基于人工智能的在線教育現(xiàn)狀的研究

譚舒 張秀琦

摘? 要? 基于人工智能的在線課堂是教育信息化的大勢所趨，通過對在線教育主要的技術(shù)元素、人工智能在教育教學(xué)領(lǐng)域的具體應(yīng)用、人工智能+在線教育教學(xué)過程等方面的分析，設(shè)計相對完善的調(diào)查問卷面向大學(xué)生群體對基于人工智能在線教育平臺使用情況進(jìn)行調(diào)查，研究其值得肯定的優(yōu)勢，以及目前存在的不足之處，從而提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞? 人工智能；在線教育；個性化教學(xué)

中圖分類號：G434? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：1671-489X（2023）11-0032-04

0? 引言

自從進(jìn)入21世紀(jì)以來，多種新興的信息技術(shù)快速融入教育領(lǐng)域，從而對各級各類的教育教學(xué)產(chǎn)生了重大影響[1]。同時與之相呼應(yīng)的是中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《中國教育現(xiàn)代化2035》明確將加快信息化時代教育變革視作“十大戰(zhàn)略任務(wù)”之一。近年來，人工智能在教育領(lǐng)域解決了不少難題，但隨著疫情的反復(fù)，教育方式發(fā)生了改變，人工智能+在線教育的模式迎來了新的挑戰(zhàn)。從人工智能角度出發(fā)，助力在線教育，相信可以解決以學(xué)生為主體，以教師為主導(dǎo)的智慧課堂下的新問題，發(fā)揮更好的功能與作用。為推進(jìn)人工智能教育的融合發(fā)展，需要進(jìn)一步厘清人工智能與在線教育，同時分析人工智能教育的風(fēng)險，據(jù)此提出未來教育的發(fā)展方向。

1? 人工智能在在線教育中的應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1? 在線教育的技術(shù)支持系統(tǒng)

近年來，在線教育飛速發(fā)展，各種在線課程層出不窮，由于質(zhì)量良莠不齊，導(dǎo)致其備受爭議。在線教育課程是否可以實現(xiàn)以學(xué)習(xí)者為主體的在線課堂？是否可以降低教師繁重的工作量，從而進(jìn)一步制定優(yōu)質(zhì)教學(xué)策略？它與線下的標(biāo)椎化課程是否存在差異？基于人工智能的在線教育課程是否可以實現(xiàn)個性化、精準(zhǔn)化、定制化的學(xué)習(xí)理念？在一系列爭議中，需要找到促進(jìn)解決問題的關(guān)鍵技術(shù)，進(jìn)一步推進(jìn)教育教學(xué)的信息化發(fā)展，實現(xiàn)個性化教育。

1.1.1? 生物特征識別

生物特征識別指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進(jìn)行識別認(rèn)證的技術(shù)[2]。

1.1.2? 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是通過經(jīng)驗或數(shù)據(jù)來改進(jìn)算法的研究，旨在通過算法讓機(jī)器從大量歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，自動發(fā)現(xiàn)模式并用于預(yù)測[3]。

1.1.3? 知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上指構(gòu)建語義網(wǎng)絡(luò)，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。

1.2? 人工智能在教育教學(xué)領(lǐng)域中的具體應(yīng)用

1.2.1? 智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)

智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)（Intelligent Tutoring System，ITS）是用人工智能技術(shù)模仿人類教師在教學(xué)中所承擔(dān)的角色，為學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)指導(dǎo)，幫助不同需求和特征的學(xué)習(xí)者獲得知識和技能，提供個性化指導(dǎo)的計算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)[4]。在當(dāng)前基于人工智能的在線教育發(fā)展中，釘釘平臺上線了英語口語評測功能，在該功能中以語音評測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，學(xué)生可以根據(jù)自身的發(fā)展需要或教師布置的作業(yè)特點，隨時隨地進(jìn)行多種口語練習(xí)活動，包括仿讀、朗讀、復(fù)述、情景對話等。該功能將學(xué)生的語音信號作為輸入的信息數(shù)據(jù)，結(jié)合英語專業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)知識，提取學(xué)習(xí)者錄入的語音特征，基于語音模型和評分映射模型，分析學(xué)習(xí)者的語音片段，執(zhí)行自動化語音評測，同時為學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)錄音給出建議分?jǐn)?shù)，并通過即時反饋的方式，對學(xué)生的口語學(xué)習(xí)過程進(jìn)行診斷，在口語語音的準(zhǔn)確性、流利性以及完整性方面給出相應(yīng)的學(xué)習(xí)建議，并推薦個性化學(xué)習(xí)資源。

