人工智能在教學的應用精選(五篇)

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篇人工智能在教學的應用，期待它們能激發您的靈感。

篇1

【關鍵詞】人工智能；診斷學教學；智能教學系統；智能組卷系統；智能閱卷系統；智能仿真教學系統

人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth學會上提出的，隨著計算機核心算法的突破、計算能力的迅速提高以及海量互聯網數據的支撐，目前已被廣泛地應用于各個領域[1-2]。近年來，人工智能也給教育教學領域帶來了機遇，人工智能+教育正如火如荼地開展和推進，改變著傳統的教育形式及生態[3-4]。2018年教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》，各大高校在人工智能及其教育發展上有了綱領性的指導[5]。醫學教育作為教育教學諸多領域的一隅，乘著人工智能發展的東風，各大高校在推進醫學教學改革方面進行了大量積極的探索與嘗試[6-8]。診斷學是由基礎醫學過度到臨床醫學的橋梁課，其教學質量的良莠直接影響到醫學生的培養質量，傳統的教學方法難以滿足現代醫學教學的要求，如何發揮人工智能的應用優勢，讓其更好地應用于診斷學的教學工作，也是診斷學課程教改的重要研究方向。

1傳統的診斷學教學方法存在的問題

診斷學是學習臨床基本技能最重要的一門課程，其內容包括癥狀學、體檢檢查、實驗室檢查及輔助檢查等四大塊，分為理論課和見習課，目前大多數醫學院理論課采用的是以大班的形式在多媒體教室講授，而見習課則采取分小組的模式進行，多年的教學實踐發現該教學模式取得的教學效果不盡人意，尤其是近年來隨著全國各大醫學院校的擴招，出現了師資及教學資源配套的相對不足，上述教學模式的問題逐漸凸顯。理論知識以老師講授為主，采取的是“滿堂灌”的教學模式，然而該部分教學內容知識點繁多，知識串聯度不高，課堂靈活度、生動度較為薄弱，學生聽完課以后對課程內容印象不深，知識掌握度差，同時由于學生的學習主觀能動性差異大，不能進行課前充分預習的學生在課堂上更加難以跟上老師講授的節奏。見習課是對理論知識進行實踐，培養學生的實踐操作能力，前期理論知識掌握度差又會影響見習的教學質量，導致教學過程形成惡性循環[9]。見習課主要采取老師講授要領及演示操作流程，之后學生們互相練習的教學方法，該部分內容需反復加強練習，同樣的動作要領反復錘煉才能熟練掌握，因課堂見習時間有限，而老師講授及演示需占用大部分時間，學生動手實踐機會不多，老師對學生的操作手法、操作內容、操作順序等重要內容進行指導和勘誤的時間少，學生操作的規范性難以保證，在以后的臨床實踐中，往往存在實踐操作能力的缺陷。上述教學模式教師與學生們之間除了課堂時間，其余時間是脫節的，不能很好地溝通，學生們有疑問的知識點難以得到老師的及時解答，教學活動中沒有充分反饋，各個教學環節難以進行教學反思，形成教學相長的良性循環。課后復習及階段性總結復習是課堂知識內化及升華的重要方面，傳統的教學模式通常是給學生布置課后作業，學生完成后上交由老師批改留檔，這個環節學生與老師缺乏有效的溝通，且由于學生們學習主觀能動性差異，課后沒有老師的監督及針對性地輔導，課后作業的質量良莠不齊，教學質量欠佳是顯而易見的。隨著現代醫學的發展及研究的開展，涌現了一大批新的診斷方法與手段，譬如關于腫瘤診斷的分子marker，評估預測疾病活動度及預后相關的指標，在臨床上已經常規應用，但由于教材更新需要周期，很難跟新進展同步介紹，另外由于課時有限，難以全面地就學科前沿及新進展進行講授[10]。

