Kecerdasan Buatan + Pendidikan: Memangkin Transformasi Identiti dan Peranan Guru

Klik pada kad perniagaan

Dapatkan lebih banyak maklumat industri

Dalam buku "AI: The Nature and Future of Artificial Intelligence" oleh sarjana British Margaret Borden, kecerdasan buatan ditakrifkan sebagai "membiarkan komputer melengkapkan pelbagai perkara yang boleh dilakukan oleh minda manusia." Setakat ini, bidang penyelidikan "kecerdasan buatan" telah mengalami tujuh peringkat: tunas, kelahiran, emas, palung pertama, kemakmuran, palung kedua, dan pembangunan berterusan. Pada masa ini, produk yang menggabungkan kecerdasan buatan dengan pendidikan bermunculan seperti cendawan dan dengan pantas meliputi semua bidang ekosistem pendidikan.

Perlu diingat bahawa pada masa ini, kecerdasan buatan masih dalam peringkat kecerdasan buatan yang "lemah", ekosistem data pendidikan masih belum terbentuk, dan mekanisme perkongsian dan etika kecerdasan buatan masih belum diwujudkan. Oleh itu, pasti terdapat banyak risiko dalam produk "kecerdasan buatan + pendidikan" semasa. Setakat bidang pendidikan, pembangunan kecerdasan buatan terletak pada mempromosikan aplikasi kecerdasan buatan yang mendalam dalam "pengajaran" guru dan "pembelajaran" pelajar, menyelesaikan masalah yang luar biasa dalam pendidikan dan pengajaran, memperkasakan guru, mengurangkan beban pelajar, dan kembali kepada integriti moral Memupuk aspirasi asal manusia dan menggalakkan pembangunan menyeluruh kemahiran moral, intelek, fizikal, seni dan fizikal pelajar.

Pilihan pertama untuk hala tuju R&D "kecerdasan buatan + pendidikan" generasi baharu

Membangunkan platform pakar kecerdasan buatan untuk guru

Pada masa ini, penerokaan menambah teknologi kecerdasan buatan pada senario pendidikan sedang giat dijalankan. Pada November 2018, "Kecerdasan Buatan + Buku Biru Pendidikan" yang dikeluarkan oleh Beijing Normal University menyatakan bahawa "Kecerdasan Buatan + Pendidikan" tertumpu terutamanya pada persekitaran pendidikan pintar, sokongan proses pembelajaran pintar, penilaian pendidikan pintar, pembantu guru pintar, dan pengurusan pendidikan pintar. dan perkhidmatan. Tunggu lima senario biasa. Dalam "Kertas Putih Pembangunan Kecerdasan Buatan Global (2019)" yang dikeluarkan oleh Deloitte Research, aplikasi kecerdasan buatan dalam pendidikan diringkaskan kepada lima pautan pengajaran: pengajaran, pembelajaran, penilaian, ujian dan amalan.

Pada masa ini, kebanyakan produk pendidikan kecerdasan buatan digunakan terutamanya oleh pelajar dan ibu bapa, termasuk mesin pembelajaran, robot pendidikan awal dan produk carian soalan. Tingkah laku pasaran itu sendiri tidak boleh dicela, tetapi setakat ini, produk pendidikan kecerdasan buatan yang sedia ada masih belum menyelesaikan masalah ketepatan dan ralat sifar, dan potensi risiko pendidikan tidak diberi perhatian.

Malah, setakat pendidikan semasa, produk yang paling mendesak untuk dibangunkan dan disediakan haruslah sistem pakar atau platform untuk guru yang mempunyai fungsi perlombongan data dan bantuan pintar.

Pertama sekali, ini adalah keperluan untuk guru mendiagnosis keadaan akademik dengan tepat. Dahulu, apabila membincangkan isu profesionalisasi guru, ulama secara umumnya membandingkan profesion perguruan dengan profesion perubatan. 100 tahun yang lalu, hampir tidak ada perbezaan besar dalam kerumitan alat yang digunakan oleh doktor dan guru, dan guru menggunakan kapur dan papan hitam Namun, tahap kecerdasan kedua-dua alat bantu profesional ini agak berbeza. Doktor mempunyai ECG, EEG, dan MRI Resonans, robot pembedahan saraf, sistem pembacaan pakar, diagnosis jauh dan sistem rawatan berdasarkan data besar dan kecerdasan buatan, dsb. Walau bagaimanapun, satu-satunya alat bantu untuk guru mengajar ialah papan putih elektronik, dan terdapat. kekurangan alat pintar yang sepadan untuk diagnosis akademik. Pendidikan dan pengajaran adalah seni, tetapi mereka harus terlebih dahulu bersifat saintifik. Jika pendidikan dan pengajaran kekurangan sokongan saintifik dan teknologi, guru akan keliru dan terperangkap. Pada masa yang sama, komuniti saintifik dan teknologi tidak mengutamakan pembangunan produk yang menyokong pendidikan dan pengajaran guru serta mempunyai fungsi diagnostik. Oleh itu, adalah penting untuk menyepadukan komunikasi generasi akan datang, Internet Perkara, perlombongan data besar, pembelajaran mendalam kecerdasan buatan dan teknologi lain untuk membangunkan sistem atau platform pakar dengan diagnosis pendidikan dan cadangan penyelesaian untuk guru.

