Künstliche Intelligenz + Bildung: Katalysierung der Transformation der Identität und Rolle von Lehrern

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In dem Buch „AI: The Nature and Future of Artificial Intelligence“ der britischen Wissenschaftlerin Margaret Boden wird künstliche Intelligenz als „Computer verschiedene Dinge erledigen lassen, die der menschliche Geist tun kann“ definiert. Bisher durchlief das Forschungsfeld „Künstliche Intelligenz“ sieben Phasen: Knospenbildung, Geburt, Gold, erste Talsohle, Wohlstand, zweite Talsohle und Weiterentwicklung. Derzeit schießen Produkte, die künstliche Intelligenz mit Bildung verbinden, wie Pilze aus dem Boden und decken rasch alle Bereiche des Bildungsökosystems ab.

Es ist erwähnenswert, dass sich die künstliche Intelligenz derzeit noch im „schwachen“ Stadium der künstlichen Intelligenz befindet, das Bildungsdaten-Ökosystem noch nicht gebildet wurde und der Austauschmechanismus und die Ethik der künstlichen Intelligenz noch nicht etabliert sind. Daher bergen die aktuellen Produkte „Künstliche Intelligenz + Bildung“ zwangsläufig viele Risiken. Was den Bildungsbereich betrifft, liegt die Entwicklung der künstlichen Intelligenz darin, die tiefgreifende Anwendung künstlicher Intelligenz im „Lehren“ der Lehrer und im „Lernen“ der Schüler zu fördern, offene Probleme in Bildung und Unterricht zu lösen, Lehrer zu befähigen, Verringerung der Belastung der Schüler und Rückkehr zur moralischen Integrität. Kultivieren Sie die ursprünglichen Bestrebungen der Menschen und fördern Sie die umfassende Entwicklung der moralischen, intellektuellen, körperlichen, künstlerischen und körperlichen Fähigkeiten der Schüler.

Die erste Wahl für die neue Generation der Forschungs- und Entwicklungsrichtung „Künstliche Intelligenz + Bildung“

Entwickeln Sie eine Expertenplattform für künstliche Intelligenz für Lehrer

Derzeit ist die Erforschung der Einbindung künstlicher Intelligenz in Bildungsszenarien in vollem Gange. Im November 2018 heißt es im von der Beijing Normal University veröffentlichten „Artificial Intelligence + Education Blue Book“, dass sich „Artificial Intelligence + Education“ hauptsächlich auf intelligente Bildungsumgebungen, intelligente Lernprozessunterstützung, intelligente Bildungsbewertung, intelligente Lehrerassistenten und intelligentes Bildungsmanagement konzentriert und Dienstleistungen. Warten Sie auf fünf typische Szenarien. Im von Deloitte Research veröffentlichten „Global Artificial Intelligence Development White Paper (2019)“ wird die Anwendung künstlicher Intelligenz in der Bildung in fünf Lehrverbindungen zusammengefasst: Lehren, Lernen, Bewertung, Testen und Praxis.

Derzeit werden die meisten Bildungsprodukte mit künstlicher Intelligenz hauptsächlich von Schülern und Eltern verwendet, darunter Lernmaschinen, Früherziehungsroboter und Produkte zur Fragensuche. Das Marktverhalten selbst ist über jeden Zweifel erhaben, aber bisher haben bestehende Bildungsprodukte mit künstlicher Intelligenz die Probleme der Genauigkeit und Fehlerfreiheit nicht gelöst, und potenzielle Bildungsrisiken wurden nicht berücksichtigt.

Tatsächlich sollte das dringendste Produkt, das im aktuellen Bildungsbereich entwickelt und bereitgestellt werden muss, ein Expertensystem oder eine Plattform für Lehrer mit Data Mining und intelligenten Assistenzfunktionen sein.

