人工智能賦能課堂教學(xué)的實(shí)踐研究

吳秀峰

人工智能是利用數(shù)字計(jì)算機(jī)或者由數(shù)字計(jì)算機(jī)控制的機(jī)器，模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)的智能，感知環(huán)境、獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)。這里所說(shuō)的人工智能賦能課堂教學(xué)是指利用弱人工智能或者教學(xué)人工智能方向的研究應(yīng)用或軟件來(lái)助力課堂教學(xué)，從計(jì)算機(jī)視覺(jué)、個(gè)性化學(xué)習(xí)、智能測(cè)評(píng)、機(jī)器人學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)角度去賦能課堂教學(xué)，在課堂教學(xué)各個(gè)環(huán)節(jié)的解析過(guò)程中充分運(yùn)用這些人工智能的手段，讓課堂教學(xué)突破傳統(tǒng)教學(xué)的固定模式，更有力地助力學(xué)情分析，更好地引導(dǎo)學(xué)生反饋，更高效地提煉課堂作業(yè)，更精準(zhǔn)地進(jìn)行個(gè)性化學(xué)習(xí)和輔導(dǎo)分析。

一、人工智能賦能課堂教學(xué)的意義

人工智能賦能課堂教學(xué)，可以從以下三個(gè)維度展開(kāi)。

一是基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的課堂行為探測(cè)反饋，主要是通過(guò)智能錄播設(shè)備等對(duì)整節(jié)課師生的教與學(xué)行為、生理情緒狀態(tài)進(jìn)行分析，以更好地幫助教師提高教學(xué)質(zhì)量，幫助學(xué)生提升課堂專(zhuān)注程度。

二是基于個(gè)性化學(xué)習(xí)的學(xué)情分析。學(xué)情分析是教與學(xué)的起點(diǎn)，是課堂教學(xué)中一切活動(dòng)設(shè)計(jì)的落腳點(diǎn)，借助人工智能中線上測(cè)評(píng)進(jìn)行診斷性學(xué)情分析，或是通過(guò)線下的機(jī)器學(xué)習(xí)引導(dǎo)建立的個(gè)性化建模，來(lái)評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，通過(guò)智能分析得到各個(gè)階段學(xué)生的學(xué)習(xí)參數(shù)，以此作為判斷學(xué)生學(xué)情的基礎(chǔ)，從而有針對(duì)性地進(jìn)行課堂教學(xué)布局和設(shè)計(jì)操作。

三是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的課堂測(cè)評(píng)，通過(guò)機(jī)器命題和自動(dòng)評(píng)分，記錄學(xué)習(xí)過(guò)程中的行為數(shù)據(jù)，以便通過(guò)數(shù)據(jù)分析，調(diào)整下一次的學(xué)習(xí)和測(cè)試。

二、設(shè)計(jì)思路

本文以教科版高中信息技術(shù)選擇性必修6“開(kāi)源硬件項(xiàng)目設(shè)計(jì)”第二單元實(shí)驗(yàn)?zāi)M型項(xiàng)目設(shè)計(jì)2.4“聲光檢測(cè)”為例，以智能傳感器為大概念，用聲音傳感器、光線傳感器、熱傳感器三個(gè)中概念串聯(lián)，用人工智能技術(shù)手段支持導(dǎo)學(xué)、測(cè)評(píng)、反饋等課堂教學(xué)過(guò)程。

根據(jù)教材，筆者設(shè)計(jì)了“智能樓道燈”一課，將解決問(wèn)題的過(guò)程項(xiàng)目化。在模擬項(xiàng)目過(guò)程中，充分運(yùn)用人工智能技術(shù)來(lái)打造智能課堂，在學(xué)情分析、課堂測(cè)評(píng)、課堂行為探測(cè)反饋三個(gè)方面來(lái)建構(gòu)一個(gè)有別于傳統(tǒng)教學(xué)的人工智能課堂，研究人工智能如何在學(xué)情分析、課堂測(cè)評(píng)、課堂行為探測(cè)反饋三個(gè)方面賦能課堂教學(xué)，通過(guò)三個(gè)方面的實(shí)踐運(yùn)用和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，更好地讓人工智能技術(shù)服務(wù)于現(xiàn)代化課堂教學(xué)。

三、人工智能賦能課堂教學(xué)的實(shí)踐過(guò)程

1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的課堂行為探測(cè)反饋

計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的課堂行為探測(cè)反饋主要是指利用多臺(tái)攝像頭、傳感器構(gòu)建的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，針對(duì)師生課堂出現(xiàn)的行為和生理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，用來(lái)提升教學(xué)質(zhì)量、糾正學(xué)生的學(xué)習(xí)行為。

本節(jié)課的視覺(jué)分析中，發(fā)現(xiàn)教師的走動(dòng)位置、個(gè)人姿態(tài)和學(xué)生的注意力有很大的關(guān)聯(lián)，教師來(lái)回巡檢要比教師坐在講桌前監(jiān)控更能讓學(xué)生的注意力集中起來(lái)，學(xué)生上肢肢體端正要比趴臥姿勢(shì)更能提高學(xué)習(xí)專(zhuān)注度。