2人工智能應用于診斷學教學的重要意義

2.1教師方面

將人工智能應用于診斷學教學實踐，削弱了教師的知識權威而強化了教師的價值引導，對教師的個人能力提出了更高的要求，促使教師踏實踐行終身學習并持續更新自身知識結構。互聯網高速發展的時代，知識呈幾何指數更新并出現大爆炸，基于各種互聯網即時通訊平臺及手機APP，診斷學體格檢查、理論知識講授相關的小視頻及研究進展不勝枚舉，這就要求教師及時獲取、更新知識并進行相應的知識儲備。人工智能的應用促使教師從單人施教發展為團隊施教，為開發更具個性化的課程教學注入團隊的力量。基于大數據的人工智能可以減少診斷學教學過程中的機械性、重復性工作，如平時作業的批改、考勤統計等，減輕了教師的工作負擔，教師可以將更多的精力投入到醫德醫風、醫患溝通能力以及體格檢查手法的規范化培養上，更多的心思放在豐富課程內容及教學形式上。同時大數據可以及時反應學生的學習動態，教師可以根據學生的反饋及課程評價有針對性地對學生進行相應的輔導。

2.2學生方面

將人工智能應用于診斷學教學實踐，可以實時動態記錄學生的學習情況及暴露的問題，如是否按時完成課程任務、測試中哪些知識點容易出錯等，人工智能系統能夠對這些數據進行關聯分析和深度挖掘，并且可視化呈現相應的數據，有利于教師及時掌握學生的學習進度、參與度以及學習效果，并根據具體的學情分析數據來調整輔導和教學方案。基于人工智能強大的算法和分析，可以為學生定制個性化的教學內容及進度，提供更有針對性的課堂內容和隨堂測試，并對測試及平時作業進行智能批改，真正做到查漏補缺。診斷學課程內容相對枯燥，學生們的學習興趣有限，基于人工智能的教學方式可以寓教于樂，在課程中將一些比較零散的知識點可以設置成互動小游戲，營造出良好的課堂氛圍，提高學生們的學習興趣及學習效率。

2.3教學過程

針對教學過程，人工智能亦發揮著至關重要的作用。第一，診斷學作為橋梁課程，是一門必修課，包括臨床醫學五年制、八年制、法醫學、基礎醫學等相應專業的學生均需要學習，人工智能擁有超強的計算能力和強大的“記憶力”，面對眾多不同專業的學生，可以根據大數據進行分析，制定出適合不同專業學生的完備教學目標。教學活動開展過程中，人工智能還可以根據學生的課堂及課后測試表現，依據分層教學的要求自動設置梯次教學目標，幫助學生們逐步提升學習能力和知識掌握度。第二，人工智能可以憑借自身信息化的特點，對各種教學資源進行分析，為教師和學生選擇更優質更合適的資源提供依據，促進個性化的教與學。第三，傳統的教學方式、教學內容相對有限，人工智能基于大數據能夠啟發新的教學思路，創新教學方法，為診斷學教學提供更多的可能性。

3人工智能在診斷學教學中的應用

3.1智能教學系統

智能教學系統是教育技術學中重要的研究領域，其根本宗旨是使得學生的學習環境更加優良和諧，智能教學系統能夠及時有效地調用最新最全的網絡資源并充分優化后供學生學習，使得學生能夠更加全方位、多角度地學習專業知識，提高學習效果[11]。智能教學系統大致由領域知識部分、教師部分及學生部分3個部分構成[12]，其中領域知識部分又稱為專家部分，這一部分既包含了需要講授的內容及掌握的技能，又可以添加專家的學術成果，既能夠保證學生對于基本概念、基本理論及基本技能的掌握，又能夠拓寬知識面，增加知識的廣度。智能教學系統的教師及學生部分主要是為設計和制定教學方案及策略服務，基于大數據基礎上，根據課程的特點、歷年教學情況、學生身心發展特點及學習實際情況，制定更加個性化、高效的教學方案，促成教師因材施教，取得更加理想的教學效果。

3.2智能網絡組卷閱卷系統

診斷學教學內容包括理論和見習兩大塊，教學過程中教師的大量時間用于出題、閱卷、批改平時作業等與考核相關的工作，并且在出題過程中需要圍繞相對固定的重難點內容不斷創新題型，消耗教師大量的精力。智能網絡組卷閱卷系統能夠充分發揮其優勢，將教師從繁冗的考核相關工作中解脫出來，使得教師的教學更高效，教師能夠把更多的時間。智能網絡組卷系統能夠有效收集和分析知名高校教學團隊編寫的在線題庫，實現教學資源的共享，通過隨機抽題組卷、答案隨機排序、題型隨機排序以及設置避免與歷年考卷重復等，顯著提升試卷的質量，亦能改善考試作弊的頑疾，客觀地考核學生對知識的掌握度。智能網絡閱卷系統有簡明的閱卷流程，能夠更有效地識別試卷及答案，能夠明顯降低傳統人工閱卷方式因疲勞帶來的出錯率，使得工作效率更高、考核結果更公正。

