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《张江科技评论》

开博时间:2019-06-06 14:03:00

《张江科技评论》是由上海科学技术出版社与上海市张江高科技园区管理委员联合创办的一本科技评论类杂志。该刊报道评价国内外创新性科学技术的发展趋势及其商业价值,介绍上海在建设全球领先科创中心进程中的制度成果、技术成果、创业成果,推动产学研密切协作,促进科技成果转化,服务经济转型发展。

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“AI+教育”打破教育鸿沟,实现教育普惠化

2022-01-13 15:09:00

  人工智能正在从信息智能到感知智能,再到认知智能,逐层递进赋能教育,尝试接近智能教育的第三阶段——因材施教。人工智能技术的快速发展正在一步步促进实现教育均衡化。


  山区教室里,大城市的“老师”站在孩子们面前,用手指操控着八大行星的可视化模型,为孩子们讲解太阳系相关的科学知识。因故不能到校的同学,在家中戴上眼镜、穿上体感设备,也加入已部署超高清直播系统的沉浸式远程互动教室中……目前,我国教育资源分布不均衡的状况依然严峻,如何通过人工智能(AI)技术推动教育均衡发展,让不同地域的学生都能享有优质的教学资源,是在“AI+教育”落地初期就应充分考虑的事宜。如今,人工智能技术的快速发展正在一步步促进实现教育均衡化。

  德勤(Deloitte)的行业研究报告显示,“AI+教育”在发展上主要分为4个阶段:第一阶段是以1988年加拿大蒙特利尔大学组织的第一届国际智能导学系统会议和1993年在英国爱丁堡召开的第一届全球教育人工智能大会为代表的初始阶段;第二阶段是21世纪初期以教育领域人工智能大规模应用为代表的发展阶段(也是我们目前所处的阶段);第三阶段是以教育系统职能分工更加明晰且教育类人工智能企业飞速增长为代表的成熟阶段;第四阶段是“AI+教育”的运营模式进一步转型和变革的提升阶段。我国作为引领全球进入第二阶段的领头羊,近年来不断出台针对“人工智能+教育”领域的政策,人工智能已上升至国家战略。随着教育领域进入信息化2.0时代,教育教学理念、环境与模式发生了巨大变革。2021年9月,教育部印发《关于实施第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》,旨在深入推进人工智能等新技术与教师队伍建设的融合,推动教师主动适应新技术的变革。

  AI赋能教育转型

  高德纳(Gartner)公司的新兴技术成熟度曲线显示,语音识别、机器学习、计算机视觉等技术到2020年发展已相对成熟。例如,辅助阅卷需要的图像识别技术、自然语言理解能力,以及辅导机器人所需要的语音识别技术近年来在“深度学习+大数据”的训练下进展神速,已经基本成熟或接近成熟。德勤认为,在近阶段影响“AI+教育”发展的关键技术包括智能自适应学习、人机交互、语音评测、智能语言处理应用以及图像问题识别等。这些行业的具体化应用都得益于云计算和5G等支持性技术以及自适应、大数据、混合现实/虚拟现实/增强现实(MR/VR/AR)和人机交互等技术的快速发展。科技部发布的报告预测,认知图谱、认知计算等技术在教育领域将先于通用领域实现产业化应用。人工智能正在从信息智能到感知智能,再到认知智能,逐层递进赋能教育,尝试接近智能教育的第三阶段——因材施教。

  ●知识图谱技术带来人机交互的学习体验

  近年来,“AI+教育”相关产品不断迭代,已经做到在“学”的环节应用知识图谱技术,判断知识点的学习情况,从而进行资源推送,以及在“教”的环节应用语音和视觉的AI技术实时互动反馈,帮助教师随时调整教学策略。2021年9月,在全球人工智能产品应用博览会上,科大讯飞推出了AI学习机,可以为学生生成专属的个性化知识图谱,对学生的知识点掌握情况以及知识点之间的起承转合进行可视化展示,图谱上鲜明地标注了学生日常学习中的漏洞和不足,并提供了快捷有效的解决方案。这些功能可以有效降低学生的学习压力,帮助他们找到更高效的学习方法。

  ●三维全息影像技术实现教学场景化

  5G网络的快速发展,驱动了虚拟现实、增强现实等前沿技术的融合发展,在此基础上三维全息影像颠覆了传统教学。在三维全息影像互动教学中,学生佩戴超轻型人体工程学的立体眼镜后,系统将实时捕捉其头部转动及观看视角,并根据学生的即时视角调整运动视差:学生视角左右偏移时,不仅获得前后景深感,还可以看到观测物体的左右面,呈现出一种对景象的自然的深度感知效果。这种视觉体验有着很强的冲击力,模型以近乎全息的效果呈现在学生眼前。通过手持六自由度交互手柄,系统可以捕捉到学生的手部在空间的位置信息,学生可以直接用该交互手柄在空中与眼前的全息图像进行交互。手柄上的3个按键提供了简洁的交互方式,如选择、旋转、任意摆放和拼接物体等。学生可以自然地拖动手柄,让呈现在“空中”的物品靠近自己,从多角度观看模型细节及透视,感受无与伦比的空间感和真实感,就像将真实的物品握在手中操作一样自然、简单。