1.2.2? 適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)

適應(yīng)性學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)（Adaptive Learning Support System，簡稱ALSS）是一種“基于觀察學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)偏好、以獲得最好的學(xué)習(xí)效果而進(jìn)行動態(tài)組織的智能系統(tǒng)”[5]。其本質(zhì)上是根據(jù)學(xué)習(xí)個體的差異性，提供適合個體特征進(jìn)行學(xué)習(xí)的一系列學(xué)習(xí)資源，從而實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)的在線學(xué)習(xí)環(huán)境?；谌斯ぶ悄艿脑诰€教育階段，相較于傳統(tǒng)的教育階段，教師在適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)的支持下，結(jié)合學(xué)生學(xué)習(xí)主體性的作業(yè)內(nèi)容，同時以激發(fā)學(xué)習(xí)動機(jī)的情境為基礎(chǔ)，開展多樣化、高質(zhì)量的作業(yè)活動。依賴適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可以依據(jù)課程內(nèi)容為學(xué)生定制個性化學(xué)習(xí)路徑，提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率與學(xué)習(xí)興趣。

1.3? 人工智能+在線教育教學(xué)過程

1.3.1? 智能引擎推進(jìn)學(xué)習(xí)個性化（自適應(yīng)支持）

智能化推薦是通過挖掘和辨識學(xué)習(xí)者的特質(zhì)，從而挖掘?qū)W習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、預(yù)測學(xué)習(xí)者的資源需求和科學(xué)分析學(xué)習(xí)資源的特性，為其提供適應(yīng)性服務(wù)[6]。學(xué)習(xí)者在線學(xué)習(xí)過程中，智能推薦引擎根據(jù)對學(xué)生數(shù)據(jù)的全面掌握，準(zhǔn)確刻畫該學(xué)生的個性特征、發(fā)展需求以及近期的學(xué)習(xí)需求，同時對在線學(xué)習(xí)資源內(nèi)容和使用狀況進(jìn)行智能分析與預(yù)測，根據(jù)每個學(xué)生的真實需求，實現(xiàn)教學(xué)資源與學(xué)習(xí)支持的自適應(yīng)推送，智能化推送合適的學(xué)習(xí)資源，以實現(xiàn)學(xué)習(xí)過程的個性化，更好地滿足學(xué)生的多元需求，促進(jìn)學(xué)生發(fā)展。

1.3.2? 教學(xué)過程精準(zhǔn)化（智能學(xué)情分析）

在線教育過程中，通過智能學(xué)情分析系統(tǒng)可以精準(zhǔn)化、針對性地解決教學(xué)過程中的問題。根據(jù)智能學(xué)情分析技術(shù)匯聚單個學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格、知識點掌握情況、學(xué)習(xí)方式等相關(guān)信息，促使教師精準(zhǔn)掌握學(xué)生個體的學(xué)習(xí)需求；同時智能學(xué)情分析系統(tǒng)可以統(tǒng)計學(xué)生整體的學(xué)習(xí)狀況，分析薄弱知識點的分布情況，使教師精準(zhǔn)掌握學(xué)生整體的學(xué)習(xí)需求。在學(xué)習(xí)過程中，為學(xué)習(xí)者提供合理教學(xué)資源、為教學(xué)者恰當(dāng)選取教學(xué)方式，提供專業(yè)指導(dǎo)意見和建議，實現(xiàn)教學(xué)過程的精準(zhǔn)化，促進(jìn)學(xué)生和教師雙向發(fā)展。

