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    人工智能教育應(yīng)用的現(xiàn)狀分析、典型特征與發(fā)展趨勢(shì)

    2018-05-14 17:57梁迎麗劉陳
    中國(guó)電化教育 2018年3期
    關(guān)鍵詞:教育應(yīng)用深度學(xué)習(xí)人工智能

    梁迎麗 劉陳

    摘要:新技術(shù)浪潮洶涌而至。大數(shù)據(jù)、并行計(jì)算和深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,并重塑教育新形態(tài)。人工智能教育應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)研究有助于推動(dòng)技術(shù)與教育的深度融合發(fā)展。該文從技術(shù)發(fā)展的角度回顧了人工智能的發(fā)展歷程,概述了人工智能發(fā)展史上的三次浪潮,揭示了人工智能的三大要素與驅(qū)動(dòng)力,闡述了人工智能在教育領(lǐng)域中的四大具體應(yīng)用形態(tài),分析了人工智能教育應(yīng)用的五大典型特征,并指出其未來的發(fā)展趨勢(shì),最后歸納并構(gòu)建了人工智能與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展體系,旨在為我國(guó)人工智能與教育的融合發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

    關(guān)鍵詞:人工智能;深度學(xué)習(xí);ITS;自動(dòng)化測(cè)評(píng);教育應(yīng)用

    中圖分類號(hào):G434 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    大數(shù)據(jù)應(yīng)用方興未艾,人工智能已悄然而至。人工智能已逐漸滲透到社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域,引起經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、社會(huì)生活和工作方式的深刻變革,并重塑世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新格局。人工智能在全球發(fā)展中的重要作用已引起國(guó)際范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注和高度重視,多個(gè)國(guó)家已將人工智能提升為國(guó)家戰(zhàn)略,出臺(tái)了相關(guān)政策和規(guī)劃,力爭(zhēng)搶占科技的制高點(diǎn)。美國(guó)先后頒布了《為人工智能的未來做好準(zhǔn)備》和《國(guó)家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》,歐盟委員會(huì)制定了SPARC機(jī)器人創(chuàng)新計(jì)劃,英國(guó)和德國(guó)政府分別制定了“現(xiàn)代工業(yè)戰(zhàn)略”和“工業(yè)4.0”計(jì)劃,日本政府規(guī)劃了人工智能產(chǎn)業(yè)化路線并部署了超智能社會(huì)。我國(guó)政府于2017年7月8日發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,指明了我國(guó)發(fā)展人工智能的重點(diǎn)任務(wù),并對(duì)發(fā)展規(guī)劃進(jìn)行了全面部署,這是我國(guó)“搶占信息化制高點(diǎn),增加國(guó)際話語權(quán)”的重要戰(zhàn)略舉措。

    在人工智能浪潮的沖擊和影響下,教育領(lǐng)域正在經(jīng)歷一場(chǎng)深層次變革,技術(shù)正在重塑教育的新形態(tài)。在此背景下,研究如何應(yīng)用新技術(shù)推動(dòng)教育事業(yè)的發(fā)展具有重要意義。教育技術(shù)領(lǐng)域已經(jīng)涌現(xiàn)出一批相關(guān)研究,集中表現(xiàn)為人工智能內(nèi)涵、技術(shù)與應(yīng)用等內(nèi)容的概述,如探討了人工智能教育應(yīng)用的熱點(diǎn)問題;側(cè)重對(duì)美國(guó)政府兩個(gè)人工智能報(bào)告的解讀,分析了教育人工智能的內(nèi)涵、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用趨勢(shì);探索了機(jī)器學(xué)習(xí)在教育中的應(yīng)用;分析了人工智能與STEM等課程的融合;構(gòu)筑了人工智能+教育的生態(tài)系統(tǒng)。已有研究揭開了人工智能的神秘面紗,為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。然而,技術(shù)在其產(chǎn)生、發(fā)展與應(yīng)用中存在一定的客觀規(guī)律。人工智能發(fā)展到今天,其原因何在?教育領(lǐng)域中的人工智能有何不同?這些問題驅(qū)動(dòng)著對(duì)人工智能的進(jìn)一步深入研究。因此,有必要回顧人工智能的產(chǎn)生與發(fā)展歷程,立足于人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀,剖析其在教育應(yīng)用中的典型特征,并把握其未來發(fā)展趨勢(shì),為推動(dòng)我國(guó)人工智能與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

