人工智能在教育教学的应用汇总十篇

时间:2023-08-31 16:37:51

人工智能在教育教学的应用

人工智能在教育教学的应用篇(1)

人工智能技术作为社会媒介化发展的特殊产物,不仅能够建构起智能媒介化的信息社会,更能深入到传媒研究领域,引导影视传媒研究朝着“互联网+教育”的方向发展。当前影视传媒教育正面临重要的转型阶段,如何通过媒介信息技术调整现有的理论学习模式和教学培养目标,已经成为影视教育进行改革创新的突破口。基于人工智能为教育信息化带来的机遇和挑战,影视教育正致力于从“刀切教育”迈向“精准教育”,从“课堂缺席”转为“课堂在场”,从人才培养模式到教育信息平台搭建,都在不断强化智能教育培养,力求为影视传媒教育的智能化改革和实践提供决策依据。

一、影视教育智能化发展的应用价值

智能化影视传媒研究是教育信息化极为重要的应用场景,人工智能技术不仅拓宽了影视传媒教育的研究方向,同时也在技术手段、渠道搭建、傳媒伦理等层面发挥着重要作用。

1.消除数据鸿沟,发挥智能传媒教育技术赋能和知识平权的双重功能。影视传媒研究是以实践为基础的理论性教学,以培养创新型和复合型人才为教育目标。教育学者是影视文化传播的驱动者,因个体间存在传播技能、信息储备和交往行为方面的差异,造成影视传媒教育具有严重的知识鸿沟。在影视研究学者步入算法教育的重要阶段,智能教育平台可通过读取人的反馈改变原有的教学模式,调整每一位受教育者的天赋类型。与此同时,教育学者能够充分利用算法技术和人工智能手段,获取定制化的影视资源和学习条件,以技术逻辑引导学习流程,用分析框架提高教学模式的理论性和可操作性,通过强化教与学的变革场景,激活文化创作的想象力和逻辑性思维,使科技创新在理性与感性、理论与实践的引导作用下,从一般的理论教学形成智能媒介化的信息教学模式,从单向传授转变为双向互动的学习教育模式。

2.拓宽学习渠道,推动教育形态从理论课堂到智能媒体教育课堂的变革。人工智能技术与影视教育教学的深度融合,正引发起一场新的教学革命。从教育手段和学习途径上来看,原有的课堂教学已无法满足理论和实践的双重需求,大数据催生出的智能化影视教育,在虚拟世界和现实世界间搭建起新的算法课堂,利用人工神经网络简化理论教学的概念,又通过具有超强运算能力和通讯能力的技术手段协助实践操作。例如,人工智能照相机作为辅助型的教学工具,被运用于智慧课堂的摄影实践教学中,借助云端技术和物联网连接远程数据中心,可以帮助不懂摄影技术的学习新手尽快了解电影拍摄的理论框架和基本技能,推动教学场景从应用性教学到智慧型课堂的氛围建构。人工智能与影视教学的跨界融合,成为智能传媒教育进行颠覆式创新的重要表现形式,教育形态正逐渐从智慧课堂过渡到智慧校园,从传统的理论范式过渡到智慧媒体的应用型范式,帮助构建起新的学科话语体系。

3.重视传媒伦理,推动智能化影视传媒教育价值观和技术性的生成。人工智能是以追求效益为初心的理性工具,在技能研发阶段尚未对伦理规范提出强制要求,技术伦理向来是人工智能难以逾越的一道鸿沟;影视传媒教育则是以培养学生的伦理观和价值观为出发点,重视以道德审美为核心的理性意识。智能化传媒教育将信息技术和影视教学进行结合,使得理性工具得以同理性意识深度融合,人文关怀建立在技术作用之上,这既是培养受教育者核心价值观的时代需要,亦是强化人工智能技术伦理的有效途径。人工智能时代,强调智能化影视传媒教育技术性和价值观的生成,与其说是建立在影视教育应用场景上的技术伦理规范,不如说是借信息技术完成对传媒伦理和受教育者价值观的理性建构,让人工智能发展紧密联系意识形态和伦理道德问题,加深技术手段和教育学习的彼此作用,从而获得传媒教学在伦理层面的共识。随着传媒影响力的逐步扩大,以内容为载体的影视教学活动意味着要担负起更重要的教学责任,学科研究核心价值观的建设必须以注重传媒伦理和技术伦理为教学基础,重新建构现有的伦理道德观念,为人工智能技术注入价值观的活的灵魂。

二、影视教育智能化发展的风险问题

人工智能技术的迅速发展,赋予影视传媒教育极大的应用价值,与此同时也面临着潜在的风险问题。

1.灌输式教育仍占据主流,智能化影视教学陷入价值认知困境。在人工智能技术出现以前,理论+实践的教学策略已经成为一种固定的形态存在于传统影视教学工作中,受教育者根据统一的培养目标规划自己的学习方式,包括影视创作及影视理论等相关课程都按照相同的培养模式进行。由于教育主体对人工智能的认知存在两极分化的现象,过往只能够通灌输式对学生进行强制教育,智能化影视教学则是处于小范围内的实践和创新。对影视教育而言,理论与实践是学习的内容,继承与创新才是研究的实质。明确人工智能教育的价值认知,从灌输教育逐步迈向定制化教育,为高校的人才培养提供重要的智力支持,应当是影视教育智能化转型发展的着力点。

2.智能教育应用场景缺乏思考,其深度和广度有待进一步挖掘。当前,智慧课堂、智慧校园的出现奠定了智能传媒教育的基本雏形,依靠大数据、物联网等信息技术支撑的智能传媒教育,在平台搭建层面已出现显著性成果,但对应用场景的深度和广度挖掘还存在明显问题。影视教育智能化应当以追求个性化和定制化教育为目标,崇尚的是终身学习的教学理念,不应当将人工智能技术仅局限于传统的教学课堂,除了要从“线下”走向“线上”,还需要考虑到以人机交互为主要形态的教学应用场景,挖掘人工智能教育更多的应用情境和展现方式,从而对影视课堂的理论与实践教学价值提供合理的在场性证明。

3.专业壁垒依然存在,智能化教学成果马太效应极为明显。智能教育世界要求培养更加多元化的应用型人才,但人工智能的马太效应逐渐渗透到影视传媒教育工作中,也会导致教学成果受到出现严重的失衡现象,难以满足高校对人才培养的多元化需求。作为艺术研究的影视教学活动,其科学精神和创新实践同样重要。尤其在媒介融合背景下,要想推进受教育者从“影视学者”逐渐过渡到“影视作者”,人工智能不仅需要满足师生的定制化教学任务,还应当破除专业和行业的壁垒,对其相关联的学科和传媒领域进行合作,才能够改变当前智能化影视教育在教学模式上面临的不足,不断为社会输送更多的应用型人才。

三、影视教育智能化发展的转型实践

面对智能传媒教育的风险与挑战,影视专业更应当立足于自身的教育发展特色,从人才培养模式、应用场景建设、教育资源整合等方面,推进影视教育智能化发展的转型实践。

1.从“灌输教育”走向“精准教育”,创建新的人才培養模式。智能传媒教育范式的自主性建构,应当立足于对传统教学效率和人才培养模式的颠覆。基于当前影视传媒智能化发展在人才培养模式层面的不足,其转型实践需要从受教育者的个性化需求出发,在师生、家长和社会的通力合作下,创建新的人才培养模式,利用碎片化学习完成系统化的学习过程,逐渐从“灌输式教育”走向“精准化教育”。例如,人工智能时代对影视学生的培养更趋向于“以个人为导向的系统化学习”,通过前期对受教育者的大数据整理,对每一位同学的逻辑性、想象力、创造性和沟通能力等进行分析,从影视理论和影视创作两大方向出发对受教育者形成定制化的学生画像,并提供针对性的智慧作业,帮助教师采集学生的学习情况,从而实现规范化的信息管理。可以预见的是,智能传媒时代,“互联网+教育”学习模式的生成,在推动知识平权化等方面发挥重要价值,成为影视教育智能化追求的重要转型路径。

2.从“课堂缺席”走向“课堂在场”,打造新的传媒教育平台。人工智能不仅要改变传统的人才培养模式,同样也应当提供更加多元化的学习应用场景。过去的影视研究多局限于单一的课堂场景,采用课上理论和课下实践的方式进行授课,完成影视教学的闭环。人工智能时代,影视传媒教育应当调整原有的受教育模式,通过搭建合理的人工智能应用平台,可以巧妙地将课堂场景与智能技术结合起来,为受教育者提供更加多样性的教学应用场景,从而实现成长课堂的“在场共生”。例如,人工智能可以带动影视制作的推陈出新,通过搭建智慧超媒体系统,将电影屏幕从影院搬到校园,自动生成无穷界面。与此同时,影视传媒的智能化还可以帮助教师自动生成电影梗概,将理论性教学转变为可视化形象,使电影理论同定制化的影像人物之间建立匹配关联,让教育场景从线下逐步延伸到线上,为影视研究提供重要的云服务。

人工智能在教育教学的应用篇(2)

人工智能是现代工业发展的产物,经过60多年的演进,因其层见叠出的优良性能而备受万众瞩目。尤其近年来,在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能发展势头已成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇[1]。2017年7月,国务院印发并实施《新一代人工智能发展规划》,足见党和政府对新时代人工智能发展的高度重视。但是,人们在喜闻乐见人工智能之巨大进展时,对其担忧也与日俱增。人工智能到底是“机智过人”还是“技不如人”,未来人工智能会给人类带来福祉还是祸患,都是众说纷纭、莫衷一是的话题。其实,福祸本相依,根据对立统一规律,机遇和冲击比肩并存。人工智能对社会的冲击是全方位的,但教育首当其冲[2]。本文将就人工智能究竟为何物、与教育有何联系,人工智能对教育管理有何现实意义与挑战,教育管理在人工智能时代如何抓住机遇、展开变革,“人格化”与“智能化”如何融合与碰撞,人工智能走进教育管理的可行路径等,进行重点研究。

一、人工智能是人类智能的延伸,人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然

人工智能不是外在物,是人的智能的延伸,正如人眼看不清太微小、太遥远的物质而借助于显微镜和望远镜一样,人工智能是人的器官官能的延伸。这个器官官能就是人的大脑的智能。

“君子性非异也,善假于物也”。人类远在旧石器时代就已开始借助各类工具来弥补其器官官能的局限。如果说(信息时代之)信息技术是取代、提升人的体力的工具,进入人工智能时代,智能技术的应用解决的是替代或扩展脑力的问题[3]。人工智能时代和信息时代的本质区别就是,信息时代“假于物”之“物”是物理概念,智能时代之“物”是类生物概念。

正如工业革命的产物不仅替代、扩展了人的体力,也改变了人体力的作用方式(如交通工具、通讯工具的使用代替长途跋涉,信息时代“指尖化”管理代替以往人类劳动中“臂力”的广泛使用)一样,智能时代智能技术的运用,必将改变人类脑力劳动的模式。比如有科学家根据阿尔法狗三代阿尔法零(AlphaZero)的智力思考逻辑,设计出相关的软件和方法,对新的围棋手进行脑力培训,以提高他们的智能[4]。

基于以上分析,我们对人工智能“为何物”有了一个概念上的了解。那么,人工智能和教育、教育管理有何联系?如何处理教育管理“人格化”与“智能化”的关系?智力发展是教育的重要方面,学生在学习知识和技能的过程中让智力得到锻炼、培养和提高,如同在一张白纸上绘图,改变或发展学生原有的单纯的心理结构、让学生获得复杂的高等智力,是教育的内容和目的。从这层意义上说,教育是一种创新——创造新的智力结构——人工智能也是如此,试图让人工智能机器拥有和人接近、甚至超人的智力结构(替代、扩展人的智力,弥补人类智力(如记忆力)运行的局限性),是人工智能技术发展的终极关怀。根据这一“根源性”探讨,我们可以得知:人工智能与教育“血脉相连”。其一,人类教育是人工智能技术发展的基础(人工智能时代到来所需的智力资源由人类教育提供);其二,人工智能机器通过与人类教育相同的方式获得智能(机器能够学会学习)。

