發布時間:2023-10-12 15:36:30
序言:作為思想的載體和知識的探索者,寫作是一種獨特的藝術,我們為您準備了不同風格的5篇人工智能教育理念,期待它們能激發您的靈感。
關鍵詞:HPS教育;小學科學;人工智能
隨著我國教育的迅猛發展,作為科學教育重中之重的小學科學教育逐漸開始被大眾所關注,所以探索小學科學教育的新思路已成為教育改革的關鍵之一。多年來,我國不斷借鑒發達國家的教育改革理念與經驗,并進行本土化研究,促進我國教育發展。
一、研究背景
HPS教育作為西方20世紀80年代盛行的理論,引入中國已有20余年。作為極其受歡迎的教育理念,憑借著自身優勢在中國教育課程改革中占據了一席之地,也為中國科學教育提供了新思路。
(一)HPS的概念界定
HPS的提出源自科學內部對科學反思和科學外部人員對科學本質認識的思考。最初,HPS指的是科學史(HistoryofScience)和科學哲學(PhilosophyofScience)兩大學科領域,但在20世紀90年代科學建構論流行后,科學社會學與科學知識社會學被引入科學教育,HPS逐漸演化成科學史(HistoryofScience)、科學哲學(PhilosophyofScience)和科學社會學(SociologyofScience)三者的統稱[1]:科學史即研究科學(包括自然科學和社會科學)和科學知識的歷史;科學哲學則是對科學本性的理性分析,以及對科學概念、科學話語的哲學思辨,比如科學這把“雙刃劍”對人類社會的影響;科學社會學則討論科學處在社會大系統中,社會種種因素在科學發展過程中的地位和作用,這包括了政治、經濟、文化、技術、信仰等因素[2]。在國外,德國科學家和史學家馬赫最早提倡HPS教育,突出強調哲學與歷史應用至科學教學中的作用。我國HPS相關研究開始晚且研究規模較小,首都師范大學的丁邦平教授認為HPS融入科學課程與教學是培養學生理解科學本質的一個重要途徑[3]。
(二)HPS教育理念融入小學科學課程的必要性
運用科學史、科學哲學等進行教學是目前國際上小學科學教育改革的一種新趨勢。2017年,教育部頒布的《義務教育小學科學課程標準》標志著我國科學教育步入了新階段,其不僅要求達成科學知識、科學探究的相應目標,也要養成相應的科學態度,思考科學、技術、社會與環境的融洽相處。該標準提出了“初步了解在科學技術的研究與應用中,需要考慮倫理和道德的價值取向,提倡熱愛自然、珍愛生命,提高保護環境意識和社會責任感”。HPS教育與小學科學課程的結合是教學內容由知識到能力再到素養的過程,是小學科學教育的新維度,改變了小學科學課程的教學環境。將科學課程中融入HPS教育的內容,可以幫助學生理解科學本質,研究科學知識是如何產生的,科學對社會的多方面影響以及科學和科學方法的優、缺點等。當《小學課程標準》將科學態度和價值觀視為科學教育的有機組成部分時,小學科學課程就有望成為HPS教育的天然載體,同時為小學科學課程滲透HPS教育提出了挑戰。目前,我國小學科學課程雖已有部分設計融入了HPS教育理念,但該融入過程仍停留在表面,融入程度低,融入方式單一。所以,研究HPS教育理念融入小學科學課程十分有必要。
(三)HPS教育理念融入小學科學課程的可行性
縱觀國內外已有的研究,將HPS教育融入小學科學課程可分為基于傳統課堂模式的正式教育課程和基于科技館、研學機構等的非正式教育課程。由皖新傳媒、中國科學技術大學先進技術研究院新媒體研究院、中國科學技術大學出版社三方通力合作、聯合打造的《人工智能讀本》系列叢書自出版以來已發行八萬套,在安徽省多個市區的小學得以應用,是青少年人工智能教育上的一次全新探索。該套叢書分三年級至六年級共四套,涵蓋了16個人工智能前沿研究領域知識點,每一節課都設有場景引入、讀一讀、看一看、試一試4個模塊。小學《人工智能讀本》作為闡述新興科技的讀本,以親切的場景對話和可愛幽默的插畫等形式吸引了眾多小學生的興趣,不僅可作為學校科學課讀本,也可以應用于課外場景。本文則以小學《人工智能讀本》為例,對HPS教育進行初步摸索與實踐,以期對小學科學教育帶來教益。
二、HPS教育理念融入小學科學的典型案例
《人工智能讀本》作為HPS教育理念融入小學科學實踐的典型案例,側重引導學生多維度、科學辯證地認識人工智能,內容包括機器學習、決策職能和類腦智能,以及人工智能的不同發展階段,帶領學生思考人工智能帶來的倫理問題以及其他挑戰,培養學生正確的世界觀、人生觀和價值觀。本研究將以《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”為例,分析HPS教育理念融入小學科學的實踐。
(一)科學史:提升課程趣味性
小學科學教育作為培養具有科學素養公眾的重要步驟,提升過程的趣味性則十分重要。過去傳統的小學科學教育注重知識的傳遞而忽略了學習過程,填鴨式教學導致學生失去對科學的興趣與探索欲,不利于公民科學素養的整體提高。而科學史作為研究科學(包括自然科學和社會科學)和科學知識的歷史,已經逐漸滲透到科學教育中來。科學史常常介紹科學家的事跡,某一知識誕生所面臨的困難和曲折過程,而將科學史融入課程可以帶學生重回知識誕生的時刻,切身體會科學。讀本作為在小學科學教育中不可或缺的工具,利用科學史內容,以敘事方式可以將科學哲學與科學社會學的思想融入教學過程中,在讀本中融入歷史,可以提升課程趣味性,幫助學生更加容易探求科學本質,感受科學家不懈努力、敢于質疑的精神,提升科學素養。例如《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”引入部分即以時間順序展開,介紹人工智能的發展與面臨的困境。在“看一看”中機器人索菲亞是否可以結婚的故事不僅為本章節提供了豐富的內容,提升了課程的趣味性,而且還融入了科學與哲學,引發讀者對于人工智能的思考。
(二)科學社會學:提升課程社會性
