人工智能教育應用的典型特征與發展趨向分析

鄭珂 趙偉剛

摘要：本文探討了人工智能在教育領域的多種應用方向和應用模式，分析了人工智能教育應用的特點與特征，并探討了其未來的發展趨向，希望能夠為我國人工智能與教育的深度融合發展提供一定的參考和借鑒。

關鍵詞：人工智能;深度學習;ITS;自動化測評;教育應用

目前，人工智能已經在社會的多個領域取得了廣泛的應用，在經濟、社會等方面引起了巨大的變革。在人工智能的沖擊之下，教育領域也發生了巨大的改變，人工智能與教育的深度融合應用已經愈演愈烈。在這樣的大背景下，探討和研究如何采用新型的人工智能技術，進一步推動教育事業的融合發展具有重要的作用。本文探討了當前人工智能與教育的融合現狀，分析了人工智能與教育深度融合的發展趨勢，希望能夠為我國人工智能與教育深度融合發展提供一定的理論參考。

人工智能教育的幾種應用方向

1.智能導師系統

智能導師系統由之前的計算機輔助教學軟件進行深層演化而來，它可以對人類教師的行為進行模仿，是人工智能技術的重點應用方向之一。這個系統主要由領域模型、導師模型和學生模型三個部分組成，其中領域模型是算法的核心基礎，它為導師模型和學生模型之間的溝通架設了交互數據的橋梁，適用于個性化的指導和服務。本系統可以根據內部的算法進行適當的推理與探索，根據模型當前的知識水平和情感狀態，針對性地做出調整和改變，確定最為適宜的決策，從而為學生提供個性化的教育服務。

2.自動智能化評價

對于教學而言，教學評價是重要的環節，它對于提高學生的知識掌握水平、中小學生的知識應用能力具有重要的作用。在人工智能時代，評價系統可以大大解放教師的勞動，由傳統的評價方式轉為更加自動化、智能化的評價，在教育界掀起了一場深刻的變革。自動化測評系統能夠進一步提高評價的效率和準確性，甚至可以做到實時性的評價和反饋，大大減輕了教師的評價工作負擔，并可以給出多項數據統計，為教學方法改進和教育決策提供重要的輔助。當前較為廣泛的應用場景主要包括計算機專業程序作業自動測評系統、外語專業口語智能評價系統、自動化短文評價系統等。

3.智能教育游戲

人工智能研究的重點方向之一便是游戲的智能。在教育領域，游戲已經不只是一種娛樂休閑的方式，也可以從多個角度進一步增強學生玩家的知識應用能力，提高他們的技能掌握水平。與其他游戲略有區別，教育游戲應當包括教學目標，包含具體的評分系統，在游戲設計上向教學內容深度靠攏，進行融合與改進，從而形成靈活、可調的游戲系統，進一步增強游戲對于學生的吸引力。教育類的游戲應當構建更加開放、更加靈活的框架結構，并創設多種視角，進一步提高玩家的應用能力，增強他們的知識技能，當前許多人工智能應用公司和游戲公司達成了合作，共同開發了許多益智類的教育游戲。

中小學人工智能教育應用的典型特征

1.智能化

智能化是人工智能與教育充分融合的重點發展趨勢之一，也是人工智能最主要的特征。當前，海量的數據中包含著豐富的信息和無盡的價值，人工智能模型可以在合理的算法架構基礎上，借助高性能的計算設備對數據進行挖掘和探索，從而作出更加智能更加精準的預測和判斷。可以想象，在未來會有更多的智能化教學工具，給教師和學生帶來全新的教學體驗。教師創設智能化的教學情境將更加方便快捷，人機交互也更加智能，學生在學習過程中會感受到更多的樂趣。

2.自動化

以往，人工智能難以進行較為主觀的推理和評價，但是隨著深度學習的發展和提升，人工智能系統對非確定目標的評價將會更加準確，甚至超過人類，特別是在自然語言處理、文本信息理解、文本深度挖掘等方面，人工智能技術將更加成熟，并廣泛地應用于教育系統之中。這可以將教師從原本十分繁重的教學評價中解放出來，從而將有限的精力投入到其他工作中。

3.個性化

人工智能系統可以基于教師和學生的信息、性格、知識水平、成績趨勢、社交信息等多種因素建立綜合性大數據庫，并且創設更加智能、更加復雜的算法結構，可以進行自我更新與學習，從而創建更加個性化、更貼近人類實際的模型結構。這樣就可以更好地滿足教師和學生的個性化教育需求，實現個性化評價、個性化推送、深化指導等多項個性化智能化服務，大大提升教師和學生的智能體驗。

