借鉴、融合与创新:教育人工智能发展的多维路向——基于AIED（2011-2018）的启示
发布时间：2021-08-25 12:36
教育人工智能国际会议作为智能技术在教育应用领域高质量国际会议,至今有30余年历史。本文以2011-2018年教育人工智能国际会议论文集为研究内容,采用量化关键词和内容分析法精选129篇论文,系统梳理国际教育人工智能的研究现状与发展脉络,将其归纳为十二个聚焦点并加以阐述:融合游戏化设计的智能导学系统、学习者建模、智能教学代理设计及优化应用、基于数据挖掘和自然语言处理技术的数据共享与分析、大规模在线课程和移动学习的精准学习服务、机器学习技术的学习应用、学习者情感计算与探测、智能技术支持教与学理论的分析与验证、学习者技能素养的智能评估工具及方法、个性化反馈与自适应学习、课堂教学实景的人工智能教育应用、未来智慧学习空间设计。最后,本文就我国教育人工智能本土化发展创新提出以下研究建议:立足多样化视角挖掘小而精的研究主题,开展实证研究;借助国际平台和跨界思维,形成交叉融合型教育人工智能学术研究共同体;立足课程和教学,以育人为核心,重构智能时代的学习理论体系和实践发展路径。
【文章来源】：开放教育研究. 2019,25(06)北大核心CSSCI
【文章页数】：15 页
【部分图文】：
数据超市的教育数据六环节交互生命周期
基于内容的课堂视频检索可用于支持课堂学习环境评估。在评估系统中,语义地图可关联课堂视频中的语言性信息与视觉信息;计算机视觉和语音分析技术可测量视频特征;动态监测、教师追踪、面部特征识别、姿势估计、语音识别等提供对音视频的信息探测功能;9个数据指标可用于评估学生课堂学习投入度、学习氛围以及教师教学行为敏锐度(见图3)。因此,该系统在提高学习环境评估效率和支持广泛性检索任务方面具有较大潜在应用价值(Qiao & Beling,2011)。(十二)未来智慧学习空间设计
本研究基于量化关键词及内容分析法甄选研究样本并进行系统分析。论文集中共现频次前十的关键词有智能导学系统(Intelligent tutoring system)、学习者建模(Student/Learner modeling)、教学代理(Teachable/Pedagogical agent)、教育数据挖掘(Educational data mining)(见图1)。其中,智能导学系统出现频次位列每届会议论文关键词首位,说明它是近十年国际教育人工智能研究的焦点;学习者建模出现频次均位列前四,且在2013-2017年间稳居第二,教学代理的出现频次基本保持不变,均位列前五,说明学习者建模、智能教学代理的研究态势较稳定,一直是研究焦点;教育数据挖掘从2011年的第二位逐渐退至第六到七位,受关注度有所回落,因应教育人工智能实践的应用需求,教育数据挖掘作为重要技术支撑仍是主要研究内容。论文集关键词突现频次可大致反映核心主题的演变过程和规律:1)情绪情感(affect/emotion)、知识追踪(knowledge tracing)、导学对话(tutorial dialogue)、严肃游戏(serious game)是2011-2013年间突现的核心关键词。其中,情绪情感在2013-2015年和2018年出现频次分别居第三和第二位,说明教育人工智能重视对学习者情感/情绪的研究。2)严肃游戏、基于游戏的学习等关键词在2015年有所增加,且持续出现在2017年前十位关键词中,虽未进入2018年前十位关键词,但与游戏相关的关键词数量较多(如gamification、gaming、serious game、game design、gamified intelligent tutoring system等),说明教育游戏与教育人工智能存在较大关联度,是教育人工智能研究与实践的新切入点和突破口。3)编程(programming)、移动Python导学(mobile Python tutor)、认知导学(cognitive tutors)是2015-2017年间突现频次前十位的关键词,推动研究实践的不断发展。4)慕课、深度学习、学习分析、个性化和计算思维是2017-2018年间突现频次前十位的关键词,使教育人工智能研究视野拓展至深度应用。
【参考文献】：
期刊论文
[1]海淀区中小学人工智能教育发展之路[J]. 马涛,赵峰,王有学,高洁. 中国电化教育. 2019(05)
[2]“AI好老师”智能育人助理系统关键技术[J]. 陈鹏鹤,彭燕,余胜泉. 开放教育研究. 2019(02)
[3]智慧学习环境下基于知识建模图的在线教育资源众筹及其应用研究[J]. 何文涛. 电化教育研究. 2019(04)
[4]机器人可以教知识无法培育价值观吗[J]. 陈思宇,黄甫全,曾文婕,董娜,伍晓琪,唐玉溪. 中国电化教育. 2019(02)
