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【规划参考】教育人工智能的典型应用

已有 1529 次阅读 2019-11-4 10:57 |个人分类:规划参考|系统分类:教学心得

 

Daniel Faggella, Emerj Artificial Intelligence Research的创始人和CEO,在人工智能商业应用和政策咨询方面,是联合国、世界银行、国际刑警组织和许多全球企业公认的专家。


尽管人工智能还没有在学校中得到非常广泛的运用,但从20世纪80年代人工智能崛起以来,教育人工智能一直受到公众关注。教育和人工智能在诸多方面相互促进,我们将教育用作发展思维的手段,而人工智能则提供了工具,可用于更准确,更详细地描述人的思维方式。


AI的数字化、动态性为学生提供了更多参与的机会,而这通常在过时的教科书或传统教室的固定环境中是找不到的。人工智能和教育以协同增效的方式,推动彼此发展,促进前沿知识探索和技术创新。在我们的AI Future Scape系列文章中,将进一步探讨如何对企业和政府中的未来的领导人进行基于实践的人工智能教育,从而使他们在未来人工智能的发展中发挥关键作用。


在本文中我们将阐述一些人工智能在教育中已经得到应用的案例。但这些案例也仅仅是人工智能在教育领域中一定程度的应用,从长期来看,目前大多数的应用仍然处于相对原始的阶段。


具体而言包含以下三个部分:


●Smart content智能内容。智能内容可以将教科书压缩转换为更加便捷高效的工具,比如说判断题,可以帮助学生更好的准备考试。


Intelligent tutoring systems智能导师系统。智能导师系统可以根据学生的学习风格和兴趣爱好来定制个性化的电子辅导。


Virtual facilitators and learning environments虚拟辅导员和学习环境。虚拟辅导员可以应用在各种教育环境和学习辅导中。


在这三种应用中,智能导师系统(ITS)在过去的20年来取得了巨大的进步,是人工智能教育的最初应用之一。但所有这些人工智能教育应用都将塑造将来更加智能化和个性化的教学方式。我们(Emerj Artificial Intelligence Research)的首席执行官丹尼尔(Daniel)通过播客节目《工业中的AI》(AI in Industry.)深入探讨了在线教育和AI的近期前景。


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Smart content

智能内容


从基础教育到中高等教育、企业界,智能内容的创建已经渗透到了很多领域,如教科书的数字化指南,可个性化定制的电子学习交互界面等。


专注于业务流程自动化和智能指令设计的人工智能开发公司Content Technologies,Inc.创建了一套用于中学及以后教育的智能内容服务。例如其产品Cram101通过人工智能技术将教科书内容整合为更加易于理解接受的“智能”学习指南,其中包含了章节摘要、判断题集、选择题集和知识点卡片。JustTheFacts101的功能类似,但更加简化,它可以突出重点、创建文本和章节摘要,进而结构化为内容包,并可以让用户在亚马逊上获取内容。


也有一些公司正在创建智能的数字内容平台,其中包括内容交付、练习和实时反馈与评估。如Netex Learning公司的产品使教育者可以在多台设备上设计数字课程和内容,并集成了视频音频等富媒体、自我评估或在线评估。Nextex还提供了针对现代工作场所而设计的个性化学习云平台,雇主可以在其中使用APP设计可定制的学习系统,可运用游戏化和模拟、虚拟课程、自我评估、视频会议等工具。这些应用于现代工作场所的学习平台便于使学习者掌握更多地技能,并能够获得连续的、自动的反馈,进而有助于改善工作绩效。


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Intelligent tutoring systems

智能导师系统


本杰明·布鲁姆(Benjamin Bloom)的掌握学习理论主张课堂教学中个性化辅导具有重要意义。掌握学习的基本方法是根据学生学习进度来组织课程内容,结合即时的有针对性地反馈,并辅以练习和活动。自19世纪70年代和80年代以来,开发可满足这些方法要素的一对一辅导系统一直是AI研究人员梦寐以求的目标。


