AIGC赋能OBE教育模式改革:理论框架与实施路径
摘要
从AIGC的特征出发,基于理论分析、案例总结和工具应用,构建生成式人工智能赋能OBE课程范式改革的理论框架,探索生成式人工智能同OBE教学理念的契合性及其实施路径,并以相关课程为例,阐述其教学设计实践,推动生成式人工智能与教学深度融合,助推教学提质增效。
关键词
AIGC;OBE教学模式;职业教育
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PDF参考
[1]Spady, W.D.Outcome-Based Education:Critical Issues And Answers.Arlington, VA:American Association of school Administrators.1994:1-10.
[2]http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/xw_zt/moe_357/2024/2024_zt05/mtbd/202403/t20240329_1123025.html.
[3]祝智庭,戴岭,胡姣.AIGC技术赋能高等教育数字化转型的新思路[J].中国高教研究,2023,(06):12-19+34.
[4]卢宇,余京蕾,陈鹏鹤,等.生成式人工智能的教育应用与展望——以ChatGPT系统为例[J].中国远程教育,2023,43(04):24-31+51.
[5]刘三女牙,郝晓晗.生成式人工智能助力教育创新的挑战与进路[J].清华大学教育研究,2024,45(03):1-12.
[6]顾佩华,胡文龙,林鹏,等.基于“学习产出”(OBE)的工程教育模式——汕头大学的实践与探索[J].高等工程教育研究,2014,(01):27-37.
[7]白雪梅,郭日发.生成式人工智能何以赋能学习、能力与评价?[J].现代教育技术,2024,34(01):55-63.
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