AI技術在高校物化教學中的應用

王玲玲 閆娜 姜杉

摘 要：萬物互聯的5G時代正式開啟，科技發展推動教育變革，基于人工智能技術構建的智能教學系統將為物化專業教學內容和教學方式提供借鑒，“人工智能+教育”將為教育變革提供新動能。從“當前物化教學發展的弊端、基于AI技術的教學方式可做出的改善及當前實施所面臨的困難與挑戰”三個方面進行重點闡述，旨在為相關研究提供借鑒。

關鍵詞：5G;人工智能;物化教學

0 引言

《信息產業指南》指出，到2020年第五代移動通信（5G）啟動移動商用服務，高速、移動、安全、泛在的新一代網絡通信技術建成。眾所周知，2019年5G基礎設施建設已全面鋪開，國內5G基礎設施建設初具規模。5G為人工智能提供網絡保障，教育信息化2.0工程使“人工智能+教育”勢在必行。人工智能的引入將改變傳統的教師、學生“雙主體”的模式，構建智能教育系統。本文將以物理和化學專業的教學為例，旨在探索智能教育系統對物化專業教學內容和方式的改善。

1 當前物化教學弊端

物理學與化學同為實踐性很強的學科，但長期以來，物化專業的教學多為“填鴨式”。老師是信息的發出者，學生是信息的接受者。隨著計算機的普及，計算機輔助教學（簡稱CAI）被引入教學活動中，教學內容從黑板搬上屏幕，教學方式改變，教學內容卻改之甚少，理論與實際的聯系仍不甚緊密。并且在理論教學中，CAI系統內容預先設定，教學的趣味性和學生交互性不足，教師成為課件“解說員”，學生對知識的渴求和探究能力也未得到很好的激發。“慕課”平臺雖打破了教學的時空限制，但大多數慕課采用錄播形式，學生與教師缺乏交流，無法精準地解決學生的問題，且教學內容多為知識片段，未形成完整的知識體系。計算機輔助教學、慕課平臺等推動了教育變革，但是變革并不徹底，仍存在很多無法解決的現實問題，教育變革收效甚微。現進入5G時代，人工智能必將為教育變革注入新活力。

2 基于AI的教學方式可做出的改善

2.1 授課方式多元化

2.1.1 雙師課堂

雙師課堂是一種依托平臺遠程直播教學的新型教學模式。其中“雙師”有三種不同的定義：第一種是校企合作，物化專業的學生在課堂上可遠程參觀企業，教師與企業負責人針對實際問題，為學生講解知識，打破知識與工作應用的壁壘;第二種是不同學校的兩位老師互相交流，共同完成教學任務，主要體現為優質物化專業教學資源的整合與共享;第三種則是以教師、AI教育機器人和學生為教育“三主體”。人工智能引入教學系統，將賦予機器人“人類智慧”，并基于云計算、大數據和邊緣計算平臺形成新型“雙師課堂”環境。汪時沖等提出了新型“雙師課堂”的三種形式，即AI教育機器人和教師共同擔任教學角色、AI教育機器人承擔教師部分教學任務及AI教育機器人為學生提供個性化學習服務。不同形式中機器人的參與程度不同，但其共性為AI教育機器人不僅可以為教師減輕負擔，還能為學生的個性化問題提供幫助。在教學實踐中，三種雙師課堂互為補充，可共用參與到教學任務中。

2.1.2 仿真交互課件

（1）仿真性。仿真也稱為模擬，即利用計算機模型來復現實際發生的本質過程。仿真交互課件要先建立與仿真對象相似的仿真模型，通過實驗觀察模型，在計算機的幫助下達到預期目標。在教學中可利用多媒體信息表現和處理技術，模擬物理、化學實驗或微觀離子，將視覺、聽覺、觸覺與虛擬概念模型相連，盡可能使學生有身臨其境之感，提高學生的學習積極性。