1.3.3? 畫像技術(shù)推進(jìn)教學(xué)策略改進(jìn)（用戶畫像）

當(dāng)前階段個性化教學(xué)的核心內(nèi)容是研究精準(zhǔn)學(xué)習(xí)者畫像，利用學(xué)習(xí)者的靜態(tài)和動態(tài)信息來建立學(xué)習(xí)者畫像，為個性化教學(xué)提供基礎(chǔ)[7]。從數(shù)據(jù)處理的角度看，學(xué)習(xí)者畫像可看成是對學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、調(diào)查問卷數(shù)據(jù)以及腦電實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)整理與數(shù)據(jù)挖掘，從而基于學(xué)習(xí)者標(biāo)簽進(jìn)行個性化教學(xué)方案的生成的過程[6]?；谌斯ぶ悄艿脑诰€教育過程中，首先需要根據(jù)參與學(xué)習(xí)的學(xué)生的地區(qū)信息、愛好特長、課程偏好等屬性進(jìn)行數(shù)據(jù)信息分類，同時根據(jù)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)行為，如：資料下載、瀏覽歷史、收藏記錄、提出的疑問等進(jìn)行分析，從而生成相應(yīng)的標(biāo)簽。借助計算機(jī)可以理解的語言，將生成的標(biāo)簽進(jìn)行轉(zhuǎn)化[9]，為每位學(xué)生做出個性化的教學(xué)方案，制定出適合學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)策略、學(xué)習(xí)方法，幫助學(xué)生突破弱項科目，提升特長興趣。在線教育過程中對教師進(jìn)行畫像，則有助于教師自我診斷，評價教學(xué)效果，為教研活動的過程提供調(diào)控策略，及時進(jìn)行調(diào)整，提高課堂教學(xué)質(zhì)量。

2? 基于人工智能的在線教育現(xiàn)狀調(diào)查

2.1? 研究序言

分析近幾年的發(fā)展趨勢不難發(fā)現(xiàn)，在線教育的應(yīng)用比例正在呈逐步上升趨勢，基于互聯(lián)網(wǎng)的普及和技術(shù)發(fā)展，以及教育意識的增長，中國在線教育行業(yè)市場規(guī)模一直保持在20%以上的增速增長（截至2021年），學(xué)習(xí)個體日益增長的多樣化和個性化的學(xué)習(xí)需求，不斷推動著人工智能和在線教育的融合發(fā)展。

為進(jìn)一步了解基于人工智能的在線教育的現(xiàn)狀，將通過調(diào)查問卷收集大學(xué)生對于基于人工智能在線教育的需求與態(tài)度的一手資料，分析大學(xué)生的學(xué)習(xí)需求特征和態(tài)度情況，探究基于人工智能的在線教育對大學(xué)生課堂效率、學(xué)習(xí)效果的影響，據(jù)此提出基于人工智能的在線教育的未來發(fā)展對策。

2.2? 研究設(shè)計

調(diào)查問卷分為四個部分：第一部分是大學(xué)生對于當(dāng)前在線教育的人工智能模塊的使用情況、熟練程度；第二部分調(diào)查大學(xué)生基于人工智能的在線教育的學(xué)習(xí)形式和學(xué)習(xí)內(nèi)容等學(xué)習(xí)基本情況；第三部分調(diào)查當(dāng)代大學(xué)生對基于人工智能的在線教育的信任度和滿意度；第四部分提出大學(xué)生對于基于人工智能下的在線教育發(fā)展的優(yōu)化建議。

為確保本次調(diào)查的代表性、準(zhǔn)確性和調(diào)查問卷回收數(shù)據(jù)的有效性和科學(xué)性，本次調(diào)研通過線上電子問卷的形式，選取了微信、QQ、微博等社交媒體平臺作為主要渠道發(fā)放調(diào)查問卷。本次調(diào)查最終回收160份問卷，將選項單一、答題時間過短以及不符合問卷調(diào)查對象范圍的問卷剔除后，有效問卷數(shù)量為148份，問卷回收的有效率達(dá)92.5%。

2.3? 基于人工智能在線教育的使用分析

根據(jù)調(diào)查問卷的結(jié)果分析，大部分學(xué)生利用基于人工智能的在線教育平臺學(xué)習(xí)相關(guān)專業(yè)的知識，完善自身專業(yè)知識，提升專業(yè)知識技能。在使用過程中，63.5%（94名）的大學(xué)生使用人臉識別技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，69.5%（103名）的大學(xué)生使用口語測評系統(tǒng)進(jìn)行語言的訓(xùn)練，提升語言的準(zhǔn)確性、連貫性、流利性；對于在線教育平臺針對每一位用戶推薦的學(xué)習(xí)資源，41.9%（62名）的大學(xué)生認(rèn)為部分符合自身需求發(fā)展，24.3%（36名）的大學(xué)生認(rèn)為基于人工智能在線教育平臺推薦的個性化廣告完全符合當(dāng)下自身的學(xué)習(xí)規(guī)劃；在使用圖像識別技術(shù)進(jìn)行資料分析、作業(yè)上傳、拍照搜題等方面；82.4%（122名）的大學(xué)生認(rèn)為圖像識別的結(jié)果反饋完全符合上傳的圖像內(nèi)容，8%的大學(xué)生認(rèn)為識別的內(nèi)容與真實圖像內(nèi)

