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AI时代下,智慧教育蓄势待发

教育综合早幼教K12教育研究曹培杰2019-06-18 · 18:202019-06-18[ 亿欧导读 ] 当前,以人工智能为代表的技术创新进入前所未有的活跃期,而教育仍未摆脱“工业化”的印记,以至于我们“把机器制造的越来越像人,却把人培养得越来越像机器”。9159com金沙网站 3图片来自“123rf.com.cn”

教育可以分成两件事,教和育。“教”是指教学,让孩子们掌握技能;“育”是指孩子们怎么学会更好地运用技能,帮孩子们育人。在教学环节里AI可以代替90%的工作,在育人环节里系统很难起到助力。

用大数据分析学生的习惯、技能和成长路径,“AI 教育”真正有针对性地来制定他个人成长的教育方案。除了实现个性化教学,借助AI技术的应用,有机会打破现有教育资源供应的瓶颈,实现教育公平。

本文转载自微信公众号“智能观”,作者曹培杰。原文刊于《教育研究》2018年第8期,有删改。


干货丨最全AI技术改造教育流程:AI教育的哲学性探讨

教育综合一百亿研究所一百亿研究所2018-05-01 · 11:042018-05-01[ 亿欧导读 ] 教育领域应用AI技术具有天然的适应性,AI 教育能够有效解决教育效率的问题,真正做到因材施教,提升教学体验。9159com金沙网站 4图片来自“123rf.com.cn”

在人工智能技术发展形势如火如荼的今天,教育行业是人工智能技术应用落地最火爆的领域之一。一百亿研究所从人工智能技术在教育行业最细节的技术及其应用环节出发,从点到面地带来AI教育场景应用的行业态势观点。

教育内容、评价体系、学习方式等正在被人工智能重新定义

教育综合多知网黎珊2018-08-09 · 10:582018-08-09[ 亿欧导读 ] 当前正在发生着一个重大的转变——学习资源更趋向发展,学习的自主性得到了强大的技术支持,学校教师的功能开始被解构,学习的组织管理方式面临重大调整。9159com金沙网站 5图片来自“123rf.com.cn”

提到人工智能 教育,我们会想到国内像好未来、新东方、沪江、英语流利说等一批着力进行布局的企业;也会想到个人化学习,想到人工智能能让孩子学习更高效,老师教学更高效;还有经常会问到的,人工智能会取代老师吗?

不过似乎我们从未认真思考过,人工智能 教育对整个学习制度、学校的功能、学生评价等方面的影响及意义。文章中国家教育发展研究中心主任陈子季就在这些方面作出一些深入的思考,提出人工智能在教育五个方面的创新及改变。

本文发于“多知网”,作者黎珊;经亿欧编辑,供行业人士参考。


大数据、云计算、互联网人工智能等技术的快速兴起及广泛的应用,为推动创新抓好未来的教育提供了无限广阔的空间;同时又改变着服务模式和资源的配送方式,推动教育供给侧的改革。

对此,在首届中国智能教育大会上,国家教育发展研究中心主任陈子季分享了人工智能在五个方面推动教育创新。

11月6日,由湖南省教育厅指导,湖南省教育科学研究院、湖南省教育战略研究中心主办的首届“教育智库·湘江论坛”在长沙举行,教育部科技司司长雷朝滋、中国教科院副院长马涛、湖南省委宣传部副巡视员刘学与省内外近400名学者、专家齐聚一堂,共话“人工智能与教育变革”,探讨人工智能与教育融合发展的新思路、新方法。

智能时代的加速到来,使面向已知的教育模式加速颠覆,自适应学习和社会化智能型学习管理系统的普遍运用将加速后文凭社会的到来。促进学习内容、学习资源、教学模式、管理方式、评价体系、教师角色的加速迭代更新,形成更加开放化、多样化、智能化和人性化的学校 3.0 版。

教育和技术的赛跑

哈佛大学两位经济学家回顾美国教育发展历程发现,教育和技术之间存在一场持续不懈的竞赛。

20世纪80年代以前,美国率先实现高中教育普及和高等教育大众化。教育进步为经济增长提供了充足的高素质劳动力,适应了技术进步带来的社会变革,整体提高国民收入水平并缩小了贫富差距。

大约自1980年起,情况出现逆转。技术进步依旧,社会对高素质劳动力的需求也在增长,但美国教育却无法生产出足够的人才。

随着教育增速放缓,人群出现分化:

一部分人受过良好教育,毕业后进入高端行业,收入迅速提升;另一部分人接受着过时的教育,技能适应性不强,导致贫富差距快速拉大,制约了经济的进一步增长。

这种现象被形象地称为“教育和技术的赛跑”,当教育的发展速度超过技术时,就会给经济增长带来明显的人才红利,反之则会导致经济社会发展失衡。

当前,以人工智能为代表的技术创新进入前所未有的活跃期,而教育仍未摆脱“工业化”的印记,以至于我们“把机器制造的越来越像人,却把人培养得越来越像机器”。这不仅制约着教育功能的发挥,而且导致经济社会转型面临危机。

我们要有一种时代紧迫感,全面深化教育改革,推动“工业化教育”向“智慧型教育”转变,扩大高质量人才的供给,为经济社会发展提供强有力的人力资源保障。

AI教育技术应用的教育环节改造点

科技与教育的融合加速教育产业的变革。一系列尖端AI技术在教育领域的应用,将会在很多方面实现学习质量和学习效率的提升。

基于大数据和深度学习技术的人工智能,拥有了比人类更为丰富的知识储备和更加严谨的逻辑思考能力,能够很好地渗透进一些教学场景环节中。在具体的不同学习科目上,也运用到了不同的人工智能技术,以语数外三门主要科目为例,我们统计归纳了一下市面上专门从事单一科目的教育标的企业以及他们在各自的科目上运用到的相关技术:

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标的企业产品界面示例:

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完整的教育流程分为五个环节,内容开发——教学——练习——测评——管理,这些环节中都存在可以植入自适应学习技术的应用场景。

其中,内容开发是自适应教育流程其他4个环节的基础,管理在自适应教育中代指的是通过教学分析、练习、测评等环节的学生数据,对用户进行智能预警、提醒和跟踪,是流程中的前置环节成功应用后的附加产品。教学、练习、测评这三个环节的应用是直接面对C端用户的,也是目前市场上最主流的应用环节。我们对目前市场上对这三个环节运用到的相关技术做了统计和归纳。

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在自适应教育流程中,最核心、最复杂、最难,同时也是对学习效果的影响作用最大的环节就是教学。教学环节的关键是要实现对学生的个性化学习路径的精准推荐,其中的产品设计逻辑需要遵循三个步骤:

1.学习者建模

学习者是自适应学习的最主要参与者与体验者,也是个性化资源获取的主题,因此自适应学习的设计首先要重点考虑学习者的个性化需求特性。为了清晰地表征学习者在系统中地属性,需要对学习者进行建模,这一步主要借助用户建模组件或者第三方代理软件实时收集并处理学习者个性化信息来实现。

2.领域知识建模

领域知识指代地是特定专业领域的经验、理论、方法论的知识单元群。自适应学习中领域知识是结构化学习资源,为学习者提供个性化学习数据来源。领域知识建模要求知识体系拥有良好的结构,便于系统推荐资源路径时做出精准的判断。领域知识之间的关系包括前驱后继关系、并列包含关系和相关关系三种类型,每个知识单元或知识点都应该含有难度、风格和学习任务属性。

