人工智能教育应用的典型特征与发展趋向分析

郑珂 赵伟刚

摘要：本文探讨了人工智能在教育领域的多种应用方向和应用模式，分析了人工智能教育应用的特点与特征，并探讨了其未来的发展趋向，希望能够为我国人工智能与教育的深度融合发展提供一定的参考和借鉴。

关键词：人工智能;深度学习;ITS;自动化测评;教育应用

目前，人工智能已经在社会的多个领域取得了广泛的应用，在经济、社会等方面引起了巨大的变革。在人工智能的冲击之下，教育领域也发生了巨大的改变，人工智能与教育的深度融合应用已经愈演愈烈。在这样的大背景下，探讨和研究如何采用新型的人工智能技术，进一步推动教育事业的融合发展具有重要的作用。本文探讨了当前人工智能与教育的融合现状，分析了人工智能与教育深度融合的发展趋势，希望能够为我国人工智能与教育深度融合发展提供一定的理论参考。

人工智能教育的几种应用方向

1.智能导师系统

智能导师系统由之前的计算机辅助教学软件进行深层演化而来，它可以对人类教师的行为进行模仿，是人工智能技术的重点应用方向之一。这个系统主要由领域模型、导师模型和学生模型三个部分组成，其中领域模型是算法的核心基础，它为导师模型和学生模型之间的沟通架设了交互数据的桥梁，适用于个性化的指导和服务。本系统可以根据内部的算法进行适当的推理与探索，根据模型当前的知识水平和情感状态，针对性地做出调整和改变，确定最为适宜的决策，从而为学生提供个性化的教育服务。

2.自动智能化评价

对于教学而言，教学评价是重要的环节，它对于提高学生的知识掌握水平、中小学生的知识应用能力具有重要的作用。在人工智能时代，评价系统可以大大解放教师的劳动，由传统的评价方式转为更加自动化、智能化的评价，在教育界掀起了一场深刻的变革。自动化测评系统能够进一步提高评价的效率和准确性，甚至可以做到实时性的评价和反馈，大大减轻了教师的评价工作负担，并可以给出多项数据统计，为教学方法改进和教育决策提供重要的辅助。当前较为广泛的应用场景主要包括计算机专业程序作业自动测评系统、外语专业口语智能评价系统、自动化短文评价系统等。

3.智能教育游戏

人工智能研究的重点方向之一便是游戏的智能。在教育领域，游戏已经不只是一种娱乐休闲的方式，也可以从多个角度进一步增强学生玩家的知识应用能力，提高他们的技能掌握水平。与其他游戏略有区别，教育游戏应当包括教学目标，包含具体的评分系统，在游戏设计上向教学内容深度靠拢，进行融合与改进，从而形成灵活、可调的游戏系统，进一步增强游戏对于学生的吸引力。教育类的游戏应当构建更加开放、更加灵活的框架结构，并创设多种视角，进一步提高玩家的应用能力，增强他们的知识技能，当前许多人工智能应用公司和游戏公司达成了合作，共同开发了许多益智类的教育游戏。

中小学人工智能教育应用的典型特征

1.智能化

智能化是人工智能与教育充分融合的重点发展趋势之一，也是人工智能最主要的特征。当前，海量的数据中包含着丰富的信息和无尽的价值，人工智能模型可以在合理的算法架构基础上，借助高性能的计算设备对数据进行挖掘和探索，从而作出更加智能更加精准的预测和判断。可以想象，在未来会有更多的智能化教学工具，给教师和学生带来全新的教学体验。教师创设智能化的教学情境将更加方便快捷，人机交互也更加智能，学生在学习过程中会感受到更多的乐趣。

2.自动化

以往，人工智能难以进行较为主观的推理和评价，但是随着深度学习的发展和提升，人工智能系统对非确定目标的评价将会更加准确，甚至超过人类，特别是在自然语言处理、文本信息理解、文本深度挖掘等方面，人工智能技术将更加成熟，并广泛地应用于教育系统之中。这可以将教师从原本十分繁重的教学评价中解放出来，从而将有限的精力投入到其他工作中。

3.个性化

人工智能系统可以基于教师和学生的信息、性格、知识水平、成绩趋势、社交信息等多种因素建立综合性大数据库，并且创设更加智能、更加复杂的算法结构，可以进行自我更新与学习，从而创建更加个性化、更贴近人类实际的模型结构。这样就可以更好地满足教师和学生的个性化教育需求，实现个性化评价、个性化推送、深化指导等多项个性化智能化服务，大大提升教师和学生的智能体验。