容存在偏差；在自動批改作業(yè)系統(tǒng)中，44.6%（66名）的大學(xué)生對自動批改作業(yè)的效果十分滿意，認(rèn)為自動批改作業(yè)系統(tǒng)效率高，準(zhǔn)確性好，同時可以減輕教學(xué)者的批改負(fù)擔(dān)，37.8%（56名）的大學(xué)生認(rèn)為自動批改系統(tǒng)效果一般，答案設(shè)置存在單一性，包容性不高；在作業(yè)系統(tǒng)中關(guān)于作業(yè)內(nèi)容相似度檢測分析的功能，93.9%（139名）的大學(xué)生在進(jìn)行在線學(xué)習(xí)的過程中使用過此功能，58.1%（86名）的大學(xué)生認(rèn)為相似度檢測分析結(jié)果可以提醒學(xué)生進(jìn)一步分析作業(yè)答案，從而解決并完善，達(dá)到精益求精的效果。

2.4? 學(xué)習(xí)效果評價分析

根據(jù)調(diào)查問卷的結(jié)果分析，認(rèn)為使用基于人工智能的在線教育平臺進(jìn)行學(xué)習(xí)從而促進(jìn)學(xué)習(xí)效率、提升學(xué)習(xí)效果的人數(shù)高達(dá)95.9%（142名）；21.6%（32名）的大學(xué)生認(rèn)為人臉識別技術(shù)在課堂監(jiān)督方面的應(yīng)用有利于提高學(xué)習(xí)過程中的專注度；66.2%（98名）的大學(xué)生認(rèn)為口語測評系統(tǒng)對于口語訓(xùn)練有幫助；基于人工智能的在線教育平臺根據(jù)學(xué)習(xí)者近階段學(xué)習(xí)情況數(shù)據(jù)分析提供的學(xué)習(xí)報告，69.5%（103名）的大學(xué)生認(rèn)為該報告對階段的學(xué)習(xí)具有總結(jié)作用，同時為下一階段的學(xué)習(xí)提供了方向；在調(diào)查中，83.8%（124名）的大學(xué)生認(rèn)為基于人工智能的在線教育不能取代線下面授教育。

2.5? 大學(xué)生基于人工智能在線教育的優(yōu)化意愿

通過對基于人工智能在線教育的使用情況進(jìn)行調(diào)查，可以發(fā)現(xiàn)，目前基于人工智能的在線教育存在一定的優(yōu)勢，但是仍舊有不足之處尚待改進(jìn)。12.8%（19名）的大學(xué)生認(rèn)為基于人工智能的在線教育平臺過度進(jìn)行信息數(shù)據(jù)讀取，存在信息泄漏風(fēng)險，希望在倫理方面加強(qiáng)保護(hù)，防止造成信息泄漏；17.6%（26名）的大學(xué)生認(rèn)為基于人工智能的在線教育平臺應(yīng)該增設(shè)良好的交互平臺，加強(qiáng)互動交流，徹底擺脫材料單向輸出和灌輸式教學(xué)；18.9%（28名）的大學(xué)生認(rèn)為應(yīng)該加強(qiáng)VR、AR等虛擬實驗室的建設(shè)，強(qiáng)化沉浸式學(xué)習(xí)體驗；37.8%（56名）的大學(xué)生認(rèn)為學(xué)習(xí)的個性化服務(wù)有待提高。

3? 基于人工智能的在線教育存在的問題分析

與對策

3.1? 基于人工智能的在線課堂是否和線下課堂教學(xué)具有實質(zhì)等效性

通過調(diào)查可以發(fā)現(xiàn)，基于人工智能的在線教育仍然存在很多問題亟待解決，從結(jié)果中不難發(fā)現(xiàn)，大部分學(xué)習(xí)者認(rèn)為在線教育即使具有智能性，但仍不能完全取代線下面授教育，這就需要我們思考：基于人工智能的在線教育在擁有眾多便利性和相對完善性的前提下與線下課堂教學(xué)是否具有實質(zhì)的等效性？一方面，我們不能否認(rèn)基于人工智能的在線教育對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效率的促進(jìn)作用，當(dāng)教師與基于人工智能的在線教育平臺同時應(yīng)用于課堂時，可以減輕教師的工作量，為完善教學(xué)策略、改進(jìn)教學(xué)方法、進(jìn)一步提高課堂質(zhì)量方面提供了更多思考空間；另一方面，基于人工智能的在線課堂中，學(xué)習(xí)者面對的是機(jī)器，即使是智能的機(jī)器，對課堂而言，對于處于發(fā)展階段的學(xué)生而言，仍舊難以與教師這樣鮮活的角色相比。