Kedua, ini adalah keperluan untuk mencapai pengurangan beban yang ketara. Ahli psikologi Jerman, Hermann Ebbinghaus dan yang lain mendapati bahawa untuk pelajar menguasai pengetahuan yang telah dipelajari, mereka perlu mempraktikkan dan menyatukannya berulang kali adalah perlu, tetapi melebihi had tertentu akan menyebabkan kepenatan pembelajaran kesan marginal. Kelaziman taktik berasaskan soalan dalam model pengajaran tradisional tidak boleh semata-mata dikaitkan dengan guru yang "malas" atau "sebelah pihak mengejar kadar kemasukan," tetapi sebaliknya kerana kebanyakan guru tidak dapat memahami keadaan akademik pelajar seperti doktor boleh mendiagnosis penyakit dengan tepat . Apabila saiz kelas berkembang, guru semakin kurang memahami keadaan akademik pelajar. Oleh itu, untuk benar-benar mengurangkan beban pelajar, kuncinya ialah menyediakan sokongan yang diperlukan kepada guru, membantu mereka mendiagnosis dan menilai status pembelajaran pelajar, dan menyediakan program pendidikan yang boleh dipilih dan diubah. Ini adalah kekuatan kecerdasan buatan. Pada masa yang sama, kecerdasan buatan juga boleh membebaskan guru daripada kerja mudah yang rumit seperti kehadiran, mendaftar markah, skor statistik, pengumpulan data, dll.

Titik terobosan dalam pembinaan platform pakar kecerdasan buatan

Penyepaduan antara disiplin, membina ekosistem data dan mempromosikan aplikasi blockchain

Ia boleh ditulis semula seperti ini: Idea pembangunan dan fungsi produk produk pendidikan kecerdasan buatan yang telah dilancarkan setakat ini adalah sangat serupa. Mengambil mesin pembelajaran sebagai contoh, pembangun bekerjasama dengan ribuan sekolah rendah dan menengah pada peringkat awal untuk mendapatkan sejumlah besar latihan yang berkaitan dengan mata pengetahuan dan mata keupayaan buku teks, dan mereka bentuk sistem atau platform untuk diagnosis akademik. dan pembetulan berdasarkan teori behaviorisme. Platform jenis ini biasanya mempunyai fungsi data besar dan boleh menjana imej peribadi pelajar dengan menganalisis kerja rumah pelajar, bilangan latihan, dsb. Malah, pemberian fungsi ini kepada guru sedikit sebanyak dapat mengurangkan beban guru dan membantu guru melaksanakan pendidikan dan pengajaran peribadi Ini boleh dipanggil "kecerdasan buatan + pendidikan" 1.0. Walau bagaimanapun, platform pakar kecerdasan buatan untuk guru harus bergerak ke hadapan dari segi kecerdasan dan membuat kejayaan dalam penyepaduan rentas disiplin, pembinaan ekologi data pendidikan dan aplikasi teknologi blockchain.

Yang pertama ialah seni bina alam sekitar "kecerdasan buatan + pendidikan" 2.0 yang integrasi antara disiplin dan rentas sempadan mencapai pembahagian kerja dan kerjasama. Seni bina persekitaran teknikal "kecerdasan buatan + pendidikan" 2.0 memerlukan penyepaduan silang kejuruteraan perisian, sains dan teknologi maklumat, kawalan dan automasi, pendidikan neuro, neuropsikologi, teknologi pendidikan dan disiplin lain. Antaranya, disiplin pendidikan memberi tumpuan kepada bergantung kepada hasil penyelidikan terkini dalam sains saraf dan sains psikologi, terutamanya keputusan terkini dalam bidang sains otak dan penyelidikan yang diilhamkan oleh otak, untuk memberi sokongan kepada sains pengiraan untuk memahami otak manusia dan teknologi bionik. ; sains pengkomputeran, sains maklumat, dsb. fokus pada Pemerolehan data besar pendidikan, pembinaan graf pengetahuan, pemprosesan dan perlombongan data, diagnosis pintar dan kejuruteraan perisian bertanggungjawab untuk pembangunan kejuruteraan platform pintar, dsb.

