教育与研究

基于行为分析的课堂教学改革研究

花 卉

金陵科技学院 计算机工程学院

陈 家红

金陵科技学院 计算机工程学院

DOI: https://doi.org/10.59429/jyyj.v8i5.13771

Keywords: 课堂教学改革；行为分析；数据驱动；教学效能

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Abstract

针对传统课堂教学评价中存在过程数据缺失、反馈滞后与评估主观等问题，构建了基于深度学习框架的数据驱动课堂评价双环模型（DDACT）。通过一学期准实验研究对模型效果进行验证。结果显示，实验组在教学目标达成度、教学过程优化度与教学效果满意度三个维度的后测得分均显著高于对照组，课堂师生高质量互动也有所提升。研究表明，该系统通过“数据驱动—教师反思—互动优化”的增强循环机制，能够支持教师基于证据进行教学决策与干预，推动教学范式从经验依赖向数据循证转型，为课堂评价改革提供了可行的系统化路径。

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