• 图纸下载
  • 专业文献
  • 行业资料
  • 教育专区
  • 应用文书
  • 生活休闲
  • 杂文文章
  • 范文大全
  • 作文大全
  • 达达文库
  • 文档下载
  • 音乐视听
  • 创业致富
  • 体裁范文
  • 当前位置: 达达文档网 > 范文大全 > 正文

    人工智能与教育融合及展望

    时间:2020-07-07 03:47:14 来源:达达文档网 本文已影响 达达文档网手机站

    黄宇星 张武威

    【摘要】随着教育信息化及人工智能技术的发展,人工智能与教育融合已成为教育变革与创新的重要内容。人工智能技术的发展及其在教育中的应用,推动了教育智能化进程;当今,在教育信息化融合创新发展的前提下,大数据、互联网、物联网及人工智能与教育的融合,将为教育的新生态构建奠定基础。本文从人工智能与教育融合发展着手,阐述了人工智能与教育融合的价值及应用模式,并展望未来人工智能与教育融合的应用趋势。

    【关键词】人工智能 教育融合 创新发展

    一、人工智能与教育融合发展

    人工智能(Artificial Intelligence,简称AI),是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴技术科学。1956年,约翰·麦卡锡,在美国达特茅斯学院会议上,正式提出“人工智能”一词之后,人工智能与教育融合经历了以下发展阶段。

    1. 诞生及兴起阶段:1956-1966。自1956年开始,AI开始在机器翻译、定理的证明以及博弈等方面开展研究,取得了一定的成果。本阶段,AI主要应用于代数问题求解、几何定理证明,以及代替人进行逻辑推理和问题求解等简单智能工作,难以应对现实世界复杂的领域问题,并由于受到计算机计算能力的限制等因素的影响,研究一度跌入低谷。

    2. 兴旺发展阶段:20世纪70年代中期至80年代末期。1977年,费根鲍姆在第五届国际AI联合会议上提出了“知识工程”的概念,给AI的发展带来新的转机。人工智能开始对人的语言理解、逻辑推理、求知解答等能力的模拟。1980年以后,AI的研究开始将人类知识引入AI系统,专家系统和人工神经网络取得新进展,AI与教育融合应用的成果,开始呈现上升态势。但是由于当时的专家系统面临着“知识工程瓶颈”问题,以及受到计算机技术的限制,发展一度受挫。

    3. 高速发展阶段:21世纪初以来。步入21世纪以来,随着计算机技术的飞速发展,以及计算机算法的突破,AI与教育融合进入高速发展阶段。2006年,加拿大计算机科学家乔弗瑞·欣顿提出“深度学习”,开启了深度学习研究和应用。2010年以来,伴随着机器学习、深度神经网络研究,非结构化数据处理能力提升,以及大数据分析、数据挖掘技术的应用,AI与教育融合更加关注诊断与识别、智能导师系统、智能代理与教学应用。

    二、人工智能与教育融合价值

    AI与教育融合的价值,在于实现教育的增能、使能和赋能,进而实现教育的最优化。

    1. 创新教育供给,促进教育均衡发展。随着“互联网+”AI的发展,AI与教育融合,创新教育服务的供给模式,使教育服务体现智慧化、个性化、多元化、系统化的特征,并能最大限度地优化区域教育资源配置,促进区域、城乡和校际之间的教育均衡,从而缩小数字鸿沟、缩小差距,让不同地区、民族差异的学生,都能获得全纳和公平的教育机会,促进教育均衡发展。

    2. 促进终身学习,构建终身学习服务。基于AI的在线学习平台,通过数据挖掘对学习者进行分析,并为成人学习者提供扩展知识和技能,为构建终身学习奠定基础。智能在线学习平台的构建,可以使不同的学习风格、性格特征、兴趣特长、素质潜能的学习者,都能通过终身学习平台获得所需的资源,让学习能够伴随人的一生,实现“人人皆学、处处能学、时时可学”。

    3. 赋能教育教学,助教师一臂之力。随着AI与教育融合的深入,教师将与智能教学助理协同工作。智能教学助理可以帮助教师完成一些重复简单的教学任务,如作业批改、教育资源查询、日常事务管理等,以减轻教师工作负担,使教师可以更加专注地开展课堂教学,个性化学习指导,学习诊断与改进,心理健康管理与疏导,情感态度和价值观的培养等工作。