Yang kedua ialah membina ekosistem data pendidikan. Data, kuasa pengkomputeran, algoritma dan pembelajaran sains ialah empat elemen utama "kecerdasan buatan + pendidikan". Data pendidikan yang besar bukan sahaja asas untuk melatih sistem kecerdasan buatan, tetapi juga kunci untuk membangunkan kecerdasan buatan pendidikan. Pembentukan data ekologi data pendidikan secara besar-besaran bergantung kepada banyak aspek seperti pemerolehan dan perkongsian, prapemprosesan data, penyimpanan data dan pengiraan. Dari segi mendapatkan data pendidikan, tumpuan harus diberikan kepada proses pembelajaran pelajar melalui peralatan dan cara seperti penjejak mata dan buku dakwat elektronik yang boleh memainkan semula trajektori penulisan, data termasuk pembelajaran dalam bilik darjah, penyelesaian masalah, menjawab soalan, dan penciptaan kerja. boleh diperolehi ciri-ciri seperti kognisi, ingatan, perwakilan, pemikiran, perhatian, dan personaliti. Dari segi perkongsian data pendidikan, penubuhan piawaian dan spesifikasi pengumpulan data pendidikan harus dipercepatkan, dan sumber data pendidikan awam harus dibuka dan dikongsi mengikut perjanjian sambil mematuhi peraturan data dan etika privasi. Dari segi penyimpanan dan pengkomputeran data pendidikan, sebagai tambahan kepada pembangunan dan aplikasi teknologi kecerdasan buatan seperti pengoptimuman algoritma, pembelajaran mendalam, dan latihan bahan, universiti dan institut penyelidikan saintifik juga harus bersama-sama menangani masalah utama untuk membentuk model data besar dengan cepat dan perbandingan dengan hak harta intelek bebas negara saya.

Yang ketiga ialah mempromosikan aplikasi teknologi blockchain dalam platform pakar kecerdasan buatan untuk guru. Pada masa ini, kawasan tumpuan penyelidikan "chain block + education" di dalam dan luar negara tertumpu terutamanya pada pensijilan kredit, pengurusan sijil, sumber pendidikan digital, keupayaan pelajar dan pengurusan hasil pembelajaran. Atribut blockchain, seperti pemusatan, mekanisme konsensus, kebolehkesanan dan kepercayaan tinggi, boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah sukar seperti diagnosis pendidikan, pembangunan pelajar, terutamanya penilaian pembangunan moral. Penubuhan fail pembelajaran dan pertumbuhan peribadi pelajar berdasarkan teknologi blockchain akan membantu mengubah sepenuhnya cara pendidikan dan penilaian pengajaran, dan juga boleh memberikan sokongan penting untuk pembangunan platform pakar kecerdasan buatan untuk guru.

Platform Pakar Kepintaran Buatan untuk Guru

Memperkasakan guru dan menggalakkan perubahan dalam tugas utama guru

Persekitaran kecerdasan buatan dengan unsur-unsur seperti persepsi pintar, pembelajaran mendalam, rangkaian saraf dan pengkomputeran emosi telah diterapkan secara mendalam dalam semua bidang kehidupan dan setiap aspek kehidupan dan pembelajaran dalam masyarakat manusia. Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan dalam bidang pendidikan, ramai guru mula bimbang sama ada mereka akan kehilangan pekerjaan

"Kecerdasan Buatan + Pendidikan" memperkasakan guru, tetapi ia juga memerlukan transformasi kerja guru. Pada masa ini, tiga tugas utama guru iaitu berdakwah, mengajar, dan menyelesaikan keraguan sedang berubah. Sumber pembelajaran dalam talian yang besar dan produk tunjuk ajar kecerdasan buatan platform MOOC pada asasnya boleh menggantikan pengajaran pengetahuan guru tradisional platform pakar kecerdasan buatan untuk guru juga boleh membantu guru menjawab soalan pelajar dan menyelesaikan keraguan pada tahap tertentu.

"Laporan Pembangunan Kecerdasan Buatan Generasi Baharu China 2020" yang disusun oleh Akademi Sains dan Strategi Pembangunan Teknologi China, Pusat Penyelidikan Pembangunan Kecerdasan Buatan Generasi Baharu Kementerian Sains dan Teknologi, dan lebih daripada sepuluh institusi dalam dan luar negara percaya bahawa peranan dan definisi guru dalam era kecerdasan buatan telah mengubah Perubahan, tetapi teknologi tidak akan menggantikan guru manusia. Kemunculan platform pakar kecerdasan buatan generasi baharu bukan sahaja dapat membantu guru menyelesaikan tugas mekanikal dan berulang, tetapi juga menyediakan guru dengan "potret" status akademik dan penyelesaian yang diperibadikan untuk membantu pelajar.

