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如何實現人工智能教育變革的三重境界:賦能、創新與重塑?

劉柏宏2年前13瀏覽0評論

?問主你好,您提的這個問題可以說是比較“高大上”,根據我的了解目前智能教育只在一線城市開展,發達地區開展的比欠發達地區繁榮。我擔任小學信息技術十幾年的經驗來看,開展智能教育任總而道遠。像西部地區尤為困難。無論從教育主管部門還是基層學校都認識到了智能教育的重要性。然而,要真正做到可以說還有很長的一段路要走,從基礎設施、師資、配套資源、受眾信息技術水平等方面影響了它的發展。

賦能教育:

提高“標準化教育”的運行效率

學生按年齡分班,使用統一的教材,按照規范的流程進行教學,定期開展考試,達到標準的學生升入更高年級,并以此往復、循環不止。

這種標準化教育模式為人工智能進入教育提供了條件,人工智能進入教育的第一步,就是從替代繁瑣機械的教育活動開始,將教師從重復性勞動中解放出來,讓他們去從事更有價值的工作,進一步提高教育效率。

1.賦能教學:減輕教師負擔

從早期的知識推理機、程序化教學、專家系統,到今天的教育機器人、智能導師系統,人工智能在教學中的作用主要體現在替代教師的部分重復性勞動。

一是學情分析,利用人工智能對學習行為數據進行深度挖掘,幫助教師準確把握學生個體的認知特征和班級群體的共性問題。目前國內外開發的認知診斷模型有70多種,常見的有線性邏輯斯蒂克特質模型、多成分潛在特質模型、規則空間模型等,能夠準確了解學生的認知結構和知識掌握情況(馬玉慧等,2018)。

二是重復性教學的替代,盡管教學活動總體上是富有創造性的,但也存在一些流程化的教學環節,包括字詞拼讀、試題講解、口語練習等。這些環節可以交給教育機器人或智能教育助理來承擔,讓教師有更多精力去從事創造性的教學。

三是學習資源自動推送,通過建設大規模、細粒度的數字資源庫,對知識內容進行特征標記,根據學生的目標、能力、個性特征等因素制訂個性化的推送方案,實現學習者和學習資源的雙向匹配,更好地滿足學習需求。

四是自動出題和批改,通過建立學科知識圖譜,自動生成適合各類學生的試題和作業,并實現自動化批改,大幅減輕教師的工作負擔。比如,智能評卷技術已經應用于普通話水平測試和中高考英語聽說考試,并可以對作文、翻譯等主觀題進行自動評分(汪張龍,2018)。

2.賦能管理:優化教育管理流程

人工智能有助于優化教育管理流程,改變大包大攬的管理模式,擴大教育服務的有效供給。

一是利用人工智能識別教育領域的冗余管理,減少不必要的中間環節和重復勞動,優化公文流轉、檔案管理、人事考評、校務管理等活動流程,推動業務處理智能化、自動化,提高管理效能。比如,學校可以使用面部識別技術對嫌疑人員自動預警,借助姿態識別技術及時發現學生在人群密集場所出現的意外情況,減少校園安全事件發生。

二是利用人工智能打破信息壁壘,推進教育管理系統整合共享,做到事項清單標準化、辦事流程規范化、業務處理協同化,實現“一張表管理”和“一站式服務推進教育管理系統整合共享,做到事項清單標準化、辦事流程規范化、業務處理協同化,實現“一張表管理”和“一站式服務”,大幅提升教育公共服務水平。三是利用大數據技術開展多因素決策模擬,建立教育經費投入、學齡人口變化、學校布局調整、教育輿情預警等方面的系統動力學模型,對教育運行狀態進行預演,推動傳統以經驗判斷為主的決策轉向大數據支撐下的科學決策。比如,中國教育科學研究院利用教育決策模擬系統,對實施“全面二孩”政策后的學齡人口進行了預測分析,為提前做好學校布局和教育資源配置提供了參考(馬曉強,2017)。3.賦能評價:伴隨式的教育診斷評價不是為了證明,而是為了改進,教育評價的意義往往蘊含在過程之中,學生持續付出的努力、學校不斷改進的經歷、不同教育利益主體的關系變化等,才是教育評價的重點。遺憾的是,現有教育評價過于注重結果,忽略了學生成長和教育發展的過程。在人工智能支持下,教育評價將從“結果視角”轉向“過程視角”,從人才選拔、逐層淘汰為主轉向改善學習、促進發展為主,通過伴隨式的數據采集和自動化的數據分析,為教育的持續不斷改進提供動力。創新教育:促進“標準化教育”向“個性化教育”轉型隨著人工智能不斷替代重復性勞動,教育業務流程的智能化和自動化明顯加速,一旦達到某個臨界點,就會觸發教育組織方式的重大調整。正如尼古拉斯?卡爾(2015)所說,“省力的設備不僅可以代替部分工作,還會改變整個任務的特性”。如果把“賦能教育”看作是利用智能技術激發教育系統的內在潛力,最大限度地提升標準化教育的運行效率。那么,“創新教育”就是要打破標準化的教育體系,對教育流程進行重組和再造,打造個性化、定制化的教育形態。人工智能將會在“標準化教育”向“個性化教育”轉變中發揮重要作用。