“人工智能+教育”,教育个性化将从理念走向理论

2019-08-17 学霸课堂 暂无评论 阅读 810 views 次

近年来,人工智能(Artificial Intelligence,AI)遭到了全社会的广泛关注,并被晋升到了国度策略的高度。人工智能时期已经到来,AI技术正在悄然转变着传统行业的方方面面,如何应答人工智能带来的机会与挑衅已成为各行各业都必需面对于的问题,教育行业也没有例外。科大讯飞肩负着建设“国度新一代人工智能开放翻新平台”的首要使命,踊跃摸索AI技术与教育的交融翻新利用。基于对于我国教育信息化开展现状的深化剖析,以及对于AI技术在教育领域利用趋势的前瞻预测,科大讯飞环抱教育主场景推出了人工智能中心技术效劳及其利用产品,在普遍的理论进程中获得了良好的利用后果。

一、人工智能教育利用的开展趋势与现状

1、新时期召唤个性化教育理念与模式

在产业化时期,以规模化、机械化跟 程序化为主要特性的出产模式,要求通过教育来培育大批具备根底常识技巧、存在严厉遵从精力的高度专业化、尺度化人才。而在AI技术日益浸透到各行各业确当今时期,出产进程已由单一、反复的流水线出产模式改变为大规模、个性化、主动化的智能制作模式。社会更须要劳动者具备翻新才能,BBC(英国播送公司)征引牛津大学学者Osborne等关于“人工智能对于将来职业的可替换率”的数据系统进行职业预测:不只那些可通过尺度化练习的人才如电话销售员会被大批替换(可替换率达99.0%),“程式化强、反复性高”的高档脑力工作如会计师也会被大批替换(可替换率达97.6%),而只有那些强调“翻新、沟通跟 深化思索”工作如软件开发职员被替换的可能性低(可替换率仅8.0%)。可见,以后教育的首要义务就是培育翻新人才。

翻新人才的培育离没有开个性化的教育方式。心思学家林崇德以为,翻新型人才应具备发明性的个性质量。尊重个性质量的开展,就是维护人才的翻新才能。美国心思学家特尔曼对于800名男性儿童做了长达30年的追踪考察,发觉成绩较大的前20%集体与成绩较小的后20%集体在脾气、感情、兴致、喜好、自我认识等个性特性方面具有显著差别,前者的个性特性得到了充足的开展 。由此可见,培育翻新人才需正视并尊重智力程度、脾气特性、兴致喜好等个性差别,同时在遵循身心开展规律的根底上,取舍最相宜的开展方式来匆匆进个人生长。总之,翻新人才离没有开个性化的教育培育,将来教育必将走向个性化。

2、人工智能推进教育的个性化从实践构想到落地理论

教育走向个性化的第一步是完成学习运动的个性化,即可以依据学员本身的学习需求、学习教训、兴致喜好、作风习气、文明配景等个性化因素,联合国度教育方针与社会人才需求,量身定制学习内容、学习法子跟 学习筹划。推进个性化学习须要把握足够多的配景信息,并进行大批的数据建模剖析跟 智能决议计算,才可能达成预期后果,鉴于实在现的繁杂性,2015年新媒体同盟《地平线讲演(根底教育版)》就将个性化学习列为存在相称难题的挑衅性工作。而跟着深度神经网络的普遍利用、脑迷信研讨的一直提高与冲破,在大数据、云计算等相干技术的支持下,人工智能技术被疾速地利用到社会各领域中,如面向教育领域的、基于人工智能的信息化体系(即“智能教育利用”)可充足应用教育行业大数据,通过一直学习顶级的专家常识系统,以到达一流专家的程度。据此,智能教育利用一方面可从海量的学员行动数据中,灵敏地辨认每个学员的特色跟 诉求,并制订相应的学习战略;另一方面可从参差不齐的海量学习资源中找到适合的学习内容,并推举给学习者;终极,完成学习运动的个性化。由此可见,在人工智能的支持与推进下,教育的个性化必然会由实践构想逐渐转为落地理论,个性化也将成为智能教育利用开展的必然趋势。

3、人工智能教育利用的开展现状

作为个性化教育开展根底的教育信息化,近年来获得了长足提高,据《教育信息化“十三五”规划》统计:我国中小学的互联网接入率到达87%,多媒体教室普及率到达80%;优质数字教育资源日益丰盛,信息化教授逐渐普及;老师及学校治理者的信息化认识与才能显著加强[7]。跟着教育信息化利用的普及与推广,传统的教育教授模式产生了很大的转变,匆匆进了教育公道并进步了教育教授品质,但在应答教育个性化的挑衅时仍显得有些力没有从心,详细表示为以下三个方面:

