面向教師的人工智能應(yīng)用
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智能評(píng)測(cè)
智能評(píng)測(cè)是指通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過(guò)程和學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模自主智能評(píng)估，并進(jìn)行個(gè)性化即時(shí)反饋。其中，大規(guī)模評(píng)估是指通過(guò)人工智能大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)成果進(jìn)行針對(duì)性地評(píng)測(cè);個(gè)性化即時(shí)反饋是指通過(guò)對(duì)某位或某一群體學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和學(xué)習(xí)過(guò)程數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后給予反饋。當(dāng)前，基于人工智能技術(shù)的智能評(píng)測(cè)應(yīng)用主要有口語(yǔ)考官和試卷批改機(jī)器人等。
眾所周知，每年都有各種類(lèi)型的英語(yǔ)聽(tīng)說(shuō)考試，考試者的錄音如果都由人工去評(píng)分，不僅工作量巨大，而且評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)很難一直保持統(tǒng)一。隨著語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率的不斷提升，使得借助人工智能口語(yǔ)考官來(lái)對(duì)英語(yǔ)聽(tīng)說(shuō)考試進(jìn)行評(píng)分成為現(xiàn)實(shí)。只需抽取樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，人工智能口語(yǔ)考官便能學(xué)會(huì)像人類(lèi)考官一樣對(duì)學(xué)生的回答進(jìn)行評(píng)估。美國(guó)教育考試服務(wù)中心已經(jīng)在一些英語(yǔ)考試中采用人工智能技術(shù)來(lái)評(píng)測(cè)打分。科大訊飛公司的語(yǔ)音技術(shù)也在2015年應(yīng)用于廣東70萬(wàn)高考英語(yǔ)口語(yǔ)環(huán)節(jié)考生答卷的批閱。
人工智能口語(yǔ)考官不僅能進(jìn)行語(yǔ)音評(píng)分，還能糾錯(cuò)，對(duì)平翹舌音、前后鼻音都能進(jìn)行精準(zhǔn)分辨。基于人工智能的評(píng)分不僅更快，而且更準(zhǔn)和更公正。我國(guó)的“英語(yǔ)流利說(shuō)APP”就是一款能指出用戶發(fā)音錯(cuò)誤和自動(dòng)打分的移動(dòng)端APP應(yīng)用，深受英語(yǔ)學(xué)習(xí)者的喜愛(ài)。
評(píng)卷對(duì)每位教師而言并不陌生，但人工閱卷通常容易受主觀因素影響而導(dǎo)致結(jié)果偏差，機(jī)器閱卷應(yīng)運(yùn)而生。國(guó)內(nèi)的阿里AI智能閱卷、科大訊飛智能評(píng)卷系統(tǒng)等應(yīng)用的推廣，開(kāi)啟了以機(jī)器評(píng)閱為主、人工審核為輔的全新評(píng)閱方式。國(guó)外的Gradescope公司開(kāi)發(fā)的批改卷面試題軟件，解決了給試題打分的耗時(shí)問(wèn)題，伯克利大學(xué)、斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院等高校已經(jīng)加入該應(yīng)用的使用行列。02
智能應(yīng)答
智能應(yīng)答是基于自然語(yǔ)言處理、知識(shí)推理、文本語(yǔ)音和圖像分析等技術(shù)而實(shí)現(xiàn)的大規(guī)模知識(shí)處理與反饋的自動(dòng)應(yīng)答系統(tǒng)，它主要從語(yǔ)義理解和答案搜索方面解答學(xué)習(xí)者的疑問(wèn)。如：微軟小冰聊天機(jī)器人、百度智能問(wèn)答機(jī)器人，它們?cè)诮邮盏轿淖帧D像或語(yǔ)音信息后，先進(jìn)行內(nèi)容解讀，然后再自動(dòng)給予合適的回復(fù)。
在混合式教學(xué)中，學(xué)習(xí)者通過(guò)線上和線下完成學(xué)習(xí)及師生互動(dòng)交流，針對(duì)學(xué)習(xí)者發(fā)出的文本、語(yǔ)音和圖像，以深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)為基礎(chǔ)的人工智能教學(xué)應(yīng)答機(jī)器人正好能大顯身手。例如，能力風(fēng)暴教育機(jī)器人已推廣到4萬(wàn)多家學(xué)校;海爾小帥智能機(jī)器人，能與小朋友進(jìn)行語(yǔ)音交互，回答小朋友的問(wèn)題。03
個(gè)性化教學(xué)