科學社會學是研究一切科學與社會之間的聯系與影響,包含科學對社會的影響和社會對科學的影響。科學是一種社會活動,同時也受到政治、經濟、文化等多方面影響,比如蒸汽機的誕生表明科學促進社會的發展。在科學教育的課堂中融入科學社會學不僅可以幫助學生理解科學問題,還可以通過介紹科學與社會之間的復雜關系,培養學生靈活、批判看待科學問題的思維能力。如六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”中,在介紹個人與技術的基礎上引入了政府和環境這兩個要素,使學生在更宏觀的背景下,獲得這樣一種認知:環境與技術之間有一把“雙刃劍”,個人與技術、政府與技術之間是相互促進的主客體關系。《人工智能讀本》并不全是說教性質的文字,在“試一試”中的辯論賽環節讓同學通過親身實踐,更加了解人工智能對于社會的多方面影響。通過對于科技是一把“雙刃劍”這一事實的了解,同學們可以更好地將學習知識與社會的背景聯系在一起,深刻體會科學中的人文素養,增強社會責任感。
(三)科學哲學:提升課程思辨性
以往研究發現,國內學科教材中關于科學史和科學社會學內容較多而且呈顯性,而對于科學哲學的融入內容不夠,且不鮮明。[3]科學哲學融入科學教育無疑可以提升學生的思辨性,幫助學生建立起對于科學正確而全面的認識。例如,《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”中,引入人工智能倫理,通過介紹人工智能面對的挑戰、人工智能的具體應對策略,讓小學生了解人工智能技術發展的同時也要重視可能引發的法律和倫理道德問題,明白人與人工智能之間的關系以及處理這些關系的準則。通過“讀一讀”先讓學生明白倫理概念,再用一幅畫讓學生思考在算法的發展下,人類與機器人的關系如何定義,向學生傳遞樹立人類與人工智能和諧共生的技術倫理觀。通過這種方式,可以幫助學生逐步建立完整的科學觀,全面且思辨地看待科學,提升學生思辨性,進而提升科學素養。
三、HPS教育理念融入小學科學課程的實踐建議
《人工智能讀本》作為一套理論與實踐相結合,具有知識性與趣味性的兒童科普讀物,著重引導小學生培養科學創新意識,提升人工智能素養,產生求知探索欲望。但《人工智能讀本》作為HPS融入小學科學課程的初始,仍存在教育資源不充分、內容結合較淺等不足,為了將HPS教育更好融入小學科學課程,可從以下三方面加以改進。
(一)開發HPS教育資源
HPS教育需要教育資源的支撐。HPS教育資源來源廣泛,無論是學生的現實生活,還是歷史資料,都可以提供契機和靈感。《人工智能讀本》中收集了大量與人工智能相關的故事和現實案例,都可以作為教育資源,從各個角度達到科普的目的。在新媒體時代,進行HPS教育資源開發時,應當注意借助最新的信息與通信技術增強資源的互動性,如互動多媒體技術、虛擬現實技術、增強現實技術、科學可視化技術等。在傳統的科學課堂教學中,主要是通過圖片文字講解,實驗演示及互動來開展。這種形式對于現實中能接觸到的實驗內容,如常見的動植物、可操作的物理化學實驗等,比較容易開展。而對于地球與宇宙科學領域的知識,或者一些已經不存在的動植物,則只能通過圖片視頻進行展示,不容易進行實驗展示。通過虛擬現實技術、增強現實技術等,則可以虛擬出世界萬物,如不易操作的物理化學實驗、已消失的動植物等都可以通過虛擬現實的手段得以呈現。這些技術或能使教學內容變得生動形象,或通過營造沉浸感以使學生有更佳的情境體驗,或讓學生與教學資源進行交互從而自定義內容,服務于學生科學素養提升的終極目的。
(二)對小學科學教師進行培訓
HPS教育的關鍵是從社會、歷史、哲學等角度對自然科學內容進行重新編排,并不是將大量的內容或學科知識簡單相加,這對教師能力也提出了更高要求。目前,人工智能教學領域常常出現“學生不會學、老師不會教”的狀況,《人工智能讀本》作為內容翔實有趣的讀本可以彌補一部分缺失。但與此同時,也需要提升教師的教學能力與知識儲備。HPS教育理念不僅僅針對歷史中的科學人物,所有的學生主體也是歷史中的主體,他們也身處于社會中,并且對于生活中的各種科學現象有著自己的思考。所以教師身為引導者,需要注意到學生的思考,深入挖掘,鼓勵他們對所思內容進行反思并付諸實踐。科學史和科學哲學應當成為科學教師教育項目中的一部分,這能讓科學教師更好地理解他們的社會責任。為此,對職業科學教師進行HPS培訓便是必要的。
(三)多場景開展小學科學教育
科學素養不是空洞的,它來自學生的認識體驗,并從中獲得生動、具體的理解和收獲。《人工智能讀本》作為方便攜帶的讀本,不僅可以在小學科學課堂中作為教材使用,也可以應用在其他場景,如研學旅行、科技館等場所。課堂學習只是小學科學教育中的一個環節,家庭、科技館等也可以進行科學教育。例如,科技館與博物館可以以科學家和歷史科學儀器為主題舉辦展覽,展覽中融入HPS教育理念,學生在參觀和學習過程中學習有關科學內容。一些歷史上大型的科學實驗,學校教室或實驗室無法滿足條件,但在大型的場館中可以實現。例如,研學旅行作為目前科學教育中最受歡迎的方式之一,已被納入學校教育教學計劃,列為中小學生的“必修課”,正逐漸成為學生獲得科學知識的另一個途徑。研學旅行作為一種集知識性、教育性、趣味性和娛樂性為一體的旅游形式,通常伴隨著知識教育的過程,包括科學知識的普及,所以也是開展小學科學教育的重要場所。在該場景下,運用《人工智能讀本》等新興手段進行科學教育往往取得事半功倍的效果。
結語
目前,HPS教育理念已經積極嘗試運用到小學科學教育中,包括學校內的正式學習以及學校外如科技館、博物館、研學旅游中的非正式學習之中。其中,科技史以時間維度為線索創造豐富資源的同時也可以提升課程趣味性;科學社會學以科學與社會之間的相互關系幫助學生理解科學本質,提升科學素養;科學哲學則以哲學的視域審視科學的誕生提升學生思辨能力。未來,HPS教育結合小學科學則需要更深入,在資源開發、教師培訓以及應用場景等方面加以改進,為提升國民科學素養做出努力。
參考文獻:
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[3]丁邦平.HPS教育與科學課程改革[J].比較教育研究,2000(06):6-12.