3.关联规则定义及其推荐方法

关联规则指的时从数据集合中发现频繁项并找出项集间的关联关系。具体技术层面上分为三个子步骤,产生频繁项集——产生路径关联规则——推荐路径预处理。

基于目前已有的技术和其应用的程度和场景,自适应学习可以分为几个层级:

Level 0

基于纯人工的自适应学习

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Level 1

基于简单规则的自适应学习

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在Level 0的基础上加入简单的条件判断,就可以实现最基本的自适应学习算法。基于规则的自适应学习,本质是决策树,适用场景并非是去判断学生是否掌握某种知识,而是判断学生的某种行为是否正确。

但是学生的掌握程度难以通过简单的逻辑判明,因此需要在简单的决策树规则之上建立更好的自适应学习算法。

Level 2

基于难度等级的自适应学习

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在根据学生具体的错误行为推送相应课程的基础上,设计一套难度递增的课程,当学生完成得好就增大难度,当学生完成的不理想时,就相应降低难度。这就是基于难度等级的自适应学习。

基于难度的自适应学习算法的最大缺点是认为学生的学科掌握度是一个绝对值,但实际学习中,学科中细颗粒度知识点的掌握情况通过该算法难以评估。

Level 3

基于知识点网络和概率模型的自适应学习

Level 2难度等级的概念外,引入知识图谱的概念。因为实际中无法直接去测量学生的知识点掌握程度,因此只从学生的练习情况倒推出知识点的掌握程度。

具体教学中,分为几个层面

1)同样难度下的单一知识点

2)不同难度下的相同知识点

3)一题对应多个知识点

在这几个层面外,还要考虑到,知识点并非互相孤立。学生学习时,除了要掌握新知识点,还要能传播到相关知识点。这时就需要建立知识图谱。同时也要考虑到学生完成学习进度的时间的影响,这其中设计到学生学习知识点的时间权重以及学生对知识点的记忆曲线。

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自适应学习在这个阶段,依然存在两大问题,一个是人工教研工作量庞大,做得越细越好,越困难。另一个是,只能解决客观题,无法解决证明题和简答题。

Level 4

基于NLP和推理引擎的自适应学习

真正的AI级别的自适应学习,说的就是Level 4。

达到这个水平的自适应学习系统,可以解决任何学科的各种类型题目,可以用多种策略得到正确答案,并且能判断其他答案的正确性。

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一旦Level 4级别的自适应学习出现,之前的自适应学习系统都会受到颠覆性冲击。但是Level 4级别的难度非常高,无论是国内还是国际上都是在探索阶段,因此在此不做更多展开。

人工智能正在从五个方面重新定义教育创新

一、教育内容重大调整,各个学段的教学内容需整体更新

“人工智能技术的发展正在重塑我们未来社会的面貌,最直接表现就是机器正在从事人类擅长的领域。反观教育,从小学到大学课堂,内容占据主导地位,我们的知识、操作技能这些将被人工智能所替代。”

陈子季看到,目前充斥在各级各类学校的现象是,大家熟悉知识点教学,反复训练教学内容,追求标准答案,而人文关怀和道德伦理,创新创业创造,人际交往沟通,事业、职业变革能等,有被边缘化的危险。

“基础教育的课程改革是让学生具备能够适应终生发展和未来社会需要必备的本质和关键的能力,但是我们还没有充分考虑到人工智能带来重大的冲击,再加上我们教学素质不能驾驭,评价方式单一僵化等制约,我们的课程改革进展太慢,效果不是那么明显。”

所以,必须面向未来人工智能社会的人才需求,立足立德树人根本人物,整体更新各个学段的教学内容,把教育从为了知识的教育转变为通过知识获得教育。

二、提倡建构、项目式、发展式、同伴合作式学习

陈子季认为,未来,死记硬背的学习要走向自身探究的学习,孤军奋战的学习要变成同学合伴的学习,埋头骨干的学习要变成活动和实践中学习,被动被迫的学习要变成主动自觉的学习,整齐划一的学习要变成个性化的学习,反复操练的学习要变成整段提高的学习。

“只有这样我们的受教育者才能在未来竞争中立于不败之地,人工智能与互联网的结合,正为这种转变提供了契机。”

三、学习资源跨界重组,学校功能、教师功能被解构

陈子季表示,当前正在发生着一个重大的转变——学习资源更趋向发展,学习的自主性得到了强大的技术支持,学校教师的功能开始被解构,学习的组织管理方式面临重大调整。

首先,学校功能被解构,近年来在线教育企业借助互联网与人工智能开发和存储了海量优质教育资源,冲击着传统的学校的境地。百度传课、网易云课堂,淘宝同学、腾讯课程等线上平提供了丰富多样海量优质课程,吸纳了大量的学习者,中小学课外辅导,爆发式的增长,据北京大学中国教育财经科学研究所的调查,到2017年校外辅导已经达到了4585亿元的市场规模。

全国47%以上的中小学生都在接受校外的培训,校外的培训尽管存在着超纲教学,提前教,强化应试等问题,但是根据学生学习薄弱环节,提供定制化的课程服务,这些企业还为传统的学校提供定制化的产品和服务,包括专业化的评价,特色课程,学习和教学诊断,教研备课的资源,以及参与智慧课堂和智慧校园建设等等,这些来自社会学习的资源,在有效补充学校教学的基础上,引进技术优势和个性化服务,改变着传统学校教育的心态。

其次,教师功能被解构也就是说互联网和人工智能也重新定义了教师,那些擅长于知识的传授,统一化的教学的老师,在由互联网和大数据武装起来的人工智能面前变得非常弱小,我们可以预见教师必将转变于学习的组织者和启发者,社会主义核心价值观养成的指导者,核心素养和关键能力培养的引导者,学习和人际交往的参与者,优质核心课程和教学资源的开发者,人工智能颠覆了教师的角色,也为那些不专门从事教师职业的人,也可以为我们学生提供多种多样的课程服务和学习指导。

四、教育评价创新,未来甚至可能不需要统一的学科考试

陈子季认为,人工智能的发展很可能将从根本上改变考试招生制度,尽而为更加科学的学习评价,教师的评价,学校的评价开辟新的前景。

目前为止,我国还没有建立起符合人的全面发展和个性发展要求的教育评价体系,应试教育的问题还没有得到根本的解决。

推进符合学生成长规律的教学评价的改革,必须要解决好以下两个难题:

第一、是从制度上,高中和高校需要在获得公众信任的前提下落实自主招生,这样根据自身的办学理念和特色,对学生进行综合的评价录取,这样才能给学生更多的发展选择;

第二、能够在不干预,不干扰学习过程下,在自然的学习环境中对每个学生进行个性化的评价。

“而最近几年人工智能的发展让我们看到了曙光。”陈子季说。

通过大数据采集学生学习过程的数据,对学生推动相关的学习资料,实现精准学习,在一定时间范围内,学生发展情况沉淀可做为个性化发展的评价依据。

“这样,统一的学科考试就没有必要了。学生不需要跟别人比,只需要跟自己比,学校录取也可以在很大程度上由个性化的标准来替代统一化的标准,这就从根本上缓解了考试竞争的压力。”

此外,录取制度方面的难题也有希望可以得到突破。

招生学校也可以根据每个学生的特点判断他适合的专业和学习方式,制定针对性的培养方案,人工智能可以完成出题、判题、录取各项任务,减少人为因素的干扰,得到客观公正。通过网络平台把学生的学习档案和评价建议直接发送给多所学校,也可以实现学生与学校之间双向的多次选择。