根據(jù)學(xué)生的個(gè)性特征，進(jìn)行教學(xué)資源的個(gè)性化智能推薦與因材施教一直是教育界所期望看到的理想教育方式，然而具體實(shí)施起來(lái)卻困難重重。個(gè)性化推薦就是根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的興趣偏好，有針對(duì)性地向?qū)W習(xí)者推送合適的教學(xué)資源。為此，大量基于學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)建模的各種推薦算法紛紛被應(yīng)用，如關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、蟻群聚類(lèi)算法、協(xié)同顧慮算法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。其中基于人工智能的深度學(xué)習(xí)推薦算法最受關(guān)注。
深度學(xué)習(xí)的思想來(lái)自于機(jī)器學(xué)習(xí)，是指初始數(shù)據(jù)獲得之后，對(duì)數(shù)據(jù)做預(yù)處理、特征提取與選擇，再到推理，最后進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程。在混合式教學(xué)中，根據(jù)學(xué)習(xí)者網(wǎng)上瀏覽文本、語(yǔ)音、圖像、視頻等資源的行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行特征提取并基于人工智能的深度學(xué)習(xí)推薦算法，可以為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)資源的智能推薦。例如，愛(ài)奇藝視頻網(wǎng)、網(wǎng)易云課堂，以及優(yōu)必選聯(lián)合騰訊叮當(dāng)推出的個(gè)性化智能教育機(jī)器人等，它們均能根據(jù)用戶的瀏覽行為給用戶智能推薦相關(guān)的課程資源。面向?qū)W生的人工智能應(yīng)用
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智能識(shí)別
智能識(shí)別在人工智能教學(xué)中屬于應(yīng)用最早也是最為成功的技術(shù)，無(wú)論是語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、人臉識(shí)別，還是腦波識(shí)別，都屬于智能識(shí)別范疇。由于人的語(yǔ)音天生就蘊(yùn)藏著情感，因而基于語(yǔ)音情感庫(kù)的情感識(shí)別在教學(xué)中也被廣泛應(yīng)用。
我國(guó)2015年成立的“管理科學(xué)與工程學(xué)會(huì)神經(jīng)管理與神經(jīng)工程研究會(huì)”，標(biāo)志著我國(guó)的神經(jīng)管理與神經(jīng)工程研究進(jìn)入新的階段。越來(lái)越多的機(jī)構(gòu)和學(xué)者投入到基于腦神經(jīng)認(rèn)知的情感識(shí)別研究中。例如，浙江大學(xué)管理學(xué)院神經(jīng)管理學(xué)實(shí)驗(yàn)室對(duì)腦信號(hào)的感知與情感評(píng)估分析技術(shù)進(jìn)行了大量研究;復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院戴偉輝教授研究了面向教育大數(shù)據(jù)分析的神經(jīng)管理學(xué)機(jī)制;軟銀情感識(shí)別智能機(jī)器人Pepper、小影印象 APP應(yīng)用等，都能根據(jù)人的表情、語(yǔ)音來(lái)識(shí)別人的情緒。若將這些技術(shù)應(yīng)用到混合式教學(xué)中，則有利于教師識(shí)別出學(xué)習(xí)者的狀態(tài)，對(duì)講課內(nèi)容、授課方式進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，從而獲得更好的教學(xué)效果。02
智能導(dǎo)學(xué)
以往“題海戰(zhàn)術(shù)”是學(xué)習(xí)者最常選擇的學(xué)習(xí)方式，然而盲目學(xué)習(xí)的結(jié)果往往是浪費(fèi)時(shí)間，事倍功半。當(dāng)混合式學(xué)習(xí)者面對(duì)海量的互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)資源不知所措時(shí)，智能導(dǎo)學(xué)無(wú)疑是幫助學(xué)習(xí)者提升學(xué)習(xí)效率的重要手段。智能導(dǎo)學(xué)的總體思路是對(duì)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)體系先做分解，形成一個(gè)個(gè)知識(shí)元，然后通過(guò)導(dǎo)學(xué)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行語(yǔ)義定義，再將上述定義好的知識(shí)元進(jìn)行歸納與整理，形成體系，并得到相應(yīng)的邏輯知識(shí)地圖，進(jìn)而形成個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。