3.3智能仿真教學系統

診斷學教學的見習部分是學生提高技能的重要環節，常常采用分小組在病房完成的方式進行，在課程的開展過程也凸顯出了各種各樣的問題，譬如因學生分組進行詢問病史、體格檢查，重復次數多，患者難以多次配合；在教學時間段內病房缺相應的病種，無法對所學的癥狀進行直觀的學習；傳染病流行期間出于對學生健康安全的保護，無法進入病房見習等等，此時智能仿真教學系統能夠發揮重要的補充作用[13]。人工智能可以根據提供的海量真實臨床病例，由醫學專家整合其臨床特征，聯合計算機專家，根據相應的教學要求，形成虛擬病人學習系統，學生在仿真診療環境中，進行問診、體格檢查、診斷以及給出治療方案，同時系統能夠自動發現學生在問診及診斷過程中的錯誤，通過實踐、糾錯再實踐，提高學生采集病史、體格檢查的能力，同時能夠加強學生的臨床思維的訓練，夯實臨床基本功[14-16]。

4總結及展望

篇2

在人工智能技術應用上，教育領域也深受影響，如何更好的迎合現實需求，對此，我認為

一、人工智能技術要在促進學生學習理解上體現價值。

技術是有成本的。如果技術應用只是提高了訓練的效益，其價值便只在低層次認知能力，這些成本是否值當？人工智能技術之應用須在促進學生高層次認知能力的發展上發揮作用，幫助學生從解答習題為主走向解決問題為主。我們應該依托人工智能技術在情境創設與人機互動等方面的優勢，促使學生基于理解的學習，促使學生面向應用的學習。

二、人工智能技術要在促進學生個別化學習中發揮作用。

人工智能技術的出現，打破了教育的知識傳播平衡，加強了“以學生為中心”的學習關系，使對每一個學習個體的尊重有了可能。而這恰是當前教育實踐的薄弱之處。因而，在學校層面應用大數據與人工智能技術的關鍵，未必在統計意義的歸因，而是關于學習個體的過程信息的采集，這是促進學生個別化學習的技術憑借。

篇3

關鍵詞：隱喻；認知功能；外語教學

中圖分類號：G4241

文獻標志碼：A

文章編號：1002－0845(2007)06－0046－02

收稿日期：2006-12-12

作者簡介：孫厭舒（1979-），女，山東聊城人，副教授，碩士，從事語言習得及英語教學研究。

一、隱喻的認知功能

對隱喻認知功能的研究最早可追溯至亞里士多德時代。亞氏把隱喻看做是一個概念對另一個概念的替換，并且指出，詩歌中隱喻的運用有一定的語境(Mahon，1999)。隱喻的認知功能在17和18世紀再次被Vico和Teasaoro提及，只是進入20世紀以后，隱喻的認知功能才被貶低，隱喻被當成了一種靜態的形式邏輯的符號。例如Searle(1977)從語言學的觀點出發，把隱喻僅僅看做是一種語用現象。為此，萊科夫和約翰遜一針見血地指出，“典型的看法都認為隱喻僅僅是一種語言特點，是語言的問題而不是思想或行為問題”(Lakoff & Johnson， 1980)。他們以《我們賴以生存的隱喻》一書大張旗鼓地提出了隱喻的認知功能，從而把對隱喻的認知功能的研究推向前所未有的高度。他們認為，隱喻的本質是通過甲事物來理解和體驗乙事物，人的概念系統就是通過隱喻建構起來的，即所謂“我們的思想和行為本質上都是隱喻的” (Lakoff,1980)。自此，對隱喻的認知功能的研究逐漸發展起來。卡梅倫(1999)也指出，隱喻具有語言修辭功能、認知功能和語用功能。國內學者束定芳在《隱喻學研究》一書中，把隱喻功能劃分為修辭功能、語言學功能、詩歌功能、認知功能、社會功能和文字游戲功能。其中隱喻的認知功能主要指隱喻是人類認識概念系統的基礎和組織經驗的工具，為人類認識世界提供了新的視角。一般認為，隱喻的認知機制主要體現為從源領域到目標域的映射，表現為人的思維中存在的系統的概念隱喻。在特定語境中，這種概念隱喻常常意味著信息的篩選和整合，而且根據Lakoff的“不變原則”，這種認知映射具有系統性特點，即源領域的結構系統映射到目標域時，原有的基本圖式結構不變。