[5]基于“智慧学伴”的地理学科能力发展研究[J]. 王民,高翠微,蔚东英. 中国电化教育. 2019(01)
[6]中国教育领域人工智能研究论纲——基于通用人工智能视角[J]. 刘凯,胡祥恩,马玉慧,那迪,张昱华. 开放教育研究. 2018(02)
[7]基于区块链技术的智慧学习机器人设计研究——面向大规模学习服务系统的智慧学习机器人[J]. 方海光,仝赛赛,杜婧敏,李一迪. 远程教育杂志. 2017(04)
本文编号：3362128
【文章来源】：开放教育研究. 2019,25(06)北大核心CSSCI
【文章页数】：15 页
【部分图文】：
数据超市的教育数据六环节交互生命周期
基于内容的课堂视频检索可用于支持课堂学习环境评估。在评估系统中,语义地图可关联课堂视频中的语言性信息与视觉信息;计算机视觉和语音分析技术可测量视频特征;动态监测、教师追踪、面部特征识别、姿势估计、语音识别等提供对音视频的信息探测功能;9个数据指标可用于评估学生课堂学习投入度、学习氛围以及教师教学行为敏锐度(见图3)。因此,该系统在提高学习环境评估效率和支持广泛性检索任务方面具有较大潜在应用价值(Qiao & Beling,2011)。(十二)未来智慧学习空间设计
本研究基于量化关键词及内容分析法甄选研究样本并进行系统分析。论文集中共现频次前十的关键词有智能导学系统(Intelligent tutoring system)、学习者建模(Student/Learner modeling)、教学代理(Teachable/Pedagogical agent)、教育数据挖掘(Educational data mining)(见图1)。其中,智能导学系统出现频次位列每届会议论文关键词首位,说明它是近十年国际教育人工智能研究的焦点;学习者建模出现频次均位列前四,且在2013-2017年间稳居第二,教学代理的出现频次基本保持不变,均位列前五,说明学习者建模、智能教学代理的研究态势较稳定,一直是研究焦点;教育数据挖掘从2011年的第二位逐渐退至第六到七位,受关注度有所回落,因应教育人工智能实践的应用需求,教育数据挖掘作为重要技术支撑仍是主要研究内容。论文集关键词突现频次可大致反映核心主题的演变过程和规律:1)情绪情感(affect/emotion)、知识追踪(knowledge tracing)、导学对话(tutorial dialogue)、严肃游戏(serious game)是2011-2013年间突现的核心关键词。其中,情绪情感在2013-2015年和2018年出现频次分别居第三和第二位,说明教育人工智能重视对学习者情感/情绪的研究。2)严肃游戏、基于游戏的学习等关键词在2015年有所增加,且持续出现在2017年前十位关键词中,虽未进入2018年前十位关键词,但与游戏相关的关键词数量较多(如gamification、gaming、serious game、game design、gamified intelligent tutoring system等),说明教育游戏与教育人工智能存在较大关联度,是教育人工智能研究与实践的新切入点和突破口。3)编程(programming)、移动Python导学(mobile Python tutor)、认知导学(cognitive tutors)是2015-2017年间突现频次前十位的关键词,推动研究实践的不断发展。4)慕课、深度学习、学习分析、个性化和计算思维是2017-2018年间突现频次前十位的关键词,使教育人工智能研究视野拓展至深度应用。
【参考文献】：
期刊论文
[1]海淀区中小学人工智能教育发展之路[J]. 马涛,赵峰,王有学,高洁. 中国电化教育. 2019(05)
[2]“AI好老师”智能育人助理系统关键技术[J]. 陈鹏鹤,彭燕,余胜泉. 开放教育研究. 2019(02)
[3]智慧学习环境下基于知识建模图的在线教育资源众筹及其应用研究[J]. 何文涛. 电化教育研究. 2019(04)
[4]机器人可以教知识无法培育价值观吗[J]. 陈思宇,黄甫全,曾文婕,董娜,伍晓琪,唐玉溪. 中国电化教育. 2019(02)
[5]基于“智慧学伴”的地理学科能力发展研究[J]. 王民,高翠微,蔚东英. 中国电化教育. 2019(01)
[6]中国教育领域人工智能研究论纲——基于通用人工智能视角[J]. 刘凯,胡祥恩,马玉慧,那迪,张昱华. 开放教育研究. 2018(02)
[7]基于区块链技术的智慧学习机器人设计研究——面向大规模学习服务系统的智慧学习机器人[J]. 方海光,仝赛赛,杜婧敏,李一迪. 远程教育杂志. 2017(04)
本文编号：3362128
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