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成为好老师的路上 AI正在努力

提示您本文原始标题：成为好老师的路上 AI正在努力大数据发现共性错题 ， 知识图谱量身定制学习计划 ， 机器学习实现快速阅卷……
学情数据实时追踪、语文作文自动批改、形成学生个体学习成长报告……2020年中国国际服务贸易交易会（以下简称服贸会）将于9月中旬召开 ， 届时一批“智慧教育”产品将在教育服务专题展区亮相 ， 家长们可以带着孩子全方位地体验智能学习 。
在开学季和服贸会来临之际 ， 科技日报采访人员走访了一批“智慧教育”领域的创新企业 ， 看一看“智慧教育”真正的模样 ， 以及它给传统教学方式带来的改变 。
备课 大数据筛选共性问题 ， 进行针对性教学
受新冠肺炎疫情影响 ， 今年上半年大中小学的教学活动改为线上进行 。 很多网课平台采取大班直播授课 ， 如何保障教育质量 ， 提升教学效率 ， 同学生实现高效互动？
“主讲老师在准备讲义和教案 ， 制作课件时 ， 通过知识框架确定重难点 ， 对题目进行分类及分析 ， 并依托国内百亿级K-12学习行为数据库‘从题海中选出一道题’ ， 实现辅导效率最大化 。 ”猿辅导在线教育公共事务部副总裁任子歆介绍说 。
比如 ， 在讲解平面向量的应用时 ， 老师首先在题库4642道向量题目中选出高考真题1778道 ， 根据所要讲解的知识背景和逻辑精选出198道重点题目 ， 再通过大数据筛选出学生易错的痛点题目18道 ， 最终教研老师与主讲老师共同探讨 ， 针对学生整体水平选出一道在题库中被作答35958次 ， 正确率仅为35.91%的题目 。
科大讯飞相关负责人表示 ， 对于老师而言 ， 采集数据后的核心工作还是要应用这些数据来进行针对性教学 。 比如一次学科周测后 ， 自动生成考试分析报告 。 报告帮助老师预设了讲评顺序 ， 错误率较高的题目优先排在前面 ， 老师可以集中讲解典型题 ， 解决班级的共性问题 。 在讲解的过程中 ， 还能对标注的优秀试卷展示讲解 ， 也可以调取典型错误答案展开分层或分组讨论教学 ， 请对应学生讲一讲答题思路 ， 共同找到错因 。
为了让学生更好地掌握知识点 ， 还需要及时开展举一反三的变式练习 ， 系统针对每道试题自动推荐一批拓展试题 ， 解决传统讲评课就题讲题、有讲无练的问题 。 这样原本一张卷子总共17道题 ， 老师要讲1—2个课时 ， 现在只要20分钟即能完成讲解 。
授课 知识图谱分析学习情况 ， 定制个人学习计划
有专家表示 ， 目前对于课堂的学习反馈 ， 人工智能能够通过大数据了解学生对知识的掌握情况 ， 从而根据其不同的特点进行定向辅导 ， 推进精准教育 。
科大讯飞相关负责人表示：“当学生学习到一个阶段 ， 比如完成一个章节的学习之后 ， 人工智能能够通过知识图谱动态分析学生的学习情况 ， 快速测试找到其弱项 ， 系统为每个学生规划最佳学习路径 ， 量身定制学习计划 ， 实现精准巩固提升 。 ”
具体而言 ， 系统会自动判断学生需要掌握的知识点数量 ， 并且把知识点之间的关联也列出来 ， 学生只需作答几道题目就能基本判断学习盲区 。 学生答题完毕 ， 系统可以立刻指出学习中的薄弱问题（以红、黄、绿圆点为标识） 。 比如红色的位置 ， 表示以前只是关注一个学习环节 ， 如果前驱知识点没有解决 ， 这个知识点做再多练习都达不到理想效果 。 现在系统会指出学生第一步应该学习的知识点 。 针对这个知识点 ， 学习系统会智能推送相关课程 ， 并直接精准定位到其应该学习的片段 ， 两三分钟就能针对性解决问题 。 学生学完之后 ， 还可以通过变式练习及时检测学习效果 ， 再次查看知识图谱 ， 会发现知识点变成绿色 ， 个性化问题得以攻破 。
目前 ， 在“智慧教育”中 ， 基于人工智能技术 ， 可以做到课堂全场景伴随式对学生学习状态的数据进行采集 ， 并且挖掘数据价值 ， 帮助老师精准教学 ， 个性化“因材施教” 。


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