二、外語教學中隱喻的應用研究回顧

卡梅倫較早地探討了具有認知功能的隱喻的應用。她認為，隱喻首先是一種語言使用現象，語言的認知性與社會性相互作用產生了語言行為。因為語言是一個復雜的、動態的系統，語言資源只有在特定的語境中被應用、加工，才能達到互動的目的。作為語言學者，應當揭示種種語言行為的內在過程。因此，研究隱喻，要把隱喻的社會層面和認知層面都包括進來。在此基礎上，卡梅倫建構了隱喻的應用框架：1)理論層面；2)加工層面；3)神經層面(Cameron， 1999)。近年來，第一層面主要研究隱喻的認定和分類，第二層面主要指隱喻在特定文化語境下的作用和解釋，第三層面研究處理隱喻時的神經活動。國外對隱喻的認知功能的應用研究已逐漸擴展到很多領域，例如Gwyn(1999)有關隱喻的認知功能在醫療中的應用研究，Clarke (1999)對兒童話語中隱喻的分析，Forceville(2000)對廣告中隱喻的認知作用的研究，等等。

相比之下，在外語教學領域里，有關隱喻認知功能的應用研究要少得多，僅有零星的研究散見在認知語言學著作里。在首屆全國認知語言學研討會上，龐繼賢和丁展平(2002)曾撰文討論過隱喻的應用語言學研究，嘗試把卡梅倫的三個層面應用于外語教學。王寅(2004)提出了在外語教學中培養學生的隱喻能力的問題，蔡龍權(2005)也提出了把隱喻性表達作為一項外語交際能力的設想。但是隱喻的研究成果仍未在外語教學領域里引起足夠的重視。國外的相關研究亦很少，且多為母語為英語的二語習得研究。例如Cameron(2003)對英語國家課堂中出現的隱喻的分析，Cortazzi(1999)對本族語教師與學生有關“教學”、“教師”等概念的隱喻性理解和表達的研究。另外，這些研究也都沒有直接探討外語教學和隱喻的關系。

鑒于此，本文擬在前人研究的基礎上探討隱喻在外語教學中的主要應用層面，分析外語教學中隱喻應用的可能性，以期為隱喻的認知功能在外語教學中的進一步應用探索路徑。

三、隱喻的認知功能在外語教學中的應用

隱喻作為一種認知模式，出現在政治、經濟等各類語篇中(孫厭舒，2004)。我們的外語教材中也有大量的隱喻。隱喻在外語教學中的作用不容忽視。

基于卡梅倫的應用框架理論，在中國文化語境下，隱喻在外語教學中的應用也可分為三個層面：1)語言層面；2)交際層面；3)文化層面。語言層面主要包括隱喻的認知功能在外語教學中對各種語言現象的提煉和組織的作用。隱喻在交際層面上的應用是培養學生語言能力的重要方面，也是外語教學中經常涉及的問題。文化層面上，隱喻的認知功能在外語教學中主要涉及到文化教學與語篇理解。