    4. 变革学习方式,促进个性化学习。AI与教育融合,为自主、合作、探究学习方式变革奠定基础。智能导师系统及教育机器人的应用,能够根据学生不同的认知水平、自身素质以及学习能力,制订具体的、个性化的学习方案。还可根据学生个性化的需求,推荐最适合学习的内容,为每个学生创建自适应的学习体验,从而高效、显著地提升学生的学习效果。

    5. 优化教育管理,提高绩效及决策能力。通过教育管理智能决策支持系统,解决教育管理过程科学化的问题。智能决策支持系统可实现学校教育管理数据的汇聚与交换,形成学校、教师、学生等多级数据体系,并通过度量、分析、诊断、预测等模型,实现校园数据的有效管理与处理,生成可视化数据图表。通过深度数据挖掘,为教育管理者决策提供依据,使管理过程更科学、精准。

    6. 构建教育生态,促进智慧教育发展。在新兴信息技术发展背景下,大数据、物联网、虚拟现实、可穿戴技术以及AI与教育的融合,将构建教育新生态,促进智慧教育的发展。通过AI技术,构建智能教学系统、智能代理系统、智能答疑系统、智能化教育决策支持系统等。还能将AI技术嵌入教育教学系统或平台中,形成数字化评价、适应性学习、数据管理系统等,为教育新生态的构建奠定了基础。

    三、人工智能与教育融合模式

    当前,AI与教育融合的模式趋于多样,主要体现在以下几个方面。

    1. 智能导师系统。智能导师系统(ITS)是指将某教育领域专家的知识、资源和研究成果(专家系统),经科学分析、智能判断和整合,为学生提供全面、有效的教学系统。ITS是一种自适应学习系统,运用数据挖掘、收集和分析学生的基礎和学情信息,通过对学生的认知及行为建模、学科知识点建模,生成学科知识图谱,以向学生提供个性化的学习路径和资源,实现个性化教学。

    2. 智能考试、测评、阅卷系统。智能考试系统,是通过学生、教师及管理员模块,实现智能组卷、题库管理、在线测评考试、网络阅卷、成绩统计分析等一体化功能系统。智能测评及阅卷,基于图像、文字、语音识别,自然语言处理,大数据等技术,实现对学生作业的智能测评、批阅、生成学情报告和个性化的错题集,进行智能汇总和统计分析,提高了阅卷效率,并反馈给教师、家长和学生,实现个性化的学习推送,促进自适应学习。

    3. 课堂观察及注意力监测。基于AI的课堂观察,运用深度学习、人脸识别、情感识别、动作识别、语音识别等技术,对课堂的教学情况进行有效观察和分析。系统可以对学生在课堂上的行为表现进行监测及分析,帮助教师、家长更好地了解学生情绪和学习状态,并通过智能决策,及时改进教学方法,提高教学绩效。

    4. 智能教育机器人。智能教育机器人基于图像识别、语音识别以及自然语言处理等技术,通过人机交互技术,实现人机对话、在线答疑,快速、准确地获取所需的资源,并通过大数据分析,解决学习者学习过程中的问题,促进学生个别化教学。

    5. 智能教育管理。利用AI技术,通过各种终端设备和AI算法模型,跟踪、记录、评价教师和学生的表现,改善教育管理与服务水平,提升教育系统整体效能。智能教育管理平台,全面打通课前、课中及课后的教学测评数据,实现教育质量的动态监测,并为学生和教师提供个性化学习和发展服务,实现师生发展定制化、教育管理智能化。

    6. 智慧校园及教育新生态构建。将AI技术与大数据、可穿戴等技术结合,构建智能开放的教育管理、智慧教学、智慧评价、智慧文化、智慧生活环境,促进智慧校园及教育的新生态构建,从而服务于学校教育、教学及管理的完整体系。还可将AI技术与学校现有的应用系统(如教务、图书馆、一卡通等)进行集成,从而进一步提升校园的管理效率与水平。

    四、人工智能与教育融合展望

    AI與教育融合,已成为未来教育变革的重要趋势。2019年3月,联合国教科文组织发布《教育中的人工智能:可持续发展的挑战和机遇》报告,提出利用AI改善学习和促进教育公平,利用人工促进AI为学习者的未来做准备。该报告展现了AI教育发展与变革的新趋势,对引领AI与教育融合发展具有重要意义。