4.協同化

在當前科學可預見的范圍內，人與計算機的相互協同發展是人工智能水平進一步提升的有效方法和技術趨勢。學習的過程是學習者根據已掌握的知識內容進行類比和聯想，從而理解和創造新知識新內容的過程。當前人工智能還處于較低的階段，對新知識的理解、新內容的創造，對它們來說往往比較困難，這時候就需要教師和學生以及專業人員對人工智能系統進行協同和輔助，以幫助它們采集數據、處理數據，進一步優化模型結構和內在參數。因此，在人工智能與教育的協同應用過程中，人類的參與也是十分重要的，人機相互協助、相互協同，將成為人工智能與教育融合發展的長期趨勢：

中小學人工智能教育應用的活動模式

1.以數據驅動引領教育信息化發展方向

當前人工智能技術已在教育領域得到廣泛的應用，在許多項目上都取得了重要的突破。縱觀人工智能的發展歷史，與最初的規則化的判斷推理，以及今日機器學習、深度學習的模型搭建相比，人工智能系統具有更強的判斷能力、更準的預測能力、更強的推理能力，這固然受益于理論的突破、算法的改進，同時，海量的數據及質量較高的數據也發揮了重要的作用。特別是大數據時代的到來，為人工智能發展提供了重要的信息支撐。

在教育領域，數據也發揮了重要的作用，它可以進一步科學嚴謹地解釋教育的本質、教育的現象、教育的趨勢，也可以反映出學生最近的變動、教學的規律，以及對比多種教學方法所取得的教學效果。數據驅動和數據分析，給予教學評價更加精準的量化和模型，使得教育學由傳統的經驗性評價走向了量化評價和數據評價，更加具有實用性和客觀性。

2.以深化應用推動教育教學模式變革

在教育界，人工智能取得了重大突破，其中找對模型和方法，合理使用技術是其成功的關鍵所在。當前的智能系統往往并不具有較強的通用性，而是具有場景性和專業性，對不同的教育場景、教育活動、教育問題要進行具體的分析和專項的調試與模型搭建，使整個系統在這種教育場景下，具有更佳的表現效果。因此，將人工智能與應用驅動緊密結合起來，是人工智能技術和教育進一步深度融合發展的重要趨勢。例如，針對學生的口語識別和口語采用長短時記憶模型，要比傳統的圖方法和卷積神經網絡具有更好的效果。人工智能技術在教育界要創建更加泛化、更加通用、交互性更強的數據模型和邏輯架構，結合具體的應用進一步增強智能化的預測評價和推理，為新型教學模式發展和改進提供技術支撐。

3.以融合創新優化教育服務供給

在教育領域，人工智能的廣泛應用實現了多學科跨領域的融合性應用與技術創新。人工智能并不是一個單向的學科，而是與其他學科具有千絲萬縷的聯系，特別是與神經科學、腦科學、心理學、計算機科學、網絡信息技術、數學等領域，進行了深度交叉，從而進一步推動自身的發展。此外，人工智能科技水平的提升離不開人類的貢獻，特別是對人工智能這門學科的教育培訓和技術傳承，可以說人工智能與教育相互促進，共同發展。

人工智能技術與多門學科的教學內容、教學方式進行深層次的融合，可以進一步打破傳統教學模式的限制，進一步提高教育的智能化水平，實現教育的跨學科、跨平臺、跨時間、跨空間，為建設更加靈活、更加包容的學習平臺奠定堅實的基礎。例如，教師與學生可以利用MNIST手寫數字數據集，來完成數字與文字內容的識別;利用網絡獲得空氣質量PM2.5數據，對城市環境變化規律進行分析。

在中小學人工智能教學中，教師要把人工智能理論與課程實踐案例結合起來，針對人工智能教育教學的重點，完成人工智能的課程教學與實踐。

成效與反思

當前，隨著機器學習、深度學習理論的突破性進展，人工智能技術迎來了黃金發展期，并在多個領域取得了重大突破。然而在人工智能發展的過程中，仍然有許多問題需要解決和探索，如如何更加有效地獲取大規模、高質量的數據，如何創建更加通用的模型架構，如何在具體的應用場景下調整參數以取得最佳的效果等。

在教育方面，不僅要應用人工智能，還要對人工智能進行改進和更新，進一步提升人工智能系統的效果和表現，從而充分發揮人工智能技術優勢，增強教學效果，提升學生的綜合能力。

另外，由于人工智能技術對教師的計算機能力要求較高，所以教師在提升自己的專業能力過程中，不能只注重教學能力的提升，還應注重計算機能力的提升，只有這樣才能夠實現綜合素質的提高。