人工智能时代地方高校教育方案初探

2020-10-09 10:08钟鸣宇洪炎苏静明王仲根朱宗玖
科技风 2020年26期
关键词:知识点人工智能学校

钟鸣宇 洪炎 苏静明 王仲根 朱宗玖

摘 要:人工智能将对高校的教育模式产生深刻的冲击。为了顺应人工智能时代的潮流,发挥人工智能带来的便利条件,迎接其带来的挑战,有必要研究如何利用新的教育教学技术,推进人工智能与教育的深度融合和创新发展,适应时代的要求。本文首先分析了人工智能时代学校教育的不可替代性,在于学校教育所能够提供的独特的教育资源和教育环境。简要介绍了智慧教育的内涵,说明了人工智能技术通过收集学生学习的数据,分析数据,提供针对性教学服务影响教学的各个环节,在教育教学领域带来的深刻变革,对新技术革命条件下的教学方案提出了设想。指出了新技术革命背景下,教师的地位以及积极应对的措施。

关键词:人工智能时代;地方高校;数据分析;教学方案

1 绪论

随着科技的发展对生产力的提升,总有旧的生产方式,组织结构,职业随之淘汰。同样,人工智能大发展,已经越来越表现出对生产力的提升作用,在极大地节省人力的同时,也意味着大量的基础工作岗位的消失。人工智能的发展使部分人悲观地认为,传统的学校教育方式可能会消失,主要基于以下原因:(1)人工智能的发展,导致了社会资本紛纷投资面向教育的技术。信息资源在网络上具有免费、易得的特征,人工智能导致的精准化教育比传统的学校教育更加接近“因材施教”的宗旨。(2)人工智能时代的来临,使许多重复性的工作被取代。知识容易获取,可能会导致教师引以为傲的专业知识储备受到一定的冲击,教师需要证明自己的不可替代性。部分水平平庸的教师将被淘汰。(3)传统的教学场所在教室。然而随着线上教育的日臻成熟,慕课等网上教学平台的广泛应用,学生不必再在教室里学习知识,使得学校现场教学的方式逐渐消亡。

而一项综合了牛津大学、麦肯锡、普华永道、创新工场等的研究报告显示,大学教师失业的概率仅有3.2%,该调查结果显示了大学教师这个职业存在的特有的优势。作为高校教师,不应该被动地适应人工智能的浪潮,而应该主动思考人工智能对传统学校教学方式的冲击。针对新技术带来的感知能力的提升导致的教学方式转变,高校老师应该提前布局,利用人工智能技术带来的教学过程的便利性,使人工智能技术成为教学过程的辅助工具,更进一步提升教学效果,而不是让教师成为人工智能的附庸。

2 学校教育存在的积极意义

“学校消亡论”出现多年之后,传统的学校教育仍然没有消失,是因为学校的作用不仅仅是在课堂上传授知识,还具备很多其他在线教育不具备的功能。

(1)从地方高校的教育现状来说,地方高校根据当地的产业状况以及学校、教师和学生的实际情况,设置的课程体系具有一定的针对性。经过一次次的选拔性考试,进入地方高校的学生基本上具有与高校层次相对应的学习能力。从教师这方面来说,课堂教学时间只占教师工作时长的小部分,更多的时间用来备课和调整教学方案。根据多年的教学效果对教学方案进行调整之后,教学方案逐渐和学生的能力、地方经济结构、地方高校的教学和实验条件等具体情况相适应,达到总体教学效果的最大化,这是在线网络教育所不能提供的。

(2)地方高校的教师在紧跟学科发展的最前沿,将前沿技术和个人知识结构融入教学过程当中。目前的地方高校普遍要求教师具有博士学历,并且需要终身进行科学研究。在地方高校中,教师本身就有可能是某个具体研究方向的专家,提供的知识具有鲜明的个人知识结构特点。而互联网时代非常容易造成“赢家通吃”的状况,不管一门在线课程的观众人数多庞大,都不可能面面俱到地讲到所有的专业知识。长此以往,容易造成整个网络教学的僵化。

(3)学校不仅提供了教学内容,更提供了一个环境。在学校环境中,学生形成了互帮互助又互相竞争的关系,互相学习又互相辩论,形成的学校氛围更加有利于知识的掌握和创造新的知识,这就是传统意义上的“学风”的一部分。在学校教育中学生之间的关系是参加工作走向社会的预演,形成的各种社会团体也增进了学习效果,引导学生向某个特定的方向发展。在学校中建立的友谊和相互信任,在进入社会之后仍然对学生的职业和生活产生影响,这种影响甚至是终生的。

除了以上具体情况,学校还具有道德培养和价值观塑造等功能,也进一步增进了学校教育的不可替代性。

3 智能教学的机遇及内涵

在人工智能技术为信息技术的发展带来了新的变化,对地方高校来说,如果将新的技术应用到教学过程中,使人工智能技术成为教学的机遇,而不是让教师成为人工智能技术的附庸。如果能以此为契机,将人工智能技术应用到教学过程中,必将为实现“因材施教,有教无类”宗旨带来新的助力。笔者认为,人工智能背景下的智能教学,就是要发挥人工智能在教学过程中的技术优势,通过在课堂上以及课后收集教学效果的信息,分析教学过程的得失,调整教学方案,并为学生的未来发展方向提供建议。