    一、人工智能的發(fā)展歷程與核心驅(qū)動(dòng)力

    (一)人工智能的三次浪潮

    人工智能起源于1956年美國(guó)達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦的夏季學(xué)術(shù)研討會(huì)。在這次會(huì)議上,達(dá)特茅斯學(xué)院助理教授John McCarthy提出的“人工智能(Artificial Intelligence,AI)”這一術(shù)語首次正式使用。之后,人工智能的先驅(qū)艾倫·圖靈提出了著名的“圖靈測(cè)試”:在人機(jī)分隔的情況下進(jìn)行測(cè)試,如果有超過30%的測(cè)試者不能確定被試是人還是機(jī)器,那么這臺(tái)機(jī)器就通過了測(cè)試,并被認(rèn)為具有人工智能。圖靈測(cè)試掀起了人工智能的第一輪浪潮。在人工智能研究方法上,以抽象符號(hào)為基礎(chǔ),基于邏輯推理的符號(hào)主義方法盛行,其突出表現(xiàn)為:在人機(jī)交互過程中數(shù)學(xué)證明、知識(shí)推理和專家系統(tǒng)等形式化方法的應(yīng)用。但在電子計(jì)算機(jī)誕生的早期,有限的運(yùn)算速度嚴(yán)重制約了人工智能的發(fā)展。

    20世紀(jì)80年代,人工智能再次興起。傳統(tǒng)的符號(hào)主義學(xué)派發(fā)展緩慢,有研究者大膽嘗試基于概率統(tǒng)計(jì)模型的新方法,語音識(shí)別、機(jī)器翻譯取得了明顯進(jìn)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別等領(lǐng)域初露端倪。但這一時(shí)期的人工智能受限于數(shù)據(jù)量與測(cè)試環(huán)境,尚處于學(xué)術(shù)研究和實(shí)驗(yàn)室中,不具備普遍意義上的實(shí)用價(jià)值。

    人工智能的第三次浪潮緣起于2006年Hinton等人提出的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。ImageNet競(jìng)賽代表了計(jì)算機(jī)智能圖像識(shí)別領(lǐng)域最前沿的發(fā)展水平,2015年基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法在圖像識(shí)別準(zhǔn)確率方面第一次超越了人類肉眼,人工智能實(shí)現(xiàn)了飛躍性的發(fā)展。隨著機(jī)器視覺研究的突破,深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理等不同研究領(lǐng)域相繼取得突破性進(jìn)展。2016年,微軟將英語語音識(shí)別詞錯(cuò)率降低至5.9%,可與人類相媲美。如今,人工智能已由實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng),無人駕駛、智能助理、新聞推薦與撰稿、搜索引擎、機(jī)器人等應(yīng)用已經(jīng)走進(jìn)社會(huì)生活。因此,2017年也被稱為人工智能產(chǎn)業(yè)化元年。

    (二)人工智能的三大要素與核心驅(qū)動(dòng)力

    回顧人工智能的發(fā)展歷程,在三次浪潮的浮浮沉沉中,人工智能不斷突破并接近自身的目標(biāo):能夠根據(jù)對(duì)環(huán)境的感知,做出合理的行動(dòng),從而獲得最大收益。從人工智能的發(fā)展歷程來看,不難看出,運(yùn)算力、數(shù)據(jù)量和算法模型是人工智能的三大要素。如圖1所示,人工智能具體應(yīng)用的實(shí)現(xiàn),如語音識(shí)別和圖像識(shí)別等,需要先賦予機(jī)器一定的推理能力,然后它才能做出合理的行動(dòng)。而這種推理能力,源自于大量的應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)集。通過使用大量的數(shù)據(jù)對(duì)算法模型進(jìn)行一定的訓(xùn)練,機(jī)器才能夠根據(jù)算法做出具有類人智能的判斷、決策和行為。奠定了的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

    人工智能在逐步發(fā)展完善自身理論與方法,以及尋求外部動(dòng)力的過程中螺旋式上升發(fā)展。從圖靈測(cè)試?yán)碚摰奶岢龅綗o人駕駛汽車自動(dòng)上路行駛,從實(shí)驗(yàn)室的“封閉世界”到外部“開放世界”的安全過渡,大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和深度學(xué)習(xí)這三大核心驅(qū)動(dòng)力,共同促成了人工智能的突破性進(jìn)展。

    1.大數(shù)據(jù)

    人工智能建立于海量?jī)?yōu)質(zhì)的應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量、規(guī)模和質(zhì)量尤為重要,豐富的海量數(shù)據(jù)集是算法模型訓(xùn)練的前提。甚至有觀點(diǎn)認(rèn)為,擁有更海量的數(shù)據(jù)比擁有更好的算法更重要。受益于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和多樣化智能終端的普及,以及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和傳感器的大量應(yīng)用,源自各種設(shè)備及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)急劇增加,大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能在很大程度上提高人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量,并能優(yōu)化存儲(chǔ)和管理標(biāo)注后的數(shù)據(jù)。因此,可以說,海量數(shù)據(jù)是機(jī)器智能的源泉,大數(shù)據(jù)有力地助推了機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)步,在智能服務(wù)的應(yīng)用中釋放出無限潛力。