1．語言層面

語言層面上，隱喻的認知功能主要表現在三個方面：(1)隱喻能有效地明確教學中的概念。Cortazzi總結隱喻的認知功能對外語教學的借鑒之處時指出，“隱喻能有效地明確教學中的概念，系統地組織概念”(Cortazzi，1999)。隱喻在從一個領域向另一個領域的投射中，一些特征在被形象化、具體化的同時也系統地被提煉。在語言學研究中，不同的隱喻用來明確不同的概念。例如，Saussure認為，Language is a game of chess．Chomsky提出 Language is growth，而Halliday則認為Language is a resource。在外語教學中，一些較抽象或較陌生的概念可以借助隱喻來明確。寫作教學中的“大綱”(outline)，閱讀教學中的“框架”(scaffolding)等，都是利用隱喻來明確概念的。（2)隱喻性的映射可以用來解釋一詞多義現象，可以說明詞的具體義項和抽象義項之間的聯系，可以使學生了解詞的演變機制，從而更好地理解、記憶詞匯。認知語義學認為，支配著一詞多義現象的不同意義之間關系的原則是由具體到抽象的隱喻性映射。隱喻的認知功能正是很多詞匯產生多義的原因。Lakoff舉過“foot”的例子：the foot of a mountain，the foot of a list中的foot正是將人們對人體的認知投射到其他事物上產生的意義。再比如通過了解表示空間概念的詞，如“up”、“down”等在語義擴展中的意義就可以深刻理解英語中介詞意義的多元性和抽象性(趙艷芳，2000)。(3)借助語言的隱喻本質及其隱喻概念，學生可以更好地理解教材中的隱喻性語言。特別是在文學作品閱讀和欣賞中，對隱喻的正確理解和把握能有效地幫助學生提高閱讀能力，理解作品的修辭及意境。教師可以通過講解隱喻的認知模式，幫助學生理解隱喻的含義，達到舉一反三的目的。例如，《新編英語教程》第6冊15課“Teaching as Mountaineering”中，教師被喻為登山者。這里教學是源領域，登山為目標域。源領域和目標域之間基于相似性而成功地被映射，固然是因為兩者都有艱難險阻，都能帶來成功的喜悅，但更重要的原因卻是，教師必須像登山者一樣善于“結繩”，即幫學生串起一個個知識點，或把書本知識和學生的實際聯系起來，把課堂教學和課外實踐聯系起來。通過對源領域和目標域的相似性的把握，教師可以比較順利地把隱喻蘊涵的意義傳達給學生，促進學生的閱讀理解。

2.交際層面

① 選自Istvan Kecskes(1999)。語言的普遍隱喻化表現在詞匯和語篇中，也表現在受情景制約的言語中。Lakoff(1980：4)說：“隱喻充滿了我們的日常生活。”而Richards(1936：94)則指出：“我們的三句話里就有一句隱喻。”交際言語中出現大量的隱喻表達也是基于我們的隱喻認知機制。隱喻源于我們的隱喻概念系統，而這一系統又源于我們對外部世界的體驗。我們可以想象，我們的祖先是從認知空間和自己開始認識世界的，所謂“遠取諸物，近取諸身”。隱喻的認知基于身體體驗，產生于一定的情境，并且必然受情景的制約(Lakoff & Johnson，1999：468)。例如“give me a break”①在特定情境中，它們意思并不是“讓我休息一下”，而是表示一種拒絕或反對。當我們用“give me a break”表示拒絕時，所形成的并非僅僅是一個語言事實，而且是一個言語社區所共同認可的交際行為。再如，在某特定情境中，“get out of here”①的意思也許并不是“leave”，而是“don’t fool me”。可見，我們交際中使用的隱喻化表達方式不僅普遍，而且是與語境密切相關的語言現象。對外語學習者而言，隱喻化表達既是一種語言能力，也是一種交際能力。

面對交際中大量的隱喻化表達方式，我們認為，在外語教學中，培養學生的交際能力、隱喻性表達方式和思維方式是不可或缺的。但是目前我國外語教學中缺乏專門隱喻性表達的訓練，外語教師甚至尚未建立起培養學生的隱喻化思維和隱喻化表達方式的意識。蔡龍權曾撰文指出，“隱喻性表達是外語交際能力的必要構成，應該把它設立為我們外語教學的一個高級性學習目標”(蔡龍權，2005）。王寅(2004)也提出在外語教學中要提高學生的“隱喻能力”。兩位學者都提出要把隱喻確立為我們外語教學的一項內容，是很有見地的觀點。

3.文化層面

隱喻的認知模式也有不同的文化意蘊。如上所述，隱喻產生于體驗，產生于特定的文化情境，同時也是文化的組成部分。Lakoff指出，“我們所說的體驗決不僅僅涉及某個個體，確切地說，每一種體驗都是在一個廣闊的文化背景前提下產生的……所有體驗都完完全全是文化的產物”。隱喻本身的文化意蘊已是語言學界的共識。外語教學必須同時教授文化，這也已是外語工作者的共識。Swiderski(1999)詳細討論了如何通過閱讀和寫作來提高語言學習者的文化意識問題。

的確，講授隱喻固有的文化意蘊是進行文化教學的一個方法。然而通過分析隱喻的認知功能，可以在更深的層面上達到文化教學的目的。通過考察隱喻的認知模式，考察隱喻對概念的整合功能和對信息的篩選作用，可以幫助學生更深刻地理解隱喻所傳達的文化意蘊。

