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教育AI面臨發(fā)展難題,技術路徑如何突破?

一、教育步入智能化時代

人工智能是制造智能機器的科學和工程,表現(xiàn)出與人類行為智能相關的特征,包括推理、學習、尋求目標、解決問題和適應性等要素(Monostori,2014)。人工智能作為社會發(fā)展的重要科技力量,迅速滲透到各行各業(yè),成為各行業(yè)發(fā)展的新動力和新趨勢。在此形勢下,教育如何適應智能時代的需求,利用智能技術推進教學模式變革以及創(chuàng)新型人才培養(yǎng),成為世界各國政府面臨的重要挑戰(zhàn)。

美國2016年發(fā)布的《為人工智能的未來做好準備》提到要實施人工智能教育,擴大人工智能和數(shù)據(jù)科學課程,為人工智能推動經(jīng)濟發(fā)展培養(yǎng)需要的人才(White House,2016)。

國務院2017年7月頒布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出要發(fā)展智能教育,利用智能技術加快推動人才培養(yǎng)模式以及教學方法的改革,構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系,推動人工智能在教學、管理、資源建設等方面的應用(國務院,2017a)。

同年,國務院頒布的《國家教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》也提出要“綜合利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和虛擬現(xiàn)實等技術探索未來教育教學新模式”(國務院,2017b)。可見,利用人工智能技術推進教育系統(tǒng)的變革與創(chuàng)新已經(jīng)引起世界各國的高度關注。

當前,我國教育改革雖然取得了顯著進步,但仍存在一些突出問題,比如教育發(fā)展不均衡,創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式不完善以及優(yōu)質(zhì)教育資源配置不合理等。隨著智能化時代的到來,人工智能將成為破解這些教育難題的“利器”,在創(chuàng)新教育教學模式、優(yōu)化人才培養(yǎng)方案、發(fā)展學生專業(yè)技能、構建終身學習體系等方面發(fā)揮重要作用,推動未來教育的變革與發(fā)展。

近年來,國內(nèi)教育領域的專家學者圍繞教育人工智能的內(nèi)涵與關鍵技術(閆志明等,2017)、智能教育的內(nèi)涵與目標定位(張進寶等,2018)、人工智能對混合式教學的促進(戴永輝等,2018)以及深度學習與機器學習的創(chuàng)新教育應用(劉勇等,2017;余明華等,2017)等進行了初步探討。但是,教育研究者和實踐者對于人工智能與教育融合發(fā)展過程中的一些基礎性問題的認識仍較為模糊,比如教育人工智能技術框架、應用模式、發(fā)展難題等;诖,本研究將構建教育人工智能的技術框架,探討教育人工智能的典型應用模式以及發(fā)展過程中面臨的難題,并在此基礎上提出教育人工智能的發(fā)展路徑,以期對人工智能與教育的融合發(fā)展提供一定的借鑒。

二、教育人工智能的技術框架

人工智能的發(fā)展經(jīng)歷過三次浪潮,分別是計算智能時代、感知智能時代和認知智能時代,人工智能教育應用伴隨這三類智能技術的發(fā)展而不斷發(fā)展。吳永和等認為,“人工智能+教育”的相關技術有機器學習、深度學習、自然語言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡、學習計算、圖像識別等(吳永和等,2017);閆志明等指出,教育人工智能的關鍵技術主要有知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能代理、情感計算(閆志明等,2017)。根據(jù)前期的調(diào)研分析以及相關學者的研究,筆者構建了教育人工智能的技術框架,主要包括教育數(shù)據(jù)層、算法層、感知層、認知層和教育應用層(見圖1)。



圖1 教育人工智能的技術框架

1.教育數(shù)據(jù)層

教育數(shù)據(jù)層是教育人工智能技術框架的基礎層,該層主要包括管理類數(shù)據(jù)、行為類數(shù)據(jù)、資源類數(shù)據(jù)以及評價類數(shù)據(jù)(李振等,2018)。其中管理類數(shù)據(jù)包括學生個人信息、學籍檔案、教職工信息、一卡通數(shù)據(jù)等,資源類數(shù)據(jù)包括試卷、課件、媒體資料、案例等,行為類數(shù)據(jù)包括教師行為數(shù)據(jù)(如講解與演示、指導與答疑、提問與對話、評價與激勵)和學生行為數(shù)據(jù)(如信息檢索、信息加工、信息交流),評價類數(shù)據(jù)包括學業(yè)水平測試數(shù)據(jù)和綜合素質(zhì)評價數(shù)據(jù)等。教育數(shù)據(jù)層主要負責對以上數(shù)據(jù)進行采集、加工處理、存儲等,但由于該層的數(shù)據(jù)龐大復雜、良莠不齊,因此在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)需要對數(shù)據(jù)進行預處理,具體涉及到的技術包括數(shù)據(jù)采集、篩選、集成、格式轉(zhuǎn)換、流計算、信息傳輸?shù)。其中在?shù)據(jù)處理環(huán)節(jié),當前應用比較廣泛的數(shù)據(jù)處理平臺有Hadoop、MapReduce和Spark等。