    2.并行計(jì)算

    人工智能發(fā)展過程中,有限的運(yùn)算能力曾是制約人工智能發(fā)展的主要瓶頸。從電子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)的早期至今,機(jī)器的運(yùn)算處理能力不斷提升,為人工智能的發(fā)展提供了極大的動(dòng)力支持。云計(jì)算在虛擬化、動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展的資源管理方面的優(yōu)勢(shì),GPU等人工智能專用芯片的出現(xiàn),奠定了人工智能在大規(guī)模、高性能并行運(yùn)算的軟硬件基礎(chǔ),推動(dòng)數(shù)據(jù)處理規(guī)模和運(yùn)算速度的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),極大地提高了算法執(zhí)行效率和識(shí)別準(zhǔn)確率。

    3.深度學(xué)習(xí)

    數(shù)據(jù)和硬件是人工智能的基礎(chǔ),而算法是人工智能的核心。人工智能發(fā)展史上,兩個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)尤其值得關(guān)注。一個(gè)是研究方法由符號(hào)主義轉(zhuǎn)向統(tǒng)計(jì)模型,自此開辟了人工智能發(fā)展的新路徑;另一個(gè)是深度學(xué)習(xí)憑借絕對(duì)優(yōu)勢(shì),顛覆了其他算法設(shè)計(jì)思路,突破了人工智能的算法瓶頸。深度學(xué)習(xí)即深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),它受人類大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的啟發(fā),由一組單元組成,每個(gè)單元借由一組輸入值而產(chǎn)生輸出值,該輸出值又繼續(xù)被傳遞到下游神經(jīng)元。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)通常使用許多層次,且在每層使用大量單元,以便識(shí)別海量數(shù)據(jù)中極其復(fù)雜和精確的模式。深度學(xué)習(xí)將人類程序員從構(gòu)建模型的復(fù)雜活動(dòng)中解放了出來,并提供一種更優(yōu)化、更智能的算法,能夠自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行自我學(xué)習(xí),自動(dòng)調(diào)整規(guī)則參數(shù)并優(yōu)化規(guī)則和模型,識(shí)別準(zhǔn)確率極高。自學(xué)習(xí)狀態(tài)已成為機(jī)器學(xué)習(xí)的主流方法。

    二、人工智能教育應(yīng)用的現(xiàn)狀分析

    邏輯推理、知識(shí)表示、規(guī)劃和導(dǎo)航、自然語言處理和感知是人工智能的主要問題空間。在教育問題解決與應(yīng)用中,人工智能主要有四大應(yīng)用形態(tài):智能導(dǎo)師系統(tǒng)、自動(dòng)化測(cè)評(píng)系統(tǒng)、教育游戲與教育機(jī)器人。

    (一)智能導(dǎo)師系統(tǒng)

    智能導(dǎo)師系統(tǒng)(Intelligent Tutoring System,ITS)由早期的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)發(fā)展而來,它模擬人類教師實(shí)現(xiàn)一對(duì)一的智能化教學(xué),是人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域中的典型應(yīng)用。典型的智能導(dǎo)師系統(tǒng)主要由領(lǐng)域模型、導(dǎo)師模型和學(xué)習(xí)者模型三部分組成,即經(jīng)典的“三角模型”。領(lǐng)域模型又稱為專家知識(shí),它包含了學(xué)習(xí)領(lǐng)域的基本概念、規(guī)則和問題解決策略,通常由層次結(jié)構(gòu)、語義網(wǎng)絡(luò)、框架、本體和產(chǎn)生式規(guī)則的形式表示,其關(guān)鍵作用是完成知識(shí)計(jì)算和推理。導(dǎo)師模型決定適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動(dòng)和教學(xué)策略,學(xué)習(xí)者模型動(dòng)態(tài)地描述了學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的認(rèn)知風(fēng)格、能力水平和情感狀態(tài)。事實(shí)上,ITS的導(dǎo)師模型、學(xué)習(xí)者模型和領(lǐng)域模型正是教學(xué)三要素——教師、學(xué)生、教學(xué)內(nèi)容的計(jì)算機(jī)程序化實(shí)現(xiàn),其互相關(guān)系如圖2所示。其中,領(lǐng)域模型是智能化實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ),教學(xué)模型則是領(lǐng)域模型和學(xué)生模型之間的橋梁,其實(shí)質(zhì)是做出適應(yīng)性決策和提供個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)。教學(xué)模型根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)及其推理,依據(jù)學(xué)習(xí)者模型反映的學(xué)習(xí)者當(dāng)前的知識(shí)技能水平和情感狀態(tài),做出適應(yīng)性決策,向?qū)W習(xí)者提供個(gè)性化推薦服務(wù),如圖3所示。

    ITS尊重學(xué)習(xí)者的個(gè)性特征,如學(xué)習(xí)風(fēng)格、興趣、特長(zhǎng)等,滿足學(xué)習(xí)者的個(gè)性化需求。ITS根據(jù)學(xué)習(xí)者模型所刻畫的個(gè)性特征,向其提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)同伴等資源。美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃署贊助開發(fā)的一種使用人工智能來模擬專家和新手之間的互動(dòng)的數(shù)字導(dǎo)師系統(tǒng),能夠幫助學(xué)習(xí)者獲得所需的技能,將海軍新兵訓(xùn)練成為技術(shù)技能專家所需的時(shí)間從幾年減少到幾個(gè)月。