關鍵詞:人工智能教育;創新思維;實踐能力;信息技術課
新課改要求教學應當促進學生全面發展,其中,對創新思維和實踐能力的培養尤為重視。初中階段如何科學、有效地培養學生的創新思維與實踐能力是每一個教育者需要思考和研究的問題。
一、創新思維與實踐能力的培養
1.創新思維與實踐能力的重要性
每個人都擁有創造能力,這種能力是可以開發的,并對學生人生發展起重要作用,如何科學開發學生的創造能力,離不開對創新思維和實踐能力的培養。教師應該有意識的發現和訓練學生的創新思維,多鍛煉學生的動手能力,提高他們的實踐能力,為學生主動創造做準備。
2.培養創新思維與實踐能力的途徑
培養創新思維和實踐能力的途徑有很多,初中階段學校的數學課、自然科學課、社會實踐課、信息技術課等課程是培養學生創新思維和實踐能力的有效途徑。其中以人工智能教育為重點的信息技術課可以利用編程技術、信息化技術、大數據技術的學習,高效、系統地開發學生創新思維,科學地提升學生的實踐能力。
二、人工智能教育與信息技術課的融合
當前,人工智能技術發展得如火如荼,語音識別、機器翻譯、計算機交互、計算機視覺、機器閱讀識別等技術的突破,向我們展示了人工智能的優越性和未來前景,很多地區和學校也已將人工智能教育,如編程、信息處理,作為必修內容納入了學校的教學大綱之中。人工智能教育包含編程、大數據、機器人等多個技術領域的學習,中學階段可以利用信息技術課將人工智能教育的相關內容融入教學中,例如:Python編程、APP制作、機器人教育。
在初中信息技術教學中,應當向學生傳授編程的相關知識,讓學生初步認識編程、了解編程常識,并引導學生利用計算機進行編寫代碼。利用現代教學思路和教學創新激發學生興趣,提高學生信息技術課學習效率和實踐能力。為學生打造智能化、個性化,富有創造性的學習體驗。
三、人工智能教育的實踐要求
在信息技術課程的教學過程中融入編程等人工智能知識,可以豐富教學內容,拓寬學生視野,增加學生知識儲備,同時也能有效激發學生興趣,滿足學生好奇心,轉化為實踐、創新的動力。但是在實施人工智能教育的過程中,需要注意以下幾個問題,以信息技術課中編程教學為例:
1. 要考慮學生的接受度,體現量力性教學原則,不超綱不越級。
2. 要注重環境的創設,打造輕松愉快的學習環境,充分調動學生熱情,幫助激發學生創新思維和實踐動機。
3. 要注重編程常識的普及和實踐引導,給學生充足的思維空間和操作機會。
4. 要注重教學的系統性和連貫性,加強編程技術同信息技術知識、其他人工智能技術的關聯,為學習的水平、順向遷移打好基礎。
只有明確教學目標,不斷地優化教學過程,監控各個環節,加強與學生溝通,積極開發和訓練學生的創新思維和實踐能力,才能將人工智能教育的效果最大化,從而不斷提高人工智能教育的教學質量。
四、人工智能教育存在的問題
自新課改提出了信息化教育后,我國不少地區已經開始探索人工智能教育問題,尤其在義務教育階段,開展了各種形式的人工智能教育,但是由于各地區經濟發展水平不同,教育基礎、教學水平和資源條件不同,正面臨著諸多問題。
目前在我國中學階段,人工智能教育發展水平整體較低,存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題,需要人力物力財力的持續投入,優化人工智能教育平臺,完善人工智能教育基礎設施,讓人工智能教育更規范。同時,教育工作者也需要不斷研究、調整教學模式,更好地激發學生創新思維,提高實踐能力。
五、結語
本文通過中學生信息技術課和人工智能教育的結合,淺談人工智能教育與培養學生創新思維、實踐能力的關系。人工智能教育的實施有利于中學生開發創新思維,提升動手能力,可以和多學科聯動教學,加強學科間的聯系,促進學生全面發展。目前在我國中學階段,人工智能教育發展水平整體較低,存在著地區不均衡、教育資源不均衡、教學水平不均衡、學生學習程度不均衡等多方面問題,仍需教育工作者不斷研究改進,讓人工智能教育更規范,更好地激發學生創新思維及實踐能力。
參考文獻
[1]李宏堡,袁明遠,王海英.“人工智能+教育”的驅動力與新指南——UNESCO《教育中的人工智能》報告的解析與思考[J].遠程教育雜志,2019,37(04):3-12.