Zhu Xiaoman menegaskan seawal tahun 1994 dalam "Mencipta Pendidikan Normal Emosi" bahawa "watak ideologi dan moral manusia, kualiti emosi dan tabiat tingkah laku tidak dicapai dengan bergantung pada proses pengajaran kognitif, tetapi sering dicapai oleh pelajar bertanya secara spontan. guru Peniruan, pengiktirafan, menerima pengaruh guru secara tidak sedar, dan mewujudkan kekangan tingkah laku adalah apa yang dipanggil pengaruh halus." Oleh itu, "berdakwah", tugas pendidikan penting yang melibatkan emosi, pada masa ini sukar untuk diganti sepenuhnya dengan kecerdasan buatan. Apabila guru menjalankan pendidikan secara bersemuka dengan pelajar, pandangan prihatin dan gerak isyarat guru yang menggalakkan, kepercayaan dan sokongan yang dibentuk antara guru dan pelajar, dan kekaguman dan peniruan pelajar terhadap guru, dsb., tidak boleh digantikan dengan mana-mana kecerdasan buatan yang dingin. produk. Keberkesanan pembelajaran dalam talian semasa wabak juga membuktikan kepentingan dan tidak boleh digantikan pendidikan bersemuka.

Intipati pendidikan ialah satu pokok menggoncang pokok yang lain, satu awan menolak awan yang lain, dan satu jiwa membangunkan jiwa yang lain. Risiko kecerdasan buatan itu sendiri dan kekhususan aplikasinya dalam pendidikan menentukan bahawa keutamaan harus diberikan kepada pembangunan sistem pakar atau platform untuk guru membantu dan menyokong kerja mereka. Guru harus memberi lebih perhatian kepada pengumpulan pengalaman dan kebijaksanaan pendidikan mereka sendiri, menggunakan platform pakar kecerdasan buatan untuk menjalankan pengajaran berasaskan bukti, menjadikan proses pengajaran dan pendidikan lebih saintifik dan berkesan, dan menjadikan kerja rumah dan latihan pelajar lebih mudah dan lebih tepat. Dengan bantuan data besar dan cadangan pendidikan yang disediakan oleh kecerdasan buatan, guru boleh dibebaskan daripada kerja berulang yang rumit dan remeh dan mengejar markah, lebih sepenuhnya mengambil alih peranan "pendidikan" emosi dan lebih mematuhi niat asal untuk memupuk orang dengan integriti moral.

(Pengarang: Ding Jinhong ialah dekan Pusat Pengajian Pendidikan Guru Universiti Nantong dan pada masa yang sama pengarah Pejabat Pengurusan Pendidikan Guru dan profesor)

Sumber丨Berita Pendidikan China

Kenyataan: Artikel ini dicetak semula untuk tujuan menyampaikan maklumat lanjut. Jika sumber label tidak betul atau melanggar hak dan kepentingan sah anda, sila hubungi kami dan berikan bukti pemilikan, dan kami akan membetulkan serta memadamkannya secepat mungkin. terima kasih.

Bacaan yang menarik

• Adegan pertama丨menyediakan pembelajaran sepanjang hayat untuk semua.Pendidikan berterusan harus memainkan peranan penting

• Adegan pertama丨Pembinaan ekosistem digital dan pembangunan berkualiti tinggi pendidikan berterusan - nota sampingan Forum Sidang Kemuncak Pembangunan Pendidikan Berterusan di Kolej dan Universiti dalam Corak Baharu Digital China

• Kebijaksanaan Cina pembelajaran sepanjang hayat untuk semua dalam era transformasi digital

• Universiti Terbuka Hebei: Meningkatkan keberkesanan keseluruhan dan membina komuniti universiti terbuka

• Salah faham perlu dielakkan dalam transformasi digital pendidikan

• Pendidikan dan SembangGPT, lawan atau rakan sepasukan

• People's Daily Online, China Teachers Daily dan media lain memberi perhatian kepada keluaran "Laporan Pembelajaran Digital Guru (2022)"

• Temuduga Pakar丨Transformasi digital merupakan kemajuan yang tidak dapat dielakkan untuk pembelajaran guru

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan + Pendidikan: Memangkin Transformasi Identiti dan Peranan Guru. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!