河洛网首页 新闻 关注 房产 汽车 教育 健康 婚庆 家居 旅游

| 人工智能

娱乐 体育 财经 科技 人工智能

人工智能与教育的融合促进高等教育改革

来源:河洛网    发布时间:2021-11-25     发布人:洛阳新闻网

我国长期的发展和人才战略,对高素质人才的需求迅速增加。 高等教育的负责人之一是为更多的青年提供接受高等教育的机会。 随着高等教育的普及,高校学生教师比例过高,基于过程性评价的个性化教育、材料教育是高等教育质量提高的挑战。 人工智能与教育的融合,有助于优质教育体系的建设。

人工智能与教育的融合促进高等教育改革

人工智能潮流下高等教育面临的挑战对教师来说,信息化、大数据、人工智能提供了非常丰富的平台、工具和资源,教师需要控制人工智能新技术的能力,但不能停留在控制的水平上。 技术是为教育服务的。 用热情的教育拥抱学生,是机器无法代替的。 随着学生接触新技术的能力不断提高,教师面临更多学生的挑战成为常态,教师的心智必须完成角色的转换。 自己不仅要作为知识的传授者,还要成为满足学生个性化需求的教育服务提供者、学生学习的陪伴者、激励者、情感的呵护者,真的是学生“ 灵魂工程师” 。 在新形势下,教师必须做的就是投入感情,用自己的思想和经验引导学生,帮助学生成长。

对学生来说,人工智能可以改变学习模式,但不能改变学习的终极目标。 人工智能降低了学习者学习知识的门槛,拓宽了获取知识的途径,使学习者能够站在巨人的肩膀上高效地学习。 但是,作为学习者,必须清醒地认识到人工智能只是一种技术,其作用不是替代而是辅助。 的目标归根结底是能力的提高,人工智能可以帮助学习者解决问题,但不能帮助学习者解决问题问题的解决归根结底还是要靠学习者自身的能力和素养。 因此,如何成为有用的人才不被技术所干扰,才应该是学习的终极目标。

人工智能本质上是一种强大的工具,在为学习者提供多样化学习支持服务的同时,也可能减少学习者多种思维训练和学习体验的机会,改变大脑的结构和认知能力。 这可能会给学习者带来惰性,降低学习积极性,失去竞争力,无法适应快速发展的时代潮流。 因此,学生在熟练运用人工智能辅助自己学习的同时,必须永远保持积极的学习积极性,开展终身学习,才能与时俱进,真正为社会所需要。

最后,在面向教师和学生开展人工智能教育时,必须关注其中的伦理问题,以保证教育的健康发展。 我们必须充分考虑人工智能在教育活动中的新作用,认识这些作用不当行为带来的伦理风险,积极利用作用的特殊地位,以免损害个人利益和他人利益。 例如,从学生的角度出发,通过人工智能自动生成论文和作品等更加强调原创性的成果时,人工智能的学习模式在于从庞大的样本中提取和参考,因此不可避免地存在微妙复杂的知识产权和诚信等伦理问题。 例如,从教师的角度来看,在利用教育人工智能收集和利用学生学习行为数据,提供教育支持服务的过程中,其中大量的学生隐私数据可能涉及个人安全伦理问题。 因此,必须向师生说明其背后的伦理安全风险,这是运用人工智能的前提。

我们还必须积极了解人工智能的局限性、不确定性和后果风险,在合理的场合正确使用技术,避免环境变化、外来攻击等不确定性因素干扰带来的风险问题。 例如,人工智能辅助教育时,其背后的图像分析技术和个性化推荐技术等缺乏一定的可靠性,分析和推荐可能会产生偏差。 作为教师,作为必须及时帮助学生识别和过滤不合理的内容和信息的学生,也必须尽可能具有选择适合自己课程的学习的能力,师生双方不能合作建立良好的健康教育生态。

人工智能与教育领域的融合近年来,随着人工智能的大力发展和应用,人工智能在教育中的应用越来越广泛和深入,人工智能与教育的融合也越来越普遍,人工智能的深度融入教育,另一方面,对高等教育提出了新的要求,特别是人工智能人才培养

首先,人工智能无缝融入教育。 信息化应用的常态之一是代替简单重复的人工作业。 在教育领域,人工智能代替了许多重复性但不简单的人工工作,如作业问题和考试问题的出题、作业评分和考试的判定等。 教学模式固化是高等教育中最引人注目的问题之一,高等教育的教学模式从固化到僵化教学评价指标过于单调,学习者内驱动力不足,容易走向填鸭式教学,面对越来越多的学生,教师难以开展个性化教学。 学员追求的目标不是精湛的科学技术、对实际专业问题的应对能力、对自己感兴趣的领域的钻研,而是出席率、作业分数、考试分数、排名等评价指标。 人工智能正好为这些问题提供了很好的解决思路和技术支持,解决了语言处理、推理、计划和认知建模等学习环节的一系列典型问题。

