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「」当AI遇上教育：未来我们会怎样学习？


文/李光斗
随着人工智能在人类生产生活中的逐步渗透 ， 它对人们的社会生活和工作方式都带来了巨大的影响 。 特别是当AI遇上教育 ， 一系列神奇的事情悄然发生了 。 通过图像识别技术 ， 批改作业和试卷不再需要老师们劳心费力；语音识别和语义分析技术可以为学生进行英语口语测试 ， 并教导学生最标准的英语发音；通过人机交互技术 ， AI可以协助教师为学生解答问题；智能导师系统则完全能够模拟人类教师一对一教学的过程 。 这些都是人工智能技术在教育领域落地的应用 。
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智能导师系统应用
作为一种高级形态的计算机辅助教学应用 ， 智能导师系统能够实现自动化、智能化、协同化教学 ， 它通常采用“三角模型”的设计 ， 包括领域模型、导师模型和学习者模型 。
一般定义来讲 ， 领域模型就是学习领域基本规则和解决问题策略的汇总 ， 主要进行知识计算和推理 ， 是教育智能化的基础；导师模型对应导师 ， 能够为学习者制定有针对性的学习活动和教学策略 ， 为学习者答疑解惑；学习者模型对应学生 ， 能够为学习者描绘立体画像 ， 通过对学习者的学习心理与外在学习行为表现进行数字化分析 ， 可为不同学生的个体化学习提供精准的服务 ， 帮助学习者进行更加科学合理的学习 。
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美国国防高级研究计划局和第三方企业合作 ， 开发出了一套基于人工智能的数字导师系统 ， 能够对专家和新手之间的交互进行模拟 ， 提高学习者的知识和技能 ， 此前专家对海军新兵的训练需要持续几年的时间 ， 而在使用了数字导师系统后 ， 新兵训练时间有望降低到几个月 。
未来随着人工智能的进一步发展 ， 智能导师系统可以通过对学生的面部表情、说话语气、肢体动作等数据进行分析 ， 融入心理学、认知科学等知识 ， 在与学习者交互的过程中感知学生的情绪 ， 在学习者情绪不佳时帮助其进行调节 ， 提升学习的积极性 。
智能测评系统
在教学过程中 ， 对学生进行测评是一项必不可少的环节 ， 对于教师来说 ， 人工出题、人工阅卷、成绩评估和试卷分析等一系列的测评工作都是非常繁重的 ， 还会占用许多时间 。 自动化测评系统的应用则会完全改变现有的测评方式 ， 不仅能够降低教师的工作负担 ， 而且可以实现实时反馈 ， 提升测评的效率和测评结果的准确性 。
现在 ， 智能测评系统已经在多种教育中获得了实践 。 美国教育考试服务中心（ETS）专门推出了针对学生作文的自动化测评的工具E-rater 。 使用E-rater可以对学生写作的短文进行高效准确的测评 ， 包括语法、结构、写作风格、整体得分等等 ， 不仅能提升测评效率 ， 而且能提升学生的写作能力 。 此外 ， ETS还将自动化工具应用在了口语测评方面 ， 通过使用SpeechRater引擎 ， 可以实现良好的英语口语测评效果 ，。 对学生来说 ， 智能测评系统不仅能够给出准确的测评结果 ， 还能提出建设性的建议 。
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智能游戏和机器人教育
智能游戏是人工智能发展的一个重要领域 。 此前 ， 阿尔法围棋(AlphaGo)成为第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人 ， 其主要工作原理是''深度学习'' 。 阿尔法围棋的出现让人们看到了人工智能的智慧 ， 同时也让人们看到人工智能游戏应用在教育中的可能性 。
芝加哥科学与工业博物馆网站为青少年游客设计了一款生存类游戏 ， 该游戏涉及了极端条件下人体主要身体系统发生的各种变化 ， 在玩游戏的个过程中 ， 玩家可以对人体结构有更加深入的了解 。 教育游戏能够考验玩家的耐心、专注性、专业知识和逻辑思维等 ， 还可以为学习者的学习增加了娱乐性和趣味性 。


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