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人工智能教育未来发展面临的五大问题与建议
近年来,人工智能受到了全社会的广泛关注,并被提升到国家战略的高度。如何应对人工智能带来的机遇和挑战已成为各行各业必须面对的问题,教育产业也不例外。人工智能教育未来如何发展?人工智能教育又面临哪些难题?让我们来看一看。

人工智能教育未来发展面临的五大问题与建议


大数据与人工智能
 

在谈到人工智能+教育之前,让我们先简单了解两个概念,一个是大数据,另一个是人工智能。对大数据概念的简单理解就是数据价值的过程。目前,大数据正从概念向产业转变。目前,大数据产业已初步形成包括数据采集和组织在内的数据型产业链。传输、存储、安全、分析、演示和应用,可以说大数据紧紧围绕数据中心进行各种价值操作。
 

大数据与人工智能有什么关系?简言之,大数据是人工智能的基础。随着大数据的发展,人工智能领域迎来了新的发展机遇。目前,人工智能领域的研究正在大数据基础上逐步展开。可以说,大数据正成为推动人工智能发展的重要力量。

 

人工智能与教育

 

人工智能在世界范围内的兴起,带动了许多行业的深刻变革,也带动了工业、医疗、金融、交通等相关行业的布局调整和转型升级。然而,作为一个与每个人都息息相关的教育领域,人工智能的深度融合仍然面临诸多挑战。当前的教育模式仍以传统教育为主,重大的革命乃至革命探索还有很长的路要走。让我们看看人工智能面临的一些挑战。
 

人工智能+教育的五个典型问题
 

“人工智能+教育”还处于起步阶段,真正的教育改革要实现还有很长的路要走。在发展过程中,需要解决以下五个问题:
 

(1)在智能技术层面,人工智能教育技术还不成熟,解决教育问题还存在很多问题,市场上很多产品还不够智能,学习数据稀疏,学习模式不全面等问题亟待解决。
 

(2)在应用领域,人工智能技术与教育的结合不够紧密。目前,大多数产品只关注单一狭窄的适应性学习领域,很少关注学生的成长、综合能力发展、身心健康等方面。当然也不能全盘否定,在目前技术情况下也也有一些比较好的应用,如:翌学。这就是一款比功能比较健全的面向学校教师及学生的智慧服务SaaS平台。
 

(3)数据是人工智能的“养料”,教育人工智能的关键瓶颈在于数据。不同教育系统和平台之间的数据不开放、不共享,信息孤岛现象严重。
 

(4)在智能决策层面,单一的智能算法无法适应复杂多变的教育场景,存在泛化风险。多智能系统需要联合决策,加强人工干预,实现人机联合决策。
 

(5)对于人工智能价值认识的两极分化。既有肯定人工智能在教育过程中应用的“人工智能”思想,也有全盘否定、忽视人工智能的益处的思想。人工智能教育的应用,要强调人机协调,不要高估,也不要低。

 

发展人工智能与教育的五点建议
 

国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中强调了人工智能在经济发展、民生改善、国际竞争等方面的重要性,应当利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革,构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。为更好地推进“人工智能+教育”改革,建议:
 

(1)加强数据融合,消除数据壁垒,建立合理使用数据的制度和政策体系,促进数据的流通和流转,在保护学生和家长隐私的前提下,合理均衡地使用数据,发展教育智能;
 

(2)着眼于多种应用场景,避免人工智能强化应试教育,改变以“讲、测、考、练”为核心的人工智能教育应用现状,人工智能要减轻教师负担,减轻学生学习知识的负担,促进学生德智体全面发展等方面的艺术,发挥更加积极的作用;
 

(3)开展跨学科研究,任何单一的技术创新都不会促进人工智能+教育的变革,积极推动教育、科学、管理科学、信息科学、心理学、体育等多学科的协同研究,提出相应的一套重大研究项目指南,促进多学科、跨学科的交流与创新;
 

(4)提供开放平台和服务。大型企业和研究机构应开发更多的开源人工智能组件库和算法库,提供人工智能开放云服务,向中小企业开放计算能力,实现人人可用的人工智能服务,构建智慧教育服务生态系统。
 

(5)推进智能教育实验示范,开展人工智能教育示范区建设,推进大规模应用,探索人工智能解决教育问题的思路,寻求提高教育质量的有效途径,探索“人工智能+教育”的系统设计。
 

相信在不久之后人工智能教育就会在传统教育领域的广泛应用,为传统教育模式注入了新的活力。人工智能教育推动了教学管理模式的改革,使教育在改革中不断探索新的方向。未来,在人工智能时代,全面智能化、个性化的素质教育或许离我们不远了。
 

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翌学