（2）交互性。人機交互是指用戶與系統為完成某項既定任務而進行的信息交互的過程。課件與學生之間可進行全方位的、雙向的、能動式的實時互動。在學生對實驗有一定的理解后，可進行隨機操作，仿真交互課件進而呈現出對應的結果和現象，若操作錯誤會有相應的判斷及提示。仿真交互課件也具有一定的趣味性，寓教于樂。

2.1.3 多終端交互

5G多終端交互教學的核心是各必要的硬件模塊像手機終端一樣進行5G化匹配。5G時代萬物互聯，可滿足多學生、多設備互聯并發，5G低延遲可滿足交互需求。課前，教師通過移動手機端或電腦端進行移動備課，完成后可實時傳送至教室多媒體或學生手機端，節省實際操作步驟，提高教學效率。課中老師手持移動終端，實現移動講臺式授課。同時人工智能教學機器人實時反饋學生的聽課狀況，傳輸至教師手持移動終端，老師可根據學生的接受情況，調整教學內容與教學進度。課后，學生學習全程的數據傳送至邊緣計算平臺，結合大數據分析和人工智能技術得出客觀分析結果，教師根據分析結果反思教學過程，不斷完善教學計劃。

2.2 教育精準化系統化

2.2.1 構建AI自適應學習系統，實現非線性教育

自適應學習在Pearson集團推出的《解碼自適應學習》的研究報告中被定義為一種教育科技手段，其通過自主為每位學生提供適合的幫助，與學生產生實時互動。非線性教育則指讓引導者為學生構建一個適于其學習的框架和模式，來滿足孩子的不同特性和動態的環境因素。

當前我們學生多是按照教學系統的內在要求和學校的教學規劃在規定的時間、場所集體學習特定的內容，是謂線性教育。而實則，世界是非線性的，學生離開校園進入社會，在實際場景下對經驗方式的學習與應用也摻雜了許多變量，是非線性的。尤其對于“Z世代”來說，生活在高速發展的信息化智能時代，要使學生能夠更好與世界相處，亟須實現教育教學的差異化、精準化，提倡非線性教育，而基于AI技術的自適應學習是當前發展非線性教育的最優方式。

如何構建自適應學習系統呢？依據學生不同學習動機設置不同的操作模式，可粗略分為自主學習與任務型學習兩類。

對物化知識有興趣的自主學習者可作為學習的主導者，自我組織、制定并嚴格執行學習計劃，AI系統依據其需求形成科學的教學方案。學習過程中，AI系統及其配備教師僅負責輔導、解惑、組織教學資源等。

對于物化專業的學生的學習，要從課前，課中，課后三個階段來看。①課前。課程初學者要進行AI系統提供的學習者信心和物化知識的自我評估，如可用少量問題使學生進行主觀、開放式作答，為教師設計科學的教學方案提供客觀依據。教師可根據AI系統預先設定的程序，以學生在學習頁面上的停留時間等因素為變量創建自己的教學規則，也可使用AI系統內置課程教學方案進行教學。②課中。課堂可使用豐富的多媒體形式，對于有實驗教學的物化類專業也可建立虛擬實驗室。內容方面，經過系統高效的測試，學生可跳過其已掌握內容，若未掌握，系統則提供更多資源以支持其繼續學習。當教師通過AI系統了解到不同學生群體的困惑后，可操作系統將學生自動形成小組，集體講解。AI系統可依據一定指標實時觀察并記錄學生的思維模式、情緒狀態及協作能力等。③課后。教師端可了解學生完成任務的情況并有針對性地給予學生適量學習后測，以便調整下一步教學方案;學生則可查看自己的學習報告并及時自評總結。