4.协同化

在当前科学可预见的范围内，人与计算机的相互协同发展是人工智能水平进一步提升的有效方法和技术趋势。学习的过程是学习者根据已掌握的知识内容进行类比和联想，从而理解和创造新知识新内容的过程。当前人工智能还处于较低的阶段，对新知识的理解、新内容的创造，对它们来说往往比较困难，这时候就需要教师和学生以及专业人员对人工智能系统进行协同和辅助，以帮助它们采集数据、处理数据，进一步优化模型结构和内在参数。因此，在人工智能与教育的协同应用过程中，人类的参与也是十分重要的，人機相互协助、相互协同，将成为人工智能与教育融合发展的长期趋势：

中小学人工智能教育应用的活动模式

1.以数据驱动引领教育信息化发展方向

当前人工智能技术已在教育领域得到广泛的应用，在许多项目上都取得了重要的突破。纵观人工智能的发展历史，与最初的规则化的判断推理，以及今日机器学习、深度学习的模型搭建相比，人工智能系统具有更强的判断能力、更准的预测能力、更强的推理能力，这固然受益于理论的突破、算法的改进，同时，海量的数据及质量较高的数据也发挥了重要的作用。特别是大数据时代的到来，为人工智能发展提供了重要的信息支撑。

在教育领域，数据也发挥了重要的作用，它可以进一步科学严谨地解释教育的本质、教育的现象、教育的趋势，也可以反映出学生最近的变动、教学的规律，以及对比多种教学方法所取得的教学效果。数据驱动和数据分析，给予教学评价更加精准的量化和模型，使得教育学由传统的经验性评价走向了量化评价和数据评价，更加具有实用性和客观性。

2.以深化应用推动教育教学模式变革

在教育界，人工智能取得了重大突破，其中找对模型和方法，合理使用技术是其成功的关键所在。当前的智能系统往往并不具有较强的通用性，而是具有场景性和专业性，对不同的教育场景、教育活动、教育问题要进行具体的分析和专项的调试与模型搭建，使整个系统在这种教育场景下，具有更佳的表现效果。因此，将人工智能与应用驱动紧密结合起来，是人工智能技术和教育进一步深度融合发展的重要趋势。例如，针对学生的口语识别和口语采用长短时记忆模型，要比传统的图方法和卷积神经网络具有更好的效果。人工智能技术在教育界要创建更加泛化、更加通用、交互性更强的数据模型和逻辑架构，结合具体的应用进一步增强智能化的预测评价和推理，为新型教学模式发展和改进提供技术支撑。

3.以融合创新优化教育服务供给

在教育领域，人工智能的广泛应用实现了多学科跨领域的融合性应用与技术创新。人工智能并不是一个单向的学科，而是与其他学科具有千丝万缕的联系，特别是与神经科学、脑科学、心理学、计算机科学、网络信息技术、数学等领域，进行了深度交叉，从而进一步推动自身的发展。此外，人工智能科技水平的提升离不开人类的贡献，特别是对人工智能这门学科的教育培训和技术传承，可以说人工智能与教育相互促进，共同发展。

人工智能技术与多门学科的教学内容、教学方式进行深层次的融合，可以进一步打破传统教学模式的限制，进一步提高教育的智能化水平，实现教育的跨学科、跨平台、跨时间、跨空间，为建设更加灵活、更加包容的学习平台奠定坚实的基础。例如，教师与学生可以利用MNIST手写数字数据集，来完成数字与文字内容的识别;利用网络获得空气质量PM2.5数据，对城市环境变化规律进行分析。

在中小学人工智能教学中，教师要把人工智能理论与课程实践案例结合起来，针对人工智能教育教学的重点，完成人工智能的课程教学与实践。

成效与反思

当前，随着机器学习、深度学习理论的突破性进展，人工智能技术迎来了黄金发展期，并在多个领域取得了重大突破。然而在人工智能发展的过程中，仍然有许多问题需要解决和探索，如如何更加有效地获取大规模、高质量的数据，如何创建更加通用的模型架构，如何在具体的应用场景下调整参数以取得最佳的效果等。

在教育方面，不僅要应用人工智能，还要对人工智能进行改进和更新，进一步提升人工智能系统的效果和表现，从而充分发挥人工智能技术优势，增强教学效果，提升学生的综合能力。

另外，由于人工智能技术对教师的计算机能力要求较高，所以教师在提升自己的专业能力过程中，不能只注重教学能力的提升，还应注重计算机能力的提升，只有这样才能够实现综合素质的提高。