人工智能时代教学行动研究抽样技术的三大基础.docx

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人工智能时代教学行动研究抽样技术的三大基础

研究背景与问题界定

人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑教育生态,教学行动研究作为连接教育理论与实践的关键桥梁,其方法论体系正面临前所未有的转型压力。传统教学行动研究依赖小规模、经验导向的抽样方法,在数据爆炸式增长的AI时代已显露出显著局限性。海量教育数据的涌现为研究者提供了前所未有的分析素材,但同时也带来了样本代表性不足、数据噪声干扰、伦理风险加剧等复杂挑战。当教师尝试通过智能教育平台收集学生学习行为数据时,往往陷入数据过载的困境——看似丰富的数据流中隐藏着系统性偏差,例如算法推荐机制导致的样本选择性偏差,或数据采集

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