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首页|智慧教育产品化需结合认知与心理学科,除AI之外还要有人性的温度|全球AI+智适应教育峰会
时间:2020-11-01 来源:首页 浏览量 6164 次

首页-这就是我的解释。谢谢大家。主持人崔伟:谢谢。

李教授,把人工智能教育明确分为三个阶段,在智能教育的大范围内,提到了理解学科、教育心理学等。我指出李教授的观点是离开教育中的教育和学分。

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“兵育”更偏向人性化、人文关怀。更好的不是技术,而是老师已经完成了。

(阿尔伯特爱因斯坦,学)刚才李教授也提到了现在团队所做的一些事情。接下来,我想向两位教授从当前工作角度简要说明国际上智能教育、人工智能教育、教育科学技术的部分前沿的研究方向,并分享两位教授在各自的团队中目前有哪些新课题。谢谢大家。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),学习)女神局:我再解释一下我的研究,然后告诉你更大的事情。回国五年了,回国前做的是影像分析方面的工作,随便回国的过程中我在想。

如何融合我的背景,所以想融合视频和教育。经过这几年的思考和融合,你做了几件事?教育不仅是人工智能的问题,也是教育学的问题。不仅是教育科学知识,还可以说是教育人,科学知识只是其中的一部分。所以创造智能环境和智能工具,让学生和智力玩耍,能做的可能是比较娱乐的方式。

控制这个智能本身,而不是智能控制它,我们可以做智能环境、教育机器人和教育机器人背景的智能答案系统。在学生自学的过程中,从幼儿园到高中阶段,最少的任务是解题,但题目有时并不那么容易。特别是家长指导学生的时候,即使家长以前是学霸,因为工作原因也能记住很多科学知识,所以我们想建立一个自动问题解决系统。

这个方向已经研究了几十年,以前数学家们做得很多,推理小说的部分比较多,70年代人工智能领域最流行的是推理小说系统。我的背景是多媒体分析,所以我们使用多媒体分析方法主要是解决问题标题解释的问题。最近我们明确提出了一些方法有相当大的变化,相当大一部分的主题是可以解决的。当然,目前人工智能的深度自学方法非常得意,用深度自学解决问题都是简单的思考问题,将题目解释传达给深度自学,解决问题的无限可能性是我们的大致想法。

从国际教育领域的大方来看,我国国家工程技术研究中心还有教育和大数据国家工程研究所,现在的趋势是用大数据研究教育。刚才几位专家都讲了,是自学分析和自学过程。在大数据分析中,现在这些算法很强。

数据分析基本上是可能的。现在最好的是如何收集这些数据,课程中学生的状态,哪些知识点,哪些知识点是学生最差的力量,如何自学,通过大数据分析,哪些学生能教出比学习小力量更强的知识点,这些数据的模型大部分情况下使用问卷、测试等传统方法,但以不影响现有自学过程、不受阻碍的技能告诉学生学到了什么,这仍然是一件难事。我们考试的过程只不过是纯粹意义深远的科学知识考试。

因为我们自己教的就是这些。约翰肯尼迪,学习)这些方面应该是用于分析大数据时每个人都面临的瓶颈。

这就是我的经历。主持人崔伟:谢谢。刘教授,刘教授提到了标准化的东西。

非常重要,是教育的测量和能力的测量。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视连续剧),学习)这次会议幸运的是,我们也向原子能机构专门委员会提出了要求,首席建筑师也是专门委员会委员之一,也可以不分享相关内容。(大卫亚设,北上广深)。

李艳妍:我们现在在国立网络教育及智能技术国家工程研究所。这是国内唯一一个关于技术和教育融合的单位。我们指出,将人工智能技术应用于教育的这个问题可以很简单地分为五个方面。

第一个可能是环境、物理空间和软件方面。这是环境建设,不能用技术创造自学空间。

二是反对自学,例如自学分析,如何收集学生的全过程数据,包括动态导出的数据,为学生制作准确的用户画像,是提供很多自学服务的最重要基础。正如刚才嘉宾报告所述,我们不告诉学生们漏洞或自学的弱点在哪里。我们没有办法很好地解决问题,所以集中在学生的分析和用户画像的建设上。

(大卫亚设,Northern Exposure)第三点是指老师的观点。面对这么多学生在线和离线不能有智能助手。(阿尔伯特爱因斯坦,学)智能教育系统已经发展了几十年,但效果仍然很差,受很多因素的影响,局限在代数、卡内基梅隆大学等小学科领域。

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(威廉莎士比亚、温斯顿、学)但由于人工智能的发展和大数据的成熟,现在在这方面有了一些突破,还包括以前在伦敦参加教育人工智能大会的专家共享。我们已经在教师助理和智能伴侣等方面取得了突破。第四是项目管理。

