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人工智能賦能教育的新方向有哪些?

來源:愛家小球     發表時間:2019-07-12 8:41:07     閱讀次數:10

自從多年前的AlphaGo將專業圍棋手擊敗之后,人工智能已經成為一個媒體上最常見的字眼,人工智能并非一個獨立的概念,而是多種應用的結合體,比如語音識別、圖像識別、文本理解于內容生成等,這些技術可以根據行業特點有效適配結合,也就是領域內的人工智能應用。

  研究者普遍認為,隨著教育改革和人工智能的普及,校園智能化建設也已從數字校園向智能校園邁進。校園管理者一直在尋求提高工作效率,方便師生、家長協同教育,而傳統的校園系統建設已經不能適應現階段學校教學,需要耗費大量人力、物力和時間成本,以人工智能技術為支撐的智能校園系統便應運而生。

  AI系統助力打通數據孤島

  互聯網之所以偉大,在于它在另一個層面上顛覆了傳統,所以才會有互聯網教育逐漸顛覆傳統教育的說法。

  然而常見的互聯網教育模式都集中在了在線學校,校園直播等同質化教學模式上,像早期的雅虎,通過人工堆砌內容,單純地把線下模式搬到線上,并沒有哪一種方式能夠徹底解決教育方面數據孤島和學校針對學生的教育管理決策問題。

  然而隨著人工智能及機器學習的發展,以前互聯網不能解決的問題隨著技術的演進,為新來者打開了一扇門。人與機器的“戀愛”,便產生了真正的奇跡。人工+智能的雙向分工,將會使教育變得智能化。人,負責個性化縱向問題解決;智能,負責海量數據處理,給人更好的策略。

  就拿上海建青實驗學校的深蘭一手通系統應用來說,學校通過這種人工智能系統實現了學生學習統計管理、無人圖書借閱、無人體育器材領取等教育智能化管理。

  在實驗室,學生可以通過刷手脈簽到,進入不同主題實驗室學習,而在體育室,學生可以通過刷手打開柜子領取手球等體育器材,諸如此類的系統一旦批量鋪設,這完全可以幫助學校為從幼兒園到高中為學生建立一個完整的學習行為習慣大數據庫。

  數據是人工智能的“養料”,教育人工智能的關鍵瓶頸在數據,不同教育系統、平臺間的數據沒有開放和共享,信息孤島現象嚴重,難以采集學生學習全過程的數據,沒有數據就沒有智能。

  人工智能系統將打通教育數據孤島,有效幫助教師分析出學生的興趣愛好,然后進行個性化教學,相比傳統的教學管理模式,這種數據化的管理行為為個性化教育和資源合理配置也提供了智能化決策。

  人工智能助力學習智能化

  假如把傳統的學習方式比作是“虎”,那么人工智能則是給了這只“虎”一雙翅膀,“虎”在添翼之后會如何施展它的功力,這是值得進一步探討的。

  自動批改作業

  計算機科學家喬納森研發了一款可進行英語語法糾錯的軟件,不同于其他同類型軟件的是,它能夠聯系上下文去理解全文,然后做出判斷,例如各種英語時態的主謂一致,單復數等。

  它將提高英語翻譯軟件或程序翻譯的準確性,解決不同國家之間的交流問題。語音識別和語義分析技術的進步,使得自動批改作業成為可能,對于簡單的文義語法機器可以自動識別糾錯,甚至是提出修改意見,這將會大大提高老師的教學效率。

  拍照搜題的在線答疑

  2014年到2015年投資比較火爆的拍照搜題軟件,都是借助了智能圖像識別技術,學生遇到難題時只需要用手機排成照片上傳到云端,系統在一到兩秒內就可以反饋出答案和解題思路,而且這類軟件不僅能識別機打題目,手寫的題目的識別正確率也越來越準,目前達到了70%以上,大大提高了學生的學習效率。

  教學體系反饋和評測

  試想一個場景,當某學生在查詢自己的期末成績的時候,他看到的不僅僅是一個簡單的分數,還附有一份“診斷報告單”。通過這份報告,他不但可以了解到自己學科板塊知識點和能力點的掌握情況,還能看到對自己的優勢、劣勢的學科分析。通過這些數據為每個學生進行“畫像”,從而找到提升成績的方法。這就是借助大數據的幫助,通過對學生學習成長過程與成效的數據統計,診斷出學生知識、能力結構和學習需求的不同,以幫助學生和教師獲取真實有效的診斷數據。

  學生可以清楚看到問題所在,學習更高效;教師也可對癥下藥地針對具體情況,選擇不同的教學目標和內容,實施不同的教學方式,進一步提高教與學的針對性、有效性和科學性。

  學生上課專注度監測

  讓學生專心學習,好好聽課是每一個教育工作者的最頭疼的問題,對管理著一個班級幾十名學生的老師來說,能清晰知道那個同學認真聽講或者聽懂課程這幾乎是不可能完成的,但人工智能將會分析出學生上課聽講情況。

  有幾家公司,如Content Technologies、Carnegie Learning、DeepBlue  Technology利用計算機視覺技術、體態識別、情緒識別等人工智能技術,可以做到對學生在課堂上的動作、行為表現進行分析,幫助老師、家長更好的了解到學生情緒和學習狀態,通過智能決策,及時改進教學方法,讓學生得到更好的教育。

  以上,只是人工智能在教育方面的個性應用,更多的人工智能正在應用于教育,包括人工智能導師,智能內容開發,以及通過虛擬技術提供教師個人發展的新方法。

  人工智能教育未來的展望

  目前,人工智能技術在教育上的應用主要體現在圖像識別、語義識別、語音識別等方面。這些技術雖然得到了應用,但目前尚處于初級階段。在技術和應用場景上還需要更多的探索。

  盡管教育工作者、心理學家和家長們,對于人工智能教育有不同的看法,但人工智能和機器學習這一新興技術,正在改變教育的未來。

  人工智能它將來要實現的是與教學管理方式的緊密結合,是與人類的緊密貼合,甚至未來可以實現“思考即學習”,那么連接人與教學知識的工具將不再是剛需。而老師的角色是否存在也未可知。

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