其次,人工智能对高等教育提出了新的需求。 2017年,教育部为了迎接新一轮科技革命和产业转型的挑战“ 新工科” 战略行动指明了新时期工程教育改革的新方向。 这在一定程度上体现了教育和技术赛跑的持续模式:技术进步先于教育,教育需要基于技术进步重新定义人才价值。 因此,在人工智能的浪潮下,新人才必须是有能力处理更多工具理性主义挑战、与博精并重的复合型人才。 承担人才培养任务的高等教育也需要从教育系统入手,系统地融合人工智能,提高教育效果。

人工智能促进高等教育改革人工智能作为一种通用技术,可以广泛应用于各个领域,与教育的融合是不可避免的。 在良性循环中相互作用的六种主要人工智能,包括商业数据分析、自然语言处理、语音识别、机器推理、计算机视觉、机器人和传感器。 随着这些技术在教育领域的渗透和应用,将支持高等教育改革。

1 .改变教育生态,以学习者的作用为中心

人工智能的应用,改变了许多行业领域的产业生态,但人工智能与高等教育的融合将教育的中心放在“ 学员” 中显示了当前的缩放比例。

人工智能赋予学习者更大的自主权。 传统大学课程中多采用&ldquo的流水线式” 的教学模式、学习内容和形式由教师主导,“ 填充式” “ 植入式” 知识传播方式往往不能激励学习者自主思考和探索,学习者在教育中处于被动地位。 随着人工智能的发展,以慕课为代表的智力教育平台逐渐进入人们的视野。 这些智能APP利用互联网、大数据技术实现海量教育资源的聚合,同时利用关键词提取、匹配等自然语言处理技术实现对资源内容的信息检索等功能。 这些应用和技术赋予学生自由选择学习内容和形式的巨大自主权,极大地促进了研讨会式教学、学生自我探索和自我完善等多元教学模式的发展,从而中心化学习者在教学生态中的作用。

人工智能促使教师角色转换。 目前的教育生态受限于资源条件,课后的重复考核、考核工作占教师的很多精力,教师无法集中于教学形式的创新、教学质量的提高。 现有的人工智能技术可以在一定程度上减轻教师课后的负担。 例如,一些计算机视觉技术可以识别扫描得到的作业和试卷图像并完成评分和评价,而语音识别技术可以通过会话分析进行口试和发音的修改,一些人机交互技术可以展开简单的会话来完成及时的问答 这些技术背后庞大的数据分析可以给学生准确的多层次指导,结合教师自身的教学经验和教育思想,促进教学活动更有效的开展。 总体来说,这些人工智能在减轻教师授课负担的同时,也帮助了教学质量的提高。 因此,融合背景下的教师需要结合自身经验合理应用这些技术,将更多的职责重点放在监督和指导的学习者身上,辅助整个教育活动的开展。

总之,在引入人工智能后的新教育生态下,学习者将成为教育的主导作用,而教育者在教育过程中则注重成为学生的陪护者和支持者。

2 .促进大数据和情感分析、伴随式评价

人工智能与高等教育的融合,通过摆脱现有单一数据、反馈滞后、教育场景的教育评价困境,大数据实时处理和情感精细感知等技术,展开了教育全过程分析和及时针对性的反馈,& 促进学习者的学习” 为目标而动态“ 伴随式” 评价的展开。

大数据分析推进全过程的评价。 现在的教育评价大多根据学生的作业完成情况、考试分数成绩等固定了单一的数据,整体上这些数据存在以下问题。 对于多次取得的成绩分数数据,很难综合控制学生的发展状况。 作业、测试等阶段性数据难以持续、动态地定位和跟踪学生的学习状态。 大数据技术的出现,使得粒度更细、范围更广、途径更多、频率更快、精度更高的教育数据得到了迅速及时的收集。 根据教育各阶段的开展,可以形成具有正向流动和反馈协调的学习数据流。 大数据分析技术可以充分整合这些数据,实现对学习数据流的动态掌握,即动态学习数据的分析、学习过程的跟踪、学习路径的记录、全过程的诊断和评价。 因此,大数据技术与高等教育的融合,将推动课程评价从阶段性静态评价向全过程动态评价的转变。