人工智能还可以通过大数据来验证学生学习档案的准确性和真实性。

五、教育治理权力从政府向社会分布

教育的权力将从教师、学校向学生者转移,教育治理权力从政府向社会分布。

陈子季指出,教育权力向学习者转移的变革不是以个人的意志为转移的。

一方面,依靠互联网和人工智能技术,把更多的学习选择权交给学习者和家长自己,在需求的创造者和提供者之间驾起了一道桥梁。

另一方面,教育权力向社会分散,也与人民群众更多参与国家事物,社会事务的诉求也是相一致的,与政府推进的要求也是相一致的。

教育部人工智能科技创新专家组专家、科大讯飞教育事业群副总裁王卓出席论坛并作主题报告。他表示,通过人工智能技术赋能人才培养模式,可以让因材施教理念得以落地,让更多孩子得以享受优质的教育资源。

上海市电化教育馆馆长、中国教育技术协会创客教育专业委员会主任张治撰写的《走进学校 3.0 时代》一书中,以哲学的视角、站在信息社会和智能时代的背景下剖析学校进化的演进规律,提出学校将进入 3.0 时代的科学论断,并大胆预测未来教育和未来学校3.0时代的十三个新图景。

智慧教育蓄势待发

随着人工智能越来越广泛的应用于传统行业,那些机械重复、繁琐枯燥、大量使用体力的职业可能都会被机器人所取代,甚至连一些专家决策工作也面临风险。

比如,拥有大数据分析能力的智能医疗诊断,在某些疾病上比普通医生判断的准确率更高;智能金融系统在风险预测、股票投资等方面大显神通,成为金融机构争先布局的重点领域……

随着一系列连锁反应的叠加,人工智能正在触发一场剧烈的社会分工调整,我们很可能会成为人类历史上第一代需要和机器去竞争工作的人。

“我们是如此彻底地改造了我们的环境,以至于我们现在必须改造自己,才能在这个新环境中生存下去。”

——“控制论之父”维纳

教育作为培养人的事业,将会成为决定人类能否在人工智能时代胜出的关键。

现行教育体系是工业社会的产物,核心是通过整齐划一的教学流程批量化地生产人才。尽管难以照顾个性差异,但却为人类从农业社会进入工业社会提供了不可或缺的人力资源基础。

但是,当人类社会迈进人工智能时代,这种工业化的教育体已经无法满足未来社会对人才的需求,时代发展迫切需要一场教育变革。

2016年3月,世界经济论坛发布了一份题为《教育的新愿景:通过技术培育社会和情感学习》的研究报告:

倡导把人的社会性和情感教育置于应对新工业革命的高度,包括批判性思维、创造力、沟通能力、合作能力等四种胜任力,以及好奇心、首创精神、坚毅、适应力、领导力、社会文化意识等六种个性品质。

换句话说,教育不是由外而内传递知识,而是由内而外觉悟智慧。我们必须打破整齐划一的传统教育形态,构建与人工智能时代相适应的智慧教育体系,利用智能技术对学习环境、学习内容、教学方式、管理模式进行改造,为学生提供适合的教育。

我们认为,智慧教育是运用人工智能促进学习环境、教学方式和教育管理的智慧转型,在普及化的学校教育中提供适切学习机会,最大限度地满足学生的成长需要。

它不仅是教育设施的信息化、智能化,而且是教育理念与教育方式的转型升级,从注重“物”的建设向满足“人”的多样化需求转变。

人工智能与自适应学习有什么具体区别?

教育领域应用AI技术具有天然的适应性,AI 教育能够有效解决教育效率的问题,真正做到因材施教,提升教学体验。

在教育流程中,自适应能对视频、音频、图片等进行数据化处理,来实现对学生学习行为数据的搜集和整理;通过大数据分析来了解学生的学习需求;针对性的为学生提供需要的辅导并根据反馈进行调整。但需要注意到的是,AI 教育并不等同于自适应学习,AI 教育指的是将人工智能技术嵌入式地应用到学习的各个环节,自适应学习是AI 教育的一个子集,自适应学习技术作用于学习的最核心环节,从根本上带来教育模式的变革。

学习的环节从浅到深分为四个层次:

1.最外围学习环节:这个环节包括的内容又获取学习资料、沟通、陪伴、教务以及管理。

2.次外围学习环节:该环节的内容主要是测评,考核学习效果

3.次核心学习环节:这个环节涵盖练习、作业、教学辅助

4.最核心学习环节:涉及学习最根本的流程——教、学、认知、思考

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教育领域已有的落地运用的人工智能产品提供的功能包含拍照搜题、分层排课、口语测评、组卷阅卷、作文批改、作业布置等,但这些产品中的人工智能技术的应用场景仅仅停留在上文谈到的学习过程的前三个环节中,比如拍照搜题仅作用于最外围学习环节的获取学习资料,分层排课通过智能搜索作用于最外围学习环节中的教务;口语测评、组卷阅卷作用于次外围的测评环节;作文批改和作业布置应用于次核心环节的练习、作业教学辅助。这些技术在学习中更多的是辅助性的作用,而不会直接提升教学质量和效果。自适应学习与这一类人工智能技术的不同在于,自适应学习的人工智能技术直接嵌入学习的最核心环节,从根本上改进学习的理念和方式,同时产品也更容易打通商业模式,直接面向C端客户变现。

新形势下,将面临三个重大问题

陈子季提到,新形势下,需要加强民办学校和教育企业党的建设,重新界定政府公共教育服务的范围,对社会各方面提供的教育服务进行质量监管。

第一、在社会广泛参与教育的新形势下,加强民办学校和教育企业党的建设,成为必然的选项。需要思考如何保证社会主义办学方向,如何在人才培养上体现国家意志,符合国家战略。

第二、促进人工智能等新技术在教育领域的应用,已经成为必然的选项。重新界定公共教育服务的范围,政府财政会更加开放的覆盖社会化的教育,因此,需完善社会力量参与教育和提供校外教育法律法规,需要考虑如何履行政府责任,如何弥补数字鸿沟和深的教育鸿沟,促进教育公平。

第三、需对社会各方面提供的教育服务进行质量监管。包括强化国家课程的执行力度,界定基本的底线的国家教育标准,并建立广泛覆盖的教育督导和质量检测体系,支持社会中介机构和专业机构开展多样化的教育诊断和评估,制定教育服务产品质量准入的标准。

将教育服务纳入服务行业市场监管体系,也会成为必然的选项。

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2018年,人工智能教育仍是上风口?