2.2.2 AI構建學生個人知識圖譜

知識圖譜是一張巨大的語義網絡圖，可描繪現實中實體間的關系。當代信息源空前廣泛，加之人們學習內容與方式的碎片化，學生個人很難形成個人知識體系，而AI系統可依據其科學構建的模型，反饋給學習者一個系統的“個人知識圖譜”，并在此基礎上給予對部分知識深入學習的選擇，以改善學生知識的零散性、無序性和片面性，促進其對知識的深層理解與建構。

2.2.3 構建學生個人成長檔案

可利用AI技術、大數據構建學生成長空間服務平臺，記錄學生成長軌跡并進行智能分析，最終形成學生的專屬動態成長檔案。檔案大致可包括四部分：①學習檔案。記錄學習成績、成長;②生活檔案。記錄學生基本信息、生活狀況;③實踐檔案。記錄課內外實踐課程與活動;④健康檔案。記錄學生在校體檢情況、運動情況、健康監測等。基于以上，可定期對學生的個人成長進行綜合評價，進而給予教學與學生培養有針對性的引導。

2.3 AI助力實現云課堂

應當前社會學習需求，泛在課堂成為一大趨勢，即通過互聯網實現無處不在的課堂，學生可在任何時間、任何地點通過網絡進行學習。云課堂是泛在課堂的重要組成部分，據中國移動5G+教育白皮書提出，其通常由主教室端、遠程教室端、云課堂系統和遠程學生端組成，是一種基于云計算技術、AI技術的高效、便捷、可實時互動的教學課堂形式。其中云課堂系統包括用戶認證、分組管理、教學互動、課件管理、試題管理、積分系統、錄播系統、智能視頻、數據平臺等部分，可涉及多個教室和遠程學生，支持實體互動、在線互動及基于AI技術的雙師課堂互動，適用于大規模混合式教學，既可助力實現教學資源的共享，也能有效提高教學效率。

3 面對的困難與挑戰

3.1 對教師有極大挑戰

要想讓教師接受諸如雙師課堂、自適應學習的新模式，就要能夠為其減少負擔，令其相信技術能為教育帶來巨大的潛力，看到智能教學系統的價值。同時教師角色的重新定位已成必然，因此教師應提升危機意識與變革意識，努力提高教師的不可替代性，減少自己的重復性、標準化工作，花更多的時間和精力更多地去關注學生的學習成長、素質培養、心理發展等。教師將不再是教學的主導者，而漸漸轉變為學生的學習伙伴、引導者，也要注重培養應用先進技術的能力。

3.2 技術可產生副作用

研究表明，在傳統的教學環境中接入與互聯網連接的設備會使學生分心，設備帶來的正面作用反而會不及其消極作用，經合組織指出“將21世紀的科技力量注入20世紀的教學方式中實則是在稀釋原本的教學效果”。因此，基于AI技術的教學變革應是全方位的，從教師到教學環境到學生培養方案都應與時俱進。

3.3 當前中國教育環境的限制

與自適應學習具有彈性的時間安排不同，中國的應試教育是集體教育，不能夠因為少數學生進度的快慢而改變教學計劃，因此為實現教育精準化、系統化而采取的改善措施放到學校的背景中定會面臨重重困難。

3.4 系統需要不斷完善

人工智能是根據預先設置的一系列程序與復雜的模式進行運作的，但它畢竟不是人類，除不能提供絕對精準的服務外，相較于人，其也缺乏一定的環境適應性，離預期的學習效果多少會有一些距離，便需要不斷地去修復漏洞，完善智能教學系統。

4 總結

綜上所述，當代的物化教學方式仍存在著脫離實際、缺乏趣味性、個性化不足等弊端，已不能更好滿足當前教育需要。在5G時代，人工智能已成為教育變革的驅動力。雖受限于教師接受度、技術成熟度與社會教育環境等因素，人工智能技術尚未在教育領域全面推廣，但人工智能與教育的深度融合已成為一大趨勢，我國應克服重重困難，大力推進人工智能技術在教育領域的全面應用，以提升整體教學效率與水平。

參考文獻

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