情感计算关注及时有效的反馈。 现有的评价数据中,用于评价学习者教学效能的数据多呈学习者自我报告和教师主观评分的形式,用于评价教师教学效果的数据大部分来自学生的主观评分。 人工智能中广泛使用的自然语言处理技术和计算机视觉技术,能够很好地进行情感分析,提取文字中关键字与表情行为之间微妙变化的图像框架,进行语料库与表情库大量样本的相似性比对,从而支持综合分析 这些情感反馈数据一方面丰富了原始评价数据,另一方面使评价的结果更加有效和及时,“ 促进学习” 的“ 伴随式评价” 实现落地。

3、落实因材施教,发展个性化教育

教育提倡人才教育,但在教师多面对学生的背景下,难以感知和分析每个学生的学习状况,因此,人才教育和个性化教育难以落到实处。 现有的在线教育大多为空有“ 个性化教育” 的场地实质上只是将授课地点从教室转移到手机和电脑等电子产品上,无法及时有效地关注学习者的学习情况。 人工智能的出现,很可能解决目前的问题。

人工智能帮助学习资源个性化。 以亩课为代表的在线教育平台涵盖了海量的教育数据,过去这些课程的选择多依赖于学习者自身,一方面会因信息过载而导致信息混乱,另一方面也会因课程内容不匹配而失去兴趣。 人工智能的广泛应用,使个性化学习资源成为可能。 整合学生的知识水平、兴趣、学习习惯、学习兴趣等数据信息,采用基于模式提取、聚类分析等的机器学习方法开展用户行为分析,可以实现教学资源的过滤和推荐。 因此,大学教育可以利用人工智能促进学习者专业领域资源的个性化选择,开展个性化教育。

人工智能促进学习指导的个性化。 人工智能机器人越来越多地用于指导学习者的个性化学习,在及时广泛收集学习者学习数据进行行为分析的同时,其背后所蕴含的人工智能基于学习者现有的学习路径建立深度学习模型,进行资源排序,优化后续学习路径。 也可以根据学员和习题测试的反馈,自动建模学员的知识状态并进行知识跟踪,从而实现学员能力的自适应评价。 总体而言,适应性的学习路径规划和能力评价促进学习指导的个性化。

人工智能促进教育形式的个性化。 在人工智能的支持下,在线教育将来将成为高等教育的重要形式。 通过改善高等教育目前普遍采用的程序化现场教学形式灵活性不足的问题,学生的学习环境不仅局限于单一的课堂,学习内容还可以根据自己的需求和喜好等,选择适合自己的学习资源和学习形式,实现个性化教学

【作者蒲菊华熊璋,单位:北京航空空宇宙大学计算机学院】

刊登2021年第20期《中国高等教育》杂志

作者:蒲菊华熊璋

【编辑推荐】

申请人遇到AI面试时想象一下你申请一个非常感兴趣的职位。 企业请通知我你用人工智能软件过滤简历.。 这个软件用高级算法评价简历上记载的资质和经验等,评价结果如果你有能力,该公司会告诉你促进成长的经

量子计算是人工智能的未来吗?量子计算是rdquo; 中存储了许多不同的可能结果,有可能为机器学习和人工智能问题提供巨大的计算升级。 但是,围绕量子计算还有许多未解之谜,尚不清楚这些设备是否有助于企业人工智能投资

AI对中等收入群体有影响吗? 周黎安:有必要从政策上支持应对转型期的阵痛近年来,随着经济的持续发展,我国中等收入群体的总数不断上升。 目前,我国拥有世界上最大规模的中等收入群体,总数已经超过4亿人。 AI对中等收入群体有影响吗? 周黎安:有必要从政策上支

你最喜欢随机森林吗? TensorFlow开源决策树系库TF-DF在人工智能发展史上,可以说各种算法层出不穷。 近十几年来,深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著的进展。 通过构建分层结构或“深层”结构,模型能够在有监控或无监控的环境中

微软和联邦调查局联合开发人工智能软件挑战谷歌的领先地位 微软开发了开源人工智能软件。但最近几个月,微软改变了策略,选择与脸谱更紧密地合作,共同开发后者的开源人工智能软件。微软没有高调公布这一变化,但它反映出微软愿意支持其他技术巨

免责声明:非本网注明“禁止转载”的信息,皆为程序自动获取互联网,目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责;如此页面有侵犯到您的权益,请给站长发送邮件,并提供相关证明,站长将在收到邮件24小时内删除。

热门标签

洛阳新闻网 | 新闻 | 关注 | 房产 | 汽车 | 教育 | 健康 | 婚庆 | 家居 | 旅游