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各工作岗位将被AI取代的概率

制图员和摄影师 电子学家 建筑造价师 计算机硬件工程师 石油工程师 采矿和地质工程师 电气工程师 核能工程师 景观设计师 生物医学工程师 土木工程师 建筑师 航空航天工程师 化学工程师 机械工程师 教育综合行业观察行业观察智能教育个性化学习人工智能

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智能时代的人才培养要求发生显著改变

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钥匙一:智慧学习环境,从“教育工厂”到“学习村落”

如果把原来的学习环境比作是“教育工厂”的话,那么,智慧学习环境就是“学习村落”。

在这里,每个学习者都掌握学习的主动权,人工智能可以帮助他们找到志同道合的伙伴和相互匹配的导师,提供精准的学习支持,从而开展积极主动的个性化学习。

1、全面感知的学习场所

现在,校园只是一个开展教学的物理场所;未来,校园将变成万物互联的智能空间。

人工智能会把冷冰冰的机器设备变成充满温情的“私人助理”,通过不断学习人类的行为和习惯,提出针对性的辅助策略,帮助学生开展积极主动的个性化学习。

一是,利用物联网技术对温度、光线、声音、气味等参数进行监测,自动调节窗户、灯具、空调、新风系统等相关设备,主动响应校园安全预警,保障学校各系统绿色高效运行,为学生创设安全舒适的学习环境;

二是,借助情境感知技术在自然状态下捕获学习者的动作、行为、情绪等方面的信息,精准识别学习者特征,全面感知学生的成长状态,提供学习诊断报告、身高体重走势图、健康分析报告等,为学生身心健康发展提供有力支持;

三是,利用大数据技术对学习过程进行跟踪,了解学生的认知水平以及在学习中存在的优势和不足,提供量身定制的最优学习路径。

2、灵活创新的学校布局

随着人工智能时代的到来,教育理念和教学组织形式都在发生深刻变化,学习空间的呈现形式也将随之改变。

未来的学习空间将把千篇一律的教室变成灵活创新的学习空间,把单调乏味的建筑打造成智慧的育人环境。

一是,创新教室布局,打破工厂车间式的教室设计,配备可移动、易于变换的桌椅设施,支持教师开展多样化的教学活动;

二是,扩展学校的公共空间,按照多功能、可重组的设计思维,加强学习区、活动区、休息区等空间资源的相互转化,给学生提供更多的活动交往空间,促进学生的社会性发展,弥合正式学习与非正式学习之间的鸿沟;

三是,优化校园空间,给学生提供动手实践的场地,建立创客空间、创新实验室、创业孵化器等新型学习环境,培育有共同兴趣爱好的实践社群,鼓励学生把创新想法转化为实际作品。

3、深度交互的网络学习空间

网络教育的真谛在于实现人文交互环境下的个性化学习,要突破网络学习空间活跃度不高、在线交互停留于较浅层面的现实瓶颈。

一是,开发智能学习助手,根据学生的学习需求、学习路径和检索痕迹,按需推送学习资源,过滤无关的信息,减轻认知负荷,使学生可以随时随地随需进行高质量学习;

二是,强化成员间的关系网络,加强对互动数据的收集和分析,包括订阅、观看、转发、提问、评论等,精准识别师生、生生互动关系,提供更加匹配的组合方案,形成稳定的趣缘合作共同体,促进深度交互的发生;

三是,提供远程协作、社会网络、同步课堂等方面的工具,鼓励跨学校、跨区域、跨国别的协同学习,扩大优质教育资源覆盖面,突破常规手段难以解决的教育均衡问题,让亿万孩子同在蓝天下共享优质教育。

AI应用到教育上的主要特征

在当前人工智能快速发展的时代中,AI技术应用到教育领域,基于“互联网 教育”的深化,依托人工智能技术构建其生态系统,其特征主要在如下六个方面

创新驱动

在教育领域的关键驱动要素为:教育资源、教育用户、教育创新。目前的教育市场仍以教育资源驱动为主,教育用户驱动为辅,教育创新驱动不足。“AI 教育”的力量可以改变这种现状,通过人工智能技术在教育应用上的创新,来推动教育自身的变革。

重塑结构

在教育资源数字化的基础上,“AI 教育”强调资源的多样性和非结构化,能随时为学生提供个性化的学习资源;同时“AI 教育”将教师从繁重的机械劳动中解放出来,更多地关注学生的思维、创新能力的培养。“AI 教育”正构建以学习者为中心的新型学习环境,依据学生特点提供自适应学习服务,让学生从知识消费者变为知识创造者,满足知识经济时代的发展需求。

开放生态

“AI 教育”是教育领域走出既有界限的重要步骤,以人工智能技术为基础,利用技术拓展教育边界,向现金领域开放。“人工智能 教育”会促使教育不再局限于校园,而开始面向社会各系统。将学校、社会、企业有机连为一体,最终构建起互联网时代新型教育生态环境,成为教育向外开放的接口。

尊重个性

“AI 教育“能够根据教师和学生的特征和需要,提供精细和富有实效的个性化教育服务。当学习者的学习特征不明确或效果不明显时,人工智能技术可以通过算法或者数据分析,基于各类知识库推理,给予几十反馈,来矫正服务不足,提升个性化服务水平。

服务职能

“AI 教育“提供的教育服务是动态智能,能够在理解周围教学环境的基础上,根据其变化做出适时恰当的反映。人工智能所感知的教学环境,是传统教学物理环境和教学人文环境的总和,其中,教学物理环境包括教学地点、教学时间教学设备等因素,教学人文环境包括学习者、教师、文化背景等因素。

自治演进

“AI 教育“系统是独立、自治的,能够不受环境和用户干扰资助运作,控制自身行为和内部状态。例如,学生考试完成后,人工智能系统依据评分规则在后台自主评测学生试卷,而不受教师、学生行为的影响。人工智能技术能够依据以往经验调整自身行为,进行基于深度学习的自主学习,不断完善自身功能,系统不断地演进。例如,现在一些人工智能系统可以根据以往不同的教学效果,不断改进教学策略,生成新的教学方法,完善教学策略库的建设,通过“人机协作”,提升教师的教学效果。

“当前我国教育信息化取得显著进展,已迈入教育信息化2.0时代,‘融合’和‘创新’成为关键词,要推动专用资源向大资源、应用能力向信息素养、融合发展向创新发展三大转变。”雷朝滋介绍,面对智能时代对教育提出的新要求,导入人工智能技术引领教育变革,创新教育教学和管理过程,是应对新时期人才培育挑战的必然选择。

每一位学生都有一个数字画像

钥匙二:智慧学习方式,从“学以致用”到“用以致学”

随着人工智能时代的到来,仅靠死记硬背就可以掌握的知识或技能逐渐失去价值,因为人工智能在这些方面比人做的更好。

我们要转变教育观念,从“学以致用”走向“用以致学”,更加重视学生的个性体验,鼓励他们在解决问题中学会解决问题,在做事中学会做事,成为能适应未来挑战的人才。

1、深度学习

在人工智能的语境下,深度学习是一种新的算法,它通过模拟人类神经网络,构建具有多隐含层的机器学习模型和海量的训练数据,让机器自动学习有用的特征,从而提升预测的准确性。

在语音识别、图像理解、自然语言处理等领域,采用深度学习算法之后,其准确性都得到了极大的提升。正是这种算法模型的突破,让机器拥有了类似人类的智慧,引发了新一代人工智能的崛起。

巧合的是,深度学习既是决定人工智能兴衰的关键所在,也是决定未来教育成败的关键所在。人类要想从人工智能时代的职场中胜出,就必须从强调记忆和练习的传统学习中脱离出来。

一是,还原知识的丰富情境,知识从哪里来,深度学习的起点就应该从哪里开始;

二是,面向实践的学习活动,鼓励学生用所学知识解决实际问题,以任务驱动的方式组织学习,提供接近专家及其工作过程的机会;

三是,用不同视角透视学习,提供社会化软件及其它认知工具来支持学习,允许共同体成员拥有不同的角色和身份,鼓励提出不同观点,让学生在对话和互动中建构知识;

四是,提供成果展示及表达的机会,促使思维清晰化,引导学生,进行反思,实现对知识的深度理解;

五是,建立更加立体的评价,把关注点从教师的教转向学生的学,强调学生的参与度、积极性以及突破原有框架的创造力,利用学习分析、课堂观察等技术手段,为不同的学生制定不同的标准,让每一位学生都有出彩的机会。

