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人工智能的时代,AI如何影响教育?面对挑战,基础教育能做些什么?

2019-04-30来源:安徽网

近日,《哈佛商业评论》撰文就人工智能对经济、教育的影响展开了思考。在他们看来,人工智能的兴盛要求教育必须跟上步伐,这样才能让人们在未来受益。那么,AI如何影响教育?面对AI人工智能的挑战,基础教育能做些什么?……

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2017年,中国政府发布了一项宏伟的计划,到2030年在全世界范围内引领AI研究及部署,并成为世界主要人工智能创新中心。

这个计划的路线图是不仅要扩大全国AI技术的研究发展,同时也要寻求更广泛的途径将AI技术应用到社会的各个领域,包括从工业到城市规划。



而最新的进展是数个新技术发明正在全国高校内测试,据说这些测试将重新定义21世纪的教育理念。


面部识别系统

不同于西方国家更大范围内部署的人脸识别软件,因对其准确度的担忧和可能导致的种族歧视而引起争议,中国的人脸识别软件目前正在公共领域不断往前跨越。

下图是杭州的一所高中正在测试一种新的面部识别系统,该系统旨在实时分析学生在课堂上的参与情况。

“智能教室行为管理系统”每隔30秒扫描一次房间,记录学生的行为和他们的面部表情。

通过简单地分析学生的面部,该系统可以识别七种情绪,包括快乐,悲伤,害怕和愤怒。

一个摄像机,栖息在教室前面的黑板上,还可以跟踪六种类型的行为:阅读,写作,举手,站立,听讲,以及靠在桌子上。

学校副校长张冠超表示,该系统既有助于跟踪学生的出勤情况,也有助于教师改进教学方法。


同时,学生的面孔可以用于支付食堂午餐和从图书馆借阅物品。

虽然说这项技术可以帮助教师优化课程,最大限度地提高学生参与度,但该系统也很容易被质疑用来监视学生。

因此,张校长也表示,学生的隐私是受到保护的,因为该技术不能保存教室中的图像,也不会将数据存储在本地服务器或者云端。


用计算机软件来测评论文

在另一项更加引人注目和广泛实施的人工智能进入教育系统的试验中,南华早报(SCMP)最近的一份报告称,四分之一的中国学校正在试验用计算机软件来测评论文。


机器学习软件已经开发了近十年,使用深度学习算法来不断学习和提高其理解和评估学生作业的能力。

目前估计有6万所学校正在测试这项技术,据报道它可以打出跟人工一样的分数,替代92%的人工时间。

大学里,对大型课堂作业进行批改和测试评分是一项繁琐的工作。

即使在低年级,教师也经常发现,评分占用了大量的时间,这些时间大可用于与学生互动,为课堂做准备或从事更加专业的工作。



虽然人工智能可能永远无法真正取代人类评分,但它已经相当接近了。

现在,教师可以自动对几乎所有类型的多项选择进行评分,并且填空测试和学生写作的自动评分也不会落后。

今天,论文评分软件仍然处于起步阶段,并没有达到标准,但它可以(并且将会)在未来几年内得到改善,使教师能够更多地关注课堂活动和学生互动而不是评分。


一位研究该项目的工作人员说:“它不断演变,变得如此复杂,我们不再确切地知道它在想什么,是如何做出判决的。”


AI可以指出课程需要改进的地方

教师可能并不总是意识到他们的讲座和教育材料中存在的差距,这些差距会让学生对某些概念感到困惑。

人工智能提供了解决该问题的方法。一家大型开放式在线课程提供商,已经将其付诸实践。


当发现大量学生向家庭作业提交错误答案时,系统会向教师发出警报,并为学生提供定制的消息,提供正确答案的提示。

这种类型的系统有助于填补课程中可能出现的解释空白,并有助于确保所有学生都建立相同的概念基础。

学生不是等待教授的回复,而是立即得到反馈,帮助他们理解一个概念,并记住下一次如何正确地做到这一点。


社会信用体系

这种对教育系统的全面监测不可避免地会与即将到来的“社会信用体系”同步。

这项系统将于2020年全面启动。

该拟议体系将为每个公民分配一个社会信用评分,并绑定一个人的旅行行程、房屋贷款、甚至互联网账号。

该系统已在多个省份进行了多年的测试,最近有一所学校声称禁止父母社会信用评分较低的新生入学。

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对于我们这一代人

对于我们这一代人,无人驾驶汽车、语音助手等人工智能科技或许令人惊奇。但下一代可能没有人会对此感到惊讶了。以后人工智能将不仅是一种工具,更多时候,它会变成你的同事,成为你生活中不可或缺的一部分。

对于我们的下一代

我们的下一代将能够有效利用人工智能和大数据,认识到自身的局限性,完善人工智能平台和系统。而现在,我们就要帮助他们做好准备,也就是说,我们需要改进初级教育,优化中等教育的计算机科学教育。


看看现在的儿童如何使用人工智能和自动化技术


如果你对Siri说,“打开身着橙色连衣裙的明星照片,”不到一秒钟,手机上就会出现Taylor Swift的照片,现在这看起来像魔术,但显然并不是。工程师们在设计人工智能系统时,先将任务分解成许多小任务,找到针对每个小任务的解决方案,再让彼此之间产生联系。

以Siri为例,人工智能系统先将接收到的语音分成小的部分,并把它们发送到云端,然后分析每个部分的含义,再将分析结果转换成搜索请求。最后,对各种可能的解决方法进行筛选和排序。因为云端足够强大,这个过程只需要几微秒的时间。


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