關鍵詞:智能教學系統;模型;局限
中圖分類號:TP315 文獻標識碼:A 文章編號:1673-8454(2012)03-0007-03
智能教學系統(Intelligence Tutoring System,簡稱ITS)是把人工智能技術引入到計算機輔助教學系統中,應用人工智能技術開發出能夠因材施教的教學系統,使“計算機導師”貼近人類教師的水平,具有推理、診斷、決策的能力。能夠根據每個學習者的特點制定教學計劃,選擇教學策略,實現因材施教。
一、智能教學系統的模型及功能
基于教育學、心理學和教學設計原理分析,智能教學系統模型應包含學生模塊、教學策略模塊、知識庫和智能接口幾個主要模塊,各模塊的系統結構如圖所示。
學生模塊記錄每個學生原有的知識水平和學習能力。其依據為學生與系統之間的交互問答歷史,并對每個學生的學習進步情況進行動態調整。這樣,系統通過學生模型就可隨時了解每個學生的情況,有的放矢地進行個別化教學。
教學策略模塊根據學生模塊情況和知識庫做出智能化的教學決策,評判學生的學習效果,幫助學生分析錯誤原因。提出改進方法和意見等。
知識庫存儲所要教的學科領域知識和教學知識。
智能接口能夠理解自然語言,實現更普遍意義上的人機對話。
智能教學系統與傳統CAI相比,具備以下功能:
第一,了解學生的學習能力、學習基礎和當前的知識水平,以此為依據為不同的學生做出不同的教學決策,有針對性地進行個別指導,并在學習過程中根據學生進度自動調整學習內容,具有適應能力。
第二,允許學生用自然語言與“計算機導師”進行人機對話,并能對帶有學生個性特點的問題做出解答,從而具備更好的交互能力。
第三,能診斷學生學習過程中的錯誤,并分析錯誤原因和給出解決方案,在此基礎上逐漸積累“經驗”,從而具備糾錯能力。
第四,大大拓寬了CAI的模式,例如建立虛擬教室、智能導師系統、教學模擬等。從而使CAI不再是簡單的課本搬家、教室搬家,而具有更多的創造能力。
二、智能教學系統的局限性分析
智能教學系統雖然較傳統CAI在諸多方面有很大改進。但就智能教學系統的工作原理以及目前的研發現狀而言,應當冷靜地看到,它自身也存在一些固有的局限性。
要計算機解決某個問題,有三個基本的前提:必須把問題形式化、必須有一定的算法、必須有合理的復雜度。由于人的智能活動不能完全形式化,因此,機器就不能將人腦的智力活動全部復制出來。教育是一種人類所特有的活動,基于人工智能技術的智能教學系統在教育中的應用也存在局限性。
1.智能教學系統不能實現自我更新,自我改進
智能教學系統的設計原理是把現有的專家的知識和教師的教學方法和策略集中到一個數據庫中。隨著現代社會知識的迅猛增長,教育理念的不斷更新以及教學模式和教學方法的不斷改進,智能教學系統無法像人類教師那樣跟隨時代的變化而實現知識庫的自我更新以及教學策略模型的自我改進。還需要人從外界對整個ITS進行翻新,甚至需要從一種新的教育理念出發,重新設計ITS。智能教學系統的自我更新涉及機器學習這個難點。
2.智能教學系統適用的學習領域存在局限
以智能模擬的方法實現的人工智能應用于教育中時,并非適合所有的學習領域。人的智能活動可以分為四個領域。領域一是“刺激――反應”領域,其中包括任何形式的條件反射,與上下文環境無關的、各種形式的初級聯想行為,最典型的如無意義音節的機械學習。領域二是數學思維的領域,這是比較適合于人工智能的領域。它是由概念世界而不是感知世界構成,這一領域中的問題完全形式化了,并可以計算,這一領域又可稱為簡單形式化領域,典型的例子如邏輯和有精確規則的游戲。領域三是復雜形式化領域,這是比較難把握的一個領域。這一領域包括原則上可形式化而實際上不易駕馭的行為,包括那些不能用窮舉算法處理的。因而需要設計啟發程序的系統,如圍棋。領域四可稱作非形式化行為領域,包括有規律但無規則支配的、我們人類世界中的一些日常活動,這一領域又稱作感知思維領域。在這一領域內解決問題都是直覺的遵從,無須求助規則。包括一些規則不確定的游戲,如文字猜謎游戲。以上四個領域中前兩個領域適合用數字計算機模擬,第三個領域只是部分可程序化,而第四個領域則很難駕馭。
與此相對應的,根據加涅的學習結果分類,學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態度五類。言語信息分為符號學習、事實學習和有組織的知識學習,這些屬于可形式化內容,適用于智能教學系統;智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規則和高級規則,其中前四項屬于可形式化內容,適用于智能教學系統,而高級規則屬于復雜形式化內容,部分內容不適用于智能教學系統;動作技能和態度領域的學習。在其認知成分中可以使用智能教學系統,但情感和行為成分等非形式化內容,則難以用智能教學系統來實現。
因此,并不是所有的學習領域都適用于智能教學系統。智能教學系統在教育中應用的重點應放在認知領域中的符號學習、事實學習和有組織的知識學習、辨別、具體概念、定義性概念以及規則這些學習內容上。
3.與學生之間無法暢通交流
教育是一種交互活動,智能教學系統的交互功能雖然較傳統CAI有所改進。但仍然缺乏在學生和計算機之間交換信息的自然的、暢通的途徑。系統只能通過學生輸入計算機的信息來判斷其掌握和內化程度。而無法像人類教師通過自然狀態的交流和觀察來判斷學生的真實情況,因此,“機器智能”很容易被蒙蔽“雙眼”,無法做到像人與人之間那樣自然暢通的交流。此外,系統在遇到新的學習情境時。不能理解和產生對話,這會影響智能教學系統功能的實施。