2、跨学科学习

人类的智慧来源于知识观的完整,它不是零敲碎打的,而是与整体特征密切相关的。

现行的分科教学有利于系统知识的习得,但不利于完整知识体系的形成和综合思维能力的培养。

跨学科学习倡导根据生活中的问题设置主题,将不同学科围绕同一个主题联系起来,构建相互衔接贯通的课程体系。

一是,学科知识整合取向,分析各学科的知识结构,找到不同知识点之间的连接点与整合点,将分散的课程知识按跨学科的问题逻辑结构化;

二是,生活经验整合取向,从儿童适应社会的角度选择典型项目进行结构化设计,让学习者在体验和完成项目的过程中,习得蕴含其中的多学科知识与技能;

三是,学习者中心整合取向,这种模式不是由教师预设问题,而是由学习者个体或小组提出任务,任务内容需要学习并运用跨学科知识。

值得说明的是,跨学科学习需要坚实的学科基础,没有学科就没有跨学科,两者是相辅相成的,要处理好分科教学和跨学科学习的关系,从更广阔的视野认识学习的本质。

3、无边界学习

陶行知先生指出,如果学校生活与社会生活联系不紧密, 学生的学习不是从自己的直接经验里长出来的,那就是一种呆板的、低效的教育。

学校应该是一个开放的组织系统,要建立与真实世界的联系。

美国的密涅瓦大学就是“一所没有校园的大学”,四年本科学习分布在全球七大城市,包括旧金山、香港、伦敦等,通过与当地的高校、研究所、高新技术企业建立合作,学生可以使用一流的图书馆、实验室等进行学习,利用一切可利用的社会资源开放办学,实现了教育的结构性创新。

无边界学习是未来教育发展的重要趋势,它包括:

一是,把知识学习和现实生活连接起来,学生的学习场所不再固定,随着课程的不同,既可以在教室,也可以在社区、科技馆和企业,甚至可以去不同城市游学,任何可以实现高质量学习的地方都是“学校”;

二是,建立实践共同体,加强学校与产业行业之间的合作,共建创新创业实践基地,引导他们运用知识去解决现实问题,从而获得真正的本领;

三是,技术增强的泛在学习,利用混合现实技术,让学生有机会观察微观世界、感知抽象概念,使学习变成一种丰富情境下的亲身体验。

“AI 教育”的生态系统和应用形态

“AI 教育”的应用特征融合一起的体现呈现出了“AI 教育”的生态系统:

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这一生态系统由应用、技术、业态三个环节构成分别对应应用形态、技术架构、业态趋向三个核心要素,三个要素相互联系、相互作用,使整个生态系统不断进行良性循环、自治式演进发展。其中,应用形态以技术架构为支撑,同时又对技术架构的构建起决定作用:技术架构指导业态趋向,同时又依据业态趋向进行自我优化;业态趋向通过应用形态的推进而不断发展,同时又为应用形态的实施提供保障。应用形态、技术架构、业态趋向三个环节相互促进,最终形成“AI 教育”的生态系统。

“AI 教育“的生态系统根据一百亿研究所的观察,目前市场上的参与者主要提出的应用形态为如下四种:

智能校园

智能校园是数字校园的进一步发展,也是建设智慧校园的物质基础。智能校园是以校园为平台,兼备建筑设备、网络通信、信息家电和设备自动,集系统结构、服务管理为一体的高效、舒适、安全、便利,环保的校园环境。智能校园以资源数字化、信息流转网络化为基础,以电子校务应用、应用集成化为依托,以数据仓库、数据挖掘技术等人工智能技术为手段,实现学生学习、教师教学、管理者决策的智能化、科学化,这也是“人工智能 教育”典型应用形态。智能校园旨在推进教育教学现代化,科研活动信息化,资源共享化,管理科学化,决策智能化,以建立数字化、人性化、智能化的校园社区服务体系。

立体化综合教学场

立体化综合教学场是线上线下一体化的辅助教师教学、支持学生个性化学习的场所,如,智慧教室、数字化实验室、综合创新实验室等,它是“人工智能 教育”的重要应用形态。立体化综合教学场以学科交又与融合作为课程体系,以“多元立体化教学模式”为运行机制,以资源整合多元化、课程讲授多样化、学习支持立体化为手段,支持学生的学习主动化和个性化。它通过人工智能技术辅助教师教学,能针对不同学生的特点,设计相应的课程和教学活动,为学生提供智能化的学习服务。同时,依托人工智能技术,立体化综合教学场能够全面了解每个学生的特征,为学生提供启发式教学,促进学生自主学习,不断提高学习能力、实践能力和创新能力。

基于大数据智能的在线学习教育平台

基于大数据智能的在线学习教育平台,是“人工智能 教育”的主流应用形态。在以云计算为基础的新一代互联网环境中,教育全过程的信息化产生了海量的教育数据,其量大、多样,来源于真实的教育场景,具有巨大的教育价值。随着大数据的崛起和数据密集科学的发展,学习分析学和教育数据挖掘成为大数据在教育领域中的具体应用。基于大数据智能的在线学习教育平台,融合学习分析和教育数据挖掘,能测量、收集学习者以及他们的学习环境数据利用统计、机器学习、学习分析和数据挖掘等技术来分析教和学过程中产生的数据,理解和优化学习以及学习情境。基于大数据智能的在线学习教育平台,通过教育数据的挖掘与智能化分析、实时跟踪与反馈的智能测评、学习分析与学习者数字画像,为学习者提供个性化自适应学习服务。总之,基于大数据智能的在线学习教育平台,基于“以学习者为中心”的教育理念,以教育大数据驱动教学,是教育大数据的“智能”体现。

智能教育助理

智能教育助理通过轻量级的教育应用,能够辅助教师教学、学生学习、管理者管理,为用户提供便捷的智能化教育服务,其核心驱动力便是人工智能。目前,智能教育助理产品有辅助个性化教与学的智能导师、教育机器人、学习伙伴等。另外,教育智能代理也是智能教育助理的一种技术形态。当前,智能教育助理因其便捷性已获得不少教育用户的青睐,但其教育应用的“智能性”水平还有待提高,是“人工智能 教育”的一大前景应用形态。

雷朝滋指出,信息素养、计算思维等将成为新时代人才最重要的核心能力。人工智能赋能教师,将改变教师角色,促进教学模式从知识传授到知识建构的转变,同时缓解贫困地区师资短缺和资源配置不均的问题;人工智能赋能学校,将改变办学形态,拓展学习空间,提高学校的服务水平,形成以学习者为中心的学习环境;人工智能赋能教育治理,将改变治理方式,促进教育决策的科学化和资源配置的精准化,加快形成现代化教育公共服务体系。

数据驱动的学校进化和教学转型

钥匙三:智慧教育管理,从“科层机构”到“弹性组织”

当前的教育管理大多采用科层制,各职能部门分工明确,职权关系等级分明,按照标准化流程开展工作。

这种模式有利于提高效率,为现代学校运行提供了有力的组织保障,但在人工智能时代却暴露出缺陷:在严格的条条框框下,学校被程序化、行政化,很容易就会陷入具体细节之中,对新变化缺乏适应能力。

原本充满智慧的教育,变成了按部就班的机械操作,学校和教师逐渐失去自主性和创造性。

智慧教育管理要改变这种局面,更加关注人的完整实现,增强组织运行的灵活性,从根本上激发学校的办学活力。

1、破除“效率至上”的评价导向

教育作为培养人、发展人、成就人的事业,所有的外在指标都应服务于这一根本目的。现在普遍存在的分数、升学率等量化指标,设计初衷都是为了提高教育质量,在过去也确实发挥了重要作用。

