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    人工智能與教育結合 如何帶來因材施教?

    作者:艾上AI-艾賓浩斯智能教育

    發布于:2020-04-14 10:08:58

      在人工智能時代,各個領域都涌現出了許多與人工智能結合的應用,教育領域也不例外。智能教育中的智能主要體現在,對于被教育人的狀態,教育人的資源,以及學習的效果進行不斷的監控,以自動的進行教學或調整教學的計劃和資源分配。

      傳統的學習系統對所有學生一視同仁,無視了學生之間的個體差異。而個性化且智能的學習方式則能夠實現因材施教,能夠顯著提升教學效果,成為了教育不可或缺的一部分。

      因材施教從古至今一直是教育中的一項重要原則。從中國孔子和私塾的教育理念開始,到劍橋大學的傳統導師制度,都是踐行因材施教的個性化教育方式的典型例子。
    人工智能與教育結合 如何帶來因材施教
      智能教育的學習方式不僅給予優秀學員更大的成長空間,而且能夠充分照顧差生,不像傳統課堂教育中針對大部分中等學員進行教學。

      隨著理論和技術應用的不斷發展,在智能教育方面,教學策略由最初固化到程序的學習路徑變為根據學生反應動態選擇,進而變為個性化推薦;教學方式由最初學生機械地自學變為教師科學地傳授,進而變為學生主動地建構知識。學生的建模也由最初的一視同仁變為“刺激- 反應”型動態地評價,進而變為涵蓋基本信息、學習風格、知識狀態等多方面的學生模型。

      其中,學員模型是自適應學習系統的核心組件,它記錄了學員的基本信息、學習風格、知識水平和學習歷史。其中,像年齡、性別等的基本信息在用戶注冊時就能搜集完成,并且在整個學習過程當中是不變的;知識水平是學員對于知識的掌握程度,由系統中的測試模塊動態更新狀態。

      作為數據挖掘的基礎,學習歷史的更新覆蓋整個自適應學習的生命周期,是學員對于學習過程的完整記錄;學習風格是學員在學習過程中表現出的不同學習偏好,因此成為個性化內容導航和內容呈現方式的重要依據,對于虛擬維修系統中學習的自適應性具有重要影響,而學習風格信息的搜集方式是多種多樣的。

      自適應學習內容呈現是指將適當類型的教學資源以適當的方式提供給學員,以適應學員的學習風格。比如有人喜歡觀看課件,有人喜歡在練習中掌握知識,有人喜歡跟同學一起PK學習。智能教育中的知識推薦策略能夠針對學員的痛點,讓他們以最適合自己的方式學到最需要的知識,提高學習效率。

      測試模塊是衡量學員知識掌握水平的重要方式,而人工智能技術僅需要簡短的測試就可以精準找到學員的盲點和薄弱點。高效快速的自適應測試,能夠節省學員時間,提高學習效率,從而克服傳統教育中對所有學員一視同仁的弊端。

      通過更加智能的教育方式,能夠讓學生發現學習過程中最為舒適自然的方式。除了提高學習的效率,還能夠讓學習者對學習產生更大的興趣,從而積極主動地進行學習。

      在未來的智能教育發展中,我們需要不斷的對自適應學習技術進行完善,推出更具有針對性的學生學習系統,讓教育變得更加智能化和個性化,學生們能夠更加舒適高效的接受學習。

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