AI技术如何应用在教育领域的应用将个性化教育推上了风口

新闻数据2021-10-14 06:03:24雅教网

教育技术有过多次迭代。如果以学校教育为知识传播的核心,第一次迭代是邮件通信,第二次迭代是广播电视大学的出现,第三次迭代是互联网。

在第三次迭代中,大数据和人工智能的应用将个性化教育推向了前沿。这也体现在国家层面。例如,《新一代人工智能发展规划》、《教育信息化2.0行动计划》等政策的出台,对人工智能技术在教育领域的应用方向给予了肯定。

那么,人工智能技术如何应用​​于教育领域,教育领域的哪些方面可以使用人工智能技术呢?

从“学习”的角度来看,学习的三大类是人际学习、知识传承学习和文明发展学习。

其中,人际交往中学习的例子有语言学习、礼仪习惯、性格养成、有效管理等;知识传承的学习实例,如写作、数学、物理、化学、逻辑、运筹学等;文明发展 学习实例,如科学探索知识、工程技术、生命科学、行为科学等。

显然,第一类是靠模仿和习惯养成,学习环境很重要;第二类是依靠教师面对面教学,需要前人对知识规律进行总结、推导、系统分析、契约认知;第三; 文明发展的学习需要系统的基础知识、灵感和想象力、批判精神、示范场地和实验验证。

针对这三类学习模式的特点,人工智能技术可以推动在线教育替代知识传承教育,也可以为人际交往教育提供有效的学习场景。

例如,在教学应用场景中,利用大数据分析学情、推荐优质教学资源、按需生成教案、虚拟化课堂场景测试等推动在线教育发展。用于知识传承;提供虚拟学习环境是正确的“礼仪行为”评分评估是人工智能对人际交往教育的推动。

具体到案例层面,目前的一些“学习场景辅助技术”已经得到应用。

例如,之前一篇关于课堂监控技术的论文发表在“IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics”上。在论文中,来自香港科技大学、哈尔滨工程大学等机构的研究人员提出了一个名为 EmotionCues 的系统。该系统主要关注如何记录学生的面部表情,并以此为基础,分析课堂中学生的情绪变化和专注度。

虽然视觉效果很好,但作者希望通过AI系统来掌握学生在课堂上的情绪反馈,判断学生的学习状态,从而提醒老师如何改进课堂内容并提高教学质量。

然而,在测试过程中,发现这个AI分析系统存在缺陷。例如,当学习兴趣强时,检测快感的效果更好,而对愤怒或悲伤等表情的解读能力仍然不足,有时只是因为皱纹。他皱着眉头,却被“理解”为愤怒。

为什么会出现这个问题?如果你看一下这个 AI 系统的工作流程,在数据处理步骤中,它使用的 FER 2013 数据集,尽管它已被广泛用于面部表情识别。但它也因为分辨率低和标签错误而受到广泛批评。另外,这个数据集中人眼的准确率在65%左右,更不用说处于“黑匣子”状态的AI技术了。

所以,数据集是人工智能在教育领域应用的最大限制!

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自然语言处理下的人工智能教育

以上就是在教学课堂上的应用,涉及到计算机视觉技术,作为人工智能皇冠上的明珠,自然语言处理也可以发挥很大的应用潜力。

一些常用的自然语言处理方法包括机器学习(深度学习)、规则和逻辑以及语言学。对应的常见自然语言处理应用包括:搜索引擎、机器翻译、语音识别、问答系统。

更详细的词性标注、句法分析和多轮对话用于自动评分、口语和写作辅导等外语和母语教育。而文本阅读分析、文本简化和主题生成也与教育文本处理密切相关。

虽然,近年来随着算法和算力的提升,NLP 有了一定程度的提升,但在技术层面上还是遇到了困难。例如,在下面的例子中,有6种方式可以理解一个句子(重读红字):“我从来没有说过他偷钱”——

1.我没说过他偷钱=>别人说过,我没说过

2.我没说过他偷钱=>我没说过3.我没说过他偷钱=我没说过,但我用其他方式表达过

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