在人工智能大數(shù)據(jù)分析的幫助下，教師和管理者可以對(duì)混合式學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為和知識(shí)量進(jìn)行全面掃描評(píng)估，找到學(xué)習(xí)者的薄弱項(xiàng)，進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑設(shè)計(jì)，讓其能針對(duì)性地開(kāi)展學(xué)習(xí)，減少重復(fù)學(xué)習(xí)的時(shí)間，提高效率。智能導(dǎo)學(xué)的關(guān)鍵是對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行畫(huà)像和適應(yīng)性指導(dǎo)。智能導(dǎo)學(xué)在混合式教學(xué)中的應(yīng)用如下：
學(xué)習(xí)路徑智能化引導(dǎo)。當(dāng)學(xué)習(xí)者首次進(jìn)入系統(tǒng)學(xué)習(xí)新知識(shí)點(diǎn)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)首先判定學(xué)習(xí)者的知識(shí)量，即通過(guò)調(diào)用已建立的領(lǐng)域知識(shí)判定模型，對(duì)當(dāng)前知識(shí)點(diǎn)的前驅(qū)知識(shí)點(diǎn)和后續(xù)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行掃描。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，通過(guò)與系統(tǒng)交互的情況來(lái)檢測(cè)學(xué)習(xí)者對(duì)前驅(qū)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度，如果未達(dá)要求則引導(dǎo)至前驅(qū)知識(shí)點(diǎn)繼續(xù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)者每完成一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)，都要接受測(cè)試，只有通過(guò)了測(cè)試，才能認(rèn)為掌握了該知識(shí)點(diǎn)。
薄弱環(huán)節(jié)自行檢測(cè)。在混合式學(xué)習(xí)中，學(xué)習(xí)者可對(duì)薄弱環(huán)節(jié)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行自我檢測(cè)，對(duì)于那些沒(méi)有掌握好的知識(shí)點(diǎn)，可以進(jìn)行多次學(xué)習(xí)，并與以往學(xué)習(xí)情況進(jìn)行對(duì)比。在此過(guò)程中人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以查詢?cè)擃I(lǐng)域知識(shí)庫(kù)的相關(guān)內(nèi)容，并對(duì)薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行補(bǔ)強(qiáng)。
學(xué)習(xí)進(jìn)度有效控制。學(xué)習(xí)者在開(kāi)始學(xué)習(xí)之前要制定自己的學(xué)習(xí)計(jì)劃，詳細(xì)列出課程內(nèi)容學(xué)習(xí)計(jì)劃，一旦出現(xiàn)偏差或者未按照原定計(jì)劃執(zhí)行時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)給予提醒，并且定期對(duì)計(jì)劃進(jìn)行檢查。在完成一定時(shí)段的學(xué)習(xí)后，系統(tǒng)會(huì)將學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，列出這段時(shí)間內(nèi)的知識(shí)難點(diǎn)以及尚未完全掌握的知識(shí)點(diǎn)，并對(duì)后續(xù)學(xué)習(xí)計(jì)劃進(jìn)行審查，看是否需要調(diào)整今后的學(xué)習(xí)計(jì)劃。面向教學(xué)的人工智能應(yīng)用
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智慧課堂
從信息化視角來(lái)看，智慧課堂可看作是利用先進(jìn)的信息技術(shù)手段來(lái)營(yíng)造智能化的課堂教學(xué)環(huán)境，形成師生交流立體化、教學(xué)過(guò)程智能化的課堂。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、可穿戴設(shè)備等技術(shù)的發(fā)展成熟，數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境與教育的深度融合，使得教學(xué)中各類(lèi)數(shù)據(jù)的收集、追蹤、分析成為可能，為智慧課堂的建成奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