2.個(gè)性化學(xué)習(xí)的學(xué)情分析

筆者把這節(jié)課的學(xué)情分析分為兩部分：一是課前的學(xué)情分析，作用是摸清學(xué)生的學(xué)習(xí)現(xiàn)狀，稱(chēng)為“摸底學(xué)情分析”，主要是用在線平臺(tái)來(lái)檢查前置知識(shí)的掌握程度。二是基于微課導(dǎo)學(xué)的智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)反饋的“教后學(xué)情分析”，在課堂中前10分鐘進(jìn)行，作用是檢查學(xué)生微課導(dǎo)學(xué)之后的學(xué)習(xí)效果，了解學(xué)生在課堂上接受知識(shí)的能力、掌握知識(shí)的程度，以便教師在課堂上有針對(duì)性地挑選知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行講解。

如果講解的章節(jié)內(nèi)容不適合用微課導(dǎo)學(xué)開(kāi)展教學(xué)，也可以在教師講解結(jié)束后利用自動(dòng)評(píng)分的線下軟件，挑選出海量題庫(kù)中的相似題目，進(jìn)行基于自動(dòng)評(píng)分的個(gè)人學(xué)習(xí)力建構(gòu)，建立個(gè)性化學(xué)習(xí)模型。

3.智能測(cè)評(píng)下的課堂測(cè)驗(yàn)

人工智能應(yīng)用于智能測(cè)評(píng)的技術(shù)一般是機(jī)器命題和自動(dòng)評(píng)分。本文提到的智能測(cè)評(píng)是指自動(dòng)評(píng)分，泰州智慧云平臺(tái)的課堂檢測(cè)自動(dòng)評(píng)分應(yīng)用，是一種以專(zhuān)家預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)答案為前提的評(píng)分工具，就目前而言，是檢測(cè)學(xué)生課堂學(xué)習(xí)效果的一大利器。用智能測(cè)評(píng)的方法可以區(qū)分出學(xué)生掌握知識(shí)的多少和層次，我們的設(shè)想是在智能測(cè)評(píng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行個(gè)人建模，分層學(xué)習(xí)，讓學(xué)優(yōu)生學(xué)習(xí)有深度，讓后進(jìn)生夯實(shí)基礎(chǔ)，逐步提升，讓每一個(gè)學(xué)生都能享受課堂。

四、人工智能融入課堂教學(xué)需要注意的地方

一是課堂中對(duì)人工智能技術(shù)的選擇要有“火眼金睛”。目前利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化學(xué)習(xí)，相對(duì)成熟的應(yīng)用多見(jiàn)于智能導(dǎo)學(xué)。市場(chǎng)上流行的多個(gè)導(dǎo)學(xué)或個(gè)性化測(cè)評(píng)應(yīng)用良莠不齊，其主題性不夠系統(tǒng)，較為分散，學(xué)科分布也不均衡，對(duì)題目的分析能力有限，解釋大多依賴(lài)于人工專(zhuān)家，難免會(huì)出錯(cuò)。這需要讓實(shí)踐和市場(chǎng)去考驗(yàn)這些產(chǎn)品，應(yīng)用的第三方測(cè)評(píng)機(jī)構(gòu)也應(yīng)該將其提上日程，用優(yōu)良淘汰劣質(zhì)，讓政府、教育權(quán)威、技術(shù)組成適合于教育的人工智能應(yīng)用評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)。

二是要注意人工智能應(yīng)用中的數(shù)據(jù)倫理問(wèn)題。人工智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，教師的教、學(xué)生的學(xué)帶來(lái)的行為數(shù)據(jù)，攝像頭的行為探測(cè)，課堂智能測(cè)評(píng)的數(shù)據(jù)分析，大多涉及隱私問(wèn)題，如果缺乏統(tǒng)一、明確的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制，學(xué)生或家長(zhǎng)有可能會(huì)抵制。所以，建立完善的數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制是未來(lái)保障教學(xué)人工智能開(kāi)展的基礎(chǔ)。

五、對(duì)人工智能賦能課堂教學(xué)的反思

盡管目前人工智能應(yīng)用于教學(xué)、賦能于教學(xué)已取得很多進(jìn)展，但仍然可能面臨以下問(wèn)題。

一是依賴(lài)的判斷大多來(lái)自技術(shù)設(shè)計(jì)或?qū)＜遗袛啵^(guò)于主觀。比如在行為探測(cè)中對(duì)學(xué)生專(zhuān)注度的判斷，學(xué)生的姿勢(shì)并不足以說(shuō)明學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，可能會(huì)誤判;在智能測(cè)評(píng)環(huán)節(jié)，自動(dòng)評(píng)分方面的機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)來(lái)自不同的設(shè)計(jì)者，本身存在不一致性，會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的差異化。二是成本較高。研究中的硬件比如攝像頭、傳感器，很多都價(jià)值不菲，導(dǎo)致很難推廣和應(yīng)用。三是適用的課型較少，研究的樣本有限，代表性不足，研究的通用性難以保證和推廣。