人工知能が教室に導入されると、教育プロセスにどのような変化が起こるのでしょうか?

人工知能テクノロジーの応用により、コースの内容、指導方法、教師と生徒の関係はすべて変化しています。人工知能を活用することで、よりオープンで柔軟な教育システムを実現し、人工知能と教育・指導の体系的な統合を促進することができます。人工知能が教育モデルに統合され、教育モデルの焦点が「人」に焦点を当てることに移行すると、彼ら自身も、スマートな教育の新時代が始まるでしょう。

人工知能テクノロジーは、子供と若者の両方で徐々に普及が進んでいます。新しい時代は、人々の教育と教育に、教師中心から生徒中心へどのように変革するか、インターネットや人工知能などの新しいテクノロジーを活用してスマートな教育モデルを実現する方法、という新たな要求を提起しています。人間とコンピューターの相互作用。人工知能は教育に新しい機能を与え、ビッグデータ時代のパーソナライズされた学習のニーズを満たします。

生徒の適性に応じた指導と個別学習の促進

従来の教室での教育では、教師が絶対的な権限を持ち、教師のコントロールに基づいて教育リソースが配分されます。教室での指導は、教師が適切な教育リソースを割り当て、教師と生徒の間の相互作用を通じてそれらを確立するコミュニケーション方法です。個人のエネルギーが限られているため、たとえそれが主観的でなくても、教師は管理を容易にするために、対応するアイデンティティラベルを無意識のうちに生徒にラベル付けし、教室での指導は機械的に知識の注入を完了します。人工知能の出現により、教師のプレッシャーが軽減され、生徒自身にもっと注意を払い、生徒の個別化された学習が促進される可能性があります。

これまで教師が生徒一人ひとりに目を配り、生徒の適性に応じた指導を行うことができなかった問題も、人工知能の介入によって容易に解決されるでしょう。人工知能技術は、各生徒の学習状況を同時に記録および分析し、生徒のポートレートを包括的に概説することができます。ビッグデータ分析に基づいて生徒の学力状況を診断・分析することで、生徒の学習上の弱点を発見し、タイムリーに修正するとともに、生徒の良い学習習慣を発見し、適した生徒に指導します。データ分析によるこのような学習方法。人工知能を使用して生徒にパーソナライズされた学習方法を形成し、人を使って質問を勧めることが本当に可能です。これにより、生徒は学ぶ必要があることだけを学び、やるべき問題だけを実行し、学習に終止符を打つことができます。盲目的な答えと非効率な練習。

教育リソースの公平さ

従来の教室での教育では、時間やスペースの制約などの不利な要因によって引き起こされる教育の質の違いに常に直面してきました。時間的要因の観点から見ると、従来の教室での指導プロセスでは、教師と生徒の間の対話時間や生徒間のディスカッションの時間が少なく、空間要因の観点から見ると、従来の教室の空間構造は固定席の制限により固定されています。 , 授業中は生徒同士がお互いに注意を払わなければならず、体力や知識を受け入れる能力に影響が出るはずです。

人工知能の出現により、従来の教室での教育の時間と空間の制限が打ち破られ、生徒はいつでもどこでも学習できるようになり、着席による教室の注意力の低下などの要因が排除されます。人工知能環境では、学生は VR やその他の技術的手段を使用して、従来の教室での教育では実現が難しい核分裂のプロセス、エンジンの内部構造、仮想世界での生物医学技術の応用を観察および体験できます。 。人工知能環境は、生徒をシナリオベースの教育状況に没入させ、ホログラフィックでダイナミックな写真を使った、より直感的でリアルな個人的な体験を生徒に提供します。これは、認知スタイルや想像力などの要因の違いによって引き起こされる不均衡な発達を生徒が変えるのにある程度役立ちます。

指導方法の改善

従来の教室指導では、教師は教材の準備、指導計画の作成、教室の運営、宿題​​の添削など、さまざまな業務に追われており、それが評価の対象となります。学生のみの対象 学生の知識予備力の調査のみに焦点を当てており、包括性や科学性に欠けています。人工知能時代の文脈では、人工知能テクノロジーは膨大な量の情報と知識を習得し、人々がいくつかの問題を解決するのに役立ちます。音声認識、画像処理技術、AR/VR 技術の成熟に伴い、人間とコンピューターの対話はより調和的で包括的なものになり、従来の教師の熟練した反復的なタスクの一部は、人工知能ロボットに大部分が置き換えられました。教室での教育そのものにもっと重点を置き、既存の教育方法を改善します。

人工知能は、従来の談話ベースの教師と生徒の対話をシーンベースの対話に変えるのに役立ちます。教室での教育では、教師は AR/VR やその他の技術的手段を使用して、生徒が鑑賞して学習できるように 3 次元およびホログラフィックの教育シーンを設計および作成できます。人工知能は、音声認識や画像認識機能により静的な知識や教科書の文章をデジタルテキストに変換し、様々なデジタル手法で生徒に提示することで、視覚や聴覚などの多面的な体験を得ることができ、退屈な学習を変革します。知識を鮮やかに再現した情景のようなディスプレイです。

科学的教育評価

教室は生徒が知識を学ぶ場であり、教師の教育プロセスのあらゆる側面に相当します。生徒の学習は、知識の最初の理解から知識の習熟に至るまでです。それは、知識を応用し、理解し、推論するプロセスです。このプロセスには、教科書の知識の学習と定着だけでなく、学習プロセス中の生徒の認知、感情、その他の側面の変化も含まれます。したがって、学生は単なる知識以上のものに基づいて評価されるべきです。

教室での教育において、人工知能の導入により、教室での教育のあらゆる側面を科学的に評価できるようになります。教室での指導状況は千差万別であり、生徒の状況も大きく、あるいはわずかに異なり、得手不得手もばらつきがあります。これまで、生徒の感情的発達、責任感、論理的思考能力などの発達側面は無視されてきましたが、人工知能データ分析、音声および画像認識、その他の技術的応用を応用することで、「教育と学習」の差別化を正確に評価できるようになります。 」。たとえば、オンライン学校の教師監視システムは、音声認識技術と表現認識技術の統合に依存しており、教師の教室でのパフォーマンスの親和性や明瞭さなどの側面を通じて教師の指導パフォーマンスを評価します。 （編集：ヤオ・クンセン）

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