近年來(lái)，越來(lái)越多的教學(xué)機(jī)構(gòu)參與到智慧課堂建設(shè)中來(lái)。例如，依托上海開(kāi)放大學(xué)的上海開(kāi)放遠(yuǎn)程教育工程技術(shù)研究中心所建的“智慧課堂”，配備有虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)設(shè)備、人體眼神姿態(tài)識(shí)別儀、EEG/ERP腦波檢測(cè)器等數(shù)字化設(shè)備，能將學(xué)習(xí)者課堂上的面部表情、身體姿態(tài)和腦電波等數(shù)據(jù)信息全程捕捉下來(lái)。
智慧課堂構(gòu)建圖
由于人的興奮、緊張、愉悅等狀態(tài)通過(guò)臉部表情、身體姿態(tài)和腦電波能夠反映出來(lái)，因此對(duì)每位學(xué)習(xí)者臉部表情進(jìn)行相應(yīng)的歷史對(duì)照分析，并結(jié)合腦波檢測(cè)，便能較準(zhǔn)確地識(shí)別出學(xué)習(xí)者的狀態(tài)，分析出學(xué)生的注意力是否集中，以及對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度。然而由于學(xué)習(xí)過(guò)程中的臉部表情、腦電波數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的復(fù)雜、非線性、數(shù)據(jù)量大、干擾性大等特性，常用的數(shù)據(jù)分析方法識(shí)別效果不佳，而基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的人工智能識(shí)別技術(shù)能有效處理上述特性，使得智慧課堂成為學(xué)習(xí)者進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)的重要場(chǎng)所。02
智能在線考試
基于人工智能的在線考試系統(tǒng)除具有常見(jiàn)的用戶信息管理、試題庫(kù)管理、在線考試、自動(dòng)評(píng)卷功能外，還提供了智能組卷功能和在線作弊防范監(jiān)測(cè)功能，不僅能自動(dòng)生成區(qū)分度良好的試卷，而且還能對(duì)作弊試卷、雷同試卷進(jìn)行辨別。此外，智能在線考試系統(tǒng)還能對(duì)每次考試結(jié)果生成考試分析報(bào)告，對(duì)考試結(jié)果進(jìn)行精準(zhǔn)分析，以及對(duì)考試難易程度做出評(píng)判。
智能在線考試系統(tǒng)的另一特色是具備數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)計(jì)功能，即能對(duì)每一場(chǎng)考試產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘與統(tǒng)計(jì)，并給出描述性統(tǒng)計(jì)值，如每場(chǎng)考試最早完成答卷的時(shí)間、平均答卷時(shí)間、最長(zhǎng)答卷時(shí)間、答題者的最高分、平均分、最低分等信息，以及對(duì)試卷的難易程度給出評(píng)判，并以圖表的形式直觀展示，便于師生迅速了解該次考試的情況。此外，智能在線考試系統(tǒng)還能對(duì)考試數(shù)據(jù)執(zhí)行分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析等操作，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘方法來(lái)尋找知識(shí)點(diǎn)、試題間的潛在關(guān)聯(lián)，為在線考試更好地服務(wù)。
從混合式教學(xué)的特征、現(xiàn)狀與需求來(lái)看，人工智能在上述教學(xué)中的發(fā)展與應(yīng)用呈現(xiàn)以下規(guī)律：人工智能技術(shù)將不斷應(yīng)用于解決混合式教學(xué)中存在的問(wèn)題，并為教學(xué)的創(chuàng)新發(fā)展提供更具智能化的模式與手段。與此同時(shí)，混合式教學(xué)中的應(yīng)用新需求將為人工智能在上述專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展不斷提供新的動(dòng)力，由此促進(jìn)人工智能的進(jìn)一步發(fā)展。因此，我們應(yīng)該在人工智能發(fā)展與混合式教學(xué)應(yīng)用需求之間構(gòu)建深度融合的生態(tài)鏈，形成可持續(xù)創(chuàng)新、雙螺旋演進(jìn)的互動(dòng)發(fā)展模式。
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