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三、教育人工智能的典型應用模式

教育人工智能的應用核心應聚焦教育目標和價值體系，利用人工智能技術的優(yōu)勢與教育過程相融合，以產生1＋1＞2的效果（張坤穎等，2017）。根據目前人工智能技術的特點和優(yōu)勢，本研究認為人工智能可以解決三個層面的教育問題，分別是面向特殊人群的補償性教育、針對常規(guī)業(yè)務的替代式教育以及服務個性發(fā)展的適應性教育（見圖2）。

圖2 教育人工智能三層次應用模式

1．面向特殊人群的補償性教育

所謂補償，就是抵消損失，彌補缺陷（賈靜元，2016）。缺陷補償是特殊教育的重要目的，其有兩層含義：一是指用機體未被損害的部分去代替、彌補已損害的部分，以產生新的機能組合和新的條件聯系；二是指利用新的科學技術、工具與手段使機體被損害的機能得到部分或全面康復。

特殊教育中的群體一般包括聾啞學生、聽障學生、視障學生、智障學生、自閉癥學生及肢體殘疾學生等，這些學生由于先天或者后天缺陷，在學習和生活上充滿困難。目前，人工智能技術已經成功應用于特殊教育領域（Drigas et al．，2011），它可以延伸特殊人群器官的功能，以技術手段彌補其智力或身體的不足，最大程度滿足不同特殊人群的需要，促進其個性化學習。生活方面，利用教育人工智能可以促進特殊人群的生活便利化。健康方面，應用教育人工智能可以促進特殊人群的康復專業(yè)化，尤其是自閉癥患者的康復治療。

自閉癥患者最缺乏社會溝通能力，而人工智能技術支持下的智能虛擬代理或智能社交機器人可以很好地與自閉癥患者進行對話交流，獲取其社交行為關鍵數據，并通過快速、非正式的評估來判斷患者是否理解活動或進行輕微的技能改進，以培養(yǎng)自閉癥患者的語言能力、社會溝通能力甚至是情緒智力�？傊�，教育人工智能可以有效實現特殊人群的補償性教育，最大程度開發(fā)其優(yōu)勢潛能，發(fā)展其多元智能，幫助其加快回歸主流社會，打破殘障人和正常人之間的隔閡。

2．針對常規(guī)業(yè)務的替代式教育

人工智能支持下的替代式教育強調通過技術達到與教師從事的某些教育活動相同的作用，代替教師執(zhí)行部分任務。如圖3所示，在目前的教育人工智能應用中，以自然語言處理和機器學習為核心技術的智能批閱系統能夠實現機器智能閱卷、作文自動批改；以語音識別測評技術為核心的語言類教育應用能夠實現口語考試評分、口語練習糾錯。因此，教育人工智能可替代教師執(zhí)行的常規(guī)業(yè)務主要體現在考試結果判定、作業(yè)及練習效果檢查兩個方面。

e－rater自1999年以來就一直被美國教育考試服務中心（ETS）用于自動評分。該系統通過從大量文章中提取代表書寫質量的一系列特征，并對文章語言、內容、篇章結構進行重點分析，包括詞匯復雜度、語法錯誤的比例、文章風格、單詞總數等，將這些分數利用統計模型進行分析并產出最終的得分估計。每個特征的權重由統計過程確定，保障了系統與教師評分相對一致。

e－rater目前主要用于托福考試的作文自動評分，類似能夠對作文進行自動評分的系統還有Project Essay Grade（www．lxws．net）、IntelliMetric等。大型考試中數以萬計的試卷借助智能閱卷系統可以將教師從機械重復的勞動中解放出來，并在一定程度上減少教師由于主觀因素造成的評分標準差異，保證了評分客觀公正，提高了作文評分效率。

智能批改系統不僅能自動生成評分，還能提供針對性的反饋診斷報告，指導學生如何修改，一定程度上解決了教師因作文批改數量大而導致的批改不精細、反饋不具體等問題�；�于語音識別技術的口語學習軟件同樣可以對學生的口語發(fā)音進行評分、糾錯和指導。

人工智能技術使機器能夠根據預設程序進行高效地重復性工作，因而教師可以將更多精力投入到教學設計優(yōu)化、學生心理健康培養(yǎng)等創(chuàng)造性活動中。針對常規(guī)業(yè)務的替代式教育既能節(jié)省大量人力資源，為教育教學提供便利性服務，同時又能促進學生學習方式的多樣化和智能化，滿足眾多學生的學習需求。

3．服務個性發(fā)展的適應性教育

由于個體差異，學習者在學習過程中對知識的接受程度不盡相同。實現學生個性化學習，達到因材施教的目標是解決教育問題的關鍵，也是人工智能技術在教育領域的重要發(fā)展方向。智能虛擬助手、智能導學系統、適應性學習平臺等系統能根據學習者的個人特點（如語言、學習風格、偏好等）創(chuàng)建個性化課程，讓學習者獲得更好的學習效果（Pires et al．，2018）。

智能虛擬助手通過自然語言模擬人類對話，深層次理解人類需求，其核心特征是對話式交互與智能性服務（王萍等，2018），可以實現與學習者交互問答、提供情境學習、進行學習分析等功能。將人工智能技術支持的機器人導師嵌入Duolingo語言學習系統中，就可以輔助學習者進行語言學習，在與學習者對話過程中，機器人導師可以變換不同角色來討論不同話題，增加語境的真實性。

隨著交互程度不斷加深，機器人導師會更懂學習者，互動過程也將更具針對性。該系統還會對學習者的學習數據進行分析，從而有效調整學習進度與內容。智能導學系統則兼顧學習者的認知和情感狀態(tài)，借助答案分析和錯誤反饋過程來評估學習者對知識的掌握程度，并提供個性化的指導（Strain et al．，2013）。

智能化程度較高的個性學習支持系統不僅能對語音、圖像等外部信息進行感知，還具備深度學習的能力，能夠理解學習者行為習慣甚至情感態(tài)度。個性化學習支持系統產生的學習者行為數據，是系統功能完善與技術升級的基礎支撐，是實現對學習者個性化學習輔導的關鍵因素。機器對學習者學習風格、興趣偏好的了解越深入，對學習內容推送、學習行為反饋、情感變化的處理便越精準。目前，個性化學習支持系統還處于研發(fā)階段，成熟度不高，但已能為學生適應性學習提供不同程度的支持。