人工智能融入学校教育的发展趋势

发布时间：2020-12-18 13:52

　　面对人工智能技术浪潮的再次爆发,如何将其融入学校教育成为社会各界和学者们关注的热点。本文对人工智能发展脉络、信息技术教育应用的基本关切和当前教育改革的难点进行了探讨,发现人工智能的发展动力主要源于技术与政策的双轮驱动,而大规模数字化与行业深度应用是新一轮人工智能发展的显著特征,这些发展和进步将为人工智能融入学校带来新机遇。文章通过剖析技术与教育时空的关系,提出个性化学习、适切服务、学业测评、角色变化、交叉学科五大人工智能教育应用潜能和教育价值、教学体验、安全伦理、有效协同及技术治理五大人工智能教育应用挑战。文章最后指出,为了促进新一代人工智能融入学校教育,除通过技术研发、环境部署与应用改变学校环境外,还应开展关于认知特征、学习本质与教育价值和智能机器的安全、规范与伦理的相关研究。 

【文章来源】：开放教育研究. 2018年04期 北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

智能教学系统通用框架

诰霾咧?面对不同的场景或利益群体，人工智能也能做出符合社会规范、伦理以及相对科学合理的决定，才能真正实现保障公共安全的目的。五、人工智能融入学校教育的典型研究领域人工智能融入学校教育主要表现为“技术研发、环境部署与应用”“认知特征、学习本质与教育价值”“智能机器的安全、规范与伦理”三大研究领域。其中“技术研发、环境部署与应用”研究较多，主要集中在认知工具、差异化教学、适应性学习系统、学习环境感知和教育机器人方面(见图5)。图5人工智能融入学校教育的三大发展领域(一)研发面向特殊教育的认知工具全纳教育提倡不让一个孩子掉队，让所有学生在合适的教育环境中接受教学。据调查，普通学校的普通班级存在大量的非盲、聋、弱智的特殊学生。在接受调查的30所普通小学中，有“特殊”儿童的学校占85%以上，65.6%的学校有情绪、行为、心理问题的学生(刘全礼，2016)。基于智能辅助技术的认识工具的开发，能为接受特殊教育的学习者认知能力的提升提供支持性服务，具体可以从以下方面展开:针对不同学习者的认知能力分析技术开发;不同学科所需技能分析技术开发;面向不同学科的特殊认知工具设计;面向不同学生群体的认知工具设计等。(二)利用学习分析技术支持差异化教学差异化教学管理既是课堂教学目标的实现途径，也是未来学校教育教学的目标之一，当前多借助学习分析技术实现。学习分析技术是对学习者学习过程进行记录、跟踪、分析，对学习者行为进行预测、评估(李艳燕等，2012)。当前的学习分析技术，多借助技术手段和应用软件跟踪和获取学生行为

【参考文献】：
期刊论文
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[2]智能时代新工科——人工智能推动教育改革的实践[J]. 李德毅,马楠.  高等工程教育研究. 2017(05)
[3]科学技术与社会治理:技术治理运动的兴衰与反思[J]. 刘永谋,李佩.  科学与社会. 2017(02)
[4]互联网促进教育变革的基本格局[J]. 黄荣怀,刘德建,刘晓琳,徐晶晶.  中国电化教育. 2017(01)
[5]智能导师系统研究现状与发展趋势[J]. 刘清堂,吴林静,刘嫚,范桂林,毛刚.  中国电化教育. 2016(10)
[6]论我国特殊教育的对象问题[J]. 刘全礼.  中国特殊教育. 2016(06)
[7]学习分析技术:服务学习过程设计和优化[J]. 李艳燕,马韶茜,黄荣怀.  开放教育研究. 2012(05)



本文编号：2924106