智能学校在最近正成为现实,通信技术的发展使校内实时信息交流变为可能。从目前的应用情况来看,人工智能技术比较成熟的应用主要在人脸识别、表情识别和数据分析这几个方面。如果能对这些技术善加应用并结合学生的反馈,课堂教学的效果将以一种更加深刻的方式呈现在教师眼前。教师对学生的学习思路、兴趣需求掌握得更加具体。通过课堂作业、实验报告、考试成绩的分析,教师既能从宏观、又能从微观上掌握教学情况。对教学效果反馈的反应更加灵敏,更加快速和精确的调整教学方案。收集学生在学习过程中的信息,对学生进行画像,提醒学生弥补知识面上的缺漏,并引导学生选择更适合自身特长的后续课程。

4 构建数据驱动的智能教学环境

一对一教学、小班教学一直是理想的学校教学模式,但是教师数量和教育资源的有限性是阻碍这些教学模式实现的根本原因。

在人工智能背景下,教师首先可以根据培养方案的规定和个人教学经验确定初步的教学方案。传统的学校教育构筑了一个封闭的“象牙塔”,在阻绝不良信息的同时,也减少了与外界的有益交流。由于人工智能技术的应用,可以将学生、家长、社会的要求作为一个总的数据集,分析各方面要求的本质特征,从中提取出最具有价值和可操作性的意见,作为修正初步教学方案的参考信息,删改不合时宜的知识点并加入新的知识点,调整教学点的先后顺序并合理分配课堂教学时间。

在过去,教师难以用传统的方式了解每个学生对课堂知识的实际掌握情况。利用人脸识别技术和表情识别技术,可以将学生的表情大致分为理解、迷惑、走神等类型,将这些表情类型和学生的个人资料相结合,估计课堂教学效果,帮助教师实时调整课堂教学的难度和进度。如果数据表明课堂上的某个时间段内,多数学生都处于迷惑状态,说明课堂知识点的进展速度过快,这种情况下,教师需要将知识点进行分解,把一步完成的步骤分成几步来完成。如果多数学生处于走神状态,教师应根据知识点的难度,必要的时候可以通过数据系统对学生进行问卷,确定学生走神的原因,是过于困难、过于简单还是过于抽象枯燥,如果过于简单,可以将知识点合并或者一带而过,如果过于枯燥,可在PPT中加入图像、动画,在讲解过程中与日常生活中的某些常识进行类比。根据课堂教学的统计情况与上次作业的统计情况,调整本次作业题目的难度。课堂时间总是宝贵而有限的,利用系统的数据分析能力,更加精准地提取出普遍感到困难和迷惑的知识点,利用课堂时间进行讲解。经过几年对学生信息的收集,就可以对学生的特长和需求等进行个人画像,帮助学生确定自己的兴趣爱好,选择适合自身情况的选修课,为学生毕业后是工作、考研等提供参考意见。在学科竞赛的时候,也有助于学生选择合适的竞赛项目,找到合适的搭档。

这些数据也对学生开放,学生可以通过统计数据了解本班、本年级甚至历届学生对本门课程、本章、本节知识点掌握的统计信息,利用这些数据估计自身掌握知识点的不足。同时能够利用该系统了解用人单位对本门课程的需求,使学生在学习之初就能做到心中有数。学生在应聘的过程中,可选择向招聘单位授权查看学习履历,把学习过程和招聘过程有机融为一体。

5 结语

人工智能技术潮流对传统的教师地位构成了挑战。面对新技术的挑战,以最积极的态度拥抱新技术显然是最佳选择。由于人工智能技术本身的复杂性,要求每一个高校教师都称为人工智能方面的专家是不切实际的。对大多数教师来说,了解现有人工智能的能力,熟练使用人工智能作为辅助教学手段是一个现实的选择。应该注意到,对高校教师来说,人工智能是一种采集监控和反馈学生学习效果的手段,對教学方案进行调整和成绩评判的决定权仍然在教师手上,教师仍然是课堂的主导者。人工智能技术一方面方便了教师对学习效果的判断,使教学反馈更加灵敏;另一方面,需要高校教师对人工智能技术有一定的了解,也提高了对高校教师的要求。高校教师不但是课堂教学的主导者,也是人工智能教学系统的操作者和维护者。

参考文献:

[1]林健.卓越工程师创新能力的培养[J].高等工程教育研究,2012(5):1-17.

[2]陈松,马丹,高琳琳,等.大数据时代下的智慧教育应用探析[J].沈阳师范大学学报(社会科学版),2017(4).

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[4]郑洁红,彭建升.新一代人工智能变革大学教育的方向与限度[J].中国高校科技,2018,364(12):47-49.

基金项目:安徽省教学研究项目(2019jyxm1177,2019 jyxm1168,2018jyxm0338,2018jyxm0203);安徽省智慧课堂试点项目(2017zhkt180);教育部产学合作协同育人项目(201901260018);安徽理工大学校级重点教研项目:通信电子类本科双语教学课程建设及教学改革研究;新工科背景下移动通信教学改革研究;电气工程及其自动化专业特色人才培养探索;安徽理工大学校级一般教研项目:面向行业的“三合一”应用型通信人才创新实践能力培养模式研究;校级重大线上教改项目:电气信息类课程线上教学改革研究

作者简介:钟鸣宇(1982—),男,汉族,四川绵阳人,硕士,中级职称,研究方向:信号与信息处理、大气光学监测。

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