由此观之,人工智能时代的教育管理变革是历史发展的必然:人工智能“起源”于教育,反过来应用于教育、管理教育教学过程的所有环节。人工智能既然与教育“血脉相连”,人将它运用于教育管理就当如阪上走丸、得心应手。教育既然可以影响和制约人工智能的发展,教育就应该有所作为,致力于让人工智能发展尽如人意——符合人类发展的需要,而非被异化——人工智能本不是外物,要把它变成真正的“骨骼”,而非“假肢”。这是教育管理实现“智能化”兼“人格化”的前提条件。

二、人工智能对教育管理的现实意义与挑战

人工智能技术在教育管理中得到应用,必然对教育管理的发展起到不可磨灭的促进作用。但挑战同时存在。管理者要用好这把双刃剑,随时注意回归教育本质,准确理解技术,有效利用技术,真正做到智慧地运用技术解决教育问题,提高教学效果[5]。

(一)人工智能对教育管理的现实意义

其一,教育管理将更具有前瞻性。预测是人工智能的重要功能。人把一定程式、数据、前提条件写入智能系统,用其对最终结果进行模拟和预测。预测是管理活动中举足轻重的环节。在人工智能问世前,人们就已用各种方法来预测管理结果,如德尔菲法。预测的对象除结果外,还涵括与管理计划相关的诸因素,如影响计划实施的前提条件、可能困境、可行纠偏措施等。基于控制论、信息论、统计学及非数学学科知识于一体的人工智能系统,拥有强大的大数据综合处理、复杂程式分析、可能性概率估量、可视化图像模拟、多维计量建模等功能,其综合性的预测效果显然比单一专家预测(知识结构单一、凭经验推理)要好很多。譬如:人工智能专家系统能综合运用特定领域中专家提供的专门知识和经验,并采用人工智能推理技术来求解和模拟[6]。由是,人工智能使教育管理更具前瞻性。

其二,促成教育管理数据化、透明化与管理理性。以深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控为特征的人工智能,其发挥作用的前提是具有大量的有效数据。巧妇难为无米之炊。没有数据的人工智能,根本无法发挥作用[7]。人工智能依托于数据而存在,这必将促进教育管理数据化进程。数据化即是将各项具体指标按一定方法进行明确计量、科学分析、精准定性的过程。数据化作为人工智能的手段和目的,必将使教育管理不再是模糊化管理,一切将有据可循、有据可依。

管理数据化必将促成管理透明化和管理理性。当大部分工作指标都基于数据来进行计划、监测或评估时,一个明显的好处即工作更具透明度,暗箱操作将明显减少。人工智能时代的公民,应当充分意识到数据对于公民生活的重要性,通过自身或集体性的努力来提高数据感,加强数据使用,并争取获得相应的数据权利,从而更好地实现更为优质的数据化生存[8]。就教育管理相关主体而言,指标量化将让他们的工作或学习更具明确性、目的性、可比性,这本就是很好的激励措施;就领导者来论,管理数据化将在最大程度上规避盲目决策(如“拍脑袋”决策)等感性处理、随机决策的管理方式。

其三,重构教育管理监督与纠偏体系。“预警抓苗头,监督常态化”[9],人工智能具有强大的监测和预警功能,这是其被交口称赞的原因之一。当实时状况与预设条件不一致,预警程序就启动,以便管理者在第一时间发现问题、采取应急预案、执行纠偏措施。甚至在某些时候,人工智能自适应系统可自动采取解决办法。拥有这一功能,就能杜绝因问题发现不了或不及时而造成损失的现象。同时,人工智能之数据化、可视化将为第三方教育评估(或监测)机构的工作提供便利。另外,人工智能的引入将拓宽教育管理的监测渠道、创新教育管理的监测方式。譬如,在以往,考试作为教育质量监测与评估的主要途径,产生了应试教育的诸多弊端,而人工智能之监测和评估将是全方位、全过程的,这将最大程度规避传统教育监测模式常见的囿于一隅、舍本逐末等功能缺陷。

(二)教育管理需要面对人工智能的挑战

首先,人工智能在教育管理中全面推广将遇到难题。广大教育管理者已经意识到人工智能对推动教育决策的理性和科学性、全面提高教育教学质量具有重要意义。然而,现阶段人工智能的应用案例还相对零散,离全面推广还有很大一段距离。未来教育管理如何使人工智能得到广泛、适当应用,如何在最大程度挖掘其内在价值,如何提升在位的教育管理者应用和驾驭人工智能的能力以及培养符合人工智能技术运用需求的未来教育管理者,如何平衡智能和非智能生活、最大程度地规避技术的负面效应,成为摆在人们眼前的一项挑战。人工智能在教育领域究竟该如何全面“落地”,有无可推广的成熟应用模式,仍是困扰教育界的一大难题[10]。

其次,人工智能“机智”与“愚昧”双重属性的认识问题。人工智能具有深度学习能力,如机器学习——模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识和技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能——使用预测学习解决如何随时间发展对数据进行探索、使用集成学习解决如何在空间分布上对数据进行探索、使用指示学习解决如何探索数据生成的方向[11]。但是,源不深而望流之远,根不固而求木之长,抱着白往黑归的态度对待人工智能的学习能力问题是不行的——众所周知,缺乏思维意识是人工智能的“阿喀琉斯之踵”,它的智能只是一种由程序员事先写入的“仿智力”。事物的多样性、多变性,尤其是学生作为成长中的人之独特性,凸显了这一“仿智力”的局限性。它既无法认“理”,又无法究“情”。如何处理人工智能既定程序之“蠢”和万事万物之“变”的关系,是一个棘手的问题。

再次,人工智能运用于教育管理涉及隐私和伦理问题。上文我们谈到,人工智能是基于数据和程序而运行,而且数据越具体,其服务就越精确、学习建议就越科学、知识内容就越合理,产生的教育质量和效益就越显著。但是,数据的授权也使相关人员的隐私保护受到威胁。譬如,学生的家庭状况、学业成绩、惩罚记录等涉及个人隐私的信息和数据,在被人工智能利用的过程中,存在泄露的隐患。人工智能还涉及人权、责任、道德、环境等伦理问题。譬如,在教育管理中,智能机器是否会侵犯师生人权?智能机器人是否拥有人权和道德地位?智能机器在教育教学和教育管理工作中造成的事故由谁承担责任?这都是人工智能走进教育管理要面临的挑战。

三、人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵

教育管理职能是指人们对教育管理工作的一般过程和基本内容所作的系统性归纳,对各项程序相似、内容相通的教育管理行为的概括和分类。教育管理职能是教育管理的内容和手段,研究教育管理,必将讨论教育管理职能。研究教育管理人工智能化可不可行、必不必要、是式微还是繁盛,先得探析人工智能对于教育管理职能变革之特殊蕴涵。

(一)人工智能与教育管理计划职能

计划过程是决策的组织落实过程,决策是计划的前提,计划是决策的逻辑延续[12]。就教育管理活动而言,计划是指教育教学工作及相关工作(如财务管理、学生食宿、校园文化、对外交流、公共安全等)的提前安排与部署。计划工作是管理活动的基础,周密的计划是确保决策效率和管理质量的轴钧之点。

优良的教育管理计划应是动态的、滚动的,即在计划制定和实施过程中,通过对信息的及时监测和反馈,及时改变现有计划不恰当的方向和内容,从而在计划实施过程中优化、校正计划本身。人工智能对“滚动计划法”的实现大有裨益,它使得各项本来很难或不可能由人工完成的对大量数据的监测、处理、调整、预测工作成为可能:人工智能本质上是建立在广泛的网络连接和大数据的基础上,同时又不具备人类自然生命的众多生理与情感约束,其在对信息掌握程度、对输入响应速度、理性判断和分析的能力方面,都远超传统人类[13]。另外,人工智能为教育管理计划实施创造技术条件:课程安排冲突之避免、教学资源之充分利用与浪费之杜绝、部门间信息交流之畅通及工作协调之高效、人力物力财力分配之井然有序等。

教育管理计划不同于企业计划。企业计划更多是对整体、全局、事物而言。而在教育领域,学生是成长中的人,学生的多样性、特殊性,决定了教育管理者无法制定符合每个学生发展需要的统一计划。最理想的计划是老师和学生一道、为每个学生量身定制的计划,这种“量身定制”是基于人与人之间因心灵亲近而达成足够了解这一前提。诚然,人工智能在数据处理、指标监测方面卓有成效,然却无法适切于引导学生循序渐进之计划功能的发挥。尽管,我们期待在将来某天,人工智能将真正实现从单纯的物理环境向智能化环境转换,构建一个个体成长和服务进化的教育生态,使教育实现个性化[14],但这毕竟路途遥远。

(二)人工智能与教育管理组织职能

人尽其能、物尽其用,是教育管理组织职能的手段和目的。组织的设立、职位的设置,既要考虑系统整体目标的实现,又要符合工作任务的分配需要,也要顾及到每个人能力的适用。教育管理组织职能的发挥关系到教育的质量、效益和效率,能否大匠运斤、游刃有余地设计组织架构、配备组织成员、整合组织力量、塑造组织文化、完成组织变革,是教育管理工作能否行之有效的前提条件。

人工智能可以独立或辅助完成多项工作,故将促使管理组织从锥形结构形态向扁平结构形态转变,达到使组织变得灵活、敏捷、富有弹性和创造性的目的[15]。管理层级减少,加上人工智能执行任务鲜有失误之特性,使组织中信息传递效率提高,失真率降低,信息监测成本减少,采取的纠偏措施可更具及时性和针对性。同时,由于管理幅度增大,下级组织将拥有更多自治空间,这有利于下级组织创造力和主动性的发挥。另外,在组织部门设置、组织内部权力划分(集中或分散)、人员选聘、人员考评和培训等方面,都会有很大一部分工作交由人工智能完成。

与企业管理不同,教育管理不以盈利为目的,人工智能之于企业组织职能有益之处,对教育管理不一定适用。首先,组织职能最重要的部分——组织设计,譬如大学之院系设置等,应根据学科的内在规律、学生身心发展的实际情况来开展。其次,虽然我们不难预料,不久的将来机器人会走上讲台,但我们也可以肯定,作为教师的人是不会被人工智能所替代——再完善的人工智能程序,也无法媲美师生之间契合的、互动的思维和意识、思想交流所能带给学生的裨益。再次,学校招生工作能借助人工智能参与的部分也是有限的。例如:学生思想道德素质、学校德育质量等难被量化的指标(这些指标却是评价学生身心是否健康发展最重要的参考因素)的考察,几乎不可能通过人工智能实现。最后,在塑造组织文化(校园文化)方面,就更不可能依托人工智能来进行。塑造能愉悦和润泽师生心灵的、促进师生生命成长的、增加师生生命内涵的校园文化[16],是教育管理之举足轻重的组织职能。这一职能无法依靠没有思维和意识的人工智能来履行。

(三)人工智能与教育管理领导、控制职能

人工智能在领导职能方面发挥作用的空间要小一些,因为人工智能即使“机智过人”,它也只是一种先进技术,非人的主动行为,而涵括指挥、协调、激励等要素的领导职能,须依托于人的主动性、主导性方能实现。尽管如此,人工智能技术对领导职能仍具意义——技术或科学技术具有很强的领导功能、领导动能,是领导能力、领导效力、领导力的重要支撑。技术水平和层次的质变,必然造成和带来领导方式的转变[17]。

就教育管理而言,其领导职能的重心不是激励全体成员朝着系统目标努力,而是促进、保障每个成员身心健康发展。师生不能沦为人工智能影响作用之客体。规避“客体”成分、杜绝单一化驱动、协调、激励的领导模式,是人工智能时代教育管理领导职能转变、优化过程中所应振裘持领之事。

由于内外部环境变化、信息不对称、管理权力分散、工作能力差异等原因,工作或多或少会出现与原计划不一致的情况,这就需要控制。控制职能指的是对计划的执行,以及偏离计划的差异进行持续监控[18],从而保证计划执行过程中不出现偏差,或有偏差能及时发现和处理[19]。就教育管理而言,控制是指在教学进度(或质量)、学校财务、基建状况、学生成长状况等偏离原计划(标准)时,对其执行适时、适度、客观、灵活的纠偏措施。将人工智能运用于控制职能,将简化控制流程、提高控制效率、节省控制成本,尤其人工智能监测功能、数据处理功能、反馈功能之精确高效,为人所望尘莫及。

