国外人工智能教学应用研究综述

发布时间：2021-11-10 18:25

　　人工智能技术在教育教学中的应用日渐丰富,国内关于人机协同的研究多偏向于宏观理论探索,实践研究较少。鉴于此,研究以近三年三本具有国际影响力的期刊中人工智能教学应用相关文献为样本,以人工智能局部替代教学、赋能教学为焦点,分析国外人工智能教学应用研究现状。从中可以看出,当前国外研究者在探索认知特征、学习本质和教育规律的基础上,关注将机器学习、逻辑推理、自然语言理解等人工智能技术嵌入各类教学、学习、决策等工具、系统、平台中,支持构建体验学习情境、规范学习行为、评估学业水平和能力结构、制定个性化学习路径和内容等研究,旨在通过人机协同优化教学方式与路径,为学习者提供个性化学习服务。这些研究成果对开发人工智能教学产品、理解学习的本质、探索教学规律等提供了方法指导和可供借鉴的研究范式,但也存在人工智能教学应用研究狭窄化、碎片化、微观化等问题,后期还需从宏观、中观层面开展人工智能与教学的关系研究、人工智能教学应用关键技术研究、人工智能赋能教师的理论基础研究、人工智能与教学融合形态研究、人机协同背景下的教师人工智能教学应用素养研究等。 

【文章来源】：电化教育研究. 2020,41(02)北大核心CSSCI

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
一、引言
二、人工智能教学应用研究概述
    （一）人工智能教学研究的发展
    （二）人工智能教学应用研究分类
三、人工智能替代教师的研究分析
    （一）基于机器学习算法和预测模型，替代教师进行文本测评
        1. 建立语言特征编码框架和预测模型，实现文本智能测评
        2. 整合多种智能算法，提高文本智能测评精确性
    （二）分析学习本质与教学规律，构建智能导学系统
        1. 开发支架式写作指导系统，提升学习者写作水平
        2. 提供多样化智能导学方式，开展学习指导与监控
        3. 基于学习者个体特征，支持差异化学习
        4. 利用数据驱动方法，为学习者提供个性化提示
    （三）建立协商机制，提升学习者自我调节能力
四、人工智能赋能教师的研究分析
    （一）智能代理与干预相结合，提升学习者学业成就与学习动机
    （二）探索认知特征，提供元认知支持
    （三）建立学习者学业能力评估模型，预测学习者学业能力结构
    （四）多种方式诱发学习表现，优化学习评价反馈效果
五、总结与展望
    （一）人工智能与教学的关系研究
    （二）人工智能教学应用关键技术研究
    （三）人工智能赋能教师的理论基础研究
    （四）人工智能与教学融合形态研究
    （五）人机协同背景下的教师人工智能教学应用素养研究


【参考文献】：
期刊论文
[1]人工智能环境下的学习发生机制[J]. 郭炯,郝建江.  现代远程教育研究. 2019(05)
[2]人工智能时代的教师角色再造[J]. 张优良,尚俊杰.  清华大学教育研究. 2019(04)
[3]智能时代的教师工具:唤醒学习设计工具的数据智能[J]. 顾小清,舒杭,白雪梅.  开放教育研究. 2018(05)
[4]人机协作:人工智能时代教师角色与思维的转变[J]. 余胜泉.  中小学数字化教学. 2018(03)
[5]人工智能教师的未来角色[J]. 余胜泉.  开放教育研究. 2018(01)



本文编号：3487725