    近年來,情感、元認(rèn)知和動(dòng)機(jī)等研究越來越受重視,神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)和教育學(xué)的研究表明,情感狀態(tài)在一定程度上影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和態(tài)度,消極的情感狀態(tài)會(huì)阻礙學(xué)生的思考過程,而積極的情感為學(xué)生的問題解決和創(chuàng)新進(jìn)步提供有利的條件。然而,情感缺失一直是ITS中存在的突出問題。ITS通過與學(xué)生的交互實(shí)現(xiàn)情感的感知、識(shí)別、調(diào)節(jié)與預(yù)測(cè)。根據(jù)學(xué)生情感的來源,如面部表情、聲音等可察因素,及可測(cè)量的行為等,采用傳感器等技術(shù)獲取數(shù)據(jù),根據(jù)相關(guān)科學(xué)模型,應(yīng)用人工智能的方法與技術(shù),綜合運(yùn)用心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等知識(shí)進(jìn)行情感推理,也稱之為情感識(shí)別或情感計(jì)算。研究表明,系統(tǒng)通過對(duì)話的方式對(duì)學(xué)生進(jìn)行的情感調(diào)節(jié)具有積極效果。

    ITS中教學(xué)模型模擬人類教師實(shí)現(xiàn)一對(duì)一個(gè)性化教學(xué)的過程即是適應(yīng)性教學(xué)策略選取和個(gè)性化資源推薦算法的實(shí)現(xiàn)過程,適應(yīng)性教學(xué)策略選擇是資源個(gè)性化推薦的前提。在適應(yīng)性教學(xué)策略的選擇方面,這種適應(yīng)性表現(xiàn)為多個(gè)層次:從適應(yīng)性應(yīng)答學(xué)生的表現(xiàn),適應(yīng)學(xué)生的知識(shí)水平,幫助學(xué)生取得具體目標(biāo),到對(duì)學(xué)生的情感狀態(tài)做出適應(yīng)性干預(yù)調(diào)節(jié),提供適應(yīng)學(xué)生元認(rèn)知能力的幫助。事實(shí)上,ITS要模擬人類教師憑借經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策的復(fù)雜過程,具有一定難度。而人工智能引發(fā)了教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)革命和智能化革命,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧教學(xué)與智能決策正在成為教育教學(xué)的新范式。

    (二)自動(dòng)化測(cè)評(píng)系統(tǒng)

    評(píng)價(jià)是教學(xué)活動(dòng)的重要組成部分。自動(dòng)化測(cè)評(píng)技術(shù)的應(yīng)用引發(fā)了評(píng)價(jià)方法和形式的深刻變革。自動(dòng)化測(cè)評(píng)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)客觀、一致、高效和高可用的測(cè)評(píng)結(jié)果,提供即時(shí)反饋,極大地減輕教師負(fù)擔(dān),并為教學(xué)決策提供真實(shí)可靠的依據(jù)。

    1.ICT技能與程序作業(yè)的自動(dòng)化測(cè)評(píng)系統(tǒng)

    ICT技能培訓(xùn)與程序設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)教育領(lǐng)域中的重要內(nèi)容。ICT技能是信息時(shí)代的基本素養(yǎng)。文字編輯、電子表格數(shù)據(jù)處理、收發(fā)郵件、制作演示文稿和網(wǎng)頁等技能的學(xué)習(xí)和培訓(xùn)過程中,ICT自動(dòng)化測(cè)評(píng)系統(tǒng)所構(gòu)建的信息模型通過信息獲取、知識(shí)推理和綜合評(píng)價(jià)三個(gè)步驟,動(dòng)態(tài)跟蹤用戶的操作行為,并對(duì)操作過程進(jìn)行診斷、評(píng)價(jià)和反饋,極大地提高了學(xué)習(xí)效率。

    計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)是培養(yǎng)計(jì)算思維的有效途徑,程序作業(yè)通常由學(xué)生上機(jī)完成。程序設(shè)計(jì)語言有其自身的語法規(guī)則。動(dòng)態(tài)程序測(cè)評(píng)能夠獲取程序的編譯和運(yùn)行時(shí)信息,分析程序的行為和功能,從程序的功能和執(zhí)行效率出發(fā),展開綜合評(píng)價(jià)。而靜態(tài)程序測(cè)評(píng),如圖4所示,首先對(duì)程序代碼進(jìn)行信息提取,然后將程序進(jìn)行中間形式表示,預(yù)測(cè)程序所有可能的執(zhí)行路徑與結(jié)果,利用知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)程序的評(píng)價(jià)。目前,國(guó)內(nèi)外已經(jīng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)評(píng)的程序設(shè)計(jì)語言包括Java、C/C++、Python和Pascal,以及匯編語言、腳本語言和數(shù)據(jù)庫查詢語言等。