但是,控制是控制事物,而非人。教育领域涉及的方方面面都是人和人的发展,学校师生作为人的独立自由的教学和科研的基本权利不应被控制或干涉。这是将人工智能运用于教育管理控制职能时所面临的掣肘,因为无论人工智能发展成何种高精尖的形态,它依然绕不开教育、人的发展的基本规律。

四、“人格化”与“智能化”:教育管理变革的统一与冲突

人的认知、思想、态度、情感、意志(而不一定是行动、行为),都构成教育管理的内容。“人格化”教育管理指的是用有益于人格发展的方式来实施教育管理,主要突出两个方面:其一是尊重师生的主体地位、敦促师生共同参与管理;其二是以追求师生人性的完满发展,也即回归教育的本质——使人性臻于完善为目的[20]。“人格化”是崇高的人全面发展的过程。

人工智能对“人格化”教育管理有哪些益处?第一,表现在人工智能技术对教育管理的高效助力及由此产生的对人类思维、生产力解放的促进作用。譬如,人工智能替代人去完成教育管理中复杂的、单一的重复劳动,全方位减少师生教学、科研和管理的任务量并提高其效率、效果,这必然推进教育管理“人格化”进程。第二,人工智能教育管理与普通教育管理的具体过程(从上至下、从整体到个体、从战略到战术的“主导——服从”结构)有区别:技术的运用及其过程中信息的互通、分享或公开,本身具有敦促教育管理各相关主体互相配合、良性互动的属性,这一属性契合于“人格化”教育管理内涵要求——师生共同参与管理。第三,传统教育管理中存在的管理权滥用现象,譬如教育行政“过度”、校长“官本位”、教师“学术追求”与“权力追求”错位、学生自主参与管理的诉求缺失等[21],信息不对称、数据隐蔽化或模糊化处理当为主因。许多教育管理者陷入“民可使由之不可使知之”的传统思维误区,滥用管理权力,采取多种手段封锁信息,拒绝尊重师生主体地位,更遑论引导师生共同参与管理。人工智能之高标准数据化要求,以及这种有据可循、可依的管理模式促成的管理透明化和管理理性,将有效杜绝管理权力滥用或寻租行为,使各相关主体能掌握更多信息、话语权,继而实现民主共管、共治。这本也是教育管理之民主性原则、规范性原则、科学性原则的内在要求。

然而,“智能化”与“人格化”也存在冲突之处。其一,理想的教育管理应该是一种分管、分治。分管不仅指校领导之间存在任务分工,且指全体师生的分层分类管理:学校行政事务交由学校行政职能部门去办,学术(教学与科研)事务交由教师去办,学习事务交由学生自己去办。各自把自己该做的事办好,同时协助他人办好他的事,学校才会处于和谐、协调和良性运转状态,政府、社会与学校、学校行政与教师、教师与学生之间的关系才会和谐、融洽[22]。但是,在这种分层、分类管理过程中,如果师生在方方面面、事事处处都能得到人工智能强力辅助,久而久之就会对其产生依赖,继而导致人的自主管理、自律、自控能力下降、退化和丧失。当下,人们对智能手机这种低级智能技术“上瘾”、“分秒难离”的现象普遍存在,遑论未来高级的智能科技。其二,运用人工智能对管理者提出了较高的技术要求:精通智能技术、深谙操作技巧的管理者成为不可或缺的管理要素。但是,优秀的“工程师”并非一定是具有高尚人格、懂得科学管理方法的、卓越的“管理者”或“教育家”。恰恰相反,一个精晓人工智能技术的人,如果未领会或不重视教育管理原理之精要,利用人工智能干一些与教育管理规律背道而驰之事,就会与“人格化”教育管理的内涵要求南辕北辙。其三,某一所学校、某一个地区,要全面实现教育管理人工智能化,需要充足的教育资金投入、持久的教育财政支持。这必然导致:经济较发达的国家和地区、省会或中心沿海城市、得政策倾斜或政府扶持的省市,将有条件推广人工智能技术,而偏远地区或贫困落后市县,将被边缘化,将沦为教育管理人工智能化的旁观者。如此,人工智能将对教育精准扶贫和教育均衡发展产生掣肘,本就因经济基础差异导致的区域之间、城乡之间的教育失衡,将因人工智能引入而进一步加剧。这就完全背离“人格化”教育管理的初衷。其四,就“实现师生人性完满发展,使人性臻于完善”这一教育本质和本原来谈。人性的发展、完善,有至关重要的两方面:其一是人性之内生、主动发展,如“致良知”,即从外物的魅惑、对名利的欲望中解脱出来,回归人格中本真的“善”;又如,在最大程度上探寻和发掘自我之所擅长、爱好并加以发挥、培养和引导;还如,为内心寻找最适合的安放之所,成全最本质的自我。其二是人性之外生、引导性发展,即通过外在的教育引导,帮助个体全面、客观地了解世界,形成成熟的意识和潜意识,继而找到与万事万物之“道”一致、又契合自我本质存在的人格发展模式。然而,正如上文我们已提及,人工智能基于既定的、“冰冷”的、非人格的、非个适性的程序和逻辑而存在、运行——它不仅无法完成出色的教育管理者所能完成的、适切于人格人性健康发展的工作,反而会对师生人格人性发展造成阻碍。

五、教育管理新时代:以智能化开启现代化的新征程

教育受生产力制约是教育的固有规律。生产力制约着教育目的、课程设置及部分课程内容、科研内容和方向、教育事业的规模和学校结构、教育和教学的手段等。人工智能的出现是生产力发展的必然结果。人工智能的迅猛发展及未来人工智能在教育领域的广泛应用,成为每一个教育管理者不可回避之事。如何充分利用人工智能这一生产力发展的硕果,如何促成人工智能与教育管理的良性结合,且通过教育使人工智能发展得更完善、更利于人类福祉和解放,成为社会各界重点关注的问题。积极稳妥、有的放矢地构建和实施具体可行的策略和办法,将促使人工智能与教育管理相得益彰,以智能化开启教育管理现代化新征程。

首先,应厘清人与人工智能在教育管理活动中的工作边界。在教育管理活动中,尽管人工智能将成为高效、得力的辅助工具,但它却不可能全面替代作为人的管理者的工作。许多只能由人亲自完成的复杂的教育管理、教育教学事宜,不应让人工智能越俎代庖或包办代替。譬如:由师生之间互动和交往交流产生的、一个生命对另一个生命的启迪与引导作用;含有“难量化考察指标”的教育(如德育)质量监测或评估体系的建设;涉及到“学生是成长中的人”特性、学生之间的差异性、学生发展的阶段性、师生人格完善客观规律的系列工作;教育管理实践中出现的需因地制宜、因时适变、因人而异的意外事件。

其次,在国家层面,要健全有关法律体系,加强相关法律功能。现代法律体系,能否成功应对人工智能所带来的新的风险和不确定性,能否在人工智能时代继续维持秩序与变革、守护与创新、价值与事实之间的动态平衡,是今天的法律人所必须面对的紧迫问题[23]。在教育法律法规层面,就教育管理人工智能化制定相关规范势在必行。行之有效的立法是充分发挥法律效用的关键所在:法律界人士应该学习和研究人工智能的相关知识——只有清晰把握人工智能的内在逻辑,才有可能让立法更具有针对性和明确性。有关方面应敦促人工智能专家参与相关立法、司法和行政工作,并为其参与此类工作提供便利渠道。各高校法学院应着手培养学生的、与人工智能发展对接的创新思维、逻辑推理、实践和判断能力(而非单纯传授法学、法律知识),以使学生毕业后在应对人工智能事宜时不处于被动状态。总之,应通过对人工智能相关法律问题的深入研讨,为智能社会划出法律的边界,让人工智能服务人类社会[24]。

再次,教育主体应各安其位、各谋其职,适度利用人工智能。知止不殆,每一位教育管理者,以及所有在教育分管、分治工作中分担职责的师生,皆应时刻警惕:对人工智能要合理、适度地利用,不能因过分依赖、“上瘾”导致自身管理、教育、学习、科研、自律、自控等能力及身体素质全面下降或退化。教师的高阶脑力活动和教学经验,学生的学习能力和逻辑思维习惯,绝非天生具有,往往需要经过低阶脑力劳动甚至体力劳动的重复训练和积累过程。师生过度依赖人工智能可能导致其眼高手低、好高骛远,知其然不知其所以然,甚至变相成为人工智能的助手和附庸——教师失去应有的教学能力和职业素养,学生失去独立思考的能力和健全的心智性格。如此的话,人工智能带给人类的就不是福利和解放,而是祸患与危机。

复次,构建切实可行的应用驱动和机制创新策略。应用驱动立足于受教育者最直接的利益问题,驱动人工智能技术在教育管理领域的广泛应用,驱动教育管理的变革和发展,驱动适切于教育管理运行的创新性、应用型人才的培养,驱动教育管理人工智能化的全面实现。机制创新是指不仅仅依靠政府和教育系统本身来提高和保障资源供给,还注重依托产业界、社会各界的力量来推动教育管理人工智能化变革的顺利实现。譬如,在以往教育信息化过程中,各教育机构通过与电信企业深度合作、互利共赢,有效地促进了教育信息化与应用驱动进程。

人工智能在教育教学的应用篇(3)

二、研究设计

(一)数据来源

通过在中国知网(CNKI)中,以“人工智能&高等教育”以及“人工智能&高校”为主题词进行高级检索,检索条件为中文期刊,文献时间跨度为2016-2020年,共检索到期刊325篇。其中,CSSCI共43篇,这说明我国学者在人工智能应用于高等教育领域的深入研究较少,研究深度有待加深。将检索的文献选中,以SATI软件所支持的Endnote格式导出。

(二)研究过程和方法

本研究所采用的是共词分析法,它通过文献中共同出现的关键词之间的关联强度,反应该领域的研究热点以及对未来的发展趋势进行预测。研究过程为:首先,将导出的Endnote格式文献导入到SATI中,并将其转换成XML文件格式,进行关键词的词频统计,得出高频关键词的排序。然后,将利用SATI生成的共词矩阵导入到Ucinet中,并利用Netdraw对高频关键词生成的图谱进行中心度的分析。接着,再利用SATI生成关键词的相异矩阵(由于相似矩阵中为0的关系较多,会对聚类效果会产生影响),将相异矩阵导入到SPSS中进行关键词的聚类分析,进而分析出人工智能在高等教育领域的研究热点。最后,根据阅读的文献以及研究的热点提出人工智能在高等教育领域的发展趋势。

三、人工智能在高等教育领域的年度发文量介绍

绘制人工智能在高等教育领域应用的文献发文量的折线图,可以直观的看出人工智能应用于高等教育领域的年度发文趋势。如图所示,2016-2020年人工智能在高等教育领域的发文量呈现逐渐上升的趋势。在2016、2017年,发文量均在十篇以下,说明高等教育领域中人工智能的应用处于萌芽阶段。2018年发文量开始逐渐上升,虽然低于50篇,但是相比较于前两年有了较大的提升,说明高等教育领域中人工智能的应用已经开始初步发展。2019、2020年发文量明显得到提升,说明这两年我国学者开始逐渐关注人工智能在高等教育领域的应用,高等教育领域中人工智能的应用处于快速发展阶段。通过对2016-2020年文献发文量的解读,预测2021年总发文量仍然呈现上升趋势。

