人工智能技術在新教學中的應用與影響*

侯明鑫 李 軍

（1.廣東海洋大學 機械與動力工程學院 廣東湛江 524088；2.南方海洋科學與工程廣東省實驗室（湛江）廣東湛江 524088）

引言

Artificial Intelligence（AI），即人工智能。隨著AI技術在圖像檢測、聲音識別與對話、大數據分析中的快速發展，近年來許多學者將AI技術與新時代教育相結合。例如，2021年南京財經大學公共管理學院的詹國輝，將人工智能圖像技術與智慧教學空間相融合，從而進一步助推高校智慧教學的高質量發展[1]。2021年中國傳媒大學信息與通信工程學院人工智能系的趙艷明，根據“語音信號處理”作為語音識別和自然語言處理的重要基礎，開展了對課程教改的探索[2]。同年，三亞學院信息與智能工程學院的周顯春等人，開展了一流本科教育建設背景下大數據與人工智能課程教學團隊建設實踐與探索[3]。

人工智能與新教育時代相結合被用于為每個學生提供個性化的學習。利用機器學習實現超個性化概念，結合人工智能技術，為每個學生設計定制的學習檔案，并為他們量身定制培訓材料，同時考慮到學生喜歡的學習模式，從而實現精準性因材施教，達到學生個人的能力和經驗穩步成長的目的。同時，教師可以將教學中的課程分解成更小的學習指南、智能筆記或抽認卡，以幫助學生理解。借助人工智能輔助生成圖像、語音、數字內容，使授課過程變得更加數字化，減少對平裝本和硬拷貝的依賴。

人工智能技術的興起與不斷發展，必將對新教育時代下教師的教學方式和學生的學習方式產生巨大的影響。本文將從AI與新教學中圖像、語音和數據相結合的角度，歸納出AI與新教育時代相結合的特點和發展趨勢。

一、新教學中基于圖像的識別應用

教學中基于圖像為核心的授課，主要有食品學科、機械學科、建筑學科、美術學科等，基于圖像的傳統教學模式主要是教師對著圖進行相關的講解，學生看著專業的圖進行思考、分析和推理。隨著人工智能技術的崛起，以機器視覺為基礎的人工智能技術逐漸成為學生學習中有利的工具。通過AI技術可以實現自動對圖像中的信息進行判讀，從而進一步地分析出圖像中的信息，工具的載體常用的是手機app，當學生們碰到圖像中想要知道和學習的信息，僅僅通過手機的智能識別，便可以進行判斷；當教師對圖像中有一定的專業理解，通過手機app的自動判讀，可以輔證自身知識庫中的信息判斷，使得教學更加的充分。

AI與新教學圖像相結合的實現過程：

教學圖像常在一個3D教育環境世界中，當拍攝一張照片時，它會在2D圖像中記錄教學圖像，人工智能程序接收來自攝像頭的視覺輸入。因此，如果想讓人工智能與教學中的世界互動，則需要確保它能夠解釋2D圖像可以告訴它的3D教育空間，讓人工智能準確識別教學過程中二維圖像的三維對象，如建筑的模型，化學分子的結構，汽車的部件裝配圖等，大多數現有系統依靠激光雷達來導航3D空間，激光雷達使用激光測量距離。其過程是能夠識別教學2D圖像中的3D教學對象，并將其放置在“邊界框”中，這可以有效地告訴AI相關對象的最外邊緣。建立在大量現有工作數據庫的基礎上，旨在幫助人工智能程序從2D圖像中提取教育環境3D數據。其中許多工作通過“顯示”2D圖像和在圖像中的對象周圍放置3D邊界框來訓練AI。這些教學示范對象是多面體，有多個頂點——類似鞋盒上的角。在訓練過程中，AI會獲得教學示范物體的三維坐標，以便“理解”教學對象的高度、寬度和長度，以及每個角與相機之間的距離。AI訓練技術使用該方法來教人工智能如何估計每個邊界框的尺寸，并指導人工智能預測傳感器和教學物體之間的距離。每次預測后，教師將“糾正”人工智能，給出正確答案。隨著時間的推移，這使得人工智能在識別對象、將其放置在邊界框中以及估計對象的尺寸方面變得越來越清晰。除了要求人工智能預測相機到對象的距離和邊界框的尺寸，還要求人工智能預測框的多個點的位置，以及它與邊界框中心的距離。進一步的，人工智能程序根據2D圖像能夠更準確地識別和預測3D教學對象的精準信息。

