏聊天睡觉等，但学生可能会通过遮蔽等方式佯装学习。而在数据智能的支撑下，平台可通过全面监测眼部追踪等实时获取所有学生的情绪状态与行为，利用分类与聚类特征提取模型创建与验证模式识别等方法快速检测异常，因而教师可实时定位存在问题行为的学生，根据其问题行为的类型性质及特征给予即时反馈。如对于初次表现出问题行为的学生，可通是学生的课堂参与度......”。

6、“.....而不是感到无聊。等研究表明，无聊感对学生的学业成绩有负面影响。资源的丰富多态及数据智能平台与设备的供给，对创新课堂活动内容和形式减少学生无聊感培养与维持学生的学习兴趣等都具有重要作用。同时，对学生学习活动生成的跟踪数据的可视化展示，有助于教师和学生直观地解释这些数据，并快速感知其隐藏的方面。因此，通过多模态资源多方式共享，不仅可以创设多种教学情境，调动学生的多感官共同参与和共同构建，还可以通过启发式探索自适应系统等支持学生自主选择学习资源及路径。除此之外，数据智能及设备融入课堂的实况为教师及时调整活动形式，改变活动场景等提供了极大支持，教师可以根据教学内容与学生兴趣掌握情况等随时改变分组情况活动实施等，如基于智能设备设臵问题抢答环节，维持学生参与学习活动的新鲜感与专注度，从而逐渐养成积极主动参与教学活动的良好习惯......”。

7、“.....每个学生都是独特的有独立意义的人，同样的教师在同课堂以同速度讲授相同的知识点，不同学生的接受程度千差万别。因此，不仅在教学内容如学习资源的提供上要因人而异，在教学管理上也要依据学生的个人性格特征学习风格等进行个性化处理。个性化支持与服务是数据智能的关键特征，也是实现学生可持续成长的重要支撑，实时动态的数据为学生的可持续成长提供了个性化参照框架。除了学生知识与技能的可持续性增长之外，学生品德的持续成长也是教育的重要方面。等曾基于层次化的数据，采用多级模型和两级元逻辑回归分析等研究表明学校效能和学生作弊之间的关系部分是由学生的成绩和道德标准调节的。维精准数据智能支撑的课堂教学管理策略数据智能支撑的课堂教学管理策略包含课堂教学内容管理活动管理时间管理问题行为管理教学评价管理等个维度，其技术运用和功能展现如图所示......”。

8、“.....数据智能在这方面可展现其独特的魅力，它不仅能通过多模态资源多元交互设备等极大地丰富教学活动的种类与形式，还可以通过聚类或回归分析关联分析启发式探索即时反馈自适应路径推荐等培养学生的逻辑思维与问题检索能力，训练提升自身能力，再配合教师的适当引导，逐步完善自身能力结构。等提出了个基于能力的学习分析框架，其目标是将学生的表现转化为能力档案，主要依托于开源框架收集分析可视化解释注释以及发布软件开发过程和产品数据，通过抽象语法树等可视化技术将学生表现转化为熟练程度，进而实现其能力表征，并在课程中得到验证。课堂教学管理的现状及数据智能提供的改善契机课堂教学管理的现状当今的课堂教学中，作为数字土著的学生特别是中高职学生，课堂上普遍表现出低头族手机族无书族睡觉族聊天族等现象......”。

9、“.....从中可以看出教师管理上的无奈，管理难出成效。笔者结合对真通过对教学全过程的音视频文本图形图像等多模态数据分析，问题正确率投票结果等可视化呈现，能准确掌握学生的参与度知识理解度及学习体验感。人机共评多维齐评分别从评价对象和评价内容两方面对课堂教学管理评价进行了补充，进步完善了管理评价体系。其中人机共评在弥补人的主观性的基础上，通过多元统计分析可视化等解开数据的神秘面纱，从而发挥人与机器各自的优势，实现课堂教学评价管理的主客观同在，科学化与人性化并存多维齐评通过对评价内容的多方面多维度的共同设计，实现管理评价内容的完整性与可靠性。同时，深度学习可以通过将教师的优秀决策数据作为训练集，通过不断的训练来习得教师的知识经验。结语智能平台和设备武装的课堂教学环境，需要对其管理方式方法作出相应的技术融合和模式跃迁......”。