四、小結

本文討論了隱喻的認知功能在語言層面、交際層面、文化層面上在外語教學中的應用問題。上述三個層面中，語言層面是基礎，交際層面和文化層面在語言層面的基礎上得以發展并與之相輔相成。

但是隱喻的認知功能并非僅限于這三個層面。外語教學中學生聽、說、讀、寫幾個方面的語言能力是相輔相成的，隱喻的認知功能對學生語言能力的影響也是多方面的。我們相信，通過提高學生對隱喻的認知功能的理解，能夠提高學生的綜合語言能力。在外語教學中，雖然目前尚不可能進行獨立的隱喻教學，但我們可以從隱喻的認知功能這一角度對學生進行必要的訓練，使學生透過表面的語言現象，捕捉其中蘊含的文化信息，逐步培養學生對隱喻的認知功能敏銳的捕捉力和隱喻化的表達能力。

參考文獻：

［1］Forceville，C.Pictorial metaphor in advertising［M］．London：Routledge．2000．

［2］Lakoff，G.& M．Johnson，Metaphors We Live By［M］．Chicago：The University of Chicago Press.

［3］蔡龍權.隱喻理論在二語習得中的應用［J］．外國語，2003(6)：38～42．

［4］蔡龍權.關于把隱喻性表達作為外語交際能力的思考［J］．外國語，2005(6)：21～26．

［5］孫厭舒.認知研究與外語教學［J］．基礎教育外語教學與研究，2004(5)：50～53.

篇4

近兩年，“AlphaGo”連勝全世界的圍棋名將，被媒體廣泛報道。人工智能開始成為社會關注的熱點，引起人們的廣泛興趣，并令人深信不疑。

在剛剛結束的2017年高考，學霸君與準星云學兩家企業的“高考機器人”分別拿出了 134 分和 105 分的高考文科數學成績。在做題方面，機器可能已經超越了不少人類。正是這樣一件事，同樣引發了人們的深度討論與思考。

的確，隨著理論和技術的日益成熟，人工智能開始受到產業資本的熱捧，語音識別、機器視覺、智能控制、智能檢索、智能互聯、專家系統、自動規劃等應用步伐加速。金融、電商零售、醫療健康、交通、個人助理等多個領域都可以看到人工智能的應用，人工智能已然開始取代工廠工人、客戶服務等重復性工作。人工智能在教育領域同樣擁有巨大的應用潛力，隨著知識表示方法、機器學習與深度學習、自然語言處理、智能、情感計算等關鍵技術的發展，人工智能將在學校管理、校園安全、課堂管理、智能助教、自動閱卷、自適應教學等方面發揮作用。

面向未來，我們不禁要問，人工智能是否能夠改變教育？人工智能在教育領域將釋放怎樣的潛力？本期策劃，我們邀請上海海事大學魏忠，探討人工智能視角下的未來教育，從人工智能的教育本體、對學科的影響、對教育技術的改變、對教育價值的重新定位幾個方面進行了系y思考與分析。江蘇師范大學智慧教育學院周寶、楊現民結合人工智能在教育中的典型應用，探討人工智能對學校管理及教學帶來的革命性影響。華東師范大學第二附屬中學劉黨生，從技術與教育的關系延伸到人工智能，并對非生物智能介入教育的未來趨勢進行了預測；重慶市江津區聚奎小學校劉春林、重慶市聚奎中學校張渝江從教育教學實際出發，介紹了人工智能軟件如何溫柔地改變教育。上海市位育中學陳凱從教育哲學的角度，探討了人工智能如何作用于思維、認知、學習，并進行了反思。

“這是最好的時代，這是最壞的時代；這是智慧的時代，這是愚蠢的時代。”人工智能時代的鐘聲已經敲響，我們還在工業時代的迷夢中尋找教育的未來。誰曾想到，未來來得如此之快，我們是否準備好做出改變？未來，我們需要什么樣的人才？我們需要什么樣的教育？我們不妨想象一下，未來10年、20年的教育將發生怎樣的改變？也許一個嶄新的時代并不會留給我們那么長時間去形成新的教育生態系統。