所有自学都要评价到底。我们能否从个人和集体的角度对学生进行包括班级、年级、地区甚至国家在内的综合评价。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),学习)我们能否利用技术进行多层次、多力的测量是最重要的。

第五是教育管理。人工智能不能反对我们进行科学客观的评价。因此,这五个方面更应受到关注。

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对我自己来说,我现在主要是两个方向。第一,我们要为学生提供准确、个性化的知识服务。我们有科学知识指导,现在我带领团队做了一些比较有趣的事情,我们把古诗词做成科学知识指导,刚才经常提到他小时候不学好古诗词,阅读很差,所以我们不仅建立了智能平台,获得意义搜索和可视化,同时我们还通过游戏化教授对古诗词自学感兴趣。

所有的孩子都讨厌游戏我们不能通过游戏来提高古诗的自学。我们制作了科学知识地图,还开发了小程序。更喜欢被所有人使用。

(约翰肯尼迪)第二个是自学分析。今年我正好申请了国立自然科学基金。以网上学生大数据为基础进行评价分析,获得了模型。我们到底收集什么数据?分析学生的什么?科学知识还是技术?如果是科学知识,是什么科学知识?技术还包括心理模型、认知结构等,可以让老师得到更好的系统和反对。

谢谢大家。主持人崔伟:谢谢。李教授,李教授每次分享信息都很大,很有逻辑。

刚才两位教授分别分享了人工智能教育学界的研究,学术上的东西要产品化。这样可以进一步帮助学生,甚至对学生家庭都有好处。两位教授都在国外工作过,所以想单独和两位教授谈谈。

比如在国外做得比较好的前沿研究方向,或者有什么比较好的模型,理论上的,请大家分享一下。谢谢大家。李艳妍:2016~2017年在卡内基梅隆大学访问,他们的人工智能实验室和机器人实验室都去了。

我的导师也计算了语言学,我发现目前世界上最受关注的是嵌入式。自学交互过程不是单一渠道的传输,我们期待在嵌入式方面获得更有效的方法,使我们能够自学。

第二个是躲避小型无人驾驶机器人的机器人。我们不能用载体机器人来教我们。

可以用有趣的方式进行孩子们的同伴交流。老师们不能用这种方式做有趣的活动。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),学)女神局:在新加坡呆了很多年,他们用物联网技术在教育中比较早地解决了问题,解决了学生交作业和与老师对话的情况。现在研究比较多,是刚才李教授说的一些东西。首先是智能环境。

因为在网络或小空间自学时,学生在自学过程中活动、思维、环境受到限制,活动范围狭窄,是非常恶劣的地方。现在我们想创造一个更好的智能环境,不仅在他自学的同时,在自然的空间里,对身心也更好。这是研究。另外,如何更有效地照顾个性化。

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对每个学生来说,自学风格和知识点的深度可能很难不同地解释。(威廉莎士比亚,字瑞王,)主持人崔伟:谢谢。

谢谢两位教授。我们说过,整个国家非常重视人工智能和人工智能的应用和发展。

请两位教授对人工智能教育做一句总结,并回答希望或观点。谢谢大家。女神局:智能教育或人工智能教育有很大的空间。

刚才律总说了人工智能教育的几个特点,我完全同意。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),智能名言)人工智能成为超级教师,超级教师和智能改造是关系更加友好的智能教育,可以帮助很多人,几乎可以从行业层面看到政治宣传的当前教育,这是一个很大的希望。

李艳妍:请和大家一起进入这样的智能时代。谢谢你为未来的教育变革制定了计划。

主持人崔伟:谢谢刘教授和李教授的分享。附:圆桌嘉宾为北师大智慧自学研究院副院长李炎延、北京师范大学、现任北京师范大学教育学部教授、博士生导师、北京师范大学智慧自学研究院副院长、教育技术学北京市重点实验室副主任、李炎延教授首次积极开展STEAM教育,面向中小学和大学展开普遍应用。主持人在多个国家自然科学和社会科学基金课题、STEAM北京市教育规划重点课题、国内外核心期刊和国际会议上公开发表论文80余篇,获得中国科学协科普部颁发的杰出指导教师称号。2008年6月在伦敦的国际教育人工智能大会上作了主题报告,李艳妍教授作为访问学者访问了美国卡内基梅隆大学,兼任多种国际杂志的持续主编和编辑。

华中师大国家数字自学工程技术研究中心教授:女神局女神局、华中师范大学国家数字自学工程技术研究中心副主任、教授、楚天学者、博士生导师,长期专门从事影像分析、计算机视觉、嵌入式、多媒体技术等工作,其研究成果受到国内外专家的普遍提及,其中一篇为166兼任多种国际知名期刊的评委。另一方面,刘教授在新加坡自学了10多年,近5年负责500万美元的项目经费,目前主要研究方向是图像识别分析、教育嵌入式、智能教育系统、多媒体技术等方向的研究。原创文章,发布许可禁令。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。

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