4.決策和推理機制不完善
智能教學系統的關鍵智能所在是其決策和推理機制,即“教學策略”模塊根據不同學生的具體情況通過推理做出靈活決策,這種決策基于學生模塊提供的學生的知識水平、認知特點和學習風格。智能教學系統雖然加入診斷系統并不斷調整對學生學習水平的判斷,但由于學習風格、認知特點等不能完全被形式化,因此,根據系統的教學策略模塊中預先存入的診斷知識來評估不同學生的學習過程和理解每個學生不同的推理過程也是有局限的。
三、智能教學系統在教育中應用的建議
1.不能忽略教師的作用
雖然智能教學系統具有“智能性”。但在使用它的過程中,決不能放棄教師的主導作用。要明確教師是教學的設計者和教學過程的主導,應該把智能教學系統的應用納入到教學設計中。教師作為教學的“主導”。要引領教學
全過程,時刻注意學生的學習狀態、學習程度、情感交流,盡量照顧到每個同學。ITS不是將教師擱置了。而是把教師從ITS能做的事情中解放出來,有更多的時間去從事機器所無法替代的事情。例如,計劃教學,開發教學補充材料,示范成熟的行為,啟發、引導學生去克服遇到的各種困難。特別是一個優秀教師對學生的態度和道德的影響和培養,是任何智能教學機器所無法取代的。所以,在利用智能教學系統教學的過程中,不能用智能教學系統取代教師,不能忽略教師的指導作用。
2.注意教學模式的運用
作為一種教育技術的實現,ITS主要依賴于各種技術的發展,但作為一個能夠實施完整教學過程的教學系統,ITS的應用效果更多地依賴于所采用的教學模式。長期以來,傳統CAI在教學中的應用都以個別化教學模式為主。但隨著認知心理學的發展,基于建構主義學習理論的以“學”為中心的教學模式逐漸受到青睞。這種教學模式更能滿足學習者的個性化要求,也為協作學習創造了更大的可能性。目前,協作學習模式因其利于培養學生的多樣化思維和合作精神而日益受到重視。同一個智能教學系統,用于個別化教學模式和用于協作學習模式就會產生截然不同的教學效果。因此。在利用智能教學系統時,要注意根據教學內容和教學目標靈活采用個別化教學模式或協作學習模式。
3.有效與網絡相結合
隨著多媒體技術和Internet網絡的飛速發展,多媒體教育技術與Internet的進一步融合,ITS不僅僅在人工智能上單一發展。它要向多維的網絡空間發展。網絡化成為當今世界ITS系統的一大優勢和特色。“無機不聯”正是現代教育計算機使用情況的真實寫照。智能教學系統應與網絡相結合。借助網絡的優勢,完成在線學習、實時討論、網上測試等多種教學任務。學生可以在學校或家中通過計算機登錄到系統,系統按其不同的認知水平為其準備不同難度的教學內容。完成學習時,系統通過自適應的測試確定學生新的認知水平,作為其下一次登錄學習時為其準備學習內容的依據,并向學生提出進一步需學習內容的建議。學生在學習過程中可以實時地與其他在線的學習者進行討論,并可通過E-mail的形式與教師進行交流。教師可以使用自己的計算機,在教研室或家中登錄到系統,檢查學生的學習進度,學習情況。并依據學生的實際情況,有針對性地對教學內容、測試內容進行更新。網絡與智能計算機輔助教學系統有機結合,相互補足,必將構建成一個新的系統工程。
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人工智能的教育本體:教育的變與不變
從本質上講,人工智能技術是信息技術革命的集大成者。自從托夫勒1970年寫出《未來的沖擊》,信息技術革命越來越快,概念越來越多,沒有停止的跡象。僅從近五年來看:大數據、數據科學、生命信息、工業4.0、物聯網、新硬件時代、機器人、互聯網+、人工智能,表面上概念你方唱罷我登場,但內在邏輯一直沒有變:從單項技術走向全面融合,從局部應用走向全面工具化,而人工智能至少在目前看來是集大成者。硬件上物聯網的成熟、軟件上高可用性和動態數據庫的成熟、生物學上神經科技的進展、數學上網絡算法的應用、材料科技上納米和感知材料的進展、信息科技上芯片和云技術的快速進步。從物理世界到混合世界,再到比特世界,人工智能技術剛剛開始,但人們基于過去工業革命的經驗,明確感到這是臨界點的來臨。
STEM 成為后人工智能教育的不動點:應對科技的變化,教育的變革一直都在進行且與科技的發展互為因果。從彼得?蒂爾對教育的質疑,到創客熱潮在美國教育中的掀起,事實上,STEM教育是美國對過去概念化的“實用主義”教育和“通識教育”百年爭論的落錘之音。起源于杜威和哈欽斯的那場爭論,恰恰是工業革命已經明確成型后的兩種教育理念的爭論。之所以今天的美國已經很少爭論到底是實用主義還是通識教育,是因為美國的科技已經進入到一個新的階段。教育是一個組織行為,一個圍繞未來10年不變的知識、20年不變的技能、30年留存的體驗的穩定的復雜社會經濟形態,因此不那么容易被顛覆。恰恰是科學、技術、工程、數學(STEM)構成了工業時代(數理化)和后工業時代(文科、理工科)中的不動點,在物理學和幾何學中,不動點對于系統的穩定和概念的一致性非常重要,而目前的STEM教育,不僅僅是一個概念的東西,而是舊技術時代向新技術時代過渡的“不動點”。在這個不動點體系中,新的側重開始后,原有的教師和學科體系以及支撐可以平穩切換,不至于導致教學秩序的混亂。