四、人工智能在高等教育领域的研究热点分析

利用SATI3.2、Uciet6.0以及SPSS26.0作为主要的研究工具,对导出的文献进行分析。论文中的关键词在很大程度上可以反映出该论文的研究方向以及所研究的主题,因此统计文献中关键词的频次,可以间接观察该领域的研究热点。本研究利用SATI3.2对检索到的文献进行关键词的词频统计,将表达意思相同的关键词进行合并(比如将人才培养与高校人才培养合并)剔除挑战、影响等词,选取频次不低于4次的为高频词。利用Ucinet对关键词的相似矩阵进行格式转换,转换成为##h格式,然后将其导入到Netdraw软件中,对关键词的相似矩阵进行中心度分析。结果如图所示,高频关键词用节点表示,点越大代表该关键词出现的次数越多,说明该关键词在整个网络中的作用越大;节点之间由实线连接线越粗,代表相连的关键词之间的关系越强。从以下两个方面分析下图:首先,节点大小,除“人工智能”“高等教育”“高校”外,人才培养、高校图书馆、大数据比其他节点要大,说明较多的文献涉及到该领域。因此,为人工智能在高等教育领域研究的热点。其次,连线距离,人工智能学院、思想政治教育、教育人工智能处于边缘处,并与其他关键词之间的连线较少,说明在该领域的研究较少,关注度不高,有可能成为未来人工智能在高等教育领域的研究方向。如图所示,高校教师、学科建设将各个节点连接了起来,丰富了人工智能在高等教育领域的研究体系。通过分析后,将高频关键词进行分组,处在同一分组内的关键词具有较高的相似度。因此共词聚类树状图可以展现人工智能在高等教育领域的研究方向。利用SATI导出关键词的相异矩阵,并将其导入到SPSS26.0中,利用系统聚类法对关键词的相异矩阵进行聚类分析,以Euclidean距离作为变量距离,使用瓦尔德法(Ward法)绘制聚类树状图。如图所示,图中纵向是24个高频关键词,横向的长度代表关键词之间的距离。根据聚类树的结果,笔者将人工智能在高等教育领域的研究热点大致分为以下三类:第一:人工智能促进教学模式的改革。包含教学模式、成人高等教育等关键词。由此我们可以看出高等教育领域的教学模式的改革大多为成人高等教育。成人高等教育作为我国高等教育的不可或缺的部分,为了促使其迅速发展,在教育教学过程中,应该充分结合成人学习的特点,制定相应的教学计划。第二:人工智能提高高校人才培养。包含虚拟现实、智慧教育、人才培养、学科建设、新工科、高校教学、人工智能技术、信息化服务等关键词。智能时代,对于人才的培养不再只局限于知识的传授,通过利用人工智能技术以及大数据技术对学习者的学习进行全方位评估与分析,了解学习者在学习过程中所遇到的问题,提高教学效率。该主题主要研究智能时代对高校人才培养的启示,从而制定出更加合适的人才培养模式。第三:人工智能完善高校智慧教育的发展。包含高校教师、高等教育、教育人工智能、大数据、高校图书馆、智慧图书馆、就业、教学改革、高校财务、思想政治教育等关键词。该研究主题包含两方面,一是对高等教育领域人工智能硬件应用的研究,如智慧图书馆的建设。高校图书馆以云计算、人工智能、大数据等新兴技术为支撑,为师生提供更加方便快捷的阅读方式。二是对高等教育领域教学改革的研究,智能时代的高等教育发生了整体性的变革,促进高校教学方式、教育理念等发生变化。

五、发展趋势讨论

结合阅读文献以及对人工智能在高等教育领域研究热点的分析,笔者提出人工智能应用于高等教育领域的未来发展趋势,包含以下几个方面:

(一)融合人工智能技术,完善高校教育人工智能

教育人工智能通过人工智能技术,以大数据作为基石,通过算法模型进行分析、模拟和判断,构建自适应学习环境,形成人机融合的教学的方式,探索学习者学习发生的条件,并为其创建新的学习条件。教育人工智能是多学科融合的新兴研究领域。高等教育人工智能的发展应当响应国家政策,并与各级政府以及企业携手前进。在发展的过程中还应不断提高全体师生的信息素养,以期促进教育人工智能的快速发展。

(二)延续教育使命,发展终身教育

西交利物浦大学校长吴酉民指出,“未来的大学应该成为一个可供终身学习的地方,支持人们有创意地生活的场所。政府、企业要携手并进,高校要对终身教育有足够的了解,充分利用各种资源,为迎接AI时代和终身教育时代做好准备。为了应对智能时代给各行业带来的冲击,高校应该贴合各行业的发展的现状,开展符合行业发展情境的课程,以更为方便、快捷的方式满足人们继续学习的需求。

(三)注重培养解决复杂问题的人工智能专业人才

国家要提高人工智能的发展,则需要增加高等教育人工智能的人才培养的能力,加大人才培养力度,提升人才培养水平。AI时代高等教育更应注重创新型人才的培养,要逐渐增加高层次人才培养的研究型大学,进而培养更多能解决复杂问题的综合型创新人才。兴办人工智能学院是高校培养人工智能专业人才的主要途径,高校在创办人工智能学院时,应结合国家政策以及学校自身的专业优势,既要符合发展的共性又要具有其自身的个性。

人工智能在教育教学的应用篇(4)

人工智能(Artificial Intelligence)是研究使计算机模拟人的学习、推理、思考、规划等思维过程和智能行为的学科,用过对计算机实现智能的原理的研究,制造出类似于人脑智能的计算机,使计算机实现更高层次的应用。随着信息技术的发展和网络的广泛普及,人们教育观念正在悄然改变,新型的教育模式正在成形,计算机网络远程教育迅速发展,然而由于计算机网络远程教育发展尚不成熟,实际应用过程中存在诸多问题,而人工智能的引入,则使计算机网络教育水平提升到一个全新的发展台阶,并展现了其广阔的发展前景[1]。

一、人工智能技术概况

人工智能是通过研究人的智慧机理和思维过程,利用计算机体现和模拟人的智能行为。人工智能自其正式提出至今短短几十年内取得飞速的发展,已经成为一种成熟的工具。由于人工智能的效用堪比人的智慧,在进行信息分析处理时可以采取语音识别,实现人机对话,所以其应用范围自其发展以来逐步向诸多领域扩展,如医学、建筑学、地质学、机械等,而其研究课题也不断深入,如专家系统、机器人、自然语言处理系统、博弈等。人工智能具有理解经验并从中学习、辨别模糊或互相矛盾的信息、快速而成功地对新环境做出反应、在解决问题时使用推理进行有效的推导、能处理复杂的情况、应用知识控制环境等诸多能力。人工智能是一个知识信息系统,知识在人工智能中占据重要的地位,计算机的智能只有通过对知识的发现、储存、学习、推理和决策才能展现出来。人工智能主要有以下优势:首先,由于知识储存与计算机系统中,为人们知识传播和复制带来了极大的便利,计算机网络技术的发展,使知识的传播和复制突破时间和空间的限制,为人们带来无限的知识共享。其次,人工智能系统拓展了知识信息获取渠道,同时在某些任务处理的质量和速度上,人工智能展现的能力惊人的能力,远非人类所能及[2]。

二、人工智能技术在计算机网络教育中的应用

(一)智能决策支持系统

智能决策支持系统(IntelligentDecision Support System)是由决策支持系统与人工智能结合的产物,在网络教育领域的应用展现出广阔的发展前景。智能决策支持系统在数字图书馆中的应用,则使得决策目标和进行问题的识别更加明确,帮助决策者建立起完善的决策模型,提供多种备选方案,同时对各种备选方案进行选择、优化、比较、分析,从而使决策者的决策更加准确、有效[3]。

(二)智能教学专家系统

智能教学专家系统ITES(Intelligent Teaching Expert System)是传统CAI系统转向的主要方向,是一种开放式交互教学系统,通过智能教学专家系统利用计算机对专家教授教学思维的模拟,从而为教学提供一个良好的智能环境。一方面,学生可以通过智能专家系统获取知识,另一方面,智能教学专家系统能根据学生的具体实际情况(包括知识储备、能力、学习方式等)进行知识传授,从而使教学效果大大提升。在智能教学专家系统中,智能计算机辅助教学占据重要地位,具有以下智能:首先,自动生成各种问题和练习,并在教学内容理解的基础上,形成问题解决方案,同时还能自动生成和理解自然语言;其次,能根据学生的自身实际情况,对学生的学习内容和教学进度进行合理调整,并对教学内容具有解释咨询的能力;再次,能对学生的错误进行判断,评价学生学习行为,并帮助学生纠正错误,同时使自身教学策略得到完善。

(三)智能导学系统

智能导学系统(Intelligent Induct-learning System)是现代继续安吉网络教育系统的重要组成部分,是实现计算机网络教育项目的保障。通过智能导学系统,能为学生提供一个良好的学习环境,并能快速地获取其所需要的各种资源,从而使学习者获得学习的全方位服务,进而达到学习的成功。智能Agent技术的智能导学系统,可根据学生的具体情况制定符合学生实际的导学策略,并为学生提供个性化、针对性的服务。在这种导学策略下,系统不仅能自动生成各种问题和解决方案,并且能合理规划、调整学习内容和进度,同时能针对信息反馈内容及时修正导学策略,使导学策略更加合理科学[4]。除了上述3各种系统在计算教学中的应用,还有智能仿真技术(Intelligent Simulation Technology)、智能硬件网络IHN(Intelligent Hardware Network)、智能网络组卷系统INES (Intelligent Network Examine System)、智能信息检索引擎 (Intelligence Information Retrieval Engine)等系统在计算机网络教学中应用,这些人工智能在计算机网络教学中的应用,共同推进了计算机网络教学的发展。

三、结语

计算机网络教育中加强对人工智能技术的引入,使我国现代计算机网络教育呈现蓬勃发展的态势,通过多种智能系统的应用,使计算机网络教育的学习环境得到极大的改善,计算机网络教育的时空制约进一步突破,大大延伸了计算机网络教育的服务领域。随着人工智能技术在计算机网络教育中应用的深入研究和发展,未来计算机网络教育的个性化将会更加突出,远程教育也将实现更好的发展。

参考文献:

[1]潘瑞玲,余轮.具有Agent功能的远程教育系统的设计[J]. 福州大学学报(自然科学版). 2012(03):105-106.

人工智能在教育教学的应用篇(5)

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时,要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究,并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求,将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合,为学生打造全新的教学课堂,从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高,为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能(ArtificialIntelligence,缩写为AI)亦称智械、机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligentagent)的研究与设计”,智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰(AndreasKaplan)和迈克尔海恩莱因(MichaelHaenlein)将人工智能定义为“系统正确解释外部数据,从这些数据中学习,并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学,它由不同的领域组成,它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中,需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究,这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向,保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中,人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表,人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合,从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中,产生了大量的新技术和新产品,也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革,由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式,深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高,还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展,从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势,并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合,其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科,智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中,由于融合了各种尖端的技术,能够将技术能力和技术思维进行有机的结合,模仿人的工作行为和思维,在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展,但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先,在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发,机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理,模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中,相关工作人员进行了数据系统的开发,可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析,在较短时间内提取出有效的信息,完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展,一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度,不仅可以提高计算机的使用效果,还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展,并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的,在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次,随着人工智能技术的不断发展,人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用,并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台,将人工智能技术完美的融入电气信息领域中,不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向,也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后,人工智能技术的发展,在电气信息领域中的影响是迅速扩大的,人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响,甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面,更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平,根据人工智能时代的特点以及发展方向,对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新,并且还要掌握有关人工智能方面的新技能,从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑,给实际工作带来了新的挑战,一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质,掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可,因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新,根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求,对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育,从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势,提高电气信息类专业的水平和质量,再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解,对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新,根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景,提高课堂教学的科学性和针对性,从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟,具备一定程度的人类认知和分析问题的能力,人工智能是人类所制造的智能化技术,也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中,由于是计算机科学领域的一个分支,所以在人工智能研究的过程中,涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下,人工智能所形成的热点效应是比较广阔的,人工智能技术的应用,使得各行各业朝着智能化的方向而发展,对于电气信息类专业人才需求来说,也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学,主要是为了让学生能够在班级学习的过程中,将理论和实践进行有机的结合,提高学生的实践能力和操作能力,实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中,扩展了电气信息类专业的发展实力,并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念,随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化,这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下,电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说,要了解人工智能时代下先进的信息技术,并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点,树立新的工作模式和工作理念,从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面,要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新,融入人工智能方面的内容,对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育,高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响,从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中,所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的,这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中,教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇,从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术,也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中,教师要充分的发挥人工智能技术的优势,让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的,学生在日常学习的过程中,需要进行多个学科知识内容的学习,这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战,教师要结合课程教学的内容,对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中,要以计算机作为主要的辅助手段兼容,并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中,教师要充分的利用人工智能技术,对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究,并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景,对原有课程教育模式进行创新和调整,从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先,在实际工作的过程中,人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程,由于电气信息类的实用性是比较强的,在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合,教师可以充分发挥这些专业技术的优势,提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中,教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学,并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室,从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次,在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中,由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的,这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一,也无法为学生打造标准化的课程教育体系,在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的,甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑,这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用,在课程教育的过程中,教师可以充分的发挥人工智能技术的优势,对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂,并且运用人工智能技术,还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究,提高课堂教学的针对性,从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习,实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势,提高人工智能技术的应用性效果,对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究,从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时,在课程教育的过程中,教师还可以进行课堂情景的构建,通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例,为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