篇5

關鍵詞：人工智能；教育變革；智慧教育

近年來大數據、云計算等信息技術飛速發展，人工智能在一些特殊領域（如圖像識別、語音識別、自然語言等）不斷取得突破性進展。人工智能作為新的技術驅動力正引發第四次工業革命，為醫療、教育、能源、環境等關鍵領域帶來新的發展機遇。人工智能專家預測，人工智能在通用技術領域可能尚不能替代人類，但在一些特殊領域，人工智能將會淘汰現有的勞動力。在國外，許多國家紛紛把人工智能作為國家發展的重要競爭戰略，我國學者也密切關注著人工智能的最新理論進展和實踐應用，國務院于2017年7月頒布《新一代人工智能發展規劃》，明確人工智能發展的重點策略。“人工智能變革教育”的潮流，引發了教育研究領域的“人工智能熱”。當前全球范圍內，人工智能在教育領域的大量研究和應用催發形成了教育人工智能概念。目前梳理學術上關于研究人工智能與教育的文獻主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人機一體”將成為未來新的教育方式[1]，由新技術和新手段的出現所應運而生的智慧教育[2]，將對原有教育進行改進和完善。智能技術在改變教育的手段和環境的同時，還有利于構建出系統解決教育問題的教育新體系，從而真正觸及教育的根本[3]。

（二）關注技術的革新。機器深度學習、智能學習的算法、視覺識別以及智能語言識別這些基礎技術的突破，為人工智能的教育應用奠定了堅實的基礎[4]。

（三）探究教育的應用。人工智能在學校教育中的學業測評、交叉學科、角色變化等應用領域具有巨大潛力，教師角色內涵也將在與人工智能的協同共存中發生改變。AI監課系統能夠數據化、可視化評估教師的授課情況，將人工智能技術的運用滲透到整個教學過程中，教師可以根據評分實時調整授課內容，以促進個性化學習，從而提升教學效果。教育深受技術發展的影響，新技術融入教育并促進教育方式的轉變已成為必然趨勢。一方面技術為教育提供了新的、更加廣闊的可能性；另一方面技術具有變革人類的教育方式與學習方式的能力。然而，技術是一把“雙刃劍”，如何獲取或實現以人工智能為代表的新興信息技術所擁有的特征、優勢與功能，使其在教育中最大限度地發揮其應有的價值呢？人工智能技術如何繼續被安全使用到教育領域？如何通過教育變革來促進新興信息技術在教育教學中的廣泛與深入應用，實現教育深層次革命等問題，是目前需要關注和探討的主要問題。

1人工智能時代下教育變革的背景

1.1人工智能的內涵及具備的強大能力

人工智能最早由美國達特茅斯學院于1956年提出，其研究主要包括機器人、圖像識別、自然語言處理、語音識別等，實質是一種自動感知、學習思考并做出判斷的程序。人工智能具有自主學習、推斷與革新的能力，推動了圖像識別、自然語言處理等方面的技術突破。人工智能同時具有理性判斷力、超強的工作力，只要電力供應不斷，幾乎可以無限制地工作下去，而且適應不需要情感投入的工作。它的超強能力，源于三個重要的技術：深度學習、大數據和強算力。

1.2人工智能時代的機遇和挑戰

人工智能在精力、記憶力、計算力、感知力以及進化力等方面與人類相比，具有突出優勢。在醫藥領域，人工智能的出現使普通民眾可以享受更為高效、稀缺的醫療資源，解決醫療診斷領域診斷質量不均衡、醫生資源不足等問題。在教育領域，人工智能促進教學質量進一步提升、教師角色多樣化、學生學習能力的提升；為教育研究提供新技術和數據支撐；極大拓展了教育研究新視域；使教育在立德樹人方面、教育方法創新方面、教育手段和環境方面以及教育服務供給方式方面均發生改變。然而，看到人工智能以其強大的處理能力帶來機遇的同時，也需要正視人工智能帶來的新挑戰。在人工智能浪潮沖擊下，如何借助人工智能發展的機遇推進教育的變革與創新？人工智能技術如何繼續被安全使用？首先，人工智能專家大都認為，人工智能將會淘汰大量現有的依靠非腦力勞動為生的勞動力，需要培養人工智能時代的新型勞動力。而且，人工智能技術本身的不太成熟使很多人工智能技術只是應用在兒童教育領域，再者，人工智能潛在的道德倫理問題缺乏法律制度規范。除此之外，人工智能時代將對社會結構以及人的地位構成挑戰。綜上所述，人工智能時代所帶來的機遇是大于挑戰的。教育需適應人工智能技術所帶來的突破和飛躍，不斷調整和更新教育的方向和目標，實現育人成人的發展目標。