元學科、應用學科和副科發生結構性的變化。由于人工智能的出現,使得復雜計算和系統計算以及簡單的人機交互計算工具化全面超越人類,對技術基礎這個原有概念的教育的分歧越來越大。人工智能視野下學科概念如果表述成元學科、應用學科與素質學科,那么教育學科的概念的持續性還能以最大公約數繼續運行:以數學、物理、化學等元學科為代表的學科,在今后的教育中更加重要并將作為篩選人的條件。而應用科學:(生物、地理、信息、勞動)學科,將著重項目制學習、體驗學習,成為培養人的目標;社會科學(歷史、哲學、思想品德)將來的重點在于綜合應用,批判性思維學習,更加側重學科的來源和發展;而綜合素質類(音樂、體育、美術)將從副科走向前臺。@樣,圍繞STEM的教育,人工智能下的教育體系還是一貫的科學(元學科)、技術(應用學科)、工程(素質學科、社會學科、管理學科)、數學(邏輯、數學學科)。
人工智能技術對學科的影響:越理性,越感性
數學:傳統的工業時代的數學,其訓練方法是數值計算,其指向是力學計算,這種側重至今還非常濃厚。隨著知識庫的普及和共享以及計算工具的進化,越來越少的人將來從事傳統的工程計算行業,而正宗的工科專業越來越向著專業化和高端化演化(如學材料的將來的進入門檻很可能是博士)。但是,人工智能今后用到的大量的數學以及人與人打交道用到的計算機數學,統計學基礎的數學,這方面中國數學還停留在工業時代。美國學生從高中就開始問卷處理和微積分的學習,大學數學更加有用的是方程組、統計學等。數學是一個典型的年齡相關性學科,一定要從小學,而且轉向數值和算法類的學習,從偏向材料計算的高等數學方向,轉向偏向矩陣計算的統計數學方向,邏輯學、幾何學和統計學成為三個數學學習的支柱。
物理:有一位著名的物理學家回顧過去物理百年,發現一個有趣的現象:“力”這個概念,在物理學上看,已經不是一個原始的變量了,能量和質量才是,為什么我們的老師還在使用這個概念呢?那是因為在機械時代,“力”是最容易理解的組合概念。在工業革命前后的幾百年直到今天,物理學教育的重點還是偏向傳統力學計算方向,從中小學來說就是牛頓力學。然而隨著工業時代的結束,人們更容易見到的力學概念不再是機械和天體,而是轉向社交網絡、計算機圖像、信息變量、生物體和電子學以及更容易接受的能量、時間維度。數學老師們轉向統計學的同時,物理老師應該考慮從牛頓力學轉向量子力學和熱力學甚至時空維度,這些對于孩子未來的人生更是基礎,而通過物理學進行基礎的科學實證的訓練以及科學觀測和數據處理,才是物理學最基礎的作用和價值體現。不然,人生什么年齡都可以去學物理而不必非要從未成年時代去學。
元科學化學:中美物理學和化學都是選擇性的,但比較中美化學教育,卻發現有很大的不同。美國高中化學就允許且必須使用帶有功能性計算的計算器,而中國大學生都沒有這方面的訓練。也就是說,隨著化學和生物化學要求越來越高、知識點越來越多,設法繞過煩人的記憶而走向邏輯,是美國學習化學的方向,這點也值得我們注意。另外,化學的側重由從偏向無機化學方向的基礎化學,轉向偏向生物和有機化學方向甚至與物理相結合的量子規律,是化學學科的重點。例如,很多美國的大學錄取要看高中生在化學創新方面的實踐,能創新的往往是生物化學。
外語:工具性的外語逐漸失去市場,形式節奏上的美學、邏輯學角度的詞源學、社會學角度的語言學、心理學角度的語義學成為外語復興的落腳點。另外,似乎從來沒有人將計算機程序當作外語來教,事實上,隨著工具性的外語被人工智能取代,計算機程序語言很可能成為一種外語,而很多軟件人才是學外語出身的,也不斷印證這個結論。
語文:可以預料的是,隨著工具性的人工智能的出現,原先學習語文的工具性的方法(如語法),逐漸將退出語言學習(包括外語),而作為母語的語文之所以在工具化人工智能時代還得到重視,最重要的理由也許是儀式感的表達:回到經典、回到表達、回到應用、回到美學。
除了以上學科教育的重點隨著技術經濟必然發生變化外,學科學習的醒悟和內在邏輯將更加重要,學科歷史、學科邏輯、學科故事將替代題庫訓練,因為作為計算的精確性除了特殊人才的培養外,將讓位于工具和人工智能,而人要考慮體驗和持續學習的興趣和邏輯。學科學習之間還將朝著融合的方向發展,應用學科和元學科的分離意味著應用學科更加朝著整合的方向發展:地理、生物、科技等融合課程,朝著綜合應用發展。
人工智能技術對教育技術的改變:從工具到空間
隨著人工智能的發展,也許目前花里胡哨的信息技術將隱身后臺。課堂上也許看不見信息化了,師生在課堂層面體驗將會越來越好,越來越貼近自然:看不見計算機的信息化,距離教育更近而不是技術更近。
學校之所以存在是因為學校為學生模擬了一個高度抽象的比真實世界還真實的教育世界。因此,未來的校園從改變世界的信息模版角度,將更加強調與客觀世界的互動、映射和高度抽象。
美國的大學錄取是更接近人工智能手段的個性化錄取,而學生選拔是更接近大數據角度的GPA(平均成績點)。從培養角度,學生畫像比GPA更加個性化地從個體角度描述學生的個性特征,學生的學習行為、實踐行為、創新行為,在全地域、全信息、全自動、全過程的記錄下,將更加全面地反映學生的全貌。智能實驗室和智能校園的方向,將來是基于個體的專業學習和評價。
與學生相對應的教育行為畫像,將側重于聯系社會、聯系科技、聯系家庭、聯系團隊,從重復性勞動變為創造性勞動。