(一)转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中,由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了,所以在实际工作的过程中,要对电气信息类专业教育进行有效的改革,帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先,在对电气信息类专业教育进行改革时,要转变人才培养的目标,这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响,并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如,对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同,在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识,还要具备创新性的思维能力,能够面对当前变化多端的人工智能时代,具备新的技术和新的思维,灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说,要对人才培养目标精准定位,实现良好的变革。其次,电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征,了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标,并且对原有课程教学进行改革和创新,从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解,提高学生的专业素质和创新能力。

(二)升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时,要在原有育人模式的基础上实现有效的升级,改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授,虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容,但是假如仍然向学生讲述这些课程的话,也没有将理论和实践进行相互的结合,使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展,因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求,对课程教育内容进行重新的调整。首先,在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术,技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中,教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视,教师在班级教学的过程中,也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例,提高学生的专业素质。在人工智能时代下,人机协作是当前主要的工作模式和发展模式,因此对于电气信息类专业教育来说,要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容,还要对课程进行有效的扩展,融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容,为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台,在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术,这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况,还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验,提高课程教学的针对性。其次,在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养,在人工智能背景下,电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中,为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才,并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术,根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求,从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中,教师要将专业和特色进行有机的融合,构建新的教育思路,过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下,信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展,在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息,所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中,要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质,从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息,提高电气信息类专业的有效性。

(三)引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时,教师要在保留原有学习项目的同时,立足于学生当前的理解能力,开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考,并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发,使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习,鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中,可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务,驱动式的教学模式主要是以学生为中心,教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务,实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时,要融入当前先进的人工智能技术,让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动,让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证,并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中,教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习,并且学生在学习和验证的过程中,教师还要加强和学生之间的互动和交流,从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导,使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习,并且也可以在班级中形成良好的互动。

(四)利用人工智能技术进行辅助性的教学在电气信息类专业教学课堂中,教师在利用人工智能技术进行教学时,要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势,从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如,在实际教学的过程中,教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合,提高课堂教学的真实性和有效性,在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习,教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场,让学生全面的感受工作的环境,不仅有助于提高课堂教学的效果,还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观,促进学生学习效率的提高。

人工智能在教育教学的应用篇(6)

关键词 智慧校园;智慧教室;电子书包;智能感知;云计算;物联网

【中图分类号】G424 【文献标识码】B

【论文编号】1671-7384(2013)11-0061-04

“智慧地球”理念在2008年提出后,已经成为当前互联网研究最热门的课题。伴随着云计算、虚拟化和物联网等新技术的发展,我国也提出了建设智慧城市、数字社会的发展战略[1]。2010年至2020年,广州市将全面实施“智慧广州”战略,重点打造新设施、新应用、新产业、新技术和新生活等“ 五个新” 的智慧城市工程。而中小学“智慧校园”建设,是构建智慧教育体系和智慧城市的重要环节。所谓“智慧校园”[1],是指利用云计算、虚拟化和物联网等新技术来改变教师、学生和校园资源相互交互的方式,将学校的教学、科研、管理与校园资源和应用系统进行整合,以提高应用交互的明确性、灵活性和响应速度,从而实现智慧化服务和管理的校园模式。中小学“智慧校园”建设的主要内容是建设智能化的校园环境、智慧教室、智慧型教学支持系统,利用电子书包(平板电脑)、校园一卡通智能感知系统、校园智能监控系统和智慧校园管理系统,为学校的智能化教学、教研、教育管理等提供支持,实现班班通、教务通、家校通等功能。探索依托新技术,构建智能化学习、智慧化管理和智慧化服务的教育生态体系应用新模式,为广州智慧教育体系建设奠定基础,从而推动“智慧广州”战略的实施。

中小学“智慧校园”建设的背景和意义

《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》[2] [3]指出:“到2020年,基本建成覆盖城乡各级各类学校的教育信息化体系,促进教育内容、教学手段和方法现代化。充分利用优质资源和先进技术,创新运行机制和管理模式,整合现有资源,构建先进、高效、实用的数字化教育基础设施……推进数字化校园建设”;《教育信息化十年发展规划(2011-2020年)》[4]指出:“制订中小学校和中等职业学校数字校园建设基本标准。采用政府推动、示范引领、重点支持、分步实施的方式,推动中小学校、幼儿园、中等职业学校实现基础设施、教学资源、软件工具、应用能力等信息化建设与应用水平全面提升。利用网络技术,实现丰富的教学资源和智力资源的共享与传播,使每所学校实现教育教学、教育管理和服务信息化,促进教育公平,提高教育质量和效益”;《广州市教育事业发展第十二个五年规划》[5]提出:“要实施中小学智慧校园建设工程。建立中小学智慧校园建设标准,在全市范围内,启动中小学智慧校园的建设,打造智慧型的校园环境、智慧型的学校管理、智慧型的教师队伍、智慧型的教学环境、智慧型的教学系统、智慧型的教学模式,培养信息时代智慧型的学生。在‘十二五’期间,形成约100所特色智慧校园示范校,为全市、全省乃至全国其他地区和学校提供经验借鉴”。

综上所述,中小学“智慧校园”建设工程,符合国家的教育政策和广州市教育事业发展第十二个五年规划的要求,它是构建智慧型教育体系的重要环节,是社会发展和教育现代化的内在要求,能够实现教学模式和学校管理模式的变革、实现基础教育公共服务平台的整体跃升,对推进智慧教育体系建设和“智慧广州”建设具有重要的战略意义。

广州市中小学“智慧校园”建设的背景与现状分析

广州市共有十个区、两个县级市,教育总量大,学校层次多,目前,各级各类学校3000多所,在校学生总人数200多万,在职教职工总人数15多万。

经过“十五”、“十一五” 建设,广州教育信息化已经从基础建设与基本应用阶段、整体推进与整合应用阶段向大网络、大平台、大服务阶段迈进,实现了转型发展,取得了巨大成就,高标准、高质量、高效率地实施了“农村中小学接入市教育科研网工程”,架起了通往全市基础教育各个角落的信息桥梁,使广州市教育科研网从城区和部分农村学校延伸到所有边远农村学校,光纤总长度已超过30,000公里,成为国内规模最大的基础教育光纤城域网。目前正在打造生态型的教育信息化公共服务体系——广州“数字教育城”教育云平台[6],形成了共建共享的优质教育信息资源体系。通过引入国家资源、共享省级资源、共建合作资源、采购通用资源、开发本地特色资源等多种途径,形成了内容丰富、形式多样的教育信息资源库群,目前市级教育信息资源库总量达100TB,市级应用系统达50多个,并打造了“同步教学资源包”、“精品课例库”、“教育考试考生身份验证管理系统”、“网络教研系统”、“网络远程教育系统”、“名师辅导网”、“天河部落”、“教育资源搜索引擎”等一大批彰显本地特色的教育信息化应用项目。良好的教育信息化应用环境,为中小学“智慧校园”建设提供了可靠保障。但在教育信息化建设和应用中也存在一些问题:稳定、规范、多元的教育信息化投入机制尚未形成;城乡、区域、学校、学段之间水平差异仍然较大;信息技术与教学实践鸿沟仍存在;缺乏有效支持学科教学革命性的资源和工具软件;大规模创新应用实践研究的措施和机制尚未形成;教育信息化专业技术人才不足、队伍稳定性不够等。

中小学“智慧校园”建设模式探索

中小学“智慧校园”建设,按照“实验先行、改革探索、以点带面”的原则,2013年5月启动了广州市“中小学智慧校园”示范工程项目建设,在全市选择6所教育信息化基础与环境好、学校高度重视信息化工作、教师信息素养较高的学校作为“中小学智慧校园”示范工程样板校,在开展试点工作的基础上积累经验,在“十二五”期间,形成约100所特色智慧校园示范校。按照“统筹规划、顶层设计,高度共享、协同创新,分步推进、分类指导”的思路,建设统一信息门户、统一身份认证、共享数据中心、学校业务应用等“智慧校园”信息管理平台,把云计算[6]、虚拟化[7]和物联网[8]等新技术引入“智慧校园”建设中,建立一个统一的、开放的、先进的、安全的、人性化的智能化校园系统,实现“网上办公、网上教学、网上管理、网上服务”,对整个教学、科研、服务等各个环节提供高效的信息化、智能化和人性化管理,为全校师生员工提供快捷、共享、全面的信息服务,为学校的智能化教学、教研、教育管理等提供技术支持,从而实现班班通、教务通、家校通等功能。

1.“智慧校园”智能化的环境建设

一是“ 智慧校园” 网络基础环境建设, 在学校现有硬件设备和应用软件的基础上进行整合、完善和升级,配置网关设备、网络交换机、无线路由A P转发器、服务器、数据存储等硬件设备,实现校园信息服务无线和有线的无缝结合、无线网络全覆盖、信息互通和数据共享;二是智慧教室硬件和软件环境建设,每间智慧教室配备7 0寸的智能交互L E D平板电视电脑一体机、电子书包[9]、智能网络中央控制系统平台、智能全自动高清录播系统等硬件系统,配置一套支持师生互动教学与反馈、学生自主探究学习、协作学习和移动学习的智慧型教学支持系统;三是配备基于物联网的软硬件设备,建设校园一卡通智能感知系统、校园安防监控系统和校园智能管理系统等以物联网为基础的“智慧校园”系统管理平台,能提供及时、准确、高效的校园信息化服务;四是依托云计算和虚拟化等信息技术打造广州市“数字教育城”教育云平台, 作为智慧校园建设的网络和资源环境的支撑,为学校实现“教学教研数字化”、“教学管理数字化”、“学生学习数字化”、“校园综合管理数字化”和“与社会沟通智能化”提供智能化服务。

2.制定“智慧校园”建设标准

根据“智慧广州”建设的总体要求,启动智慧型教育体系的研究,并以中小学“智慧校园”的建设为切入点,组织首批6所样板学校开展实验研究,探索依托新技术,构建素质教育生态体系的新模式,在校园环境、学校管理、教师队伍、教学系统、教学模式、教育科研等方面有效利用新技术,促进教育创新,根据实验结果研究制定出《中小学“智慧校园”建设标准》。为向全市、全省乃至全国全面推进中小学“智慧校园”建设提供参考依据,发挥其引领和示范作用。

中小学“智慧校园”应用模式探索

1.在学校综合管理中的应用模式探索

在完善和构建基于物联网的智能化校园环境、智慧教室、校园一卡通智能感知系统、校园智能监控系统等硬件环境的基础上,把学校综合管理、教育预测辅助决策、教与学的综合评价、资源管理、财务与装备管理、家校互联、数字图书馆等多个独立的系统平台,利用统一的基础数据库通过数据流完成相互关联的数据调用,融合成一个基于云计算、虚拟化和物联网等新技术支撑的“智慧校园”综合管理系统平台。在教职工管理(包括教师人事信息、教师业务信息、教师专业发展记录)、学生管理(学籍管理、成绩管理、试卷分析、作业管理、素质评价)、办公事务管理、教务管理(包括考务管理、日常处理、排课系统、选课系统)、在线考试、备课管理、资源管理、科研管理、教师研修、体卫管理、招生管理、德育管理、校产管理、图书管理、档案管理、财务管理等方面进行统一管理。当学生、家长、教师一走进校园,“智慧校园”综合管理系统就能感知到他的存在,可以无处不在地为他们提供帮助:给学生主动推送适合他能力、兴趣、进度的学习任务;根据每个学生的学习情况和教学进度,为教师主动推送教案、课件,报告学生的学习进展情况;为家长定制他所需要的教育信息;为学校管理者提供教育教学动态分析、预警、辅助决策服务等[10],从而实现智慧化的管理、智慧化的生活和智慧化的服务。

