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人工智能与教育结合 如何带来因材施教?

作者:艾上AI-艾宾浩斯智能教育

发布于:2020-04-14 10:08:58

  在人工智能时代,各个领域都涌现出了许多与人工智能结合的应用,教育领域也不例外。智能教育中的智能主要体现在,对于被教育人的状态,教育人的资源,以及学习的效果进行不断的监控,以自动的进行教学或调整教学的计划和资源分配。

  传统的学习系统对所有学生一视同仁,无视了学生之间的个体差异。而个性化且智能的学习方式则能够实现因材施教,能够显著提升教学效果,成为了教育不可或缺的一部分。

  因材施教从古至今一直是教育中的一项重要原则。从中国孔子和私塾的教育理念开始,到剑桥大学的传统导师制度,都是践行因材施教的个性化教育方式的典型例子。
人工智能与教育结合 如何带来因材施教
  智能教育的学习方式不仅给予优秀学员更大的成长空间,而且能够充分照顾差生,不像传统课堂教育中针对大部分中等学员进行教学。

  随着理论和技术应用的不断发展,在智能教育方面,教学策略由最初固化到程序的学习路径变为根据学生反应动态选择,进而变为个性化推荐;教学方式由最初学生机械地自学变为教师科学地传授,进而变为学生主动地建构知识。学生的建模也由最初的一视同仁变为“刺激- 反应”型动态地评价,进而变为涵盖基本信息、学习风格、知识状态等多方面的学生模型。

  其中,学员模型是自适应学习系统的核心组件,它记录了学员的基本信息、学习风格、知识水平和学习历史。其中,像年龄、性别等的基本信息在用户注册时就能搜集完成,并且在整个学习过程当中是不变的;知识水平是学员对于知识的掌握程度,由系统中的测试模块动态更新状态。

  作为数据挖掘的基础,学习历史的更新覆盖整个自适应学习的生命周期,是学员对于学习过程的完整记录;学习风格是学员在学习过程中表现出的不同学习偏好,因此成为个性化内容导航和内容呈现方式的重要依据,对于虚拟维修系统中学习的自适应性具有重要影响,而学习风格信息的搜集方式是多种多样的。

  自适应学习内容呈现是指将适当类型的教学资源以适当的方式提供给学员,以适应学员的学习风格。比如有人喜欢观看课件,有人喜欢在练习中掌握知识,有人喜欢跟同学一起PK学习。智能教育中的知识推荐策略能够针对学员的痛点,让他们以最适合自己的方式学到最需要的知识,提高学习效率。

  测试模块是衡量学员知识掌握水平的重要方式,而人工智能技术仅需要简短的测试就可以精准找到学员的盲点和薄弱点。高效快速的自适应测试,能够节省学员时间,提高学习效率,从而克服传统教育中对所有学员一视同仁的弊端。

  通过更加智能的教育方式,能够让学生发现学习过程中最为舒适自然的方式。除了提高学习的效率,还能够让学习者对学习产生更大的兴趣,从而积极主动地进行学习。

  在未来的智能教育发展中,我们需要不断的对自适应学习技术进行完善,推出更具有针对性的学生学习系统,让教育变得更加智能化和个性化,学生们能够更加舒适高效的接受学习。

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