但在人工智能时代,这种围绕效率而构建的工业化教育体系正面临危机。由于过于强调效率,学生的创新意识、完备人格以及兴趣志向都受到了不应有的忽视。

实际上,效率从来不是教育的关键,人的智慧成长才是教育应该关注的重点。

一旦学校被功利化、浮躁化的思想所绑架,就会陷入“谁先减负谁就利益受损”的囚徒困境,并最终走向共同毁灭。所以,智慧教育一定要破除“效率至上”的痼疾。

一是,不用单一片面的标准评价学生,把品德、行为习惯、身体健康、社会实践等方面的表现纳入评价指标,利用人工智能对定性数据进行分析,更加科学地评价学生的全面成长;

二是,综合考虑学生的起点水平,引导学校不抢生源、不过分拔高、不恶性竞争,把增值性作为评价学校的基本原则,重点关注学校提供高质量课程的水平和满足学生个性化学习的程度,一流学校不一定是拥有一流生源的学校,而是把一般生源也能培养成一流人才的学校;

三是,基于大数据的教育管理优化,动态模拟学校布局、入学形势、就业渠道等方面的变化,更加关注教育公平,着力解决教育发展不平衡不充分问题。

2、充分激发学校的办学活力

当前,学校作为办学主体,面临着有责无权、权责不对等、人权财权不匹配等突出问题,无力推动更深层面的教育改革,主要精力都用来应付上级部门的各类评比和检查。

管理转型是智慧教育能否成功的关键,必须解决传统管理与学校创新之间存在的不协调问题,从根本上激发学校的办学活力。

一是,落实学校的办学自主权,形成政府宏观管理、学校自主办学、社会广泛参与的教育格局,推动教育、财政、人事等管理部门向学校下放权力,让学校享有教师评聘、经费使用、课程安排、修业年限、育人方式等方面的自主权,从根本上激发学校的办学活力;

二是,完善学校的内部治理结构,利用信息化手段提高教育治理的现代化水平,促进“管理本位”向“服务本位”转型,建立普通师生、家长、社区以及相关利益方参与学校管理的机制,形成依法办学、自我约束、多元参与、社会监督的网状治理结构;

三是,增加学术团体的权利,形成新的治理单元,通过职能重新定位,明确划分行政事务与专业事务的边界,强化教师领袖的专业影响力和学术领导力,激发教师的主动性和创造力,构建行政管理和学术引领相融合的学校治理体系。

9159com金沙网站智慧教育蓄势待发,干货丨最全AI技术改造教育流程。3、构建全社会参与的教育生态

作为一项复杂的系统工程,智慧教育决不能走“头疼医头,脚疼医脚”的老路,要从构建良好生态的高度进行教育改革,建立学校与外部社会的协同机制,形成校内外相互沟通、资源高度共享、流程无缝衔接的新格局。

一是,积极引导多元社会主体参与教育,促进和规范民办教育发展,鼓励社会力量提供多样化的教育产品和服务,适当放宽办学资格门槛,为教育公益组织的成长创造更大空间,广泛开展薄弱学校委托管理、第三方教育评价等方面的探索。

二是,建立行业专家驻校制度,包括科学家驻校、工程师驻校、文学家驻校、艺术家驻校等,鼓励行业专家为学生开设专题讲座、指导研究性学习、开展技能培训等;

三是,探索多样化的教师补充渠道,提升兼职教师评聘的灵活性,引导各行各业的专业力量参与学校教育,教学的提供者不仅是教师,也可能是科学家、工程师、工人、农民、医生、商人等,任何有专长的人都可以成为“教师”;

四是,支持学校购买教育服务,加大财政支持力度,拓展教育公共服务的有效供给,帮助学校构建起一套覆盖广、选择多、更加完善的课程体系,为每一个学生提供个性化的课程,最大限度满足学生多样化的学习需求。

教育是人类应对人工智能挑战的根本力量,只有通过智慧的教育培养智慧的人,充分发掘生命的内在潜质,才能让人类在人工智能时代立于不败之地。

值得注意的是,人工智能在促进教育变革的同时,也隐含着巨大风险:当机器越来越智能,对学习的预测越来越精准,就会反过来限制学生的选择自由,导致一部分人成为量化评估的受害者而非受益者。

因为,所有的数据都来自于过去,我们完全依赖过去来判断未来,表面看是提供了量身定制的教育,实际上却让学生只能成为过去自己的延伸,而非新生的自我。

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AI教育的哲学性探讨

科幻作品中长久以来一直构想的情景是在未来,各种现在人类习以为常的场景逐渐被人工智能取代。那么,以自适应学习为代表的AI技术在教育中的应用是否会在未来取代人类教师的地位?师生关系这一人类社会最普遍最古老的关系之一是否会逐渐消亡?

我们认为答案是否定的。自适应教育本身是教育行业的一次改革,对于教育机构、学生、教师而言带来的价值是在降本提效上。其导向是把将于行业从劳动密集型产业带向资本技术密集型产业。

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人类教师在未来并不会消亡,但其扮演的角色会在自适应教育技术的推动下产生改变。传统的教育模式中,教师需要备课、上课、布置作业、批改作业、出卷、改卷、沟通,这其中许多是耗时耗力的重复劳动。与自适应技术结合后,人与技术可以结合互相的优势——人的优势在于情感、创新和温度,技术的优势在于精确、标准和速度——来构建新型的“真人 智能老师”教育模式,人类教师通过自适应智能技术节省的大量精力可以更好地投入到把握教学方向,对学生进行情感交流和道德影响,培养学生的创新思维等机器无法取代的角色中。

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人工智能赋能教育是大势所趋,那么如何运用AI实现以学生为中心的个性化学习?如何运用AI优化教学方式?如何用AI开启智慧教育新模式?

由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导,上海市长宁区青年联合会和亿欧公司联合主办的“2018全球智能 新商业峰会”将于2018年6月13-15日在上海长宁世贸展馆举办。

峰会期间,将于6月15日上午同步举办「智能 教育峰会」,围绕AI在教育行业中的具体应用,探讨自适应学习能否做到个性化?教育 AI才是未来的希望?

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每个学生都有一个数字画像,每名教师都有一个人工智能助手

大数据和人工智能的一个重要功能是跟踪记录学生学习的全过程,感知和获取学生数据,经过分析与处理,这些数据能生成学生数字画像,这将极大地提高学习评价的准确性、科学性、可读性和实用性,评价不再是一个简单的分数。

教育部人工智能科技创新专家组专家、科大讯飞教育事业群副总裁王卓带来《人工智能助力教育发展》主题报告。他指出,在未来学校中,人工智能可以帮助老师将更多精力投入教学创新,为学生提供个性化学习辅导,实现以学生为中心的教学模式;让教与学两者更紧密结合,形成人机共生的学习环境。“每个学生都会有一个数字画像,教育因而进入因材施教时代;每名教师都有一个人工智能助手,得以从重复性工作中解放出来。”

每位学生都将有一个数字画像,升学将基于对个人学习能力和学习态度的信任,而不是分数,教育进入后文凭时代。

王卓重点介绍了在教育大数据时代下,智慧课堂如何构建出教学闭环:课前,人工智能与大数据技术为教师提供智能备课工具,帮助教师定位教学重难点,提高备课效率;课中,基于智慧课堂,教师能关注到每一位学生的学情,从而形成针对性教学设计;课后,智能批改系统可实现主观题自动批改,大幅减轻教师作业批改和数据统计分析的工作量,助力教师减负增效。