二、新教學中基于語音的識別與應用

傳統的教學依賴于老師的講解，通過教師的語言信息傳遞出專業的背景信息，學生依賴于對教師語音的核心詞和句子的理解，學習特定的知識背景。當學生碰到問題難點的時候，傳統的方式是問老師、同學或者上網搜索問題答案等。隨著AI技術的不斷升級，模型算法的不斷完善，AI更加智能化，對語義理解的深度和回答更具備完整性和邏輯性，從而在新教育時代背景下，學生可以通過語音對話得到全部或部分問題的答案，快速地得到想要了解的全部知識信息。

AI與新教學語音相結合的實現過程：

AI語音識別是計算機科學和計算機語言學的一個跨學科分支領域，它開發的方法和技術，使計算機能夠識別口語并將其翻譯成文本，其主要優點是可搜索性。它也被稱為自動語音識別（ASR）、計算機語音識別或語音文本轉換（STT）。它融合了計算機科學、語言學和計算機工程領域的知識和研究。相反的過程是語音合成。教學中一些語音識別系統需要“培訓”（也稱為“注冊”），即單個說話者將文本或孤立詞匯讀入系統。該系統分析教師的特定語音，并使用它來微調對教師語音的識別，從而提高準確性。不使用訓練的系統稱為“獨立于教師主講人”的系統。使用訓練的系統被稱為“教師主講人依賴型”。教學語音識別應用程序包括語音用戶界面，如教學語音喚醒（如“開啟教學模式”）、呼叫路由教學終端（如“開啟機械圖紙數據庫”）、教學語音關鍵詞設備控制、搜索教學特定領域關鍵詞（如查找現代大學美術教育的代表作品）、簡單教學術語數據輸入（如輸入3D建筑模型）、準備結構化教學文檔（如闡述STEAM教育的STEAM具體含義）、確定主講人特征、教師或學生語音到文本處理（如文字處理器或電子郵件）。教學語音識別或學生語音識別指的是語音的理解，可以理解成語音波形信號轉化成文字的過程，但是，此過程不包括語義理解，即不進一步分析文字的含義。識別教學過程中的講話人可以簡化在經過特定人語音培訓的系統中翻譯語音的任務，也可以用于在安全過程中驗證說話人的身份。從AI技術角度來看，語音識別有著悠久的歷史和幾波重大創新。近年來，該領域受益于深度學習和大數據的進步，不僅體現在該領域發表的學術論文激增上，更重要的是，全世界的教育行業在設計和部署語音識別系統時采用了各種深度學習方法，從而使得教師教學和學生學習的過程更加的智能化、高效率，且具備實時性。

三、新教學中基于數據的分析與應用

大學教育如會計、數學、金融等學科常常依賴數據作為基礎，通過分析數據的趨勢、邏輯、關聯等得出潛在的真實規律。當今教育行業數據量與日俱增，僅僅憑借傳統的人力分析，使用電腦手工操作是非常低效的工作方式。隨著AI大數據分析算法的發展，當數據呈現為一組變化的曲線時，AI算法可以智能化地實時生成數據信息，從而給出相關的數據發展規律。憑借這種方式可以很直觀地讓學生得到答案，教師教學中也可使用AI大數據分析工具非常形象地展示講述內容，讓學生更加方便地高效理解，也在教學中加快課件的準備。

