人工智能|人工智能教育的发展现状及趋势

news2024/9/24 11:33:52

智能的热潮正席卷全球。国家在人工智能领域展开战略布局,人工智能人才成为国家急需的高层次技术人才。据领英发布的《全球 Al 领域人才报告》显示,国内人工智能人才缺口达到 500 多万。

毫无疑问,人工智能将不可阻挡地影响所有产业。给自己一次机会,迎接人工智能的到来!而我们今天就来探讨一下人工智能在教育方面的影响、现状以及对未来的推测。

一、人工智能教育的发展现状

当前,我国已充分认识到人工智能与教育融合发展的重要性,并进行了相关规划布局。

2017年,中国政府发布《新一代人工智能发展规划》,提出加快人工智能高端人才培养,建设人工智能学科,发展智能教育;

2018年,教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》,从高等教育领域推动落实人工智能发展;

2019年2月,《中国教育现代化20135》发布,提出加快推进信息化时代的教育变革,建设智能化校园,统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台,利用现代技术加快推动人才培养模式改革......

北京师范大学未来教育高精尖创新中心编制的《人工智能+教育》蓝皮书(2018)从教育的视角梳理人工智能落地教育的场景,结合人工智能技术的研究热点,展望未来“人工智能+教育”的发展方向,并梳理了人工智能解决教育领域问题的各种方案,搭建了学校、产业、研究机构的沟通桥梁,为各领域共同探索人工智能对教育变革的可能性也提供了参考。

二、人工智能教育能否改变教育方式

相关数据表明,全球大约有2.65亿儿童不能上学,还有约6亿儿童的小学数学、写作、阅读等都不熟练,而人工智能作为新兴技术,已经剧烈改变了孩子们的教育模式。

人工智能可以让声音转换成文字,能通过拍照的方式将纸上的文字全部转换为电子文档,数学、物理等学科都可以通过人工智能来进行批改。也可以帮助说方言的孩子学习普通话和外语。技术的提升和机器的运算处理不断升级,都为人工智能的发展提供了极大的动力支持,也为教育带来了更加便捷的方式。

毫无疑问的,人工智能教育会而且正在渐渐地影响、改变我们现有的教育方式。我们现在就根据蓝皮书来谈一下人工智能教育到底是怎么回事?


三、人工智能教育的五个典型场景

智能教育环境

利用普适计算技术实现物理空间和虚拟空间的融合、基于人工智能技术作为智能引擎,建立支持多样化学习需求的智能感知能力和服务能力,实现以泛在性、社会性、情境性、适应性、连接性等为核心特征的泛在学习

智能学习过程支持

在各类人工智能技术的支持下,构建认知模型、知识模型、情境模型,并在此基础上针对学习过程中的各类场景进行智能化支持,形成诸如智能学科工具、智能机器人学伴与玩具、特殊教育智能助手等学习过程中的支持工具,从而实现学习者和学习服务的交流、整合、重构、协作、探究和分享

智能教师助理

人工智能将替代教师日常工作中重复的、单调的、规则的工作,缓解教师各项工作的压力,成为教师的贴心助理。人工智能技术还可以增强教师的能力,使得教师能够处理以前无法处理的复杂事项,对学生提供以前无法提供的个性化、精准的支持,传授知识效率大幅度提升,有更多的时间与精力来关注每个学生的身心全面发展

教育智能管理与服务

通过大数据的收集和分析建立起智能化的管理手段,管理者与人工智能协同,形成人机协同的决策模式,可以洞察教育系统运行过程中问题本质与发展趋势,实现更高效的资源配置,有效提升教育质量并促进教育公平

智能教育评价

人工智能技术不仅仅会在试题生成、自动批阅、学习问题诊断等方面发挥重要的评价作用,更重要的是可以对学习者学习过程中知识、身体、心理状态的诊断和反馈,在学生综合素质评价中发挥不可替代的作用,包括学生问题解决能力的智能评价、心理健康检测与预警、体质健康检测与发展性评估,学生成长与发展规划等

四、人工智能教育的发展趋势

2020年,全球教育行业规模有望达到20万亿人民币;AI+教育的市场规模将达到约7万亿人民币,并将在将来一段时间中占据更大的比重,产业在全球范围内蓬勃发展......

中国人工智能教育发展起步较晚,但发展迅猛,从2000年互联网普及到在线教育蓬勃发展只走过了10年时间。2012年后,中国国内自适应教育企业开始兴起,AI教育初级显现。2016年前后,国内的众多知名教育机构也纷纷投入人工智能教育领域,教育智能化进程加速推进。那及至2020年,现在及未来人工智能教育又会如何发展呢?

01

以数据驱动引领教育信息化发展方向

人工智能技术在教育领域的深入应用,推动着信息技术与教育的融合创新发展。大数据智能以数据驱动和认知计算为核心方法,从大数据中发现知识,进而根据知识做出智能决策。数据已经成为产业界争夺的焦点,数据驱动的智能决策与服务已经成为学术界研究的热点。在教育领域,数据可以解释教育现象,也可以揭示教育规律,并能够预测未来趋势。数据驱动的方法推动着教育研究从经验主义走向数据主义和实证主义。因此,教育数据革命已经到来。数据驱动的人工智能将引领教育信息化发展的新方向。

02

以深化应用推动教育教学模式变革

人工智能在教育领域取得如此大的成就,技术引领是关键。由应用驱动的技术与教育的融合发展,是技术在教育领域中的一种深入应用。如自动化口语测评中,针对具体的语言语音对象,在语音识别技术的基础上,应用语音测评技术实现对学生口语的自动化评价。人工智能技术在教育领域的深化应用,创设了强感知、高交互、泛在的学习环境,为学生的知识建构活动提供了良好条件,为创新型教学模式的发现和运用提供了空间。

03

以融合创新优化教育服务供给方式

人工智能在教育领域中的应用实现了跨学科、跨领域和跨媒体的融合创新。人工智能与教育两者相辅相成,互相促进。跨领域推理融合了多个领域的数据与知识,奠定了强大的智能基础。跨媒体感知计算以智能感知、场景感知、视听觉感知、多媒体自主学习等理论方法为依托,旨在实现超人感知和高动态、高纬度、多模式分布式大场景感知。人工智能技术与教学内容、教学媒体和知识传播路径的多层次融合,突破了传统教育方式的限制,提供跨学科、跨媒体、跨时空的智能教育服务供给,是建设“人人皆学、处处能学、时时可学”学习型社会的有效途径。

另一方面,根据在互联网上查到的资料,我们不难发现在中国人工智能教育领域的迅猛发展下,整个生态圈面临角色、职责的双改变。人工智能教育领域的参与企业类型除了以往的教育机构,更多的技术初创企业开始入局——这也解释了为何相关领域的投融资偏向早期。而传统的教育机构、综合类教育集团,通过战略投资、自建以及加强对外合作的方式打通包括技术、资源、数据、人才等在内的多个环节,入局人工智能教育。

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