教育人工智能:前沿進(jìn)展與機(jī)遇挑戰(zhàn)
發(fā)布時(shí)間:2021-07-21 06:27
人工智能作為新的技術(shù)驅(qū)動力正引發(fā)第四次工業(yè)革命,其技術(shù)轉(zhuǎn)化和實(shí)踐應(yīng)用在科技和教育領(lǐng)域掀起了一場全新的改革浪潮。本文從人工智能技術(shù)角度出發(fā),研究了當(dāng)前人工智能在教育領(lǐng)域的技術(shù)和應(yīng)用轉(zhuǎn)移,從教、學(xué)、考、評、管五大應(yīng)用場景梳理分析了目前教育人工智能的前沿進(jìn)展,并對其發(fā)展趨勢進(jìn)行了預(yù)測。未來在教育領(lǐng)域,人工智能技術(shù)將促進(jìn)教師角色改變,推動素質(zhì)教育改革和教育研究走向科學(xué);同時(shí),人工智能技術(shù)本身的不完善及潛在的道德倫理問題也是不容忽視的挑戰(zhàn)。
【文章來源】:高等工程教育研究. 2020,(02)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:11 頁
【部分圖文】:
教育信息化發(fā)展階段
AIEd覆蓋教、學(xué)、考、評、管全流程,針對教學(xué)機(jī)構(gòu)、教師、學(xué)生等不同主體構(gòu)建不同的教育AI場景,廣泛應(yīng)用于各個(gè)學(xué)齡段以及職業(yè)教育、在線教育等各類細(xì)分領(lǐng)域,比較典型的是課堂教學(xué)輔助、拍照搜題、走班排課、智能化批改、在線自動測評系統(tǒng)、教育機(jī)器人等。(一) 教。
智能教學(xué)系統(tǒng)(Intelligent Teaching System, ITS)是AI在教育領(lǐng)域研究最早和應(yīng)用最廣泛的技術(shù)方向之一;贠CR識別、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),ITS在整個(gè)學(xué)習(xí)過程中能夠提供智能推薦服務(wù),學(xué)情分析服務(wù),錯(cuò)因診斷以及決策支持服務(wù)。舉例來說,當(dāng)前在國際上影響較大的ITS是由孟菲斯大學(xué)AI研究所歷經(jīng)十五年研究開發(fā)的AutoTutor系統(tǒng),它通過自然語言與學(xué)生對話進(jìn)而幫助他們學(xué)習(xí)物理和計(jì)算機(jī)知識,此外還可通過識別面部表情和身體姿勢自動跟蹤學(xué)習(xí)者的認(rèn)知和情緒,并以自適應(yīng)方式對認(rèn)知失衡和認(rèn)知混亂進(jìn)行干預(yù)以促進(jìn)深度學(xué)習(xí)。該團(tuán)隊(duì)結(jié)合當(dāng)下最前沿的AI成果對AutoTutor系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)充研發(fā)和更新,已經(jīng)衍生出十余種智能教學(xué)系統(tǒng)如AutoMentor,DeepTutor,Guru,MetaTutor,ARIES,SKOPE-IT等。[23]目前ITS與元認(rèn)知技能訓(xùn)練、情感探測、眼動指標(biāo)、3D模擬等結(jié)合,已被廣泛運(yùn)用于物理、生物、醫(yī)學(xué)、批判性思維、閱讀、寫作、書法等領(lǐng)域。[24]自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是從智能教學(xué)系統(tǒng)發(fā)展而來的,是AI在教育領(lǐng)域中的新應(yīng)用[25];自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠應(yīng)對用戶不斷變化的學(xué)習(xí)和知識狀態(tài),實(shí)時(shí)互動尋找最優(yōu)方案。該系統(tǒng)在學(xué)生實(shí)時(shí)交互大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建學(xué)習(xí)模型,進(jìn)行學(xué)習(xí)分析、推薦學(xué)習(xí)資源、采取相應(yīng)教學(xué)策略,從而使學(xué)生達(dá)到個(gè)性化學(xué)習(xí)的目的。國外自適應(yīng)學(xué)習(xí)起步早,應(yīng)用廣,涵蓋了包括早幼教、K12、高等教育及職業(yè)教育領(lǐng)域,如kidaptive, AdaptedMind、I-Ready, area9, LINGVIST,Knewton等(圖3)。