2.在教学教研中的应用模式探索

构建新型的智慧教育生态体系新模式,大力开展面向学生、基于网络环境的教育模式研究和教学改革实验,积极倡导利用网络资源进行教学改革和教育科研,总结推广基于网络的教学模式,推进基于网络的学生学业评价方式改革,通过优化数字化的学习环境,帮助学生改变现有的学习方式,让他们学会学习、学会发展、学会创造;构建智慧教育的支持环境,充分应用智慧型的教学支持环境和数字化教学工具开展教学实践和教研活动,探索和总结信息化教学、自主探究学习、数字化探究实验、“一对一”数字化学习、小组合作项目学习等新型学习模式的方法和规律;开展“智慧校园”建设等方面理论的学习和新技术应用培训,组织教师学习、交流和教学实践探索,培养一批高素质的智慧型教师队伍,组织专家和实验校老师开展调研,开展“智慧校园”相关实验课题的研究。

利用智慧教室环境, 通过有线和无线网络共享教育云平台的海量教学资源,教师通过智能交互LED平板电视电脑一体机进行授课,学生在课堂上通过电子书包进行阅读教材、在线学习,与教师进行在线互动交流,在教师端给学生发送练习题,学生答题后进行在线反馈。系统把学生的学习状况、作业的答题记录、考试成绩等进行自动统计上传,并进行智能跟踪及评价。同时师生通过智能交互平台整合和共享应用广州市“数字教育城”教育云平台的资源以及区、校的教学资源。利用全自动智能高清录播系统,在教师现场授课的同时把教师教学和学生学习的全过程自动录制生成教学实况录像保存起来,同时以流媒体的方式在网络中实现远程直播,供异地师生课后点播观摩和远程在线实时收看。

在前期开展广州城乡校际之间的“同课异构”异地教学交流研讨活动、广佛肇同城区域间网络教研活动、穗港两地的“一课两讲”活动和全球华人网络学习探究活动的基础上,利用“智慧校园”环境进一步深化网络教学教研的创新实验研究,利用先进的智慧教室实验平台使城乡校际之间、广佛肇同城区域和穗港澳台地区的网络教学教研互动交流活动常态化,使不同地域的师生共同聚集在一个课堂上,利用网络环境使教学教研无距离障碍,同区域和异地间共享教学教研资源,取长补短,开展一系列有针对性、有特色的教研活动,有力地促进教育信息技术在区域范围内的广泛、有效和创新应用。积累基于“智慧校园”环境进行教学教研和应用实验的研究成果,从而实现教育理念、教学环境、教学方法和学习方式的创新,打造实现智慧化教学和智慧化教研的新模式。

3.在学生管理中的应用模式探索

利用基于物联网的校园一卡通智能感知系统和校园安防监控系统,通过融合物联网与3G技术的学生智慧卡和“智慧校园”综合管理平台,在学生的考勤管理、收费管理、消费管理、宿舍管理、家校互动、场室管理、图书管理、考试监控和安全管理等方面实现智能化管理。智慧卡能够集上网身份认证卡、门禁卡、饭卡、借书证、钱包等用途于一身,学生凭智慧卡就可以进电脑室上网、进校出校考勤、食堂就餐、图书馆借书、校内消费结算,以及宿舍、实验室的身份识别等。通过校园安防监控系统,可以在学校各类考试、校园安全方面进行实时监控,管理者点击鼠标,就可通过“智慧校园”综合管理平台把重要信息及时发送到学生、教师和家长的手机上,让家长和教师及时了解学生在校的生活和学习情况,增进学生之间、师生之间和家校之间的交流。从而实现师生通、班班通和家校通等智能化管理功能。

结 语

依托“智慧校园”建构创新型、智能型的智慧教育体系,是社会发展和教育现代化发展的内在要求。而学校是教育信息化的主阵地,建设“智慧校园”,以教育信息化带动教育现代化,有效破解制约教育发展的难题,在校园环境、学校管理、教师队伍、教学系统、教学模式、教育科研等方面促进教育创新,开展教改实验,提高教育教学质量,促进教育均衡发展。

注: 本文为广州市财政投资教育信息化项目(2013—2014年)《广州市“中小学智慧校园”示范工程》(项目编号:GZIT2012-NPF3-010)研究成果。

参考文献

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[2]中国网.国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)[DB/OL].china.com.cn/policy/txt/2010-03/01/content_19492625_3.htm, 2010-03-01.

[3]余胜泉.推进技术与教育的双向融合——教育信息化十年发展规划(2011—2020)[J].中国电化教育,2012,(5):5-14.

[4]教育部.教育信息化十年发展规划(2011-2020年)[DB/OL]. moe.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/s3342/201203/xxgk_133322.html,2012-03-13.

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[9]黎加厚.“电子书包”的遐想[ J ] .远程教育杂志,2011,(4):111.

人工智能在教育教学的应用篇(7)

课程设置应与高职教育培养目标和方式相一致

人工智能课程主要讲授当今智能领域的理论方法及其应用,是一门涉及哲学、逻辑学、语言学、控制论、生物神经学等多个学科的课程。以普通高校高年级计算机专业学生为讲授对象,人工智能课程在教学上一般以理论讲授为主,并辅以一些应用实例加以分析。课程本身理论性强,内容较为抽象,因此对学生专业知识基础的要求高,在教学上往往强调对各种智能理论的深入讲解和分析,以此达到提高学生专业理论水平的目的。

当前高职教育中为计算机专业学生所开设的人工智能课程很大程度上沿用了普通高等教育环境下的教学方式和内容,这显然与高职教育本身培养人才的目标和方式不一致。高职教育的最终目标是要培养适应生产需要的技能型、应用型人才,而高职教育在教学方式上应更为注重实践教学,包括各种实验、实训、实习和设计。因此,人工智能课程中单纯的理论讲授并不能有效地适应高职教育的实际教学环境要求,有必要对人工智能课程在教学内容和方式上加以改革。

三个改革途径

(一)引导学生阅读应用研究文献

高职教育强调培养学生的知识应用技能,其中重要的一点是要培养学生把理论知识应用到实际生产中的能力。然而在教学实践过程中,学生普遍反映由于人工智能课程理论性强,难于从课本理论联系到实际的专业应用上,这样对激发学生的学习兴趣,提高技能应用水平是不利的。

实际上,人工智能涉及的应用领域极为广泛,其中在专家系统、模式识别、智能控制、数据挖掘、自然语言理解等方面尤为突出,每一种应用都能够很好地体现出人工智能学科的基本理论方法特点。因此,在课程学习的开始阶段,应让学生按照个人兴趣自行选定某个应用领域,在一定的提示和引导下通过检索有关文献,访问相关的科研院校网站等方式获取资料,了解当前该领域的发展现状和具体产品的开发和使用情况,最后在课程的结束阶段以学习报告的形式在课堂上加以演示和共同讨论,这样可以大大激发学生学习人工智能课程的主观能动性,开阔学生的知识视野。资料的收集阅读与思考是知识应用的首要环节,对于培养应用型人才的知识应用技能很有帮助。

(二)安排学生对经典算法程序进行实验

与普通高等教育相比,高职教育更加强调实践教学的重要性。从实践中学习和理解理论知识,并且把所学知识运用到实践中,这是高职教育的重要特点。人工智能课程内容抽象而概念性强,单纯的理论讲解学生难以从中得到启发,也难以体现出高职教育突出实践教学的特点,为此需要安排学生动手实验,从实践中理解人工智能科学的理论原理和应用途径。

在人工智能科学的发展过程中,先后提出了一些经典的优秀算法程序,如A*算法、遗传算法、神经网络的BP学习算法等,在科研和工程实际中得到了广泛的应用,在实践教学中同样有着重要价值。根据教学要求和实际情况,学生并不需要自行设计关于这些算法的具体程序,在提倡开放和共享源代码的今天,通过网络能够获得大量相关的程序代码资源。同时,一些软件平台也集成了一些工具箱,如遗传算法工具箱、神经网络工具箱等,只需设定相关输入参数和数据,便可通过调用工具箱函数实现算法,极为简便而易于理解。

学生应通过对这些程序作验证性实验来理解所学内容。为安排学生有效地进行实验,教师应结合当前阶段所讲授的内容准备相应的算法程序,当该部分内容结束后在课堂上讲解和演示算法程序的运行方法。学生获得该算法程序以及具体的实验任务后在课后完成实验并提交实验报告。

例如,在讲授启发式搜索时,可向学生提供A*算法求解八数码难题的算法程序,并对某个学生给定某个初始棋盘状态,要求学生动手运行程序并记录由算法扩展所得的每个棋盘状态的估价函数计算结果,以及相应的OPEN表和CLOSED表的变化情况,从中理解A*算法的原理特点。又如,在讲授BP学习算法时,可根据学生的实际情况对内容进行调整,强调BP神经网络的实际工程应用价值,而对BP算法的基本原理只作简单介绍。向学生提供利用BP神经网络学习特定目标函数的MATLAB程序代码后,要求学生动手运行该程序,并且记录和对比神经网络在训练前后对目标函数的逼近效果。

(三)启发学生引入人工智能理论方法对毕业设计加以创新

毕业设计是高职教育的重要环节,学生通过毕业设计对以往所学知识作系统性总结,通过毕业设计能进一步加强学生的技能训练,提高学生的技能应用水平。从实践教学的角度来讲,毕业设计不仅仅要求学生对已学知识和技能的简单重复运用,更重要的是强调学生能够主动独立地分析实际问题,对问题的解决方法提出新的观点并付诸实践。然而从教学的实际来看,在毕业设计中学生创新的主动性不足,往往停留在继承和模仿阶段,毕业设计作品少有突破和创新。究其原因,并非学生所学知识和技能不足,而是学生未懂得如何分析已有问题,在其基础上引入新的解决方法或提出新的应用内容。

在计算机领域中,人工智能属于研究和创新的前沿和热点,许多旧有问题利用人工智能方法都得到了新的解决途径。教师在指导学生毕业设计时,可针对某一问题恰当地启发学生引入人工智能的理论和方法,并尝试性地运用在解决当前问题之中,这样能较容易地获得新的改进和突破,对培养学生创新观念和能力很有意义。

近年来,高职教育得到了迅速发展,其社会认可度也不断提升。但是,在发展的过程中也出现了一些新的问题,其中突出的是如何对以往普通高等教育的教学方式和内容加以改革,以适应高职教育的新要求。人工智能课程作为一门重要的计算机专业课程,仍需要结合高职教育的实际要求以及学生的具体情况,在加强培养应用型、技能型人才,加强实践教学上不断进行探索和改革。

参考文献

[1]赵蔓,何千舟.面向21世纪的《人工智能》课程的教学思考[J].沈阳教育学院学报,2004,6(4):131-132.

