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在線教育下半場:“AI+”既是話語權(quán),也是新戰(zhàn)略

瀏覽:5380 作者: 來源: 時間:2024-03-07 分類:
在AI技術(shù)日益滲透到各行各業(yè)的當(dāng)今時代,生產(chǎn)過程已由單一、重復(fù)的流水線生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榇笠?guī)模、個性化、自動化的智能制造模式。如何應(yīng)對人工智能帶來的機遇與挑戰(zhàn)已成為各行各業(yè)都必須面對的問題,教育行業(yè)也不例外。

【編者按】近年來,人工智受到了全社會的普遍關(guān)注,并被提升到了國家戰(zhàn)略的高度。人工智能時代已經(jīng)到來,AI技術(shù)正在悄然改變著傳統(tǒng)行業(yè)的方方面面,如何應(yīng)對人工智能帶來的機遇與挑戰(zhàn)已成為各行各業(yè)都必須面對的問題,教育行業(yè)也不例外。

個性化是人工智能時代教育應(yīng)用發(fā)展的必然趨勢,人工智能落地教育應(yīng)用發(fā)展到哪里了呢?本文描述了智能教育的核心服務(wù),即從學(xué)習(xí)個性化、教學(xué)精準化和管理科學(xué)化等三個方面推動教育走向個性化。


人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展趨勢與現(xiàn)狀

新時代呼喚個性化教育理念與模式

在工業(yè)化時代,以規(guī)模化、機械化和程序化為主要特征的生產(chǎn)模式,要求通過教育來培養(yǎng)大量具備基礎(chǔ)知識技能、具有嚴格服從精神的高度專業(yè)化、標準化人才。而在AI技術(shù)日益滲透到各行各業(yè)的當(dāng)今時代,生產(chǎn)過程已由單一、重復(fù)的流水線生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榇笠?guī)模、個性化、自動化的智能制造模式。社會更需要勞動者具備創(chuàng)新能力,可見,當(dāng)前教育的重要任務(wù)就是培養(yǎng)創(chuàng)新人才。創(chuàng)新人才離不開個性化的教育培養(yǎng),未來教育必將走向個性化。

人工智能推動教育的個性化從理論構(gòu)想到落地實踐

教育走向個性化的第一步是實現(xiàn)學(xué)習(xí)活動的個性化,即能夠根據(jù)學(xué)生自身的學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)經(jīng)驗、興趣愛好、風(fēng)格習(xí)慣、文化背景等個性化要素,結(jié)合國家教育方針與社會人才需求,量身定制學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)方法和學(xué)習(xí)計劃。

隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用、腦科學(xué)研究的不斷進步與突破,在大數(shù)據(jù)、云計算等相關(guān)技術(shù)的支撐下,人工智能技術(shù)被快速地應(yīng)用到社會各領(lǐng)域中,如面向教育領(lǐng)域的、基于人工智能的信息化系統(tǒng)(即“智能教育應(yīng)用”)可充分利用教育行業(yè)大數(shù)據(jù),通過不斷學(xué)習(xí)頂級的專家知識體系,以達到一流專家的水平。

據(jù)此,智能教育應(yīng)用一方面可從海量的學(xué)生行為數(shù)據(jù)中,敏銳地識別每個學(xué)生的特點和訴求,并制定相應(yīng)的學(xué)習(xí)策略;另一方面可從良莠不齊的海量學(xué)習(xí)資源中找到合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容,并推薦給學(xué)習(xí)者;最終,實現(xiàn)學(xué)習(xí)活動的個性化。由此可見,在人工智能的支撐與推動下,教育的個性化必然會由理論構(gòu)想逐步轉(zhuǎn)為落地實踐,個性化也將成為智能教育應(yīng)用發(fā)展的必然趨勢。

人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展現(xiàn)狀

作為個性化教育發(fā)展基礎(chǔ)的教育信息化,近年來取得了長足進步,據(jù)《教育信息化“十三五”規(guī)劃》統(tǒng)計:我國中小學(xué)的互聯(lián)網(wǎng)接入率達到87%,多媒體教室普及率達到80%;優(yōu)質(zhì)數(shù)字教育資源日益豐富,信息化教學(xué)逐步普及;教師及學(xué)校管理者的信息化意識與能力顯著增強。