而學校的管理行為將演變成支撐技術:支撐數據、支撐品牌、支撐環境。今后的教育將出現越來越專業和自由的教師,越來越職業的校長。
在教育政策上,由于全國性的數據和人工智能的使用,教育測評將更加專業化、教育本體化(而不是被測評機構和排名所左右),教育選拔將更加科學化和長期化,短視模式隨著計算方法和智能評估的進展而迅速被迭代掉,衡水模式將逐漸退出歷史舞臺,未來應該篩選更應該上清華大學的人和更應該培養好每一個想學習的人。即使僅從功利教育目標來看,教師個體經驗也逐漸讓位于人工智能和大數據,教育重心從教育哲學屬性逐漸走入教育科學屬性;而被恐懼綁架的教育所強調的教育的篩選功能,逐漸將重心轉向教育培養功能,個體成功的培養目標,逐漸轉變成為未來視角的社會價值角度;教育回歸人與人的本質關系和專業培育孵化的社會職能,功利性和工具性減弱,過程幸福成為教育者追求的目標。教育者由工匠逐漸轉型為藝人,教師由于工具化的替代,將會越來越有尊嚴和個性,而不是越來越像工具。
“人創造”的價值逐漸凸顯,教育的價值在于“創造人”
柯潔在被人工智能的計算機打敗之后,接連戰勝外國圍棋高手,刷了一下存在感并表示:“與機器下棋沒意思”。同樣,在工具制造時代,如果從質量和精度考慮,無疑機器越來越超過人,然而手工的紅木家具、手工的藝術品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽車,比起無論從什么角度來看的機器人制造的東西,都越來越貴,人也越來越愿意采購。“人創造”的價值凸顯,是體驗經濟產業升級的一個標志,人工智能時代也不能例外。因為,“有意思和不可復制”才是人消費的高級時代。
不同于機器代替人的重復勞動的趨勢,教育與學校會替代機械的班級成為人與人關系的場所,在這個場所中,機器越來越像人來代替人的高級狀態,而人越來越擺脫工具性、擺脫重復性,更具藝術性和創造性。研究教育的歷史會發現一個普遍的現象,就是隨著工具性的增強,反而是班級規模的縮小和師生比的擴大,這也印證了:人畢竟要與人打交道,教育是一個個性化的活動。C器代替人意味著更多的時間人會回到家庭陪同孩子,這在美國已經持續發生了50年,幾乎多數的女性甚至男性在孩子成長過程回到家庭(如果他們算教師的話,教師比例更大)。在學校里未來的師生比會持續增加,教育更加不再計較投入產出,而將演變成一種創造性的職業。
杜威在研究工業化革命后的教育中,提出教育的目標更加集中地體現在教育本身之中,教育即生長(教育的目標就是讓教育繼續下去)。隨著工具化的人工智能代替越來越多的教師的重復性勞動,教師的幸福指數越來越高,更多的和更合適的師生比使得學生得到更加專業的呵護和培養,幸福指數也得到提升。教育讓生活更美好將逐漸實現,教育即生活的前提條件是教師不再是指標的工具,學生不再是考核的工具。
關鍵詞:人工智能;音樂教育;智能樂器;大數據
1引言
隨著人工智能技術的不斷進步,重新塑造音樂使得音樂教育的學科素養培育、審美感知、藝術表現和文化理解變得更有支持和創意。探索應用人工智能技術推進音樂教學的改革與發展有具有十分重要的意義。本文通過研究與實踐,引導學生學會用科學的方法培育計算思維創作音樂,用科學的意境欣賞音樂陶冶學生的音樂審美感,用科學的評價提升音樂課堂教學效率。通過這些措施,可以使學校音樂教育精準地開展因材施教差異化教學,彰顯音樂教育的特色。
2人工智能與音樂
人工智能技術與音樂教育有機融合,豐富了課堂教學資源,拓展了智能樂器的功能,提升了音樂教育技術手段。它支持個性化學習,可以觀察音樂課堂學習,分析音樂的旋律與節拍,有效評價教學效果,激發音樂教師運用人工智能技術創新音樂教學的熱情,發揮教師在課堂教學中的主導作用。
2.1樂器的智能化
樂器是學習音樂的重要工具。樂器植入人工智能技術,形成了智能化樂器。它能夠大量儲存多種樂器的音樂數據。尤其是在音樂鍵盤中運用,功能的提升特別突出,應用于音樂教學中引發了多種形式的教學模式。例如,圖1顯示了融合多媒體計算機、主控系統、音樂課堂教學智能評價系統將多部電子鋼琴連接起來的智能樂器實驗室。通過語音室方式授課,可以實現多種樂器的分組教學。這在傳統的音樂課堂上是無法完成的。
2.2智能化樂曲創作
智能樂器不僅能夠儲存樂器音色,而且還能用指令對各種音色播放進行控制,各種音色按照指令進行演奏。這種創作功能是以往其他樂器都無法比擬的[1]。例如,能唱出《月亮代表我的心》十七聲部的合唱團,很好聽,但很難。運用智能樂器按指令合成該十七聲部音樂則輕而易舉。2.2.1機器學習生成樂曲人工智能技術賦能智能樂器,使得機器學習的功能日趨進步。機器學習在音樂領域所做的事情,就是提取音樂作品的“數據”,輸入給定模型學習音樂的“特征”,再對音樂數據進行分析和編排。例如,如果輸入的是《梨園金曲》民族音樂,則機器就能學會民族音樂的曲調特征,生成掌握特征模型的民族音樂作品。2.2.2用軟件生成樂譜使用MuseScore3forMac軟件可以制作樂譜,在工具欄選擇對應時值的音符輸入音符。例如,在MuseScore3窗口輸入如圖2所示的“我和我的祖國”樂譜,再導出MP3文件進行播放。2.2.3代碼生成樂曲用Python代碼生成曲子,要借助音樂標準格式MIDI—樂器數字接口,運用Python-midi庫編寫程序,編譯MIDI文件生成音樂。