2.算法層

算法層是實現(xiàn)各類教育人工智能技術的核心,該層主要包括機器學習和深度學習兩類算法。機器學習是指利用數(shù)據(jù)或以往經(jīng)驗,優(yōu)化計算機程序的性能標準,其目標是開發(fā)能夠自動檢測數(shù)據(jù)模式的方法,然后使用未覆蓋的模式來預測未來的數(shù)據(jù)(Alpaydin,2014),是人工智能最核心、最熱門的算法。目前,機器學習在學生行為建模、預測學習表現(xiàn)、預警失學風險、學習支持與測評以及資源推送等方面發(fā)揮著重要作用(余明華等,2017)。深度學習是機器學習的一個子領域,致力于算法構建,解釋和學習傳統(tǒng)機器學習算法通常不能提供的高水平和低水平的抽象數(shù)據(jù)(Taweh BeysolowⅡ,2017)。深度學習在文本識別、語音識別、圖像識別等方面的應用已取得突破性進展,其識別準確率已遠遠超過傳統(tǒng)技術的識別能力(劉勇等,2017)。

3.感知層

感知層是讓機器和人一樣能看會認,能聽會說,具備感知能力。該層涉及的技術主要有語音識別與合成、計算機視覺、圖像識別、生物特征識別、文字識別等。其中,語音識別和人臉識別分別入選《麻省理工科技評論》評選出的“2016年十大突破技術”和“2017年十大突破技術”。在我國,人工智能識別技術已處于世界領先行列,被廣泛應用到教育教學中。近年來,基于語音識別技術的語言測評與輔助學習軟件層出不窮,它們通過識別學習者的語音然后進行評測并給出修正意見以幫助學習者提升語言表達能力。圖像識別技術在教學上的應用也頗具成效,基于該技術的拍照搜題軟件被中小學生廣泛使用。生物特征識別技術能夠捕捉和感知學生學習過程中的面部表情、手勢等變化,幫助教師了解學生在課上的學習情況。計算機視覺是利用計算機通過模仿人類視覺來感知和理解世界中的物體(Zhang et al.,2014),借助該技術可以采集學生學習過程中的圖像,對其特征進行提取、分析,從而達到學情監(jiān)測的目的。

4.認知層

認知層是感知層的進一步發(fā)展,不僅能夠讓機器感知和識別語音、圖像和文字,而且能夠讀懂語音、圖像和文字的內(nèi)在含義。該層涉及的技術主要有自然語言處理、智能代理、知識表示方法、情感計算等。自然語言處理技術能夠讓機器“理解”人的語言,其在教育領域的應用主要體現(xiàn)在機器翻譯、作文評價與批改、智能問答與人機交互等。智能代理技術能夠讓機器變得更具人性化和個性化,被廣泛應用到教學系統(tǒng)中以提升教學質(zhì)量。知識表示方法是指將人類知識推理編碼成符號語言,使其能夠被信息系統(tǒng)處理,該方法在提升專家系統(tǒng)智能方面發(fā)揮了重要作用。情感計算是人工智能的一個熱門話題,是Picard教授于1997年在麻省理工學院提出的,她認為情感計算是對情感或情感產(chǎn)生影響的計算(Picard,1997)。情感計算應用于教育教學,可以有效促進學習者情感上的交互,從而提高學生學習的積極性。

5.教育應用層

教育應用層位于教育人工智能技術框架的最頂層,是各類人工智能技術在教育領域應用的集中體現(xiàn)。目前,人工智能教育應用主要聚焦在智能導學、自動化測評、拍照搜題、教育機器人、智能批改、個性化學習、分層排課、學情監(jiān)測8個方面,服務的對象主要是學生、教師和管理者。

智能導學系統(tǒng)是利用人工智能技術提供個性化學習指導的自適應教學系統(tǒng)(Graesser et al.,2005),該系統(tǒng)能夠滿足不同學習者的需求,在知識、技能和情感上提供智能服務。在自動化測評方面,一些基于人工智能技術的語音測評軟件,已投入市場。借助圖像識別技術,拍照搜題類軟件為學生的自主學習提供了便利。教育機器人作為一個強有力的學習工具,在教育領域的應用越來越普遍(Benitti,2012)。智能批改借助人工智能技術能實現(xiàn)作業(yè)自動批改,并給出評語和修改意見。在個性化學習方面,人工智能技術結合大數(shù)據(jù)能為每位學生制定個性化的學習路徑,推送合適的學習資源,提升學生的學習效果。分層排課是利用先進的人工智能算法實現(xiàn)“一人一課表”,以應對分層教學帶來的挑戰(zhàn)。學情監(jiān)測是借助人工智能技術全面了解學生的學習情況,并對其學習結果進行預測和干預。

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