人工智能技术在最近几年的迅速发展,使得人们对人工智能在教育领域的应用充满了乐观情绪,不少人认为人工智能可以解决教育的所有问题。文章从教育的本质和人工智能的研究领域出发,指出人工智能是在机器上实现的教育,但其实际效果已经超越了教育本身。人工智能应用在教育上会对教育产生正面的促进作用,但是在破解教育难题方面还有大量工作要做。人工智能的突出成就和广泛应用会造成大量劳动者失业,其实质是高智识人群在不断剥夺低智识人群的工作机会和权利,会对作为教育产出的毕业生在求职市场上增加更加强大的竞争对手,进而对受教育者的学习动机和教育目的造成负面影响,引起社会发展失衡和不稳定。建议在大力通过人工智能技术促进教育发展和产业转型的同时,应该统筹规划、全面布局、均衡发展,尽量保障所有教育系统的产出——形态各异的毕业生都能找到合适的工作。

<正>人工智能技术在最近几年的迅速发展,使得人们对人工智能在教育领域的应用充满了乐观情绪,不少人认为人工智能可以解决教育的所有问题。文章从教育的本质和人工智能的研究领域出发,指出人工智能是在机器上实现的教育,但其实际效果已经超越了教育本身。人工智能应用在教育上会对教育产生正面的促进作用,但是在破解教育难题方面还有大量工作要做。人工智能的突出成就和广泛应用会造

图灵将人工智能简化为具有形式逻辑、自动证明和计算能力的符号处理系统。但是人类智能与语言理解有关。文章提出一个可以在自然界和技术上实现的关于智能度的工作定义来替代图灵测试关于机器智能的定义。自然智能在具有不同程度复杂性的神经系统和大脑的自然进化中出现。人工智能是在技术发明中发展起来的,依赖于传统图灵机计算机能力的指数增长。大脑、自动机和机器似乎是完全不同的,但它们在语言识别方面是数学等价的。具有不同复杂程度的自动机和机器的层次结构是可以区分的,因为它们可以通过适当的神经网络识别相同类型的语言。根据这样的工作定义就得到了自然和技术上的智能度。特别值得注意的是模拟神经网络,它能够像人类大脑那样具有自然语言能力,这超出了图灵可计算性。因此,需强调可通过神经形态计算体系结构实现的模拟和数字智能。但是,智能决不简单等同于大脑和计算机。模拟和数字元素也被整合到全球物联网中,以解决不同程度的智能问题。

近年来,人工智能(AI)的迅速发展和广泛应用已引起了我国政府的高度重视,也受到了教育界的极大关注。从教育的本质特征和人工智能的研究领域来分析人工智能与教育的关系,可以发现:教育是提高人的自然智能的过程和系统;人工智能是在机器上实现的教育。并且大量国内外权威期刊的文献分析也表明,人工智能技术在教育领域的应用与传统教学方法相比,具有比较显著的正面影响。人工智能必将对人类的教育与学习方式产生重大影响。

数据挖掘是人工智能技术的一个重要研究领域,可以用于教学系统的学习者分析,对实施个性化教学提供借鉴参考。本文采用数据挖掘软件SPSS和WEKA对一门慕课(MOOC)的学员学习行为数据进行了详细分析,发现最终取得的学生成绩与在线时长、平时小测成绩、浏览网页、视频、课件的次数及发帖次数有显著的正相关;网页浏览次数和平时小测成绩对最终成绩的预测力度最高。基于以上数据挖掘的结果,本文对慕课教学设计提出了建议,比如根据学生个性特点设置个性化的考评措施、重视平时小测设计、优化视频和讲义的设计等。

作为中小学教育核心课程之一的数学,其重要性在国内外都不言而喻。然而,如何在学校班级教学环境下激发学生的数学学习兴趣、进行个性化辅导,长期以来是摆在数学教育者面前的难题。本文介绍了在教学理论指导下设计的网上数学教学系统——"乐学一百"。该系统具有即时反馈、几何作图智能判断、游戏化激励等多项功能。本文详细研究了该系统在一所中学一个学期的混合式教学课程实验情况,在准实验中收集的学生成绩、学生调查、学生和家长反馈、教师访谈等多维度的数据表明,该系统可以有效提高学生的数学学习兴趣,改善其学习表现,减轻数学教师负担。研究表明:该系统交互性的重要表现——即时反馈和正面激励是其产生积极影响的重要原因。同时,该系统的智能化程度需要进一步提高,以满足众多学生的个性化学习需求。

本研究提出了一个描绘学生学习活动的指数LAI(Learning Activity Index)及其在线形式——在线学习活动指数OLAI(Online Learning Activity Index)。学生完成某次学习活动的好坏,可以从速度(speed)、质量(quality)和数量(quantity)三个维度进行综合评判。本研究将这三个方面进行数字化处理,得到三个独立的无量纲指标,而学习活动指数LAI就等于这三个维度指标之和。在某个学习段内,每个学生的LAI均值反映了该生参与课程活动的平均表现,而LAI之和则反映了参与课程活动的总体表现。同理,某个学生群体(如班级和学校等)的学习活动指数LAI也可以平均和求和,分别反映全体学生的平均表现和总体表现。在线学习活动指数OLAI则可以刻画在线学习活动的好坏。基于这样的定义,本研究对一个在线数学学习平台"乐学一百"上部分学生的学习活动数据进行了深度挖掘,计算出了每个学生的OLAI三个维度以及OLAI的数值,发现在教师带领下进行混合式学习的6个班级学生的OLAI及其三个维度的数值的离散程度显著低于其他自由学习的学生,完成活动的平均速度也较快。将这些数值与学生在常规考试中的成绩进行相关和回归分析后,本研究发现学生成绩与在线学习活动指数OLAI有较强的正相关关系,或者说在线学习活动指数OLAI可以较好地预测学生的学业成绩。因此,本研究建议学习活动平台或者课程管理平台设计开发者可以将在线学习活动指数OLAI嵌入平台设计,学校、教师和家长也可以将其作为个性化教学的一个基础指标来看待。该指标对于学习分析研究具有重要的理论和实践指导意义。