Zuallererst besteht die Notwendigkeit für Lehrer, die akademischen Bedingungen genau zu diagnostizieren. In der Vergangenheit verglichen Wissenschaftler bei der Diskussion über die Professionalisierung von Lehrern im Allgemeinen den Lehrerberuf mit dem Arztberuf. Vor 100 Jahren gab es kaum einen großen Unterschied in der Komplexität der von Ärzten und Lehrern verwendeten Werkzeuge, während Lehrer Kreide und Tafeln verwendeten. Heute ist der Grad der Intelligenz jedoch sehr unterschiedlich. Ärzte verfügen über EKG, EEG und MRT, neurochirurgische Roboter, Experten-Lesesysteme, Ferndiagnose- und Behandlungssysteme auf der Grundlage von Big Data und künstlicher Intelligenz usw. Die einzigen Hilfsmittel für den Unterricht sind jedoch elektronische Whiteboards, und das gibt es ein Mangel an entsprechenden intelligenten Werkzeugen für die akademische Diagnostik. Bildung und Unterricht sind Kunst, aber sie sollten zunächst wissenschaftlich sein. Fehlen Bildung und Unterricht an wissenschaftlicher und technologischer Unterstützung, geraten die Lehrer in Verwirrung und geraten in die Falle. Gleichzeitig hat die wissenschaftliche und technologische Gemeinschaft der Entwicklung von Produkten, die die Lehrerausbildung und den Unterricht unterstützen und diagnostische Funktionen haben, keine Priorität eingeräumt. Daher ist es dringend erforderlich, die Kommunikation der nächsten Generation, das Internet der Dinge, Big Data Mining, Deep Learning mit künstlicher Intelligenz und andere Technologien zu integrieren, um Expertensysteme oder Plattformen mit pädagogischen Diagnosen und Lösungsvorschlägen für Lehrer zu entwickeln.

Zweitens geht es um die Notwendigkeit, eine erhebliche Belastungsreduzierung zu erreichen. Der deutsche Psychologe Hermann Ebbinghaus und andere fanden heraus, dass Lernende wiederholtes Üben und Festigen benötigen, um das erlernte Wissen zu beherrschen. Das Überschreiten einer bestimmten Grenze führt jedoch zu Lernermüdung und abnehmenden Ergebnissen. Die Verbreitung fragebasierter Taktiken im traditionellen Unterrichtsmodell kann nicht einfach darauf zurückgeführt werden, dass Lehrer „faul“ sind oder „einseitig die Zulassungsquote verfolgen“, sondern vielmehr darauf, dass die meisten Lehrer die schulischen Bedingungen ihrer Schüler nicht so gut erfassen können, wie Ärzte Krankheiten genau diagnostizieren können . Mit zunehmender Klassengröße haben die Lehrer immer weniger Verständnis für die schulischen Bedingungen der Schüler. Um die Belastung der Schüler wirklich zu verringern, liegt der Schlüssel darin, den Lehrern die notwendige Unterstützung zu bieten, ihnen bei der Diagnose und Bewertung des Lernstatus der Schüler zu helfen und Bildungsprogramme bereitzustellen, die ausgewählt und transformiert werden können. Genau darin liegt die Stärke der künstlichen Intelligenz. Gleichzeitig kann künstliche Intelligenz Lehrer auch von komplizierten einfachen Arbeiten wie Anwesenheit, Registrierung von Ergebnissen, statistischen Ergebnissen, Datenerfassung usw. befreien.

Durchbruch beim Aufbau einer Expertenplattform für künstliche Intelligenz

Interdisziplinäre Integration, Aufbau eines Datenökosystems und Förderung von Blockchain-Anwendungen

Es kann so umgeschrieben werden: Die Entwicklungsideen und Produktfunktionen der eingeführten Bildungsprodukte für künstliche Intelligenz sind sehr ähnlich. Am Beispiel der Lernmaschine arbeiteten die Entwickler in der Frühphase mit Tausenden von Grund- und weiterführenden Schulen zusammen, um eine große Anzahl von Übungen im Zusammenhang mit den Wissens- und Fähigkeitspunkten der Lehrbücher zu erhalten, und entwarfen ein System oder eine Plattform für die akademische Diagnose und Korrektur basierend auf der Behaviorismustheorie. Diese Art von Plattform verfügt in der Regel über Big-Data-Funktionen und kann durch die Analyse der Hausaufgaben des Schülers, der Anzahl der Übungen usw. ein persönliches Bild eines Schülers generieren. Tatsächlich kann die Bereitstellung dieser Funktionen für Lehrer die Belastung für Lehrer bis zu einem gewissen Grad verringern und Lehrern bei der Umsetzung personalisierter Bildung und Lehre helfen. Dies kann als „künstliche Intelligenz + Bildung“ 1.0 bezeichnet werden. Allerdings sollte die Expertenplattform für künstliche Intelligenz für Lehrer in puncto Intelligenz Fortschritte machen und Durchbrüche bei der interdisziplinären Integration, dem ökologischen Aufbau von Bildungsdaten und der Anwendung der Blockchain-Technologie erzielen.