隨著教育信息化應(yīng)用的普及與推廣,傳統(tǒng)的教育教學(xué)模式發(fā)生了很大的改變,促進了教育公平并提高了教育教學(xué)質(zhì)量,但在應(yīng)對教育個性化的挑戰(zhàn)時仍顯得有些力不從心,具體表現(xiàn)為以下三個方面:

第一,學(xué)生的學(xué)習(xí)過程未能實現(xiàn)個性化。學(xué)生不能充分了解自己,教師又難以關(guān)注到每個學(xué)生,因此在課堂內(nèi)外,即便有信息化應(yīng)用的支持,也只能獲得標準化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)策略指導(dǎo);

第二,教師的教學(xué)過程未能實現(xiàn)精準化。教師以一人之力難以從預(yù)習(xí)、聽課、復(fù)習(xí)、自學(xué)、作業(yè)、考試等各類場景應(yīng)用中,觀察并掌握全班所有學(xué)生的個性特點、學(xué)習(xí)行為與學(xué)業(yè)成果,更不能精準地指導(dǎo)每位學(xué)生的學(xué)習(xí);

第三,學(xué)校的管理過程未能實現(xiàn)科學(xué)化。學(xué)校的各類數(shù)據(jù)分散在不同的業(yè)務(wù)系統(tǒng)之中,相互間數(shù)據(jù)未能融合,學(xué)校的決策管理過程難以得到數(shù)據(jù)的全面支撐,學(xué)校在數(shù)據(jù)割裂的狀態(tài)下,也難以為教學(xué)精準化與學(xué)習(xí)個性化提供有力的管理支撐。

人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展對策與舉措

鑒于人工智能時代教育應(yīng)用的發(fā)展趨勢與發(fā)展現(xiàn)狀,智能教育應(yīng)用必須在教育主場景中解決阻礙教育走向個性化的關(guān)鍵問題,才能真正推動個性化教育由理念到實踐的發(fā)展。

用AI技術(shù)解決阻礙教育走向個性化的關(guān)鍵問題

①通過智能推薦發(fā)動機解決學(xué)習(xí)過程個性化的問題。智能推薦發(fā)動機一方面基于對學(xué)生數(shù)據(jù)的全面掌握,準確刻畫學(xué)生的個性特征與學(xué)習(xí)需求;另一方面基于對學(xué)習(xí)資源內(nèi)容和使用狀況的智能分析,實現(xiàn)資源特性的標簽化;最終根據(jù)每個學(xué)生的真實需求,智能化推送合適的學(xué)習(xí)資源,以實現(xiàn)學(xué)習(xí)過程的個性化。

②通過智能學(xué)情分析解決教學(xué)過程精準化的問題。智能學(xué)情分析技術(shù)一方面匯聚了單個學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識點掌握情況等信息,使教師能夠精準掌握學(xué)生個體的學(xué)習(xí)需求;另一方面統(tǒng)計了班級整體的學(xué)習(xí)氛圍狀況、薄弱知識點分布、成績分布等學(xué)情信息,使教師能夠精準掌握班級整體的學(xué)習(xí)需求;最終為合理規(guī)劃教學(xué)資源、恰當(dāng)選取教學(xué)方式提供專業(yè)指導(dǎo)意見,實現(xiàn)教學(xué)過程的精準化。

③通過智能決策支持解決管理過程科學(xué)化的問題。智能決策支持一方面實現(xiàn)了校園數(shù)據(jù)的打通、匯聚與交換,形成學(xué)生、班級、學(xué)校多級數(shù)據(jù)體系;另一方面實現(xiàn)了校園數(shù)據(jù)的規(guī)整與加工,并基于業(yè)務(wù)場景創(chuàng)建校園數(shù)據(jù)倉庫,創(chuàng)建分析、度量、診斷、預(yù)測等各類模型,生成可視化分析圖;最終為學(xué)校管理者提供基于數(shù)據(jù)與模型的決策建議,以實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理過程的科學(xué)化。

將解決個性化教育核心問題的AI技術(shù)打造成核心服務(wù)