AI與新教學大數據相結合的實現過程：

大數據和人工智能（AI）技術的快速發展對人類社會的所有領域都產生了深遠的影響，尤其是在教育行業。在很大程度上2020冠狀病毒疾病流行的情況下，新的教育模式能夠使我們的教學活動繼續進行。教學數字工具、平臺、應用程序和教師與學生之間的通信在不同的地點產生了大量數據（“大數據”）。教學大數據的特征屬性通常被稱為四個V，即體積（教學數據量）、多樣性（教學數據源和教學類型的多樣性）、速度（教學數據傳輸和教學生成的速度）和準確性（教學數據的準確性和教學可信度）。近年來，增加了第五個V，即價值（即教學數據可以價值化）。由于教學大數據固有的特性（五個V），使用傳統的教學數據管理技術無法處理和利用大型復雜數據集。因此，教學大數據的獲取、存儲、分發、分析和管理需要新穎創新的計算技術。教學大數據分析通常包括教學收集、分析和評估大型數據集的過程。從教學數據中提取可操作的知識和可行的模式通常被視為教學大數據革命的核心好處。教學大數據分析采用多種技術和工具，如教學統計分析、教學數據挖掘、教學數據可視化、教學文本分析、教學社交網絡分析、教學信號處理和教學機器學習。關于教育大數據與人工智能相結合，第一個智能教學系統“SCHOLAR”旨在支持地理學習，并能夠對學生的陳述產生交互式反應。雖然當時的數據量相對較小，但與其他傳統教育和心理學研究中收集的數據量相當。在過去幾十年里，教育領域對人工智能的研究一直致力于推進智能計算技術，如教學智能系統、教學機器人系統和教育聊天機器人。隨著過去十年信息技術的突破，教育心理學家獲得了更多大數據。具體來說，有教學社交媒體、在線學習環境、智能教學系統、學習管理系統、傳感器系統等。移動設備正在生成越來越多的動態教學復雜數據，包括學生的個人記錄、學習日志和活動，以及學生們的學習成績和結果。學習分析被描述為“為了理解和優化學習及其發生的環境，對學習者及其環境的數據進行測量、收集、分析和報告”，通常用于分析這些海量教學數據。機器學習和人工智能技術進一步擴展了學習分析的能力，從教學大數據中提取的基本信息可用于優化學習、教學和管理。因此，大數據和人工智能的研究在教育和心理學中越來越重要。最近，在學習和教學心理學中采用教學大數據和人工智能已成為前沿教育研究的一種新方法。作為人工智能的一個子集，機器學習專注于構建計算機教育系統，該系統可以在無須顯式編程的情況下自動學習和適應數據。機器學習算法可以提供新的見解、預測和教學解決方案，以定制學生們每個人的需求和環境。有了大量高質量的輸入訓練數據，機器學習過程可以獲得準確的學習結果，并促進知情教學決策。這些數據密集型教學機器學習方法位于大數據和人工智能的交叉點，能夠改善和推動教育領域的服務和生產力。

四、結論

在不久的將來，可以期待人工智能和機器學習在所有教育體驗中占據不可或缺的位置，人工智能已開始在廣泛的教育領域證明其優勢和力量。人工智能技術是當今時代發展的大趨勢，本文從人工智能三個典型的應用總結出了AI圖像分析、AI語音識別、AI大數據分析與新時代教育相結合的發展趨勢。AI圖像分析主要可以應用在以圖像為中心的教育學科中，例如食品、美術、機械、建筑等學科；AI語音識別可以讓學生通過移動手機app直接對話，尋找出精準答案；AI數據分析可以讓學生快速通過AI算法實現數據的規律性查找。新教育時代與AI技術相結合，也會使得教師的工作更加高效，從教學圖像授課、語音授課、數據舉例授課中多維度、高清晰地給學生全方位高效展示教學信息，從而讓學生具備更加快速、形象且具有自發尋找答案的學習特點。

五、展望

AI與教育相結合未來在給新教育時代帶來巨大優勢的同時，也將會面臨如下五個主要挑戰：

1.公共政策對人工智能與新教育模式相結合促進協同發展的支持；

2.新的教育模式中人們對人工智能的包容性和公平性；

3.為人工智能教育培養新教育時代的優秀教師隊伍；

4.開發高質量、包容性強的AI數據系統；

5.AI新教育模式的道德性和透明度。