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「AI+教育」的在线教育有哪些发展?

发表时间:2020-10-28 15:04

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.机遇与挑战


麻省理工学院技术评论所介绍,人工智能解决方案地快速崛起致使个情况,即随着机构竞相实施人工智能解决方案并试图跟上竞争,人工智能公司可能会更加“混淆和夸大”人工智能的能力。AI成功的关键是专一性。 明确Al工具能够满足的关键需求以及它可能存在的缺陷,这-点十分重要。

二、AI解决方案在K12教室中的5个作用

在学校开展人工智能没有规则可循。虽然IBM的Watson Education和谷歌宣布的谷歌云平台存储,和人工智能计划等解决方案为学校提供了个性化学习策略和基于分析的成绩洞察的可能但是K12机构如何利用这些工具完全取决于他们。

一些最常见的担忧是关于AI的人类偏见和整体准确性。 正如RAND高级政策研究员Robert Murphy在教育周刊中指出,可能有10%、 20%、 40%的时间,系统会出错”. 这使得AI在学校虽然可以成为个很好的补充工具,但是却无法替代老师。

正如教育科技所指出,在学校中越来越多地使用人工智能也会带来道德问题。教育机构必须考虑应该收集哪些类型的数据,如何正确使用这些信息以及采取哪些控制措施来保护学生的隐私。以及教育机构的管理人员还需要考虑不断增加AI的使用会如何影响人员配置。

学校采用人工智能最好的选择是在这些解决方案被允许访问学生数据之前先要明确清楚这些解决方案如何能够推动积极的学习成果。尽管个人使用情况可能会有所不同,但AI在教育中的作用通常可以以为五种:

1.自动化。最简单的人工智能应用程序通常可以提供最直接的好处,通过将一些简单直接的任务实现自动化比如自动化评分、自动化数字资产分类或自动化时间表安排等 从而使得教育工作者可以将更多的时间用来与学生进行积极的交流。

2.体化。AI解决方案可以与智能技术和物联网驱动网络等其他IT计划进行结合,为学生提供个性化的学习解决方案。

3.适应。科技如今是教育和商业领域不可或缺的一部分。最近的皮尤研究Pew Research数据显示,95%的青少年可以使用智能手机,45%的青少年几乎一直在线。而学校的人工智能可以帮助学生适应技术不断变革的步伐。

4.标记。学生的需求和课程优先级不断变化,使得教育工作者难以确保他们提供的内容始终保持相关性和可操作性。人工智能驱动的教育分析则可以帮助发现关键趋势并做出关键标记,从而帮助教师设计出最有效的课堂体验并推动数字化转型。

5.识别。通过适应性AI解决方案提供的数据分析有助于识别学生和教师绩效的关键领域。再结合强大的安全性和访问控制,AI可以帮助发现并处理尚且还在形成阶段的潜在问题。

三、K12学校现在如何使用Al工具


在佛罗里达州普特南县学区,教育工作者正在利用新的内容监控软件来自动标记潜在的敏感互联网搜索过程,并为标记的请求添加关键语境。

在新泽西州,Slackwood小学正在使用名为Happy Numbers的人工智能辅助教学助手,来识别学生在数学基准方面遇到的问题,并提供个性化的帮助。

Presentation Translator等解决方案提供多语言字幕的实时集成,帮助学生更好地理解课堂上的指导,或为那些生病或者正在应对其他家庭问题的学生提供远程访问。

简而言之,目前AI在学校的气氛是种充满希望的犹豫。虽然科技正在迅速发展,但教育工作者正在逐步采取措施,确保他们采用的解决方案能够提供满足现有需求的特定成果。

四、人工智能在课堂上的未来会怎样

随着人工智能解决方案越来越接近复制真实人类思维模式的基础知识,那么它对于教育的影响会是怎样的呢?从广义上讲,工智能在学校的未来有三种关键形。

1.个性化表现。提高的处理能力和复杂程度将使A解决方案能够更好地收集和推断信息,从而帮助教育者为每个学生创建个性化的学习计划。根据D2L产品开发高级副总兼Brightspace的创造者Nick Oddson的说法, Brightspace Insight等新解决方案旨在捕获、汇总和分析来自多个渠道的数据,使教师能够“于整个学习工具的生态系统”了解学生的想法。

2.偏见。人类偏见仍然是教育的绊脚石——如上所述, 也是人工智能工具的一个新兴问题。未来AI在学校中将利用能够对论文进行评分和使用已建立的规则基准来对考试进行评估的解决方案,以实现自动完成和消除偏差。

3.聚合援助。教育工作者通常是对学生起关键作用;他们中许多人拥有多个学位,并且经常专注于学生发展和表现的特殊领域。问题在于必要的行政工作常常会妨碍教师与学生进行互动交流。那么智能课堂的未来将采用人工智能驱动助手的形式,提供必要的数据,帮助教师做他们最擅长的事情:与学生进行联系沟通。

五、学校必须在安全方面有效平衡人工智能

人工智能在教育方面已达到临界点。使用率正在上升,但对偏见、隐私和人机合作伙伴关系的担忧有必要采取有条不紊和有计划的方法。

当前的应用程序利用机器学习和实时数据集成,但AI的未来依赖于更广泛的应用程序,这些应用程序能够自适应地应用实用智能来增强重要情感联系,从而来推动学生的成绩表现。


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