因为,学习评估不仅要关注考试分数,更关注学生在哪里学习、学了哪些课程,以及在学习中创造了什么、分享了什么、体验了什么、收获了什么……分数不足以描述学校 3.0 时代多样化的学习轨迹。

实现上述智能教学场景需要融合人工智能关键技术。在报告中,王卓通过大量音视频文件和数据案例,分享了近年来科大讯飞在人工智能关键技术上取得的最新成果。目前,讯飞语音合成技术可以让机器像人一样能听会说;OCR识别技术在2018年ICPR MTWI国际识别挑战赛中,拿到了全部三项冠军;机器阅读理解超过了人类平均水平,机器阅卷技术同样达到了人工阅卷专家水平。

未来的学生可以选择在不同学校学习不同课程,在什么地方修什么课程可能变得更重要,因为不同的学习公司、不同的学校开设课程的含金量不同。一所学校的课程不可能都很棒,不同学校之间最优秀课程的组合将使一个人变得更卓越和更优秀。

王卓表示,“基于在人工智能各项关键技术上的突破,我们最终实现数据汇聚、自动评分、精准推荐,2000多年前孔子提出的因材施教理念得以在人工智能时代变为现实。”

目前,上海市已经启动了关于学生数字画像的一系列探索。利用上海市普通高中学生综合素质评价系统采集了全市所有普通高中学生在线学习、实验、阅读、社会实践等多维度、多来源的学习过程与学习结果数据。

5G时代,科大讯飞继续助力湖南省智慧教育创新发展

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2018年,湖南省获批全国首个国家教育信息化2.0试点省,在人工智能促进教育高质量发展的大背景下,科大讯飞一直不断助力湖南省智慧教育发展。截至目前,讯飞教育产品已在长沙、衡阳、张家界等湖南省14个地市630余所学校实现覆盖,服务教师与学生人数超73万。

将来,数据采集范围将进一步扩大至学生学习与生活的全方位,在合理的范围内采集学生数据,经过分析后,每位学生都将有一个数字画像,详细地展示学生的学习进展、学习效果、学习特征、能力倾向、兴趣爱好等指数,帮助学生提高自己的学习效果并开展生涯规划,帮助教师进行分类培养、因材施教,帮助高校招生部门更好地了解学生、分类筛选、持续培养。群体学生数字画像还可以帮助教师调整教学策略、开展教学管理,辅助学校和政府改进办学、开展教育治理。

以长沙市第十一中学为例,作为长沙最早进行教育信息化探索的学校之一,早在2016年,学校就引入科大讯飞大数据精准教学系统,对日常测练数据、课堂教学数据等进行全面采集和汇聚,并利用数据挖掘、智能分析等技术进行处理,构建以生为本的评价体系,从而帮助以学定教、科学决策。

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不仅如此,十一中还专门建设了大数据教研中心。通过教学质量监控大屏,可以及时分析各个年级的学情大数据,查看每个学生的学习情况。校长聂庭芳认为,智慧校园建设的根本目标是创设出互通互联的智慧环境,“通过大数据实现教学精准化、学习个性化、评价全面化,从而培养出创新人才。”

每一位教师都有一个人工智能助手

长沙师范学院附属小学是湖南省第一所智慧课堂应用示范学校,2017年,学校与科大讯飞建立合作,开展智慧课堂建设。目前,智慧课堂已在学校实现覆盖,并且形成常态化应用,极大提升了课堂效率与教学质量,获得老师和学生们的高度评价。

面向每一位学生的因材施教成为可能

人工智能在教学与管理上起到的重要作用已经成为共识,长师附小校长张华表示,“作为教师,以前课本是我们的世界;而现在,世界成了我们的课本。智慧课堂就是一个将世界作为课本呈现给学生的最好载体。”

当前,教育形态随着互联网的发展已悄然发生了变化。在信息化、网络化和智能化技术的支持下,未来的每位教师都将有一个人工智能助手,教师角色将发生重大转变。

2020年,湖南将推进5G条件下的“互联网 教育”基础环境创新升级,推动5G时代教育应用走在前沿、实现跨越发展。科大讯飞也将继续以技术突破和产品创新不断为湖南智慧教育创新发展助力,帮助老师减负增效、因材施教;帮助孩子个性化学习、成就梦想;帮助管理者科学决策、精细管理;让人工智能成为每位教育工作者的好帮手。

有人认为:“人工智能将使中国教育优势荡然无存。”这不是耸人听闻,教师角色转型势在必行。

人工智能进课堂将替代大量“讲授型”教师。因为教师的本质不是传承知识,现在的教师工作内容将会发生根本性转变,传道授业解惑的任务基本可以由人工智能取代。人和教师将重新分工,许多环节会完全“去人工化”,凡是机器能干的,都要交给机器去做。

教学不再仅仅依靠教师,会出现很多人机协同的课堂。智能化算法可以精准计算学生的知识基础、学科倾向、思维特征、情感偏好、能力潜质等,据此为学生科学地定制教育服务,开展面向每位学生的因材施教。教师真正成为学生灵魂的工程师,成为学习的陪伴者、动力的激发者和情感的呵护者。

目前,许多教育企业已经投入“ AI 教育”领域,研发各种教育技术装备,帮助学校与教师更好地教学。

例如,基于人工智能技术衍生的智慧课堂系统、教学云平台、双师直播课堂等产品,对现有的教学手段进行创新。

以“智慧课堂系统”为例,这项技术运用表情识别技术,借助摄像头捕捉学生上课时举手、练习、听课等课堂状态和情绪数据,生成专属于每位学生的学习报告,既可用于辅助教师掌握课堂动态、及时调整授课节奏和方式,又能给每位学生充分的关注。

双师直播课堂则是结合线上线下同步的教学模式,依托可视化云平台,实现优于线下体验的学习效果。双师课堂把教育过程拆分为“线上的名师负责传道授业

  • 教研”及“线下的助教负责答疑解惑 服务”,让每位学生同时享受两位教师的服务。

3

每一门课程都有知识图谱

自适应学习得以实现

未来,每门课程都有知识图谱,自适应学习得以实现。

知识图谱不是资源库,但比资源库更强大。知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的一系列不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

人与机器的本质区别是认知能力,知识图谱能帮助机器具备一定的认知能力,使机器不断学习,让机器变得更有学识。知识图谱还会嵌入学习系统,让大规模的因材施教成为可能。

比如,上海市电化教育馆研发的研究型课程自适应学习平台,是上海高中学生综合素质评价系统的组成部分,它的工作理念是在一个人最能学、最擅长的领域制定个性化课程方案,使每位学生都能得到由教育专家为他量身定制的研究型课程系统,并每时每刻都能得到专家指导。

4

每一项教学业务都可能外包

学习资源与服务供给更加多元

技术正在渗入教育,为其提供现代、高效的教育服务,学校的每一项业务都有可能被技术公司瓜分,课程外包呈常态化。

比如,各种英语培训机构会承担全国数以万计的英语教学;全球范围的课程连接、线上线下的混合学习,都逐渐成为学校之外的主流教育……

未来学校的管理者将会在购买服务、评估服务、遴选供应商和管理供应商的业务上投入越来越多的精力,课程服务的专业化将让课程外包常态化。

5

每一所学校都是虚拟学校的组成部分

虚实融合的校园无处不在

3.0 时代学校是一种虚实结合的复合体。学校的物理地点会模糊,时空概念淡化,学生可能不知道自己属于哪所学校,归属感消失,跨校、无校学习成为常态,泛在的线上服务与就近的实体体验学习结合。