人工智能在教育教学的应用篇(8)

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720172

随着信息技术的不断发展,计算机科学渗透生活的各个领域,改变了人们的生活方式和学习方式。其中,人工智能作为计算机科学中迅猛发展的一部分,正在以其独特的魅力走进人们的视野。“人工智能”(Artificial Intelligence),顾名思义,即通过应用计算机来模拟人脑的信息接收、思考、判断以及决策等思维行为过程,进而扩展人脑的思维和行动,帮助人们高效智能化地解决特定问题。近年,人工智能在教育领域中发挥的作用越来越显著[1],其与众不同的特点决定了其在教育培训中的地位,将人工智能应用在农业知识培训中的可行性也成为教育界热议的新话题。

1我国农业发展背景和农业培训必要性分析

11我国农业发展背景

我国是传统的农业大国,农业对我国的经济发展具有极其重要的影响,一方面是由于我国人口基数大;另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品,农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因,我国农业发展还比较落后,尤其与发达国家的现代化农业相比,依旧有较大差距。

12开展农业知识培训的必要性

反思其他发达国家在r业发展上实施过的举措,包括重视农业教育、科研和技术推广,注意提高劳动者素质;推广现代农业机械和高技术,重视农场管理;经营集约化、产业化;生产专业化;服务社会化;市场机制与政府扶持相结合;加强农业基础设施建设等,可以看出,我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业,培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步,也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力,而开展农业知识培训,则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。

2人工智能在教育中的应用与发展

近年来,伴随着人工智能在各行业的应用和发展,人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如,智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担,在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始,其就与教育产生了密不可分的联系,延续发展至今,人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。

21基于人工智能的计算机网络课程

计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新,而人工智能对网络教育的渗透,又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习,根据智能导学系统制订学习计划,进行在线测试。例如近年来大为流行的MOOC课程,学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源,并可以量身打造自己的学习计划。

22基于人工智能的教师辅助系统

近十年来,智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效,这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术,学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统,借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力,实时地为学生提供答案或相关信息,答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛,例如小猿搜题、百度作业帮等。

23基于人工智能的教育数据库系统

随着信息化时代的到来,如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源,无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息,在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入,依托知识库系统对教育信息的整合与构建,学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充,由点至面的不断学习新知识;依托教育资源管理系统中来,教育管理工作者可以合理分配教学资源,让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来,真正做到物为己用,因材施教。

3人工智能与农业知识培训的结合

新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章,如何加快社会主义农业现代化,促进农业转型,这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外,近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少,为了提高农业生产效率,需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而,对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重,已被提上日程。

人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟,基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现,在农业教育培训领域崭露头角。

31人工智能应用于农业知识培训的优势

从我国农业发展的现状看,较之于发达国家,我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低,农业专业领域的知识匮乏,农业知识教育的推广不仅薄弱,而且效率低下。因此,伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新,基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势,具体可以总结为如下两个方面。

311个性化教育针对性强

相比于课堂教学的传统模式,基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划,灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题,农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外,针对于培训者的当前知识水平和培训需求,培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。

312教育资源利用率高

我国当前的农业知识培训,教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配,具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏,这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音,智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时,基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户,让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。

4平台开发的系统架构

基于人工智能技术,一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识,并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外,该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互,有针对性地开展个性化教学,并可以自适应地完成教学效力评估和反馈,不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析,该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分,结合下图对每一部分分别进行详细阐述。

41学生模型

学生模型应针对不同的学生,准确地评估学生当前的学习水平,对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定,以便有针对性地制订教学方案,进而实施个性化教育。

另外,学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库,对教育效果进行评定,从而诊断出当前教学计划是否合适,以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。

42教师模型

教师是教学工作开展过程中的主体,一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。

教师模型首先完成教学内容的选择,这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定,并且针对学生既定的学习目标,并从下述知识库中调取对应的内容,为教学的开展做好准备。

在确定了教什么的问题之后,教室模型要确定如何教的问题,即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型,而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态,不断完善和调整教学策略。

另外,在传统教学模式中,教师传授知识,并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时,教师模型应该实时地提供信息支持,为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接,在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。

43综合数据库模型

综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持,主要包括以下三个模块。

知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识,包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择,便由此模块中调取相对应的文件开展教学。

专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结,为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程,教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈,以此指导下一步的教学内容和策略的更新。

为了对学生阶段性学习的效果进行评估,还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库,准确检测出开展农业知识培的作用与效果。

44人机交互接口

基于人工智能的农业知识培训的过程是学生和系统进行交流的过程,所以一个友好的人机接口是系统必不可少的组成部分。在这一模块中,友好的图形用户界面的设计能够帮助学生流畅地接收信息,提高学习效率。同时,借助于人工智能中对语音和图像信号的先进识别技术,人机交互接口可以智能化地接收分析和理解学生的自然语言信息和动作信息,进而为系统提供宝贵的输入信息。

5总结和展望

本文提出了一种基于人工智能的农业知识培训模式,是人工智能技术应用于农业教育领域的一次尝试。依托于人工智能应用于农业知识培训的优势,并针对于农业知识培训的特点,提出了农业知识培训平台的具体系统架构,实现了对教学过程的模拟和扩展。这种基于人工智能的培训平台,能够根据学生自身特点因材施教,实现个性化的教学模式;并且具备良好的人机信息交互和教学反馈能力,自适应地开展农业知识教学,是对传统教育模式的扩充与革新。

参考文献:

[1]李昭涵,金桦,刘越.人工智能开启“互联网+教育”新模式[J].电信网技术,2016(12):6-10

人工智能在教育教学的应用篇(9)

中图分类号:G434 文献标志码:A 文章编号:1673-8454(2017)13-0072-03

在教育信息化飞速发展的时代,经常会听到某高校建成了“智慧教学环境”或“智慧校园”,甚至有些高校进行了简单的信息化教学设施的改造,也冠名为“智慧教育环境”建设。是技术发展太快,还是概念炒作呢?或者是人们对“智慧教学环境”的内涵理解有偏差呢?带着这些问题,笔者对智慧教育的概念进行了深入研究,并对现阶段已经建成的智慧教学环境进行了实地调研。希望通过开展此项研究找到当前智慧教学环境建设中存在的问题与漏洞,为今后智慧教学环境的建设提供建议。

一、智慧教学环境的内涵

今天我们所说的智慧教育源于IBM提出的“智慧地球”,智慧地球的核心是以一种更智慧的方法通过利用新一代信息技术来改变政府、公司和人们交互的方式,以便提高交互的明确性、效率、灵活性和响应速度。智慧地球具有三个明显的特征:①对环境透彻的感知力,通过利用物联网等实现随时随地感知、测量、捕获和传递信息;②更全面的互联互通,在有线和无线网络支持下,利用先进的系统协同工作实现全面互通;③深入的智能化,利用人工智能技术获取智能化的洞察并付诸实践,进而创造新的价值。[1]

《2015中国智慧学习环境白皮书中》指出,智慧学习作为一类学习系统,是通过物联网技术、大数据系统和人工智能技术等现代高科技来全面感知学习情境、识别学习者特征,提供合适的学习资源与便利的互动工具,自动记录学习过程和测评学习结果,有效支持人们的终身学习、职业发展和自我价值的实现。从而可以实现人们能够在任意时间(Any time)、任意地点(Any where),以任意方式(Any way)和任意步调(Any pace)(简称4A)进行学习,这类学习环境能够支持学习者轻松地(Easy Learning)、投入地(Engaged Learning))和有效地(Effetive Learning))(简称3E)学习。[2]

我国学者祝智庭教授认为:智慧教育的真谛就是通过构建技术融合的学习环境,让教师能够施展高效的教学方法,让学习者能够获得适宜的个性化学习服务和美好的发展体验,使其由不能变为可能,由小能变为大能,从而培养具有良好的价值取向、较强的行动能力、较好的思维品质、较深的创造潜能的人才。[3]

通过对上述概念的分析可以看出,智慧教学环境的基本条件是对环境的感知、全面的互联互通和深入的人工智能;智慧教学环境中主要用到物联网、大数据和人工智能来感知学习环境和学习者特征、营造学习情景,主动提供学习资源、自动记录和评价学习结果;智慧教学环境建设为培养具有良好的价值取向、较强的行动能力、较好的思维品质、较深的创造潜能的人才,提供环境保障。

智慧教学环境主要具有如下特征:①ρ习者和环境的感知,比如,通过一些传感设备(物联网)实时控制教室的温度、湿度、亮度等,为学习者提供最为舒适的学习环境;②个性化资源的推送,在智慧教学环境中,可以实时感知学习过程,并主动推送个性化的学习资源;③对学习结果的记录与分析。智慧教学环境通过对学习者学习过程的记录与分析,可自动分析学习者的特征和学习情况,并产生相应的学习报表或者学习建议;[4](4)智慧教育最根本的特征是要实现教育信息化的终极目标。

二、智慧学习环境的建设现状

当前智慧教学环境的建设正在如火如荼的进行,部分高校已经建成了智慧教学环境示范区。为深入研究智慧教学环境的建设与应用情况,笔者对部分高校的智慧教学环境示范区进行了实地考察,发现当前的智慧教学环境可分如下几类:

1.普通多媒体教室的改造升级

在已经建设成功的“智慧教室”中最为初级的是普通多媒体教室的升级版,此类教室只是对普通多媒体教室进行了装修和改造,使得教室中的座位灵活、舒适,其多媒体设备配置更加先进。当前改造成功的多媒体教室中基本都安装了高清投影、交互式电子白板或互动式大屏幕、无线扩音系统等。

2.课堂互动工具应用型

当前智慧教室中的互动系统种类繁多,比较常见的主要包括:利用台式电脑通过局域网进行互动、利用Internet进行远程的互动教学、基于手机或平板电脑的互动系统:

(1)基于台式电脑的互动系统。这种类型的教室中,每个学生座位上配有一台台式计算机,通过相关的互动软件,可实现师生之间、学生之间在网络环境下的实时互动交流,包括教师单独辅导,下发、上传资料等。

(2)基于网络的远程直播、互动系统。为实现跨校区之间、跨区域之间的教学直播互动,部分院校建设了“远程直播”教室。在此类型教室中通过高清摄像机、直播管理系统,可实现远距离直播、互动等功能。此外,通过录播控制系统,也可以实现对教师授课过程的自动录制和保存。

(3)基于智能手机或平板电脑的课堂互动系统。有些学校的“智慧课堂”可以看到基于手机或平板电脑的互动系统,此类互动系统可以让师生之间通过智能手机或平板电脑进行互动,下发、上传资料,也实现了学生实时投票、抢答等功能。另外,此类课堂互动系统已经初步实现记录课堂教学过程,并对授课情况可进行初步分析与统计。

3.教学资源库及社会化软件应用型

(1)有些地区或学校建设了相应的资源库或学习平台,便称之为智慧教育环境。

(2)还有些学校可利用微信、QQ等社会化软件实现新生注册、宿舍查询等功能,他们把这些社会化软件的简单应用说成了智慧校园。[5]

4.环境友好型

(1)教学环境的提升

部分智慧教学示范区中教室颜色鲜艳、明亮,走廊和学习区温馨、清爽,桌椅板凳舒适、灵活,教室里面配置了中央空调、电动窗帘等,整个示范区使学生能感受到愉悦、清新。但在信息化智能技术的应用方面,很少看到大数据分析系统、物联网、云计算等新型技术的应用,因此,这些环境也难以称为智慧教学环境。

(2)物联网的初步应用

有些学校建成的“智慧教室”中开始使用一些初级的物联网设备,比如,显示温度、湿度、照度等参数设备。仅仅使用一些物联网设备也难以称之为智慧教学环境。

5.综合应用型

一些学校智慧教室中综合了各种前沿技术,我们似乎看到了智慧教育的影子。此类教学环境中:教室实现有线和无线网络的全覆盖;教室外安装了人脸识别系统和RFID考勤机,这些系统采集的数据可直接传送到教务系统;可以感知教室的温度、光线等,并可实现自动控制;开发了基于云计算的教育资源库和移动学习管理系统;此外,还有智能控制系y、增强现实的互动演示和视频会议系统、自动录播系统等。[6]

三、现阶段高等院校智慧教学环境“智慧”的缺失

通过对智慧教育内涵的研究,结合智慧教学环境的建设现状,发现现阶段“智慧教学环境”的建设与传统教学环境相比已经有了很大的提升,但还没真正实现“智慧教育”。下面笔者对照智慧教育的概念与特征,从环境建设、技术的运用以及对人才培养的支持等方面对现阶段的“智慧教学环境”加以分析:

1.对环境和学习者的感知

感知学习情景涉及学习者特征分析、传感器技术和自动推理等方面的应用,通过信息采集、动态建模和情景推理三个模块来实现[7],要感知学习情景,物联网和人工智能技术是必不可少的。目前,智慧教学环境中对物联网技术的应用还处在最初级的对基本环境的感知方面,比如,温度、湿度和光线的感知,缺乏对物联网的深入应用。要实现对学习者特征的自动识别,必然用到人工智能、学习分析等技术,但在目前的智慧教育环境中还没有看到成功案例。

