ai人工智能教育

21世纪经济报道王峰北京报道人工智能与教育的融合在不断深入,“双减”以来,作业、课后服务、课堂教学等场景都需要人工智能的赋能。

12月16日,2021全球人工智能与教育大数据大会在北京举行。本届大会由北京师范大学、中央电化教育馆、中国教育国际交流协会、科大讯飞股份有限公司联合举办。

教育部原副部长、中国教育国际交流协会会长刘利民指出,人工智能技术在教育中的深度广泛应用,将彻底改变教育的时空场景和供给水平,实现信息共享、数据融通、业务协同、智能服务。

“可以预计,无论未来教育如何发展,人工智能都是极为重要、不可忽视的影响因素。在一定程度上甚至可以认为,人工智能是影响未来教育形态的最大变数。”教育部原副部长、中国教育学会会长朱之文说。

“双减”以来,人工智能+教育在教育基础设施、数字资源建设、教育评价改革等方面展现了广阔的前景。

产业界协助教育基础设施建设

新型教育基础设施建设正在完善。刘利民指出,要推进建设聚焦信息网络、平台体系、数字资源、智慧校园、创新应用、可信安全等方面的新型教育基础设施体系,保障人人能够利用互联网享有平等教育机会的权利。

我国基础教育是世界上在读规模最大的教育体系,目前有2.3亿学生、近52万所学校,包括学前教育、义务教育、普通高中三个学段以及特殊教育。

目前,全国中小学(含教学点)联网率达到100%,出口带宽达到100兆的学校占99.9%,约四分之三的学校实现无线网络覆盖,99.5%的中小学校拥有多媒体教室,教师终端基本普及,教育信息化条件明显改善。

刘利民指出,要尝试建立教育与人工智能产业的对接对话机制,将产业界的创新创造及时转化为教育技术新产品,提供更多更优的人工智能教育基础设施。

加强数字教育资源内容审查

数字资源建设与共享正在加强。面对疫情,2020年,中央电教馆承担了建设运营“国家中小学网络云平台”的重要任务,截至11月30日,云平台浏览次数58.39亿,访问人次33.97亿。

刘利民指出,“双减”文件印发后,教育部和各地进一步加大了对国家中小学网络云平台的推介力度。

“减轻学生负担的根本之策在于全面提高学校教学质量,我们要用好网络云平台,这一教育资源公共服务体系中由国家统筹提供公益资源的应用阵地,为互联网+教育发展提供引领,助力学校提升教育质量。”他说。

联合国教科文驻华代表处代表Shahbaz Khan介绍,联合国教科文组织近期启动了“关于人工智能和未来学习”的新项目。自2021年至2025年,该项目将为教育中使用人工智能的伦理原则提供指导,为在校学生开发关于人工智能能力的工作指导框架。

丰富学习资源的同时,刘利民指出,还要加强数字教育资源内容审查,严把内容审查监管关口,为青少年学生营造更加清朗的网络学习空间。

人工智能+作业+课后服务

“双减”扩大了教育人工智能的应用场景,尤其是作业和课后服务。

教育部基础教育司司长吕玉刚指出,要充分利用信息化手段,促进学校提高作业管理水平,优化作业设计,实现差异化作业布置和个性化作业辅导。

原来,老师习惯了给一个班内50个学生布置同样的作业,现在,老师要给50个学生布置分几层的作业,挑战之大可想而知。

科大讯飞总裁吴晓如介绍,科大讯飞研发的作业平台,可以一键式布置作业,看似简单,其实背后需要作业要有多维度、动态的标签,和教学行为形成的学情数据紧密关联。

解决了布置作业的问题,批改作业又是很大的挑战。原来批改一个类型的作业老师得心应手,现在如果要批改几个类型,甚至要批改每个学生不一样的作业,老师的压力非常大。

在批改作业上,人工智能也能给老师很大的支持。实际上,人机一体化批改试卷已应用到了中高考中,来提高批改的准确度。

刘利民还指出,要通过“人工智能+教育”支持学校开展各种课后育人活动,面向社会开放更多更优的学习资源,满足学生的多样化需求和终身学习需求。同时,人工智能教育普及也要从娃娃抓起,构建人工智能课程体系,使学生对人工智能实现从感知到认知,再到创新的提升,全面提升学生的信息素养,为学生终身学习和发展奠定基础。

中央电化教育馆党委副书记李萍介绍,近年来,央教馆也陆续推出了中小学人工智能系列课程,包含小学版本、初中版、高中版。据初步统计,课程已在全国28个省份落地,课程质量和应用水平不断提升。

在推进课程应用的基础上,前不久又发布了《中小学人工智能技术与工程素养框架》,正在研制相关课程标准和评价办法,初步搭建了中央电化教育馆中小学人工智能教育体系。

提高教育评价水平

只有改革教育评价,才能有效减轻学生学业负担,人工智能在其中也有用武之地。

吕玉刚指出,要提高教育评价水平,利用大数据有效收集分析教育教学过程性数据,支撑教育质量评价和学生综合素质评价,提升教育评价的精准性、实效性。

“随着评价体系在工程技术上不断取得突破,我们已经可以对全过程的学习数据进行伴随式采集。并可以对这些海量数据进行多模态的分析,得到实时的反馈,从而对老师的教学进行调控。”吴晓如说。

比如在运动场上,一位老师不可能同时关注50个、100个学生。但通过体感设备、摄像头,感知智能、认知智能和大数据结合的一系列技术,学生的运动技巧、运动规范将得到的提升。

“教学与评价的行为相分离是非常危险的,学生会为了考试评价而学习,但过程化评价可以形成教与学的闭环,对于提升教学效果非常重要。”吴晓如说。

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