Die erste ist die Umweltarchitektur „Künstliche Intelligenz + Bildung“ 2.0, die interdisziplinäre, grenzüberschreitende Integration ermöglicht und Arbeitsteilung und Zusammenarbeit realisiert. Die technische Umgebungsarchitektur „Künstliche Intelligenz + Bildung“ 2.0 erfordert die übergreifende Integration von Softwareentwicklung, Informationswissenschaft und -technologie, Steuerung und Automatisierung, Neuropädagogik, Neuropsychologie, Bildungstechnologie und anderen Disziplinen. Unter anderem konzentriert sich die Bildungsdisziplin darauf, sich auf die neuesten Forschungsergebnisse in den Neurowissenschaften und der Psychologie zu stützen, insbesondere auf die neuesten Ergebnisse in den Bereichen Gehirnwissenschaft und hirninspirierte Forschung, um die Computerwissenschaft beim Verständnis des menschlichen Gehirns und der bionischen Technologie zu unterstützen ;Informatik, Informationswissenschaft usw. konzentrieren sich auf die Erfassung von Big Data im Bildungsbereich, den Aufbau von Wissensgraphen, die Datenverarbeitung und -gewinnung, die intelligente Diagnose und die Softwareentwicklung und sind für die Entwicklung intelligenter Plattformtechnik verantwortlich.

Die zweite besteht darin, ein Ökosystem für Bildungsdaten aufzubauen. Daten, Rechenleistung, Algorithmen und Lernwissenschaft sind die vier Hauptelemente von „Künstliche Intelligenz + Bildung“. Massive Bildungsdaten sind nicht nur die Grundlage für das Training künstlicher Intelligenzsysteme, sondern auch der Schlüssel zur Entwicklung künstlicher Intelligenz im Bildungsbereich. Die Bildung umfangreicher ökologischer Bildungsdaten hängt von vielen Aspekten ab, wie z. B. der Erfassung und Weitergabe, der Datenvorverarbeitung, der Datenspeicherung und der Berechnung. Bei der Beschaffung von Bildungsdaten sollte der Schwerpunkt auf dem Lernprozess der Schüler liegen. Daten wie Unterricht im Klassenzimmer, Problemlösung, Beantwortung von Fragen, Arbeitserstellung usw. können mithilfe von Geräten und Mitteln wie Eyetrackern und elektronischen Tintenbüchern erfasst werden Wiedergabe von Schreibspuren wie Kognition, Gedächtnis, Repräsentation, Denken, Aufmerksamkeit und Persönlichkeit. Im Hinblick auf die gemeinsame Nutzung von Bildungsdaten sollte die Festlegung von Standards und Spezifikationen für die Sammlung von Bildungsdaten beschleunigt werden, und öffentliche Bildungsdatenressourcen sollten gemäß Vereinbarungen unter Einhaltung von Datenregeln und Datenschutzethik geöffnet und gemeinsam genutzt werden. Im Hinblick auf die Speicherung und Berechnung von Bildungsdaten sollten Universitäten und wissenschaftliche Forschungsinstitute neben der Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenztechnologien wie Algorithmusoptimierung, Deep Learning und Materialtraining auch gemeinsam Schlüsselprobleme angehen, um schnell Big-Data-Modelle zu bilden und Vergleiche mit den unabhängigen geistigen Eigentumsrechten meines Landes.

Die dritte besteht darin, die Anwendung der Blockchain-Technologie in der Expertenplattform für künstliche Intelligenz für Lehrer zu fördern. Derzeit konzentrieren sich die Forschungsschwerpunkte „Blockchain + Bildung“ im In- und Ausland hauptsächlich auf Kreditzertifizierung, Zertifikatsmanagement, digitale Bildungsressourcen, Lernfähigkeiten und Lernergebnismanagement usw. Die Eigenschaften der Blockchain wie Zentralisierung, Konsensmechanismus, Rückverfolgbarkeit und hohes Vertrauen können zur Lösung schwieriger Probleme wie Bildungsdiagnose, Schülerentwicklung und insbesondere Bewertung der moralischen Entwicklung genutzt werden. Die Erstellung persönlicher Lern- und Wachstumsdateien von Schülern auf Basis der Blockchain-Technologie wird dazu beitragen, die Art und Weise der Bildung und Unterrichtsbewertung völlig zu verändern, und kann auch wichtige Unterstützung für die Entwicklung von Expertenplattformen für künstliche Intelligenz für Lehrer bieten.