    中間形式表示

    2.自動(dòng)化短文評(píng)價(jià)系統(tǒng)

    短文寫作是當(dāng)前很多標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試的基本要求。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,自動(dòng)化短文評(píng)價(jià)(Automated Assessment nf Essays and Short Answers)運(yùn)用自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)短文本的計(jì)算分析和語義理解。美國(guó)教育考試服務(wù)中心(Educational Testing Service,ETS)設(shè)計(jì)和舉辦多項(xiàng)大型標(biāo)準(zhǔn)化考試,如TOEFL、SAT、GRE等。ETS始終致力于測(cè)評(píng)理論、方法和技術(shù)的研究,尤其在自動(dòng)化測(cè)評(píng)領(lǐng)域一直處于前沿。目前,ETS已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了語音、短文、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域的自動(dòng)化評(píng)價(jià)與反饋。在其產(chǎn)品中,TextEvaluator是一種全自動(dòng)化的基于Web的技術(shù)工具,旨在輔助教師、教材出版商和考試開發(fā)人員選取用于學(xué)習(xí)和測(cè)試的文本段落。TextEvaluator超越了傳統(tǒng)的句法復(fù)雜性和詞匯難度的可讀性維度,解決了由于內(nèi)聚性、具體性、學(xué)術(shù)導(dǎo)向、論證水平、敘述程度和交互式對(duì)話風(fēng)格的差異而導(dǎo)致的復(fù)雜性變化。另外,E-rater引擎用于學(xué)生作文的自動(dòng)化評(píng)分和反饋。在設(shè)定了評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)之后,學(xué)生可以使用E-rater的反饋來評(píng)估他們的寫作技巧,并確定需要改進(jìn)的地方。教師可用來幫助學(xué)生獨(dú)立發(fā)展自己的寫作技巧,并自動(dòng)獲得建設(shè)性的反饋意見。除了提供短文的整體得分,E-rater還提供關(guān)于語法、寫作風(fēng)格和組織結(jié)構(gòu)等的實(shí)時(shí)診斷和反饋。

    3.自動(dòng)化口語測(cè)評(píng)系統(tǒng)

    自動(dòng)化口語評(píng)價(jià)運(yùn)用語音識(shí)別等技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多種語言口語語音的自動(dòng)化測(cè)試與評(píng)價(jià),圖5展示了基于移動(dòng)智能終端和測(cè)評(píng)云服務(wù)的口語學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu),其中聲學(xué)模型和語言學(xué)模型是語音識(shí)別的關(guān)鍵。ETS的SpeechRater引擎是英語口語測(cè)評(píng)方面應(yīng)用最廣泛的測(cè)評(píng)引擎之一。其測(cè)評(píng)任務(wù)并不限定范圍和對(duì)象,開放性是其最大特點(diǎn)。該引擎可以用于提高發(fā)音可靠性、語法熟練度和交際的流利程度。SpeechRater引擎使用自動(dòng)語音識(shí)別系統(tǒng)處理每個(gè)響應(yīng),該系統(tǒng)特別適用于母語非英語的學(xué)習(xí)者。基于該系統(tǒng)的輸出,使用自然語言處理和語音處理算法來計(jì)算在許多語言維度上定義語音的一組特征,包括流利性、發(fā)音、詞匯使用、語法復(fù)雜性和韻律。然后將這些功能的模型應(yīng)用于英語口語測(cè)評(píng),最終得出分?jǐn)?shù)并提供反饋建議。

    對(duì)于我國(guó)的英語教學(xué)來說,言語環(huán)境匱乏是當(dāng)前制約學(xué)生英語口語學(xué)習(xí)的最大障礙,口語評(píng)價(jià)難度較大且時(shí)效性差更加加劇了英語口語教與學(xué)的難度??拼笥嶏w依托語音技術(shù)的強(qiáng)勁優(yōu)勢(shì),所開發(fā)的聽說智能測(cè)試系統(tǒng)、英語聽說智能考試與教學(xué)系統(tǒng)和大學(xué)英語四六級(jí)口語考試系統(tǒng)可以用于促進(jìn)英語聽說訓(xùn)練和自動(dòng)化測(cè)試與反饋。另外,普通話模擬測(cè)試與學(xué)習(xí)系統(tǒng)和國(guó)家普通話智能測(cè)試系統(tǒng)在推廣普通話及相關(guān)考試方面發(fā)揮著重要作用。