2人工智能與教育變革

2.1人工智能與教育目的的變革

人工智能帶來的巨變不僅影響人類未來如何發展，而且極大釋放了人類的生產力，這些在一定程度上使得人類需要重新思考教育是何目的。人工智能影響教育目的的變革主要表現在：第一，人工智能可能會使人類陷入精神危機。這源于兩方面的結果：一方面，人工智能將取代大部分人的工作崗位，工作的喪失將會導致人的價值和尊嚴喪失。另一方面，人工智能技術的發展將可能導致所有基于自由主義的想法破產，轉而人類所擁有的價值和尊嚴可能轉化為一種“算法”，人工智能帶來的職業替代風險在教育領域同樣存在，主要是對教師角色的挑戰。第二，人工智能有利于培養人的學習能力。從某種角度上講，人工智能剝奪人的就業機會，但同時，人工智能助教機器人將協助教師實現個性化指導，從而有利于將學習的過程視為尋求自我價值和意義的過程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培養人的精神能力，這種精神能力大致包括實踐動手能力、價值追求能力以及創造能力，從而有利于學生知識以便于更好地完善自我、豐富自我，使教育跳脫“知識為本”的陷阱，發揮“立德樹人”的正向作用。

2.2人工智能與學習方式的變革

第一，深度學習。深度學習也稱為深度結構學習或者深度機器學習，是一類算法的集合。深度學習概念的提出，一方面尊重了教學規律，另一方面也是應對人工智能時代下的挑戰。深度學習在機器學習、專家系統、信息處理等領域取得了顯著成就，提倡學教并重、認知重構、反思教學過程，進而達到解決問題的目的。第二，個性化學習。個性化學習區別以往傳統班級課堂授課，尊重學生的個性發展，因材施教。人工智能技術與大數據的應用有利于學生享受個性化的學習服務，可提供個性化的學習內容，可視化分析學生的學習數據，快速提高學生的學習效率。第三，自適應學習。自適應學習是指人工智能基于對個體學習進行快速反饋的基礎上，根據學習者特征，為其推薦個性化的學習資源和學習路徑，從而最大程度上適應學生的學習狀態，是實現個性化學習的重要手段。人工智能技術有利于快捷、科學地判斷學生的學習狀態，進行學習反饋；持續收集學生的學習數據，其中包括學習目標、學習內容；高效地為學生提供海量的學習資源。

2.3人工智能與學習環境的變革

首先，有利于搭建靈活創新的學校環境。不僅可以使空間規劃更具彈性，而且可以調節性增強物理環境。其次，人工智能時代的教育區別于以往傳統教育強調的統一秩序，更注重個體的用戶體驗。創客空間、創新實驗室等學習環境的不斷增加以及人工智能技術的不斷發展，個性化的空間環境與學習支持將改變目前學習的學習空間環境。除此之外，隨著對話交互技術的逐漸成熟與不斷普及，有利于實現虛實結合的立體化實時交互。VR、AR等技術的同步協作也有利于搭建新的學習環境，滿足學習者的一系列要求。腦機互動技術的突破有利于實現將人工智能植入人腦，從而改變人類自然語言的交流方式。最后，人工智能通過即時、準確、高效的大數據分析有利于進行精準且個性的學習評價與反饋。人工智能將綜合收集所有同學的學習記錄，互相比對、優化，從而進行綜合提升。更為重要的是，人工智能的人臉識別以及語音識別技術可以運用到教師的教學過程中，進行學生的學習情緒感知，學習狀況的了解，從而促進學生學習的科學化；智慧校園、智慧圖書館等的出現，為教學環境的建設提供重要參考。

3人工智能在教育領域的應用

人工智能被認為是最有潛力和影響力的教育信息化技術，將通過人工智能數據挖掘分析、3D打印、模擬仿真等技術的應用，實現人工智能與教育的深度融合，對計算機輔助教學、個性化教育服務、教育人工智能生態環境等產生根本影響。2018年《地平線報告》（高等教育版本）指出了教育領域的信息化發展，未來一段時間內將通過人工智能與信息技術的結合，進而影響教育階段的不同過程。具體見表1所示。