①学员的学习进程未能完成个性化,学员没有能充足了解本人,老师又难以关注到每个学员,因而在课堂表里,即使有信息化利用的支撑,也只能取得尺度化的学习内容跟 学习战略指点;

②老师的教授进程未能完成精准化,老师以一人之力难以从预习、听课、温习、自学、功课、测验等各类场景利用中,察看并把握全班一切学员的个性特色、学习行动与学业结果,更没有能精准地指点每位学员的学习;

③学校的治理进程未能完成迷信化,学校的各类数据疏散在没有同的业务体系之中,互相间数据未能交融,学校的决议治理进程难以得到数据的全面支持,学校在数据割裂的形态下,也难认为教授精准化与学习个性化提供有力的治理支持。

二、人工智能教育利用的开展对于策与举动

鉴于人工智能时期教育利用的开展趋势与开展现状,智能教育利用必需在教育主场景中解决障碍教育走向个性化的要害问题,能力真正推进个性化教育由理念到理论的开展。

1、用AI技术解决障碍教育走向个性化的要害问题

①通过智能推举引擎解决学习进程个性化的问题。智能推举引擎一方面基于对于学员数据的全面把握,精确描绘学员的个性特性与学习需求;另一方面基于对于学习资源内容跟 使用状况的智能剖析,完成资源特征的标签化;终极依据每个学员的真实需求,智能化推送适合的学习资源,以完成学习进程的个性化。

②通过智能学情剖析解决教授进程精准化的问题。智能学情剖析技术一方面会聚了单个学员的学习立场、学习作风、常识点把握情形等信息,使老师可以精准把握学员个体的学习需求;另一方面统计了班级整体的学习气氛状况、单薄常识点散布、成就散布等学情信息,使老师可以精准把握班级整体的学习需求;终极为合理规划教授资源、适当拔取教授方式提供专业指点意见,完成教授进程的精准化。

③通过智能决议支撑解决治理进程迷信化的问题。智能决议支撑一方面完成了校园数据的买通、会聚与交流,构成学员、班级、学校多级数据系统;另一方面完成了校园数据的规整与加工,并基于业务场景创立校园数据仓库,创立剖析、度量、诊断、预测等各类模型,天生可视化剖析图;终极为学校治理者提供基于数据与模型的决议倡议,以完成数据驱动的治理进程的迷信化。

2、将解决个性化教育中心问题的AI技术打造成中心效劳

为体系性晋升教育利用对于个性化教育的支持才能,研讨中将人工智能相干技术进行封装,并整合为开放效劳,供面向详细教育场景的利用产品集成与调用,称为“智能教育中心效劳”(Core Services for AI in Education),如图1所示。智能教育中心效劳,依托“智能教育平台”提供的AI技术才能与大数据处置才能[8],面向详细教育场景,提供“技术”与“业务”两大类效劳。

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图1  智能教育中心效劳

(1)智能教育技术类中心效劳

该类效劳面向详细的教育利用场景,从技术的角度完成对于人工智能通用技术的封装与定制,使各类教育利用产品可以迅速集成交互界面友爱、接口简略易用的AI技术与效劳。从利用产品的角度来看,借助该类效劳能够疾速取得AI才能,因而也被称为“人工智能代办(AI Agent)”,其主要功用包含:

①人机交互技术,指研讨人跟 计算机之间的信息交流,包含语音合成、语音辨认、感情交互等详细领域技术;

②天然言语懂得技术,指研讨能完成人与计算机之间用天然言语进行有效通讯的实践跟 法子,包含机器翻译、机器懂得、问答体系等详细领域技术;

③常识图谱技术,本色上是构建语义网络,指研讨将各类信息衔接在一同构成关联网络,并应用网络中的关联剖析与解决问题的技术;

④生物特性辨认技术,指通过个体生理特性或行动特性对于个体身份进行辨认认证的技术,包含语音辨认、指纹辨认、人脸辨认等详细领域技术等。

(2)智能教育业务类中心效劳

该类效劳面向详细的教育利用场景,从业务的角度完成人工智能通用技术与业务流程的交融,以完成学习进程的个性化、教授进程的精准化跟 治理进程的迷信化等详细业务要求,使利用产品可以疾速取得发展个性化教育的必要才能。从利用产品的角度来看,该类效劳打扫了发展个性化教育的技术阻碍,使利用体系可环抱效劳展开业务,因而也被称为“人工智能助手(AI Assistant)”,其主要包含以下三种效劳:

①智能推举效劳。在自顺应测验、智能白话评测、全学科阅卷等人工智能技术的支持下,充足应用用户的学业诊断数据、用户行动数据,并依据学员的学习目的、学习作风、学习习气以及对于常识点的把握情形,通过用户画像、资源画像及构建常识图谱,完成学习资源的个性化推举。该效劳被普遍地利用于学员自主学习、课后训练等相干场景的产品利用中。