例如,生成一個簡單樂譜的MIDI文件需要使用Python-midi,其中:Pattern對象表示樂譜;Track對象表示音軌,通常樂譜都有多條軌道組成,每種樂器是一個軌道;midi.NoteOnEvent表示每個音符的開端,在參數表中可以定義每個音符的音長和音高;midi.NoteOffEvent表示每個音符的結束。參考代碼如下:importmidi#定義patternpattern=midi.Pattern()#定義軌道track=midi.Track()#添加軌道到patternpattern.append(track)#音符開始,并定義位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符結束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#軌道結束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存儲midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序運行結果生成了如圖3所示的簡單音符:這樣如圖2的“我和我的祖國”樂譜,也可以通過Python代碼生成MIDI文件。
3AI賦能音樂課堂
在AI賦能的音樂教育環境,促使音樂教學實踐變革以及學生學習音樂方式。例如,圖4所示的集音樂創作教學及教學評價于一體的“智能化音樂課堂教學評價系統”,在教學設計的優化、教學方法的高效、教學手段的更新、教學評價的智能、教學策略的調整方面都具有借鑒意義[2]。
3.1大數據學習
大數據云計算可以將所有音樂家們音樂數據存儲在云中,運用人工智能技術為學生提供更多有價值的音樂數據。學生通過音樂云學習音樂知識,欣賞音樂魅力、體驗音樂節奏、理解音樂韻律。它使得優質音樂教學資源跨越校園,開放延伸音樂教學,遠程輻射共享資源。這樣就擴展了學生的視野,音樂知識的來源無限擴大,整個音樂云皆有學生的學習教材。特別是大數據音樂云不僅可以推送給學生更多的即興音樂和更多的音樂信息,還能指導音樂愛好者創作出雅正、健康的音樂作品。
3.2個性化學習
人工智能技術從音樂學習行為數據搜集、數據分析與運用、個性化學習評價多方位幫助學生定制個性化的學習成長路徑。推送在線音樂教育資源,指導表演建議樂器學習技巧。搭建音樂教育虛擬課堂,匹配音樂教學資源,實現因材施教的個性化學習,支持一對一的教學輔導和群組式討論。通過這些措施提高教學質量和效率。
3.3教學評價智能化
運用人工智能技術將多個音樂輔助教學設備連接的音樂創作教學系統,基于音樂課堂教學的學生學習特質分析與教學效果分析的音樂課堂教學管理系統,來實現音樂教學的全程智慧管理,使音樂學習更有效率。例如,在虛擬音樂課堂樂器教學可以變成一對多的自選教學模式,使課堂變得輕松、愉快。教師可以開啟課堂教學觀察模塊,捕捉每位學生同步練習的音準、節奏、力度數據,分析判斷將評價信息同步反饋,給出學習指導建議。3.3.1創作教學模塊“智能化音樂課堂教學評價系統”中的音樂創作教學模塊,集視、聽、練和反饋評價為一體,適時演示教師教學作品和評價學生練習作品。例如,在進行《我和我的祖國》授課時導入電影片段,欣賞“我和我的祖國”音樂的表現形式、演唱形式以及歌曲風格,可以使學生更好地體驗作品的創作意境,激發創作意識。使用MuseScore創作“我和我的祖國”三聲部習作音樂,并能儲存、刻錄,編輯等二度創作。3.3.2課堂教學評價模塊音樂課堂教學評價有著傳統音樂教學評價無法比擬的靈活性、客觀性和實用性。從大數據分析角度獲取音樂課堂教與學相關數據,對學生的音樂基本素養與學習態度進行科學分析判斷。例如,以創作《紅河谷》中的和聲與音樂作品風格內容的“編配伴奏音樂”教學過程為例。課前在“課堂教學評價模塊”上安排學生根據作品風格完成伴奏的音樂;播放制作好的《紅河谷》MIDI音樂(在第二和第六個小節缺失編配和弦);使學生感受、探討大小三和弦的表現力,形成對大小三和弦的感知。然后要求學生試著用MuseScore為《紅河谷》缺失的兩小節選配和弦,以適合歌曲的伴奏風格。學生需要邊哼唱歌曲邊試著套用不同的伴奏風格,找到他們認為最恰當的和弦伴奏風格,說出理由并提交[3]。評價系統將學生提交的作業比照音樂要素進行評價。及時反饋學習評價的信息,并對學生的學習進程制定一個個性化的學習方案[4]。同時通過教學反饋深度優化決策模型,促進教師實時改進教學策略,提高教學效率和效果,提升教學質量。
4結語
人工智能技術在音樂教育領域中的廣泛應用,為傳統的音樂教育模式注入了活力,為音樂教師創新音樂教學理念開辟了新思路[5],為因材施教提供了新的適合學生學習的音樂教學模式。人工智能在音樂教育模式方面的探索,不僅給音樂教育教學的發展帶來了物質技術層面的進步,還從音樂教學層面促進計算思維培育開辟新途徑。這對音樂教育理念、教學手段、教學方式和方法以及拓展學生音樂視野、學習音樂、享受音樂、創造音樂等都帶來深刻的變化和積極的影響。
參考文獻
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[2]郭文進.“互聯網+教育”運行模式探究.決策與信息(下旬刊),2015(9):63
[3]段曉軍.電腦音樂系統與中小學音樂教學實踐.中國音樂教育,2006(6):26-28
[4]王迪.淺析娛樂教育中元學習能力的培養.河北廣播電視大學學報,2007(1):79-80