基于深度学习的教师领导力评估工具的开发和验证:来自中国新疆的案例研究

科学领域:

• 教育领导
• 教育中的人工智能
• 跨文化心理学

背景情况:

• 教师领导对于学校改革和质量改善至关重要.
• 在新疆独特的多民族和多语言背景下, 对教师领导的实证研究很少.
• 现有的评估工具可能缺乏对不同教育环境的文化敏感性.

研究的目的:

• 开发和验证新疆教师领导的文化敏感评估工具.
• 引入一个可解释的深度学习模型,用于动态的教师领导层.
• 在多元文化教育环境中支持基于证据的决策.

主要方法:

• 对新疆371名中小学教师进行了结构化问卷调查.
• 调查问卷评估了四个方面:专业指导,教育合作,跨文化ICT能力和领导能力.
• 使用一个可解释的深度学习模型ITL-LSTM (可解释的教师领导力LSTM),使用了Diagonal BiLSTM.

主要成果:

• 开发的评估工具在新疆背景下显示出强大的适用性和可扩展性.
• 在ITL-LSTM模型中,教师领导层的动态分类预测准确率达到了90.10%.
• 这项研究为评估教师在不同环境中的领导力提供了强有力的方法.

结论:

• 这种文化敏感的评估工具有效地支持动态评估和教师领导的个性化发展.
• 这种可解释的深度学习模型为分析教师领导能力提供了先进的功能.
• 通过数据驱动的洞察力,研究结果有助于提高多元文化环境中的教育质量.