為系統(tǒng)性提升教育應(yīng)用對個性化教育的支撐能力,研究中將人工智能相關(guān)技術(shù)進行封裝,并集成為開放服務(wù),供面向具體教育場景的應(yīng)用產(chǎn)品集成與調(diào)用,稱為“智能教育核心服務(wù)”(Core Services for AI in Education)。

智能教育核心服務(wù),依托“智能教育平臺”提供的AI技術(shù)能力與大數(shù)據(jù)處理能力,面向具體教育場景,提供“技術(shù)”與“業(yè)務(wù)”兩大類服務(wù)。

智能教育技術(shù)類核心服務(wù)

該類服務(wù)面向具體的教育應(yīng)用場景,從技術(shù)的角度實現(xiàn)對人工智能通用技術(shù)的封裝與定制,使各類教育應(yīng)用產(chǎn)品能夠迅速集成交互界面友好、接口簡單易用的AI技術(shù)與服務(wù)。從應(yīng)用產(chǎn)品的角度來看,借助該類服務(wù)可以快速獲得AI能力,因此也被稱為“人工智能代理(AI Agent)”,其主要功能包括:

①人機交互技術(shù),指研究人和計算機之間的信息交換,包括語音合成、語音識別、情感交互等具體領(lǐng)域技術(shù);

②自然語言理解技術(shù),指研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的理論和方法,包括機器翻譯、機器理解、問答系統(tǒng)等具體領(lǐng)域技術(shù);

③知識圖譜技術(shù),本質(zhì)上是構(gòu)建語義網(wǎng)絡(luò),指研究將各類信息連接在一起形成關(guān)系網(wǎng)絡(luò),并利用網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系分析與解決問題的技術(shù);

④生物特征識別技術(shù),指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術(shù),包括語音識別、指紋識別、人臉識別等具體領(lǐng)域技術(shù)等。

智能教育業(yè)務(wù)類核心服務(wù)

該類服務(wù)面向具體的教育應(yīng)用場景,從業(yè)務(wù)的角度實現(xiàn)人工智能通用技術(shù)與業(yè)務(wù)流程的融合,以實現(xiàn)學(xué)習(xí)過程的個性化、教學(xué)過程的精準化和管理過程的科學(xué)化等具體業(yè)務(wù)要求,使應(yīng)用產(chǎn)品能夠快速獲得開展個性化教育的必要能力。

從應(yīng)用產(chǎn)品的角度來看,該類服務(wù)掃除了開展個性化教育的技術(shù)障礙,使應(yīng)用系統(tǒng)可圍繞服務(wù)展開業(yè)務(wù),因此也被稱為“人工智能助手(AI Assistant)”,其主要包括以下三種服務(wù):

①智能推薦服務(wù)。在自適應(yīng)考試、智能口語評測、全學(xué)科閱卷等人工智能技術(shù)的支撐下,充分利用用戶的學(xué)業(yè)診斷數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù),并根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)目標、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)習(xí)慣以及對知識點的掌握情況,通過用戶畫像、資源畫像及構(gòu)建知識圖譜,實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源的個性化推薦。該服務(wù)被廣泛地應(yīng)用于學(xué)生自主學(xué)習(xí)、課后練習(xí)等相關(guān)場景的產(chǎn)品應(yīng)用中。

②學(xué)情分析服務(wù)。實現(xiàn)了各類學(xué)情數(shù)據(jù)和教師教學(xué)數(shù)據(jù)的打通、匯聚、規(guī)整與分析,并在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和學(xué)習(xí)分析技術(shù)的支撐下,使教師不僅能夠全面掌握學(xué)生個人的學(xué)情信息,還能夠全面掌握全班學(xué)生的學(xué)情分布狀況。該服務(wù)被廣泛地應(yīng)用于包括教學(xué)預(yù)設(shè)、課堂教學(xué)、備課與教研等相關(guān)場景的產(chǎn)品應(yīng)用中。

③決策支持服務(wù)。基于用戶教育管理數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)及相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù),利用BI(Business Intelligence)分析、業(yè)務(wù)建模、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)手段,實現(xiàn)對管理決策活動的數(shù)據(jù)支撐,并提供監(jiān)控、模擬和模型預(yù)測等功能。該服務(wù)被廣泛地應(yīng)用于學(xué)校的校園管理、區(qū)域的教育管理與教育治理等相關(guān)場景。

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