②学情剖析效劳。完成了各类学情数据跟 老师教授数据的买通、会聚、规整与剖析,并在数据发掘技术跟 学习剖析技术的支持下,使老师不只可以全面把握学员个人的学情信息,还可以全面把握全班学员的学情散布状况。该效劳被普遍地利用于包含教授预设、课堂教授、备课与教研等相干场景的产品利用中。

③决议支撑效劳。基于用户教育治理数据、行动数据及相干行业数据,应用BI(Business Intelligence)剖析、业务建模、数据可视化等技术手腕,完成对于治理决议运动的数据支持,并提供监控、模仿跟 模型预测等功用。该效劳被普遍地利用于学校的校园治理、区域的教育治理与教育管理等相干场景。

三、人工智能教育利用的理论案例

科大讯飞作为教育技术引领企业,通过人工智能、云计算、大数据等进步前辈技术,为宽大教育用户提供了笼罩“教、学、考、评、管”的全场景产品系统,且产品已在全国10000多所学校利用并构成系统。合肥市某省属重点中学(以下简称“该校”)主要在教育各场景中常态化利用了科大讯飞的智能教授、智能学习跟 智能治理体系,从而构成了一系列典范特点的人工智能教育利用案例。下面将以该校2014级的35个班、共1937名学员为例,先容其人工智能教育的利用情形。采集的行动数据时段是2016年2月22日至2016年7月5日。

1、智能教授体系的利用理论

智能教授体系集成了智能教育中心效劳中的学情剖析效劳。该体系采集了班级一切学员的行动数据、根底信息数据跟 学业数据,并提交给学情剖析效劳;学情剖析效劳通过后盾的大数据剖析与智能技术处置,构成对于学员个体与学员整体的画像,天生可视化的学情剖析讲演并提供应老师。老师依据学情讲演中的各项指标数据,精确规划教授门路、准确设计教授战略,从而完成教授进程的精准化。智能教授体系的利用模式如图2所示。

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图2  智能教授体系的利用模式

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图3  作文训练不对类型剖析图

本研讨以该校英语学科C教师某节作文课的智能教授进程为例,来先容智能教授体系的利用,其详细进程是:

①应用AI代办实现英语作文训练功课的批改与数据采集,并通过AI助手主动天生班级与个人关于本节课的学情剖析讲演。其中,学情剖析包含各类剖析指标,以图3所示的“作文训练不对类型剖析图”为例,该指标可辅助C教师全面了解班级作文训练中的单薄点散布状况。

②C教师针对于全班学情剖析讲演中涌现的低分组高频单薄点(如拼写不对)跟 高分组高频单薄点(如成分缺失不对)进行精准讲评。

③学员依据个人学情讲演跟 教师讲评,在线对于作文进行改动,包含勘误原有不对、改动完美作文表白等。

④学员改动实现后,AI助手再次向C教师提供班级跟 个人讲演、向学员提供个人讲演,以让双方得到实时反馈跟 后果评估,便于学员及时更改、老师进一步推送资源。

⑤通过上传、共享等方式,C教师将改动后的优秀作文分享至全班,学员应用AI助手分组探讨并学习优秀作文的写作、词句表白等来扬长避短、精准晋升写作程度。借助于AI代办跟 AI助手,整个写作的教授进程由此完成精准教授的目标。

C教师将此次英语作文教授重点放在教授设计上,并通过AI助手精准把握学员学情,完成了以学员为主体的个性化教授;同时,借助AI助手,学员也取得了个性化作文的学习指点,他们在课堂长进行小组探讨、个性化训练作文,极大地调动了写作的踊跃性,也显著地晋升了英语写作程度。据后期统计,在2016年7月初的月考中,该班的英语作文均匀分较2月初的月考作文分数进步了15%。

2、智能学习体系的利用理论

智能教授体系集成了智能教育中心效劳中的智能推举效劳。该体系基于学员的根底信息跟 学情信息,进行数据发掘,并通过行动建模、阅历建模,联合学科常识点的行业建模天生学科常识图谱,为学员规划迷信的学习门路,同时在自顺应学习技术的辅助下,为学员智能化推举老师跟 体系提供的微课资源、试题资源、课件资源跟 其它学习资源,帮助学员进行个性化学习。智能学习体系的利用模式如图4所示。

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图4  智能学习体系的利用模式

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图5  M同窗使用智能学习体系后精确率比照

本研讨以该校2014级M同窗的数学学习进程为例,来先容智能学习体系的利用,其详细进程是:

①AI代办通过图文辨认等技术,主动搜集M同窗平时的习题训练数据与测验测试数据,并借助AI统计其单薄常识点,实现对于M同窗的认知诊断。

②基于披发落的常识点并联合常识点学习的先后次第关联,AI助手构建了M同窗的学情常识图谱,通过图谱能够找出M同窗的元认知缺失情形,并构成可视化的学习后果,后果可用图谱上的没有同色彩节点来表现,由此也就构成了M同窗数学学习的个性化门路。

③AI助手依据个性化门路,按常识点先后次第有针对于性地向M同窗推送数学微课视频与坚固性习题;在实现推举的资源后,M同窗再次进入“数据搜集—诊断建模—个性化推举—数据再搜集”的个性化线上学习闭环。

④在线下,数学教师通过M同窗没有同色彩的学情常识图谱,针对于其单薄常识点进行教授、安插义务等,构成线下学习微轮回。由此借助于AI代办跟 AI助手,M同窗用线上线下、集中跟 自主等多种学习方式补齐本身短板,展开个性化学习。

在2016年3月~6月期间,M同窗使用智能学习体系后学习后果显著:一方面,在题量相近时,个性化功课的精确率(0.88)分明高于非个性化功课的精确率(0.522),且整个班级的答题精确率均匀晋升21.6%,详细如图5所示;另一方面,M同窗在7月初的的数学月考中分数晋升15.2%,而同期统计的一个月功课光阴却绝对减少31%。由此可见,使用智能学习体系进行个性化学习,对于进步答题精确率、减少功课负担、晋升学习后果有分明作用。

3、智能治理体系

智能教授体系集成了智能教育中心效劳中的决议支撑效劳,主要包含剖析:

①数据采集工具采集区域或学校内的教授、学习、测验、治理等场景数据,并提供应数据加工体系进行存储、加工,天生用户画像,进行相干业务建模;

②数据利用体系在数据可视化等技术手腕的支持下,将数据进行集成展现;

③数据剖析体系提供监控、预测跟 模仿等功用,帮助治理者进行学校或区域的教育治理跟 教育管理。智能治理体系的利用模式详细如图7所示。

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图6  智能治理体系的利用模式

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图7  师、生的影响力指数

在实际利用中,学校治理触及面广,故本研讨仅以治理领域内的师生治理为例,并以该校2014级学员为对于象,详细的智能师生治理进程是:

①应用AI代办搜集学员对于老师发布微课的评论、点赞数,学员对于教师的私信数,对于老师布告信息的回复数,学员间互相功课批改、互相发问以及私信数等互动数据。

②应用AI助手对于原始互动数据进行加工,取得尺度化的师生互动数据,并进行师生画像,构建该校的师生社交网络;在该网络中,师、生以节点表现,没有同节点间的连线表现没有同的师生、生生互动关联,节点衔接数与衔接比例可表现互动的踊跃水平。

③通过AI助手,应用图发掘算法找到社交网络中最具影响力的学员与教师,计算出师、生的影响力指数,如图8所示。

④依据可视化的师生、生生关联,以及数目化的师、生影响力指数,该校治理者在AI助手的支撑下做出相应的教育治理轨制调剂,如针对于影响力指数较大的前5位老师进行试治理:树立相应鼓励机制,鼎力增强教授推动工作;树立相应教授资源调节制度,合理规划资源并晋升教授后果;树立相应校内师生申诉轨制,及时反馈并解决教授难题。

在2016年7月初,学校治理者对于师生试治理功效进行了同一考察:通过统计并剖析学员成就发觉,5位老师所教班级学员的均匀成就在全校排名上均有所晋升;通过相干问卷考察发觉,学员对于该5位老师的角色认同感取得显著晋升;通过对于师生的情绪考察发觉,学员与老师的负面情绪在逐渐消减,而学习踊跃性与教授踊跃性则有了显著晋升。

四、结语      

人工智能技术在教育领域的普遍利用,为传统的学校教育注入了新的活气,推进了教授、学习与治理模式的变更,也使得教育在一次又一次的模式变更中一直由质变走向量变。能够预感的是,学校将由宣讲式的大班教授模式,逐步走向更能培育翻新精力的、以学员为核心的个性化学习模式。在人工智能时期,或将能够真正完成咱们久长以来朝思暮想的个性化教育跟 因材施教。

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由上海市经济跟 信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指点,上海市长宁区青年结合会跟 中国名师教育网公司结合主办的“2018寰球智能+新贸易峰会”将于2018年6月13-15日在上海长宁世贸展馆举行。

峰会期间,将于6月15日上午同步举行「智能+教育峰会」,环抱AI在教育行业中的详细利用,讨论自顺应学习是否做到个性化?教育+AI才是将来的愿望?

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