2.智慧教育资源的提供

智慧资源是指以培养具有21世纪生存技能的智慧创造者为目的,支持智慧学习和智慧教学活动的有效开展,具有泛在性、情景感知性、联通性、进化性、多维交互性和个性化智能推送等核心特征的新型数字化学习资源[8]。在智慧教育资源的建设和应用过程中:首先,用到大数据分析技术,对学生的学习特征和学习情况进行全面的分析;其次,通过人工智能等技术实现向学习者进行优质教育资源的精准推送;第三,可通过物联网、大数据和人工智能来全面感知学习环境,利用VR技术营造更为真实的学习情境。在当前建设的“智慧教学环境”中,虽然可以看到丰富的学习资源和互动工具,但它们并没有达到智慧资源的标准。

3.对学习结果的记录与分析

Siemens认为学习分析是:“关于学习者以及他们的学习环境的数据测量、收集、分析和汇总呈现,目的是理解和优化学习以及学习情境”[9],学习分析必然会用到学习科学、人工智能、大数据等方面的理论和技术。目前我们看到的是一些授课软件对课堂的记录与初步的数据统计,并不能达到学习分析的标准。在对教学过程的记录过程中,通过自动录播系统,可以实现对教学过程的自动录制,但这种记录只能是机械的记录,缺少智能成分。

4.对教育目标的实现

智慧教育最根本的特征是要实现教育信息化的根本目标,即“要破解制约我国教育发展的难题,促进教育的变革与创新;要对教育发展具有革命性影响”[10]。要对教育发展产生革命性影响,智慧教学环境应做到如下几点:首先,要改变知识产生、传播和管理的方法和模式,让知识变得触手可及;其次,要支持学习者的终身学习、职业发展和自我价值的实现;第三,要营造良性的教育生态环境,使学习者能随时、随地开展所需的学习。显然目前的“智慧教学环境”还不能支持实现教育信息化的根本目标,因此还难以称之为智慧教学环境。

四、智慧教学环境建设建议

通过上述分析可以看出智慧教学环境的建设还处在初级阶段,目前建设的很多“智慧教学环境”只能说是现代教育环境,还不能称之为智慧教学环境。要真正实现智慧教学环境,还需要在教育理论、技术和方法等方面大幅提升。结合上述分析,本文对智慧教学环境的建设提出如下几点认识:

1.强化顶层设计,准确定位,系统规划

智慧教学环境的建设是一个系统工程,它包括校园环境、教室环境、硬件设施、软件系统,甚至还包括教师的教学理念、方法,学生的学习习惯、方式等方面的内容。因此,智慧教学环境的建设首先需要明确目标,强调顶层设计,对我们将要实现的目标进行系统的规划。

2.遵从事物发展规律,循序渐进,稳步推进

智慧教学环境的建设是一个长期的过程,不可能一蹴而就。在智慧教学环境的建设过程中还伴随着教学方法、理念的转变。因此,智慧教学环境的建设应该在系统规划的基础上分阶段开展,循序渐进地做好每个阶段的工作,最后才有可能实现真正的智慧教育。

3.明确智慧教育本质,平心静气,不忘教育根本

智慧教育的本质是利用信息化手段,为学习者的学习提供更优质的环境、更人性化的服务。智慧教学环境的建设必然用到云计算、物联网、大数据和人工智能等技术;智慧教学环境必然能给师生提供更便捷的教与学支持,让学生可以开展任何时间、任何地点、任意方式的学习;智慧教学环境必然给师生提供丰富的、个性化的资源和及时的教与学的分析报告;智慧教学环境可以支持实现教育信息化的根本目标。满足了上述条件才可称之为智慧教学环境,切不可将简单的环境改造、软件应用和资源建设冠名为智慧教学环境。

五、结束语

智慧教学环境的建设应该有一个长远的、系统的规划,盲目的、填鸭式的建设只会造成对人力、财力的浪费,不利于智慧教学环境的应用;而把普通的信息化教学环境冠名为“智慧教学环境”是对“智慧教学环境”这一概念的滥用,这样不利用智慧教育的良性发展。在智慧教学环境的建设中,我们应该在认清现状的基础上循序渐进,站在教学理论和技术的前沿脚踏实地,不断追求,逐步实现真正意义上的智慧教学环境建设!

参考文献:

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人工智能在教育教学的应用篇(10)

【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097(2008)13―0018―03

人工智能是一门综合的交叉学科,涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。人工智能主要研究用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能,其长期目标是实现人类水平的人工智能。[1]从脑神经生理学的角度来看,人类智能的本质可以说是通过后天的自适应训练或学习而建立起来的种种错综复杂的条件反射神经网络回路的活动。[2]人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个可以模仿人脑行为的系统。这一研究一旦有突破,不仅给学习科学以技术支撑,而且能反过来促使人脑的学习规律研究更加清晰,从而提供更加切实有效的方法论。[3]人工智能技术的不断发展,使人工智能不仅成为学校教育的内容之一,也为教育提供了丰富的教育资源,其研究成果已在教育领域得到应用,并取得了良好的效果,成为教育技术的重要研究内容。

人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的,其主要研究领域有:专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络和分布式人工智能等。[4]目前,在教育中应用较为广泛与活跃的研究领域主要有专家系统、机器人学、机器学习、自然语言理解、人工神经网络和分布式人工智能,下面就这些领域进行阐述。

一 专家系统

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统,它使用人工智能技术,根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以解决那些需要专家决定的复杂问题。[5]专家系统主要组成部分为:知识库,用于存储某领域专家系统的专门知识;综合数据库,用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息;推理机,用于记忆所采用的规则和控制策略的程序,使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作;解释器,向用户解释专家系统的行为;接口,使用户与专家系统进行对话。近几十年来,专家系统迅速发展,是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,广泛用于医疗诊断、地质勘探、军事、石油化工、文化教育等领域。

目前,专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走,从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容,它可以制定出一个课堂大纲,写出一份教案,甚至有可能开发一堂样板课,而诊断系统是往后走,从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析,例如,一个诊断系统可能以一堂CBI(基于计算机的教学,computer-based instruction)课为例,输入学生课堂表现资料,分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发(ISD)程序的领域中最有名的是梅里尔(Merrill)的教学设计专家系统(ID Expert)。[6]

教学专家系统的任务是根据学生的特点(如知识水平、性格等),以最合适的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。其特点为:同时具有诊断和调试等功能;具有良好的人机界面。已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号积分与定理证明系统,我国一些大学开发的计算机程序设计语言、物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。[7]

目前,在教育中,专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育,为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能:具备某学科或领域的专门知识,能生成自己的提问和应答; 能够分析学生的特征,评价和记录学生的学习情况,诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学;可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统、智能答疑专家系统、网络教学资源专家系统、智能导学系统和智能网络组卷系统等。

二 机器人学

机器人学是人工智能研究是一个分支,其主要内容包括机器人基础理论与方法、机器人设计理论与技术、机器人仿生学、机器人系统理论与技术、机器人操作和移动理论与技术、微机器人学。[9]机器人的发展经历了三个阶段:第一代机器人是以 “示教―再现”方式进行工作;第二代机器人具有一定的感觉装置,表现出低级智能;第三代机器人是具有高度适应性的自治机器人,即智能机器人。目前开发和应用的机器人大多是智能机器人。机器人技术的发展对人类的生活和社会都产生了重要影响,其研究和应用逐渐由工业生产向教育、环境、社会服务、医疗等领域扩展。

机器人技术涉及多门科学,是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志,因此,机器人技术是世界强国重点发展的高技术,也是世界公认的核心竞争力之一,很多国家已经将机器人学教育列为学校的科技教育课程,在孩子中普及机器人学知识,从可持续和长远发展的角度,为本国培养机器人研发人才。[10]在机器人竞赛的推动下,机器人教育逐渐从大学延伸到中小学,世界发达国家例如美国、英国、法国、德国、日本等已把机器人教育纳入中小学教育之中,我国许多有条件的中小学也开展了机器人教育。

机器人在作为教学内容的同时,也为教育提供了有力的技术支撑,成为培养学习者创新精神和实践能力的新的载体与平台,大大丰富了教学资源。多年来,我国中小学信息技术教育的主要载体是计算机和网络,教学资源单一,缺乏前瞻性。教学机器人的引入,不仅激发了学生的学习兴趣,还为教学提供了丰富的、先进的教学资源。随着机器人技术的发展,教学机器人种类越来越多,目前在中小学较为常用的教学机器人有:能力风暴机器人、通用机器人、未来之星机器人、乐高机器人、纳英特机器人、中鸣机器人等。

三 机器学习

机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为,自动通过学习来获取知识和技巧,[11]其研究综合应用了心理学、生物学、神经生理学、逻辑学、模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习、示教学习、类比学习、示例学习、解释学习、归纳学习和基于神经网络的学习等,近年来,知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习(自动获取新的事实及新的推理算法)是使计算机具有智能的根本途径,对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。[12]

随着计算机技术的进步和机器学习研究的深入,机器学习系统的性能大大提高,各种学习算法的应用范围不断扩大,例如将连接学习用于图文识别,归纳学习、分析学习用于专家系统等,大大推动了在教育中的应用,例如在建构适应性教学系统中,用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好,有较高的准确率[13]。基于案例的推理(case-based reasoning,CBR)是一种新兴的机器学习和推理方法,其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题,在计算机辅助教育方面,已经出现了基于CBR的图形仿真教育系统,并且,针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。[14]另外,数据挖掘和知识发现在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用,不仅给机器学习注入新的生机,也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。

四 自然语言理解

自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言,以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。[15]自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务,其功能为:回答问题,计算机能正确地回答用自然语言提出的问题;文摘生成,计算机能根据输入的文本产生摘要;释义,计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息;翻译,计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现,因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘,深化对语言能力和思维本质的认识。[16]

自然语言理解最早的研究领域是机器翻译,随着应用研究的广泛开展,也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径,例如由MIT研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU就可以接收自然语言,进行人机对话,回答关于桌面上积木世界中的各种问题。同时,对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展,例如“希赛可”网络智能英语学习系统,这个基于网络的“人-机”语境的建立,突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制,也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性,可以为远程学习者提供良好的英语学习支持,在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上,在国际上也是一种创新。[17]

五 人工神经网络

人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上,用模拟生物神经元的某些基本功能的元件(即人工神经元),按各种不同的联结方式组织起来的一个网络,其目的在于模拟大脑的某些机理与机制,实现某个方面的功能,例如可以用于模仿视觉、模式识别、声音信号处理、控制、故障诊断等领域,人工神经元是人工神经网络的基本单元。[18]人工神经网络有两种基本结构:递归(反馈)网络和多层(前馈)网络,两种主要学习算法:有指导式学习和非指导式学习。

人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发,具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力,特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题,[19]这使人工神经网络具有更大的发展潜能,目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合,以此来改进教学专家系统的性能,提高智能性,使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用,例如采用误差反传算法(BP)的多层感知器已应用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence,DAI)

分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果,研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型,主要研究问题是各Agent之间的合作与对话,包括分布式问题求解和多Agent系统两个领域。[20]分布式人工智能系统一般由多个Agent组成,每个Agent又是一个半自治系统,Agent之间及Agent与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。[21]由于分布式人工智能系统具有并行、分布、开放、协作和容错等优点,在资源、时空和功能上克服了单智能系统的局限性,因此获得了广泛的应用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent可以有效地提高教学系统的智能性,创造良好的学习情境,并能激发学习者的学习兴趣,进行个性化教育。目前,Agent和多Agent技术多用于远程智能教学系统,通过利用其分布性、自主性和社会性等特点,提高网络教学系统的智能性,使教学资源得到充分利用,并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪,为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学(USC)开发的教学Adele(Agent for Distance Education - Light Edition) [22]。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果,促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。

综上所述,科学技术的发展将会推动人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看,人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行:一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术、网络技术、数据库技术等有效的融合,为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持,而引起教育技术界广泛关注。[23]例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合,可以提高智能教学系统的教学效果;与网络通讯技术相结合,可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立,而是相互促进,相互完善,它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统、机器人的集成,为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸与扩展,这些新领域有分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等[24],这些发展与应用蕴藏着巨大潜能,必将对教育产生重要的影响。

技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用,一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮, 引发对技术在教育中应用的探讨、评价以及与传统技术的对比。[25] 人工智能作为一门交叉的前沿学科,虽然在基本理论和方法等方面存在着争论,但从其研究成果与应用效果来看,有着广阔的应用前景,值得进一步的开发和利用。

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