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多国学者众议:智慧教育的昨天、今天和明天

冯杰

2019年07月03日 08:27

本报见习记者 许悦
中国科学报 (2019-07-03 第7版 海外)


“我们今天要学习三角函数”“你是不是有疑问?我来帮你解答”“劳逸要结合,我们休息一下吧”……如果只看这些语句,也许您会感叹,真是个称职的教师。而事实上,发起这段会话的是一款交互式教育机器人。

随着人工智能的兴起,我们社会的各个领域都在发生着翻天覆地的改变,其中教育尤甚。新的器械、新的理念,智慧教育已然来临。

近日,由北京师范大学未来教育高精尖创新中心、中国电子技术标准化研究院与教育部教育信息化技术标准委员会共同主办的ISO/IEC JTC1/SC36第32届全会及工作组会议成功召开。来自中国、加拿大、美国、英国、澳大利亚、俄罗斯、法国、日本、韩国、挪威等10余个国家近70名中外专家和近100名教育、技术领域知名人士,共同探讨了人工智能时代未来教育发展趋势,为教育、学习和培训领域信息技术的标准化工作提供新思路。

以下节选会议中专家们的研究与思考,与读者共享。

指数思维赋能智慧教育

华东师范大学教授 祝智庭

当前,信息化发展给社会带来巨大影响,也给教育带来了重大变化,教育已经不仅仅作为一个教育现象,而是作为一项全社会关注的公共事业而存在。社会对智慧教育的呼声高涨。

智慧教育的核心要义是通过人机协同作用以优化教学过程与促进学习者美好发展的未来教育范式。

当前,计算能力实现了指数级增长,但是指数技术还需要指数思维才能产生指数效应,人类需要“指数技术”“指数思维”向奇点过渡。

指数思维强调发挥汇聚集体智慧,目前国内外已经有一些实践案例能够体现指数思维,MOOCs 尤其是cMOOCs通过社交媒体实现集体智慧的汇聚,斯坦福的开环大学,芬兰的混龄班制度、差龄化合作的做法等也是体现指数思维的,汇聚了集体智慧,奇点大学汇聚全球精英,发展指数思维,应对全球性问题。

我们应该坚守智慧教育的底线思维,适合机器(智能技术)做的事让机器去做,适合人(师生、管理者、服务者等)做的事让人来做,适合于人机合作的事让人与机器一起来做,汇聚全球智慧,促进人机智能的一体化。智慧教育是科学性、技术性、艺术性、人文性的有机统一,其核心价值是使学生获得美好的学习发展体验。

何谓通用智能辅导框架

美国孟菲斯大学教授 胡祥恩

21世纪人们对个性化学习具有更加迫切的需求,这一迫切需求也促使了工程界和研究界越来越多的人关注智能导师系统。

通用智能导师系统是一个免费的、模块化的、开源的辅导框架,能够捕获最佳实践并支持自适应教学系统的快速创作,实现重用和互操作性,能够降低编写适应性教学系统所需的成本和入门技能,能够增强自适应教学系统的适应性。

以Auto Tutor这一通用智能导师系统的应用案例为例,它可以用自然语言与人类进行对话,在多个领域产生了学习成果(例如,计算机素养,物理学,批判性思维)。AutoTutor的三个主要研究领域是人性化的辅导策略,教学代理和支持自然语言辅导的技术。该系统将在未来为学生提供更多智慧的辅导,让学习变得更智慧。

技术在课堂教学中的应用:源自对过去错误尝试的学习

智利天主教大学教授 米格尔·努斯鲍姆

在技术不断发展的今天,尽管学习技术方面的投资在不断增加,但研究仍然没有显示出学习方面有任何显著改善。仅仅给孩子们提供一台电脑或技术设备并不能提高他们的学习水平。

在信息技术的学习中,一些学生学习得很快,而另外一些学生则学习得很慢,学习系统应该能够理解学生的步调,让学生能够按照自己的步调进行学习,而不是按照系统预设的进度进行学习。国际上的研究表明,在学校中使用信息技术与学生成绩之间仅存在弱相关或负相关关系。

系统只能告诉你碎片化的知识或按部就班的指导,但是我们应该尊重孩子的权利,允许他们按自己的步调进行学习,架起课程与技术之间的桥梁,整合数字化和对话型的资源。

当教师成功地将技术融入课堂,系统地使用可用的资源时,学生的学习有了显著的提高。通过使课堂活动适应学生的个人学习节奏,克服了每个学生在知识基础上的薄弱环节。当教师有一个精心策划的教学策略来整合数字化和非数字资源时,学生的学习相对于课程目标得到了增强。当系统地使用资源时、当学校的基础设施促进了技术的使用时,学生学习得到了改善。

在教育中,我们重视的不应是技术,而是教学方法和教学内容。

人工智能驱动的教育互动机器人

北京师范大学副教授 卢宇

北京师范大学在教育学和心理学相关的领域已经开展了深入前沿的研究。未来教育高精尖创新中心有两个使命:一是为北京乃至全国的K-12教育提供智能学习平台;二是进行教育和人工智能相结合的学术研究。目前,未来教育高精尖创新中心开发了服务于北京近60000名学习者的智能教育平台——智慧学伴平台。

近年来,K-12领域的机器人产业蓬勃发展,而教育机器人因其智能性,可以解决学习的个性化问题。在此背景下,未来教育高精尖创新中心针对学习者的典型学习问题,在自我决定理论的基础上,通过AI技术开发了一款智能学科学习代理机器人,期望可以提高学习绩效。

此外,未来教育高精尖创新中心还开发了德育智能会话机器人。该机器人主要通过基于案例的推理理论(CBR)进行系统的整体设计,CBR强调使用先前相似的案例体验解决当前遇到的问题。基于此理论,未来教育高精尖创新中心采集了1000条高质量的德育问题解决的成功案例,这些案例为异质学习者提供了不同问题的解决方法,其来源主要系对纸质材料的转录、在线论坛信息的扒取以及教师的访谈获得。

情境即一切——人工智能在学习、教育、培训中的未来

Innovation公司创始人兼CEO 布鲁斯 E. 皮普尔斯

我们正处于一个知识快速增长,技术快速进步,个体也在不断发展的时代。那么如何适应这种快速的发展节奏?一是花费更多时间探索,二是参与更多的课程,三是结合AI技术来保持这种先进性:AI需要了解我们,AI需要了解世界,AI需要建立我们和世界的关联。而在这一过程中,情境至关重要。

那么什么是情境?情境是相对抽象的内容,情境可以通过非显性的干预实现对学习过程的约束和有效支持。空间、时间、绝对/相对情境、情境历史、学科和用户信息,这些都是情境。

而在AI情境下的学习,就是E-Learning。E-Learning是通过在数字化环境下为学习者提供学习内容和服务的过程,情境和需求的匹配至关重要。因此,在学习过程中就需要通过智能系统采集学习者的数据,将其转化为可以进行需求分析的信息进行相应的知识定位和追踪。

我们如今已经有了众多的技术,而如何让技术更好地服务于智能学习系统还需要更多地探索。


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2019年07月03日 04:26
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