  “AI+教育”的不可替代性

  ●AI重塑教师角色,为教师“减负”

  2021年7月24日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》,为实现减轻学生负担、教师精准化教学提出了新要求。在传统教学中,教师负责执行教学任务,包括教研、备课、授课、答疑、出题、阅卷等,工作内容烦琐;而在“AI+教育”环境下,知识性的教学将在很大程度上被AI取代,AI可以替代教师完成自动出题、批改作业、诊断反馈分析、开展心理测评、规划学生未来发展、进行综合素质评价等活动。

  举例来说,美国佐治亚理工学院已开发出支持科学知识领域线上研究性学习的虚拟助教。该系统在第一阶段使用了商业上可用的机器学习(ML)分类器的集成,将句子分类为一般类别。在第二阶段,系统使用专有的基于知识的分类器,根据一般分类提取特定细节,答案源自教学大纲的知识。通过了解学习者提出问题的种类,系统可以帮助开发课程大纲的本体和结构,既可以减少学生由于疑惑提出问题的数量,也可以降低教师创建教学大纲的负荷。2019年夏季,该系统被应用于12门在线课程中,为超过4000名学生提供过服务,为教师节省了超过500小时的工作时间。

  ●AI为特定学科的教育带来变革

  长期以来,特定学科在教学过程中面临巨大的困难和挑战。例如,某些学科需要开展现场教学,但教学活动风险程度高(如参与教学活动的人员面临物理性风险)或者破坏性强(教学活动可能会对教学现场造成不可逆的破坏),人工智能可以为这些学科的教学带来巨大的变革。西安科技大学矿山建设工程国家级虚拟仿真实验教学中心建设了一套矿山仿真实训系统,主要用于矿山建设实训与教学环节,结合深圳市中视典数字科技有限公司的可变形CAVE(CAVE是一种基于投影的沉浸式虚拟现实显示系统),打造了一个可根据教学需要改变虚拟环境展现形式的仿真环境。该系统可以是90°高沉浸感的CAVE形式或135°多视角仿真环境,也可以是180°展现大场景VR环境,配合定制开发的仿真矿山场景,实现井下、井上环境的真实模拟和生产流程再现,达到与现场真实情况相匹配的程度,有效提升了矿山建设教学的临场感。师生实践研究不用再深入矿井内部,虚拟实训成倍提升了学习效率,大大降低了安全隐患。

  在考古领域,“AI+卫星影像”可以帮助人们深入探索历史秘境。相较于过往的探索,“AI+卫星影像”能够通过遥感数据准确识别地表植被变化,实现对遗产更加精准的分析。通过观察植被、裸露土壤、空洞以及作物痕迹,机器能够不断进行渐进式的自我学习,不断积累地下考古遗址的精确识别经验,进而从有异常状况的土壤中自动识别出深藏地下的文物宝藏。此外,AI还能助力文物修复,提升考古水平。这些都可以应用于教学,让考古专业学生从中受益。

  ●AI再造教育流程

  AI技术的发展极大地促进了教学评估、教务管理、家校互动与共育等各个教育环节中不同种类和形式的教育科技产品的开发。深度应用在这些教学流程中的底层AI技术以自适应、大数据、混合现实和人机交互等为核心,向四周衍生发散,形成一套趋于完善的多元教学系统。自适应学习并不是新的概念,在教育语境下,任何考虑并满足学习者个人诉求的教学形式都可以被称作“自适应”。在“AI+教育”语境下,“智适应”学习则是借助人工智能自适应技术(包括知识空间理论、模糊逻辑、概率图模型、贝叶斯知识跟踪理论、遗传算法等)的学习系统,为学习者创设一种符合其多样化学习诉求的学习环境,推荐给学习者个性化的学习内容、独特的学习路径、有效的学习策略,满足学习者的个性化需求。

  “AI+教育”的未来展望


  ●鼓励自我探索的学习模式

  由于教育与应试环境的差异,国内外在“AI+教育”细分领域的发展侧重点有所不同。相比之下,国外更强调自主探索,其“AI+教育”的应用以辅助学生自学为主;国内则更强调老师教学,其“AI+教育”的应用以辅导教育居多,主要应用于试卷批改、教学测评、辅助监考等方面。从“AI+教育”的长期发展趋势来看,未来人工智能部分替代教师,学生自学、AI辅助更有可能成为主流模式。

  自我探索式学习的技术解决方案体现在3个方面:一是推荐功能,用数据分析学生下一个应当学习的知识点;二是学习数据分析,通过对学生学习水平的预判,可以预测学生的未来表现;三是通过内容自适应学习平台等技术引导学生开展最适合自己的下一步学习活动,当学生在学习中遇到困难时,能自动调整课程难度。“AI+教育”秉承“因材施教”的教学理念,脱离“帮助学生考出好成绩”的惯性思维,真正做到以“学生为中心”,更加注重培养学生的创造性思维与自我探索的能力。