    (三)教育游戲

    游戲智能是人工智能研究?jī)?nèi)容的一部分。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的AlphaGo大勝人類職業(yè)圍棋選手,標(biāo)志著人工智能技術(shù)的又一次飛躍。在教育應(yīng)用領(lǐng)域中,計(jì)算機(jī)和視頻游戲不僅僅提供一種娛樂方式,更能推動(dòng)玩家在游戲中獲得新的知識(shí)和技能。教育游戲具有明確、有意義的目標(biāo),多個(gè)目標(biāo)結(jié)構(gòu),評(píng)分系統(tǒng),可調(diào)節(jié)的難度級(jí)別,隨機(jī)的驚喜元素,以及吸引人的幻想隱喻。教育游戲通過構(gòu)建充分開放的游戲框架和環(huán)境,提供一種觀察和認(rèn)識(shí)世界的新視角。益智游戲玩家不僅使用游戲工具解決問題,而且還使用自己的知識(shí)和技能。在角色扮演中,玩家必須在惡劣的環(huán)境中生存和獲得新的知識(shí)。在所有這些情況下,對(duì)周圍空間的詳細(xì)研究等活動(dòng)都是對(duì)玩家的注意力、耐心、專業(yè)知識(shí)和邏輯思維的考驗(yàn)與鍛煉。例如,芝加哥科學(xué)與工業(yè)博物館的網(wǎng)站允許游客玩“生存模式”的游戲。該游戲?qū)榍嗌倌暝O(shè)計(jì),專注于研究在極端情況下發(fā)生在人體內(nèi)的主要身體系統(tǒng)的變化過程。游戲玩家不僅克服了許多障礙,還了解了人體的結(jié)構(gòu)。另外,青少年學(xué)會(huì)使用鼠標(biāo)和手寫筆學(xué)習(xí)撰寫簡(jiǎn)單的生存搜索等機(jī)器人程序。

    (四)教育機(jī)器人

    教育機(jī)器人在教學(xué)中的應(yīng)用越來越普遍。一方面,教育機(jī)器人可以培養(yǎng)和發(fā)展學(xué)生的計(jì)算思維能力。越來越多的學(xué)校正在引進(jìn)教育機(jī)器人作為創(chuàng)新的學(xué)習(xí)環(huán)境,用于提高和建立學(xué)生的高層思維能力,作為提高學(xué)生學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)和抽象概念理解的補(bǔ)充工具,幫助學(xué)生解決復(fù)雜的問題。另一方面,教育機(jī)器人具有多學(xué)科性質(zhì),提供建設(shè)性的學(xué)習(xí)環(huán)境,有助于學(xué)生更好地理解科學(xué)知識(shí),在科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)(STEM)教育方面發(fā)揮著重要作用。在STEM教學(xué)方面,機(jī)器人可以協(xié)助教師實(shí)現(xiàn)工程和技術(shù)概念的真實(shí)應(yīng)用,將現(xiàn)實(shí)世界中的科學(xué)和數(shù)學(xué)概念進(jìn)行具體化,有助于消除科學(xué)和數(shù)學(xué)的抽象性。事實(shí)上,各種教育機(jī)器人的應(yīng)用推動(dòng)了科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)在教學(xué)的改進(jìn),機(jī)器人固有的靈活性使其在STEM不同教育場(chǎng)景中的應(yīng)用取得了成功。此外,使用機(jī)器人教學(xué)有助于增強(qiáng)批參與者的判性思維,促進(jìn)團(tuán)隊(duì)合作,提高溝通交流能力和創(chuàng)新能力。

    三、人工智能教育應(yīng)用的典型特征與發(fā)展趨勢(shì)

    人工智能通過知識(shí)表示、計(jì)算與理解,可以模擬人類教師實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教學(xué);依托于問題空間理論,實(shí)現(xiàn)知識(shí)和技能的自動(dòng)化測(cè)量與評(píng)價(jià);借助于自然語言處理與語音識(shí)別技術(shù),解決文本和口語語音的詞法分析、語法判別和語義理解;通過教育游戲和教育機(jī)器人,以智能增強(qiáng)的方式賦予“寓教于樂”以新的內(nèi)涵。進(jìn)一步深入分析人工智能教育應(yīng)用的典型特征,并把握其未來發(fā)展趨勢(shì)是推動(dòng)人工智能教育應(yīng)用的必要條件。

    (一)五大典型特征

    人工智能在教育應(yīng)用中的典型特征突出體現(xiàn)在以下五個(gè)方面:

    1.智能化

    智能化是教育信息化的發(fā)展趨勢(shì)之一。海量數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著豐富的價(jià)值,在知識(shí)表示與推理的基礎(chǔ)上,構(gòu)建算法模型,借助于高性能并行運(yùn)算可以釋放這種價(jià)值與能量。未來,在教育領(lǐng)域?qū)?huì)有越來越多支持教與學(xué)的智能工具,智慧教學(xué)將給學(xué)習(xí)者帶來新的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。在線學(xué)習(xí)環(huán)境將與生活場(chǎng)景無縫融合,人機(jī)交互更加便捷智能,泛在學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)將成為一種新常態(tài)。