舉例而言,Knewton在全球的教育、語言培訓(xùn)及企業(yè)培訓(xùn)得到了廣泛的運(yùn)用,其主要的運(yùn)行流程是在Knewton平臺基礎(chǔ)上嵌套機(jī)構(gòu)和學(xué)校的學(xué)習(xí)系統(tǒng),將自己的課程材料以Knewton的體系數(shù)字化,通過科學(xué)采集教學(xué)數(shù)據(jù),精準(zhǔn)識別每個(gè)學(xué)生的薄弱知識點(diǎn),通過評估學(xué)生對材料的掌握程度,動態(tài)推薦合適的學(xué)習(xí)路徑和內(nèi)容,以滿足學(xué)生個(gè)性化的學(xué)習(xí)需求,并預(yù)測未來的學(xué)習(xí)程度,保障高效的學(xué)習(xí)效果。[26]國內(nèi)自適應(yīng)產(chǎn)品代表有專注于K12領(lǐng)域智能個(gè)性化輔導(dǎo)的松鼠AI,在線1對1深耕初高中數(shù)學(xué)的學(xué)吧課堂,積累龐大語音數(shù)據(jù)庫的英語流利說,留學(xué)考試輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)智課網(wǎng)等。伴隨著AI程度的加深,接下來將是AI助力自適應(yīng)教育的黃金十年。2. 拍照搜題。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人工智能促進(jìn)智慧教育,提升人才培養(yǎng)質(zhì)量[J]. 鄭慶華. 高等工程教育研究. 2019(04)
[2]人工智能創(chuàng)新與中國高等教育應(yīng)對(下)[J]. 劉進(jìn),呂文晶. 高等工程教育研究. 2019(02)
[3]人工智能創(chuàng)新與中國高等教育應(yīng)對(上)[J]. 劉進(jìn),呂文晶. 高等工程教育研究. 2019(01)
[4]大數(shù)據(jù)背景下高等教育治理轉(zhuǎn)型:機(jī)遇、挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略[J]. 湯貝貝,薛彥華. 重慶高教研究. 2019(02)
[5]智能時(shí)代的教育[J]. 李德毅,馬楠,秦昆. 高等工程教育研究. 2018(05)
[6]國內(nèi)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀綜述[J]. 吳偉敏,陳佳艷. 江蘇商論. 2018(03)
[7]人工智能教育應(yīng)用的現(xiàn)狀分析、典型特征與發(fā)展趨勢[J]. 梁迎麗,劉陳. 中國電化教育. 2018(03)
[8]人工智能在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究[J]. 衛(wèi)榮,馬鋒,侯夢薇,劉欣然,蘭欣,李曉亮,樊林. 醫(yī)學(xué)教育研究與實(shí)踐. 2017(06)
[9]人工智能與新工科人才培養(yǎng):重大轉(zhuǎn)向[J]. 陳勁,呂文晶. 高等工程教育研究. 2017(06)
[10]人工智能2.0重塑學(xué)習(xí)的技術(shù)路徑與實(shí)踐探索——兼論智能教學(xué)系統(tǒng)的功能升級[J]. 陳凱泉,沙俊宏,何瑤,王曉芳. 遠(yuǎn)程教育雜志. 2017(05)
本文編號:3294509
【文章來源】:高等工程教育研究. 2020,(02)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:11 頁
【部分圖文】:
教育信息化發(fā)展階段
AIEd覆蓋教、學(xué)、考、評、管全流程,針對教學(xué)機(jī)構(gòu)、教師、學(xué)生等不同主體構(gòu)建不同的教育AI場景,廣泛應(yīng)用于各個(gè)學(xué)齡段以及職業(yè)教育、在線教育等各類細(xì)分領(lǐng)域,比較典型的是課堂教學(xué)輔助、拍照搜題、走班排課、智能化批改、在線自動測評系統(tǒng)、教育機(jī)器人等。(一) 教。
智能教學(xué)系統(tǒng)(Intelligent Teaching System, ITS)是AI在教育領(lǐng)域研究最早和應(yīng)用最廣泛的技術(shù)方向之一;贠CR識別、自然語言處理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),ITS在整個(gè)學(xué)習(xí)過程中能夠提供智能推薦服務(wù),學(xué)情分析服務(wù),錯(cuò)因診斷以及決策支持服務(wù)。舉例來說,當(dāng)前在國際上影響較大的ITS是由孟菲斯大學(xué)AI研究所歷經(jīng)十五年研究開發(fā)的AutoTutor系統(tǒng),它通過自然語言與學(xué)生對話進(jìn)而幫助他們學(xué)習(xí)物理和計(jì)算機(jī)知識,此外還可通過識別面部表情和身體姿勢自動跟蹤學(xué)習(xí)者的認(rèn)知和情緒,并以自適應(yīng)方式對認(rèn)知失衡和認(rèn)知混亂進(jìn)行干預(yù)以促進(jìn)深度學(xué)習(xí)。該團(tuán)隊(duì)結(jié)合當(dāng)下最前沿的AI成果對AutoTutor系統(tǒng)進(jìn)行補(bǔ)充研發(fā)和更新,已經(jīng)衍生出十余種智能教學(xué)系統(tǒng)如AutoMentor,DeepTutor,Guru,MetaTutor,ARIES,SKOPE-IT等。