  AI与人类智能(HI)的高度协同,可以大大提升教学的个性化服务水平,为实现泛在学习(即任何人可以在任何时刻、任何地方获取所需任何信息的学习方式)提供良好的支持。随着认知技术的发展,沉浸式教学、自适应学习、个性化学习、智能专家系统、基于情感的学习态度分析等个性化学习方案将逐一实现。

  ●助推教育的人性化

  结合国内外的技术开发与应用现状,可以发现,“AI+教育”的研究理念大多围绕“以学习者为中心,关注技能素养与非智力因素”。遗憾的是,当前人工智能在与教育融合方面的探索主要聚焦基础教育和高等教育领域,特殊教育作为整个国民教育的重要组成部分往往被忽视。针对特殊教育领域的教育教学问题,人工智能可以提供有针对性的解决方案,如深度学习系统、专家系统(包括分类与规划、筛选与评估)、智能导师应用等。深度学习系统可以将教学大纲、教材以及学生数据输入系统,系统输出新的教学模式以弥补教材不足。分类与规划专家系统将存在同样不足的学生归为一类,判断其不足程度、认知水平、个性特征及学习方式,进而为其定制课程学习计划。智能导师应用可以跟踪、记录与分析学生在学习与生活中的行为数据,通过鼓励与建议帮助学生解决问题,并陪伴其成长。通过筛选与评估专家系统的处理,教育管理者及教师能够更好地实现特殊学生便利化生活管理(检测障碍物)、风险管理(精准定位学生位置以防发生事故)与康复管理(情感社交机器人治疗自闭症儿童)。除此之外,人工智能还可以实现“智能诊疗+智能健康”管理,通过远程的疾病诊疗,实现对潜在风险与疾病的干预与医治,如通过情绪识别技术进行精神健康诊断,通过智能化可穿戴设备进行体征数据监测。

  ●让终生学习更加亲民

  学习是我们每个人终身都在实践和受用的社会行为。德勤在《全球AI+教育发展报告》中提到“AI+教育”赋能的场景除了K12和高等教育以外,还包括更加广泛的企业教育/培训以及其他非传统教育课堂所传授的社会技能培训等。与此同时,我国也正在大力推动全国的开放大学和老年大学教育体系建设,其本质也是在为彻底实现国民的终身学习做周全的部署。AI技术在其中扮演了亦师亦友的角色,其意义是根据不同年龄段、不同地区人群在文化、习俗等方面的差异开展个性化教学。

  回到20世纪20年代初,我国著名的教育学大家廖世承先生曾在东南大学附属中学就当时西方国家的道尔顿制教育模式(以尊重个体化差异为教育宗旨的一种教育体制)进行了系统化的研究,并最终得出道尔顿制虽然提倡教学的自由性和个体差异性,但就我国长期所处的发展实情和资源配置来看是难以招架的结论。作为留洋归来的教育家,廖世承先生自然知道道尔顿制在当时全球教育格局下的突破性、先进性以及合理性,但受制于当时国家的危难和经济的匮乏,不得不主张大力推广传承至今的班级制教学模式。时过百年,如今的班级制教学无论是“五三三”学制还是“六三三”学制,依然是中国教育领域的基础和核心。然而,随着国富民强时代的到来以及技术发展的突飞猛进,“AI+教育”的出现将在一定程度上为班级制教学带来融合机遇和应用延伸。义务教育和高等教育将在现有体制基础上兼容并蓄,提倡一定的自由度和为个体差异赋能,从而融合道尔顿制和班级制的优势。随着人群的差异化和数据科学的兴起,个人终身学习旅程的概念将不再是纸上谈兵,未来人们的学习经历将成为伴随个人身份的基本档案信息,为社会用人提供新的发展思路。同时,诸如区块链技术的加入也将进一步推动全球化教育背书,真正实现未来每一个人都是世界大学里参与知识大融通的终身学者和教师。

  让教育惠普每一个人是“AI+教育”的终极理想。在不久的未来,山区和城市的物理界限将不再成为“教育鸿沟”下的无奈。在每个阳光明媚的早晨,大山深处的那一声“老师好!”足以照亮千里之外的课堂……这是每一位教育工作者的美好愿景,相信梦想终会照进现实。

  孟亮,上海外国语大学国际工商管理学院副教授,博士生导师,上海市晨光学者,组织行为与组织神经科学研究所所长。

  陈蕾,上海外国语大学国际工商管理学院硕士研究生。

  汪严磊,德勤中国创新部门副总监,中国技术经济学会神经经济管理专业委员会副秘书长,中国心理学会会员,美国心理学会会员,国际罗夏与投射测验法学会会员。

本文来自《张江科技评论》

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