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虚拟学校将成为社会教育系统的大脑,担当资源提供者、学习引导者、管理服务者,绝大部分讲授内容将被虚拟学校承担。实体学校与虚拟学校配合,主要是组织学生进行深度学习,开展实践、体验、创造、合作、沟通交流等。

实体学校将不是学生受教育的唯一场所,一个个学习中心将形成,在人工智能时代、互联网时代、大数据时代,传统学校的这种形象正在被加速颠覆。未来,虚实结合的学校让学习无处不在,学校将是去中心化、去边界化、开放化和共享化的。

6

每一种学习都会被记载

屏读成为常态

过去,读的是纸质书或黑板上的文字。现在,电子产品日益普及,信息传输的方式日益多元,可以读手机、电脑等各种屏幕,读的不一定都是文字,可以是动画、流媒体、3D 影片,也可以是虚拟现实、增强现实。

随着信息技术的发展,人在读屏幕,屏幕也在读人。屏幕背后的大数据采集是非干预的,在自然状态下采集。这样采集的数据才更为真实,更容易暴露其真实的规律。

所以,屏读绝对不是简单的读屏,而是技术和教育的深度融合。屏读将成为常态,技术深度融合应用会极大提升认知效率,让个性化学习服务成为可能。

7

每个人的作业都是不一样的

个性化和智能化如影随形

统一布置的传统作业忽视学生的个性,作业的规模化和学生学习的个性化之间存在严重冲突。未来,每个人的作业都是不一样的,基于大数据学习分析支持面向每个人的个性化学习。

每位学生的学习行为和学习路径都会被记录,形成分析结果并及时反馈给教师和学生,结合自适应引擎技术,通过自主选择或系统智能驱动等方式,为学生提供个性化服务,从而促进个性化学习和自主学习。

比如一些学校采用的在线作业系统,通过线上线下相结合的方式采集学生有效的日常作业数据,再通过计算模型对采集的数据进行处理,生成学生作业整体的评估结论,并实时更新,不断提升评估准确性与复杂性。

同时还将借助知识图谱,推断各知识、题目之间的深层关系,经过数据分析智能生成的学生个人和学生群体的学情分析报告可以为教师、家长、学生提供个性化帮助。

学生对各知识的掌握层次、目标层次及接下来学习的路径规划都更加明确。教师拿到一位及全部学生各个维度的精确分析,包括每门学科的每个知识点掌握程度与学习曲线、学科能力情况等,还能获得对每位学生最佳学习路径的建议,帮助教师布置下一次作业、规划学生学习生涯。

在线作业系统还可以为家长提供一份简洁、形象、不断更新的报告,告知学生各方面的情况和家庭教育建议。

通过这一系列过程,使得教师能对学生进行定制化教学,学生能做更少的题目,达成更大程度的提升。家长能参与教学过程,并全方位了解学生的学习情况。

8

每个人的学程都是定制的

学习与工作、就业与创业的边界将越来越模糊

现代心理学研究发现,知识的储存方式不是或不完全是以抽象概念的形式存在于我们的大脑皮层中,而是存储于人类的身心体验中。因此,学生的学习不能仅仅依靠讲解和背诵,需要在实践中感知和内化。

现在已经不断涌现出许多学习、研究与企业产品创新相结合的真实案例。在未来,学习与工作、就业、创业的边界越来越模糊。越来越多的企业可能会把学习、研究的任务交给学生,研究的过程就是实践的过程,也是成长的过程,工作技能的养成和问题解决融合在一起,是一种更加高效的学习方式。

9

每一种学习方式都会被尊重

不再追求学更多的知识,而是学习方式要多样化

技术的变革引发学习方式、学习体验、学习路径等一系列变革,未来学习场景将会发生各种变化。以慕课、翻转课堂、混合式教学为代表的教学方式和学习方式,突破了时空局限性,让学生进行个性化在线学习,促进学生的自主学习与合作学习。

虚拟现实、虚拟实验、三维仿真、混合现实等新技术与学习融合,成为新型教学工具,使体验式学习、沉浸式学习等新的学习形式不断涌现,越来越常见。以听讲、操练、记忆为主的学习方式被与新技术相结合的多元学习方式取代,强调探究、体验、参与、合作。

未来学校的学习既关注内隐思维的发展,更关注基于内隐思维的创造性成果。学习主题将来源于生活中的真实问题,通过多样化学习方式和跨学科学习整合,实现知识活化,知识学习将向实践创新迁移。

10

每一场教育都注重协作共生

学习将从竞争逐渐走向共生

未来学校应该是以学生为中心的自组织学习共同体。学生之间不再是竞争关系,而是相互协作的学习伙伴关系。协作学习可以联结人与人的大脑,凝聚多人智慧,共同解决同一类问题。

11

每一个家庭都形成独特的教育场

家校共育将成为教育治理的主阵地

家庭教育是人类教育的根,不但影响孩子自身在家庭环境中的健康成长,更影响孩子在学校教育的学习、成长与进步。家庭的教育观、价值观、教育期望值、教育投入能力等将会影响孩子的成长。

借助互联网,家长可以参与学生在校学习的每一个环节,了解学生的成长状态,家长的全方位参与有助于形成家校共育的合力,这将成为未来教育与整个社会协同进化的重要支点。

学校教育与家庭教育、社会教育之间的边界正在被消解。学习中心将实现小规模化,未来的教育治理将从学生个体转向家庭,教育管理者通过影响家庭教育场从而更好地教育学生。未来的心理测评师、课程规划师、生涯设计师将在与家庭和孩子充分对话的基础上制定个性化的教育方案。

12

每一种教育装备都趋向智能化

技术和资源将深度嵌入学习系统

数字化、智能化、集成化、人性化将成为教育装备现代化的核心特征,让下一代学习者在新的装备平台上习得技艺、掌握知识、经历过程、培养智慧。

教育装备不再仅仅是一件器物,而是会把教育的理念、技术、资源等深入嵌入,从而改变学习方式。装备的智能进化将让学习者受教师的人为影响因素降低,对边远地区的教育公平是一种极大的促进。

智慧产品嵌入学习系统,将优质教学资源进行辐射,使优质教育资源利用率最大化,学生借助智慧产品及其背后的云平台直接获取任何所需的学习资源,实现自适应学习,使每位孩子都能接受高质量的教育成为可能,这是新一代国民素养全面提升的新起点、新契机。

13

每一所学校都被隐性课程环抱

学生将会有更多的展现与互动平台

2014 年,世界教育峰会上 645 位世界各国教育专家针对“ 2030 年的学校”展开调查,近半数受访者认为在线内容将成为最重要的知识来源,而社会和人际关系环境也是重要的知识来源,排在第三位。社会环境中蕴含丰富的教育资源,与社会环境的互动会对学生产生正面或负面影响。

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未来的学校会被越来越多的隐性课程所浸润,类似于“中国学生好问题大赛”那样的各种比赛、活动会弥漫在学校的上空,它们发挥着独特的育人功能,也可能对学校教育发挥负面影响,对隐性课程的治理要充分发挥教育政策导向,引导学生参与对身心发展有益的活动。对隐性课程的设计和治理,将成为未来学校治理的一个核心问题。

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