Expertenplattform für künstliche Intelligenz für Lehrer

Lehrkräfte stärken und Veränderungen in den Hauptaufgaben der Lehrkräfte fördern

Die Umgebung der künstlichen Intelligenz, die auf intelligenter Wahrnehmung, tiefem Lernen, neuronalen Netzen, emotionalem Computing usw. basiert, ist tief in allen Lebensbereichen und allen Aspekten des Lebens und Lernens in der menschlichen Gesellschaft verankert. Mit der rasanten Entwicklung künstlicher Intelligenz im Bildungsbereich beginnen viele Lehrer, sich Sorgen zu machen, ob sie ihren Job verlieren werden

„Künstliche Intelligenz + Bildung“ stärkt Lehrkräfte, erfordert aber auch eine Transformation der Lehrkräftearbeit. Gegenwärtig verändern sich die drei Hauptaufgaben der Lehrer: Predigen, Lehren und Lösen von Zweifeln. Die umfangreichen Online-Lernressourcen und Nachhilfeprodukte für künstliche Intelligenz der MOOC-Plattform können grundsätzlich den Wissensunterricht traditioneller Lehrer ersetzen; die Expertenplattform für künstliche Intelligenz für Lehrer kann Lehrern auch dabei helfen, Fragen der Schüler zu beantworten und bis zu einem gewissen Grad Zweifel auszuräumen.

Der „China New Generation Artificial Intelligence Development Report 2020“, der von der China Academy of Science and Technology Development Strategies, dem New Generation Artificial Intelligence Development Research Center des Ministeriums für Wissenschaft und Technologie und mehr als zehn in- und ausländischen Institutionen zusammengestellt wurde, geht davon aus Die Rolle und Definition von Lehrern im Zeitalter der künstlichen Intelligenz hat sich geändert. Technologie wird jedoch menschliche Lehrer nicht ersetzen. Das Aufkommen einer neuen Generation von Expertenplattformen für künstliche Intelligenz kann Lehrern nicht nur dabei helfen, mechanische, sich wiederholende Aufgaben zu erledigen, sondern ihnen auch „Porträts“ des akademischen Status und personalisierte Lösungen zur Verfügung stellen, um Schülern zu helfen.

Zhu Xiaoman wies bereits 1994 in „Creating Emotional Normal Education“ darauf hin, dass „der ideologische und moralische Charakter, die emotionale Qualität und die Verhaltensgewohnheiten von Menschen nicht durch das Verlassen auf den kognitiven Lehrprozess erreicht werden, sondern oft durch spontanes Nachahmen und Nachahmen der Schüler erreicht werden.“ Identifizierung, unbewusstes Akzeptieren des Einflusses des Lehrers und Festlegung von Verhaltensbeschränkungen, was den sogenannten subtilen Einfluss darstellt. Daher ist „Predigen“, eine wichtige pädagogische Aufgabe mit Emotionen, derzeit nur schwer vollständig durch künstliche Intelligenz zu ersetzen. Wenn Lehrer einen persönlichen Unterricht mit Schülern durchführen, können die besorgten Blicke und ermutigenden Gesten des Lehrers, das zwischen Lehrern und Schülern aufgebaute Vertrauen und die Unterstützung sowie die Bewunderung und Nachahmung der Lehrer durch die Schüler usw. nicht durch kalte künstliche Intelligenz ersetzt werden Produkte. Die Wirksamkeit des Online-Lernens während der Epidemie beweist auch die Bedeutung und Unersetzlichkeit des Präsenzunterrichts.

Die Essenz der Bildung besteht darin, dass ein Baum einen anderen Baum erschüttert, eine Wolke eine andere Wolke anstößt und eine Seele eine andere Seele erweckt. Die Risiken der künstlichen Intelligenz selbst und die Besonderheiten ihrer Anwendung im Bildungswesen legen nahe, dass der Entwicklung von Expertensystemen oder Plattformen für Lehrer zur Unterstützung und Unterstützung ihrer Arbeit Vorrang eingeräumt werden sollte. Lehrer sollten der Anhäufung ihrer eigenen Bildungserfahrung und Weisheit mehr Aufmerksamkeit schenken, Expertenplattformen für künstliche Intelligenz nutzen, um evidenzbasierten Unterricht durchzuführen, den Lehr- und Bildungsprozess wissenschaftlicher und effektiver zu gestalten und die Hausaufgaben und Übungen der Schüler einfacher und einfacher zu gestalten genau. Mit Hilfe von Big Data und Bildungsvorschlägen durch künstliche Intelligenz können Lehrer von komplizierter und trivialer Wiederholungsarbeit und der Jagd nach Noten befreit werden, die Rolle der emotionalen „Erziehung“ besser übernehmen und besser an der ursprünglichen Absicht festhalten, Menschen zu kultivieren moralische Integrität.

(Autor: Ding Jinhong ist Dekan der School of Teacher Education der Nantong University, gleichzeitig Direktor des Teacher Education Management Office und Professor)

Quelle丨China Education News

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