3.2? 面向在線教育的人工智能迎接挑戰(zhàn)

基于當(dāng)前疫情的形勢以及技術(shù)壁壘的不斷被突破，基于人工智能的在線教育若想徹底解決個性化教學(xué)這一問題，對在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究、構(gòu)建知識圖譜、打破課程壁壘、建立課程關(guān)聯(lián)這一相關(guān)問題不容忽視[9]；應(yīng)不斷完善相關(guān)智能技術(shù)，提高在線學(xué)習(xí)的課堂質(zhì)量，建立健全虛擬實驗室，加強(qiáng)學(xué)習(xí)的沉浸式體驗。

3.3? 正視在線教育的倫理安全

人工智能的教育應(yīng)用對倫理問題產(chǎn)生了新的挑戰(zhàn)，帶來的教育倫理風(fēng)險可分為一般性倫理風(fēng)險和特殊性倫理風(fēng)險[10]。人工智能對學(xué)習(xí)者隱私數(shù)據(jù)的獲取，激發(fā)了潛在的隱私泄露危機(jī)。因此，在面對算法科學(xué)性與學(xué)習(xí)者隱私危機(jī)時，需要注意用戶的信息安全；在面臨教育倫理學(xué)的研究對象與基本范疇時，需要正確對待教育、人工智能、教師、學(xué)生之間的關(guān)系。

4? 結(jié)束語

基于人工智能的在線教育廣泛應(yīng)用于教學(xué)實踐

之中，如在教學(xué)方面自動閱卷、監(jiān)察、指導(dǎo)等；在學(xué)習(xí)方面提供個性化學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)推送、個性化學(xué)習(xí)報告等服務(wù)。然而，基于人工智能的在線教育對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率提高的同時仍舊存在不足之處，也可能裹挾著一定程度的教育風(fēng)險。我們應(yīng)該辯證地看待這種教學(xué)模式，理性分析基于人工智能的在線教育存在的諸種可能性風(fēng)險，評估其風(fēng)險程度，最大化地發(fā)揮其積極性，努力探索具有針對性的規(guī)避策略，靈活地借助現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)勢和潛能，優(yōu)化教育教學(xué)效果。

5? 參考文獻(xiàn)

[1] 何克抗.21世紀(jì)以來的新興信息技術(shù)對教育深化改革的重大影響[J].電化教育研究，2019，40（3）：5-12.

[2] 吳曉如，王政.人工智能教育應(yīng)用的發(fā)展趨勢與實踐案例[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2018，28（2）：5-11.

[3] 余明華，馮翔，祝智庭.人工智能視域下機(jī)器學(xué)習(xí)的教育應(yīng)用與創(chuàng)新探索[J].遠(yuǎn)程教育雜志，2017，35（3）：11-21.

[4] 劉清堂，吳林靜，劉嫚，等.智能導(dǎo)師系統(tǒng)研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].中國電化教育，2016（10）：39-44.

[5] Sonwalkar N. Adapitve learning： A dynamic methodologyfor effective online learning[J].Distance Learning，2007（1）：43-46.

[6] 張進(jìn)良，葉求財.大數(shù)據(jù)視閾下學(xué)習(xí)資源智能推薦模型構(gòu)建[J].湖南科技大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2019，22（4）：178-184.

[7] 鄭慶華，董博，錢步月，等.智慧教育研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].計算機(jī)研究與發(fā)展，2019，56（1）：209-224.

[8] 陳海建，戴永輝，韓冬梅，等.開放式教學(xué)下的學(xué)習(xí)者畫像及個性化教學(xué)探討[J].開放教育研究，2017，23（3）：105-112.

[9] 孫茂松，項陽.孫茂松：在線教育和人工智能的挑戰(zhàn)與思考[J].中國教育網(wǎng)絡(luò)，2021（9）：45-47.

[10] 吳河江，涂艷國，譚轢紗.人工智能時代的教育風(fēng)險及?其規(guī)避[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2020，30（4）：18-24.