    2.自動(dòng)化

    與人相比,人工智能更擅長(zhǎng)記憶、基于規(guī)則的推理、邏輯運(yùn)算等程序化的工作,擅長(zhǎng)處理目標(biāo)確定的事務(wù)。而對(duì)于主觀的東西,如果目標(biāo)不夠明確,則較為困難。如數(shù)學(xué)、物理、計(jì)算機(jī)等理工科作業(yè),評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)客觀且容易量化,自動(dòng)化測(cè)評(píng)程度較高。隨著自然語言處理、文本挖掘等技術(shù)的進(jìn)步,短文本類主觀題的自動(dòng)化測(cè)評(píng)技術(shù)將日益成熟并應(yīng)用于大規(guī)??荚囍小=處煂姆敝氐脑u(píng)價(jià)活動(dòng)中解放出來,從而有精力專注于教學(xué)。

    3.個(gè)性化

    基于學(xué)習(xí)者的個(gè)人信息、認(rèn)知特征、學(xué)習(xí)記錄、位置信息、媒體社交信息等數(shù)據(jù)庫,人工智能程序可以自學(xué)習(xí)并構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型,并從不斷擴(kuò)大更新的數(shù)據(jù)集中調(diào)整優(yōu)化模型參數(shù)。針對(duì)學(xué)習(xí)者的個(gè)性化需求,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化資源、學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)服務(wù)的推送。這種個(gè)性化將越來越呈現(xiàn)出客觀、量化等特征。

    4.多元化

    人工智能涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域,未來的教學(xué)內(nèi)容需要適應(yīng)其發(fā)展需要,如美國(guó)已經(jīng)高度重視STEM學(xué)科的學(xué)習(xí),我國(guó)政府高度重視并鼓勵(lì)高校擴(kuò)展和加強(qiáng)人工智能專業(yè)教育,形成“人工智能+X”創(chuàng)新專業(yè)培養(yǎng)模式。從人才培養(yǎng)的角度分析,學(xué)校教育應(yīng)更強(qiáng)調(diào)學(xué)生多元能力的綜合性發(fā)展,以人工智能相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科理論為基礎(chǔ),提供基于真實(shí)問題情境的項(xiàng)目實(shí)踐,側(cè)重激發(fā)、培養(yǎng)和提高學(xué)生的計(jì)算思維、創(chuàng)新思維、元認(rèn)知等能力。

    5.協(xié)同化

    短期來看,人機(jī)協(xié)同發(fā)展是人工智能推動(dòng)教育智能化發(fā)展的一種趨勢(shì)。從學(xué)習(xí)科學(xué)的角度分析,學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者根據(jù)自己已有的知識(shí)去主動(dòng)構(gòu)建和理解新知識(shí)的過程。對(duì)于人工智能來說,新知識(shí)是它們所無法理解的,所以這種時(shí)候?qū)W習(xí)者就需要教師的協(xié)同、協(xié)助和協(xié)調(diào)。因此在智能學(xué)習(xí)環(huán)境中,教師的參與必不可少,人機(jī)協(xié)同將是人工智能輔助教學(xué)的突出特征。

    (二)發(fā)展趨勢(shì)

    人工智能在教育中的應(yīng)用特征為推動(dòng)人工智能與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展指明了方向。在當(dāng)前國(guó)家大力發(fā)展人工智能的政策引領(lǐng)下,不僅要從本質(zhì)上認(rèn)識(shí)人工智能的核心要素與驅(qū)動(dòng)力,把握其典型應(yīng)用特征,還要能夠順應(yīng)其發(fā)展趨勢(shì)。以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)教育信息化發(fā)展方向,以深化應(yīng)用推動(dòng)教育教學(xué)模式變革,以融合創(chuàng)新優(yōu)化教育服務(wù)供給方式,將是人工智能教育應(yīng)用的未來發(fā)展趨勢(shì),也是人工智能時(shí)代教育發(fā)展的鮮明任務(wù)和重要機(jī)遇。

    1.以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)教育信息化發(fā)展方向

    人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深入應(yīng)用,推動(dòng)著信息技術(shù)與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展??v觀人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展歷程,從早期基于規(guī)則的知識(shí)表示與推理,到今天基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理、語音識(shí)別與圖像識(shí)別,“智能”的習(xí)得已經(jīng)由早期的專家賦予演變?yōu)闄C(jī)器主動(dòng)學(xué)習(xí)獲取。除了算法模型的顯著改進(jìn),作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,大數(shù)據(jù)為人工智能添加了十足的動(dòng)力燃料。大數(shù)據(jù)智能以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和認(rèn)知計(jì)算為核心方法,從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí),進(jìn)而根據(jù)知識(shí)做出智能決策。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界爭(zhēng)奪的焦點(diǎn),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能決策與服務(wù)已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。在教育領(lǐng)域,數(shù)據(jù)可以解釋教育現(xiàn)象,也可以揭示教育規(guī)律,并能夠預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法推動(dòng)著教育研究從經(jīng)驗(yàn)主義走向數(shù)據(jù)主義和實(shí)證主義。因此,教育數(shù)據(jù)革命已經(jīng)到來。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能將引領(lǐng)教育信息化發(fā)展的新方向。