[23]目前ITS與元認(rèn)知技能訓(xùn)練、情感探測、眼動指標(biāo)、3D模擬等結(jié)合,已被廣泛運(yùn)用于物理、生物、醫(yī)學(xué)、批判性思維、閱讀、寫作、書法等領(lǐng)域。[24]自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)是從智能教學(xué)系統(tǒng)發(fā)展而來的,是AI在教育領(lǐng)域中的新應(yīng)用[25];自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠應(yīng)對用戶不斷變化的學(xué)習(xí)和知識狀態(tài),實(shí)時(shí)互動尋找最優(yōu)方案。該系統(tǒng)在學(xué)生實(shí)時(shí)交互大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建學(xué)習(xí)模型,進(jìn)行學(xué)習(xí)分析、推薦學(xué)習(xí)資源、采取相應(yīng)教學(xué)策略,從而使學(xué)生達(dá)到個(gè)性化學(xué)習(xí)的目的。國外自適應(yīng)學(xué)習(xí)起步早,應(yīng)用廣,涵蓋了包括早幼教、K12、高等教育及職業(yè)教育領(lǐng)域,如kidaptive, AdaptedMind、I-Ready, area9, LINGVIST,Knewton等(圖3)。舉例而言,Knewton在全球的教育、語言培訓(xùn)及企業(yè)培訓(xùn)得到了廣泛的運(yùn)用,其主要的運(yùn)行流程是在Knewton平臺基礎(chǔ)上嵌套機(jī)構(gòu)和學(xué)校的學(xué)習(xí)系統(tǒng),將自己的課程材料以Knewton的體系數(shù)字化,通過科學(xué)采集教學(xué)數(shù)據(jù),精準(zhǔn)識別每個(gè)學(xué)生的薄弱知識點(diǎn),通過評估學(xué)生對材料的掌握程度,動態(tài)推薦合適的學(xué)習(xí)路徑和內(nèi)容,以滿足學(xué)生個(gè)性化的學(xué)習(xí)需求,并預(yù)測未來的學(xué)習(xí)程度,保障高效的學(xué)習(xí)效果。[26]國內(nèi)自適應(yīng)產(chǎn)品代表有專注于K12領(lǐng)域智能個(gè)性化輔導(dǎo)的松鼠AI,在線1對1深耕初高中數(shù)學(xué)的學(xué)吧課堂,積累龐大語音數(shù)據(jù)庫的英語流利說,留學(xué)考試輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)智課網(wǎng)等。伴隨著AI程度的加深,接下來將是AI助力自適應(yīng)教育的黃金十年。2. 拍照搜題。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人工智能促進(jìn)智慧教育,提升人才培養(yǎng)質(zhì)量[J]. 鄭慶華. 高等工程教育研究. 2019(04)
[2]人工智能創(chuàng)新與中國高等教育應(yīng)對(下)[J]. 劉進(jìn),呂文晶. 高等工程教育研究. 2019(02)
[3]人工智能創(chuàng)新與中國高等教育應(yīng)對(上)[J]. 劉進(jìn),呂文晶. 高等工程教育研究. 2019(01)
[4]大數(shù)據(jù)背景下高等教育治理轉(zhuǎn)型:機(jī)遇、挑戰(zhàn)與應(yīng)對策略[J]. 湯貝貝,薛彥華. 重慶高教研究. 2019(02)
[5]智能時(shí)代的教育[J]. 李德毅,馬楠,秦昆. 高等工程教育研究. 2018(05)
[6]國內(nèi)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀綜述[J]. 吳偉敏,陳佳艷. 江蘇商論. 2018(03)
[7]人工智能教育應(yīng)用的現(xiàn)狀分析、典型特征與發(fā)展趨勢[J]. 梁迎麗,劉陳. 中國電化教育. 2018(03)
[8]人工智能在醫(yī)學(xué)教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究[J]. 衛(wèi)榮,馬鋒,侯夢薇,劉欣然,蘭欣,李曉亮,樊林. 醫(yī)學(xué)教育研究與實(shí)踐. 2017(06)
[9]人工智能與新工科人才培養(yǎng):重大轉(zhuǎn)向[J]. 陳勁,呂文晶. 高等工程教育研究. 2017(06)
[10]人工智能2.0重塑學(xué)習(xí)的技術(shù)路徑與實(shí)踐探索——兼論智能教學(xué)系統(tǒng)的功能升級[J]. 陳凱泉,沙俊宏,何瑤,王曉芳. 遠(yuǎn)程教育雜志. 2017(05)
本文編號:3294509
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