    2019年5月,联合国教科文组织在北京召开了首届人工智能与教育大会,会议主题为“规划人工智能时代的教育:引领与跨越”,形成成果文件《北京共识》。《北京共识》提出,要制定相应政策,推动AI与教育、教学和学习系统性融合,利用AI加快建设开放灵活的教育体系,促进全民享有公平、有质量、适合每个人的终身学习机会。《北京共识》倡议,要支持对与新兴AI技术发展相关的前沿问题进行前瞻性研究,探索利用AI促进教育创新的有效战略和实践,以期在AI与教育领域构建具有共同价值观的国际共同体。展望未来,AI与教育的融合将出现新的发展趋势。

    1. 教育教学模式融合创新。近年来,在智能教学系统中,跨界学习及协作型教学模式得到越来越多的重视和研究。随着“互联网+教育”的发展,新型信息技术包括虚拟现实技术、增强现实技术、3D打印技术、体感技术等在教育中的应用,新型的教育方式应运而生,包括创客教学、STEAM教学、基于项目学习(PBL),以及基于设计思维跨学科教学等模式,进一步促进了AI与教育的融合创新发展。

    2. 教育体系机制创新。随着AI与超媒体技术、互联网、物联网以及虚拟现实技术的融合,对教育体系的促进更加突出。将传统AI与神经网络模糊决策机制相结合,可从微观方面进行认知模拟,着力实现模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。这将探索一种新的智能处理模型:把神经网络的模糊决策机制和符号专家系统的推理能力结合起来,利用多重知识源、多种模型进行复合协同处理。

    3. 学科融合创新,构建智慧教育新生态。将加强AI与教育学、学习科学、信息科学、生命科学、脑科学、社会学、伦理学等领域的深度交叉融合,实现AI理论和技术的突破,为AI时代教育新生态的构建奠定理论基础;注重AI与信息技术及领域的融合,包括大数据、互联网、物联网、虚拟现实、机器人学、可穿戴技术、增强现实等有机融合,为构建教育新生态奠定重要的技术基础;注重AI新的研究和应用领域的拓展,包括分布式AI与智能代理、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等,进一步开拓新的研究方向,大力开展人工智能与相关学科的交叉研究,构建智慧教育新生态。

    人工智能与教育的融合发展,将带来教育生态、教育文化的变革与创新。人工智能以及互联网、云计算、物联网、虚拟现实、大数据等技术的飞速发展,使教育的革命性变革成为现实,它打破了传统教育体系的形态,使其向更加灵活、更加人本的智慧教育新生态迈进。

    参考文献:

    [1]吴永和,刘博文,马晓玲. 构筑“人工智能+教育”的生态系统[J]. 远程教育杂志,2017(5):27-39.

    [2]王亚飞,刘邦奇. 智能教育应用研究概述[J]. 现代教育技术,2018(1):5-11.

    [3]贾积有. 人工智能赋能教育与学习[J]. 远程教育杂志,2018(1):39-47.

    [4]梁迎丽,刘陈. 人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势[J]. 中国电化教育,2018(3):24-30.

    [5]杨现民,张昊等. 教育人工智能的发展难题与突破路径[J]. 现代远程教育研究,2018(3):30-38.

    [6]唐亮. 人工智能给未来教育带来深刻变革[N]. 中国教育报,2018-01-04(002).

    [7]吴晓如,王政. 人工智能教育应用的发展趋势与实践案例[J]. 现代教育技术,2018(2):5-11.

    [8]钟绍春,唐烨伟. 人工智能时代教育创新发展的方向与路径研究[J]. 电化教育研究,2018(10):15-20.

    [9]马璐,张洁. 国内外人工智能在基础教育中应用的研究综述[J]. 现代教育技术,2019(2):26-32.

    [10]高婷婷,郭炯. 人工智能教育应用研究综述[J]. 现代教育技术,2019(1):11-17.

    相关热词搜索: 人工智能 展望 融合

    • 生活居家
    • 情感人生
    • 社会财经
    • 文化
    • 职场
    • 教育
    • 电脑上网