    2.以深化應(yīng)用推動(dòng)教育教學(xué)模式變革

    人工智能在教育領(lǐng)域取得如此大的成就,技術(shù)引領(lǐng)是關(guān)鍵。同時(shí),不難看出,人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用具有較強(qiáng)的場(chǎng)景性,也就是說,這種應(yīng)用是針對(duì)教育實(shí)踐活動(dòng)中的具體問題而展開的,具有明確的問題空間和目標(biāo)導(dǎo)向。也因此,這種由應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的技術(shù)與教育的融合發(fā)展,是技術(shù)在教育領(lǐng)域中的一種深入應(yīng)用。如自動(dòng)化口語測(cè)評(píng)中,針對(duì)具體的語言語音對(duì)象,在語音識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上,應(yīng)用語音測(cè)評(píng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生口語的自動(dòng)化評(píng)價(jià)。人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深化應(yīng)用,創(chuàng)設(shè)了強(qiáng)感知、高交互、泛在的學(xué)習(xí)環(huán)境,為學(xué)生的知識(shí)建構(gòu)活動(dòng)提供了良好條件,為創(chuàng)新型教學(xué)模式的發(fā)現(xiàn)和運(yùn)用提供了空間。

    3.以融合創(chuàng)新優(yōu)化教育服務(wù)供給方式

    人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科、跨領(lǐng)域和跨媒體的融合創(chuàng)新。人工智能與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科的交叉融合,聯(lián)合推動(dòng)了教育人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。同時(shí),人工智能本身的發(fā)展,離不開人工智能教育和培訓(xùn)。而這種教育更需要建立于STEM學(xué)科融合的基礎(chǔ)之上。人工智能與教育兩者相輔相成,互相促進(jìn)??珙I(lǐng)域推理融合了多個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)與知識(shí),奠定了強(qiáng)大的智能基礎(chǔ)。跨媒體感知計(jì)算以智能感知、場(chǎng)景感知、視聽覺感知、多媒體自主學(xué)習(xí)等理論方法為依托,旨在實(shí)現(xiàn)超人感知和高動(dòng)態(tài)、高緯度、多模式分布式大場(chǎng)景感知。人工智能技術(shù)與教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)媒體和知識(shí)傳播路徑的多層次融合,突破了傳統(tǒng)教育方式的限制,提供跨學(xué)科、跨媒體、跨時(shí)空的智能教育服務(wù)供給,是建設(shè)“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時(shí)時(shí)可學(xué)”學(xué)習(xí)型社會(huì)的有效途徑。

    基于上述人工智能在教育中的主要應(yīng)用與典型特征分析,本文提出如圖6所示的人工智能與教育融合發(fā)展體系。在大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的重要支撐下,人工智能關(guān)鍵技術(shù)的突破,推動(dòng)了人工智能在教育領(lǐng)域中的多樣化應(yīng)用形態(tài),并提供了更智能的學(xué)習(xí)服務(wù)與體驗(yàn),呈現(xiàn)出智能化、自動(dòng)化、個(gè)性化、多元化和協(xié)同化的特征與趨勢(shì)。在服務(wù)監(jiān)控與治理的保障下,以政策為引領(lǐng),牢牢把握“應(yīng)用驅(qū)動(dòng)”的基本原則,進(jìn)而展開理論和技術(shù)研究,是推動(dòng)人工智能與教育融合創(chuàng)新發(fā)展的重要路徑。

    四、結(jié)束語

    本文回顧了人工智能的發(fā)展歷程,揭示了人工智能的三大內(nèi)部要素與外部驅(qū)動(dòng)力。結(jié)合人工智能技術(shù)在教育中的四大具體應(yīng)用形態(tài),深入分析了人工智能教育應(yīng)用的五大典型特征,并據(jù)此指出其未來的發(fā)展趨勢(shì),最終將上述內(nèi)容進(jìn)行歸納總結(jié),構(gòu)建了人工智能與教育融合創(chuàng)新發(fā)展體系,旨在為我國(guó)人工智能與教育的融合發(fā)展提供理論指導(dǎo)。

    人工智能技術(shù)正在推動(dòng)教育信息化的快速發(fā)展。然而,在推進(jìn)人工智能教育應(yīng)用的過程中,還有很多具體問題值得探討,亟待解決。如訓(xùn)練人工智能算法模型需要開放教育大數(shù)據(jù),但會(huì)涉及到個(gè)人隱私暴露等信息安全問題;相關(guān)技術(shù)在教學(xué)與考試中的應(yīng)用,可能需要政策和制度的同步完善;人工智能在提高教學(xué)效率和推動(dòng)教育公平的同時(shí),是否也會(huì)造成數(shù)字鴻溝的增大;未來的教師和學(xué)生、教育研究、教育管理和規(guī)劃等該如何適應(yīng)人工智能帶來的諸多變革等。面對(duì)全球智能化發(fā)展趨勢(shì)及其挑戰(zhàn),教育必須積極主動(dòng)地調(diào)整自身發(fā)展,借助現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與潛能,實(shí)現(xiàn)服務(wù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的功能。

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