如今,智能导师系统已经取得了很大的进步。尽管Chaudhri等人(2013)指出,当今的系统并没有完全达到人类导师一对一指导的水平,但有证据表明,智能导师系统的应用效果仍然优于一个人类导师同时指导多名学生的效果。


例如,Carnegie Learning公司的“Mika”软件运用认知科学和AI技术,为中学后教育中的学生,尤其是需要补习的大学新生,提供了个性化的辅导和实时反馈。Carnegie指出,传统的对大学新生的补习教育项目每年大约要花费67亿美元,但效果却不够显著,如数学课程的补习项目仅有33%的成功率。智能导师系统则为学生提供了更加快捷、灵活、个性化的学习方式。

与伦敦大学学院知识实验室(University College London Knowledge Lab)合作的皮尔森(Pearson)公司,指出当今基于模型的自适应系统也越来越透明易用,使教育工作者能够了解系统如何做出下一步决策,并使它们成为课堂教学的更有效工具。例如,由卡内基梅隆大学设计和测试的iTalk2Learn system16系统,应用了一个学习者模型,这个模型包含学生数学知识、认知需求、情绪状态、系统反馈以及学生反应等信息。


Virtual facilitators and learning environments 

虚拟辅导员和学习环境


在教育领域中,虽然没有人愿意看到未来的虚拟教师代替真正的人类教师,但创建虚拟教师或辅导员并用于各种教育环境中,仍然是一个大有可为的发展领域。这个领域中的终极研究目标是创建一个类似于人的角色,这个角色可以自然地思考、行动、反应和互动,可以理解和使用各种语言和非语言交流方式。


南加州大学(USC)创新技术研究所在智能虚拟环境、人工智能应用、3D游戏和电脑动画领域有一定的技术优势,是开发虚拟人物和社会互动的先驱。南加州大学的研究团队在该领域有许多在研究的项目,这些项目也显示了未来二十年该领域的应用发展方向。

例如,“虚拟培训指导”(CVIT)是一种分布式学习策略,旨在将实时课堂教学与最适合的虚拟技术(包括虚拟辅导员,增强现实,智能导师系统等)集成到远程学习和培训中。南加州大学(USC)创新技术研究所的官方网站可以了解更多有价值的信息和正在开发的项目,如为军队领导人提供的沉浸式培训咨询、终身学习个人助理(PAL3)等。


为将要到来的十年铺平新的学习道路


教育是一个由人与人之间交往所主导的活动,而人工智能在即时回应、适应性和理解力等类人属性方面一直发展较慢。但在很多领域,人工智能对于填补教与学之间的鸿沟仍然有内在优势。


AI能够实时分析大量数据(例如学生一年中跨学科学习某项特定技能的表现),并自动提供新内容或特定学习范围的能力,有助于满足学生对持续、有针对性的练习和反馈的需求,还可以使教师更好地了解学生的表现,并制定更有效的个性化学习计划。


Woolf等人(2013年)提出了五个供人工智能教育研究参考的关键领域:


1.普及的个性化学习导师Mentors for every learner

2.学习21世纪所需技能Learning 21st century skills

3.学习互动的数据Interaction data for learning

4.普及的全球性共享教室Universal access to global classrooms

5.终身学习Life-long and life-wide learning


以上内容为确定目标和达成共识提供了框架,对于研究者和企业继续在人工智能教育应用道路上的探索具有参考价值。


不可忽视的是,人们担心在未来十年内人类教育者可能会被AI技术取代。但随着人工智能技术的进步,越来越多的证据表明人工智能和人类教育工作者在学生的学业和社会技能培养方面,都有各自不同的价值。人工智能大概率上不会替代人类,但会成为人类专家的有益帮手,可以帮助教师更有效地同时满足许多学生的多样化需求。



参考文献:

[1].Daniel Faggella. Examples of Artificial Intelligence in Education [EB/OL]. [2019-10-23]. https://emerj.com/ai-sector-overviews/examples-of-artificial-intelligence-in-education/




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