教育正邁向智能化時(shí)代，人工智能與教育的融合創(chuàng)新已成為未來(lái)教育變革的重要趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：教育人工智能;技術(shù)框架;應(yīng)用模式;發(fā)展難題;突破路徑

作者簡(jiǎn)介：

1.教育數(shù)據(jù)層

教育數(shù)據(jù)層是教育人工智能技術(shù)框架的基礎(chǔ)層，該層主要包括管理類(lèi)數(shù)據(jù)、行為類(lèi)數(shù)據(jù)、資源類(lèi)數(shù)據(jù)以及評(píng)價(jià)類(lèi)數(shù)據(jù)(李振等，2018)。其中管理類(lèi)數(shù)據(jù)包括學(xué)生個(gè)人信息、學(xué)籍檔案、教職工信息、一卡通數(shù)據(jù)等，資源類(lèi)數(shù)據(jù)包括試卷、課件、媒體資料、案例等，行為類(lèi)數(shù)據(jù)包括教師行為數(shù)據(jù)(如講解與演示、指導(dǎo)與答疑、提問(wèn)與對(duì)話、評(píng)價(jià)與激勵(lì))和學(xué)生行為數(shù)據(jù)(如信息檢索、信息加工、信息交流)，評(píng)價(jià)類(lèi)數(shù)據(jù)包括學(xué)業(yè)水平測(cè)試數(shù)據(jù)和綜合素質(zhì)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)等。教育數(shù)據(jù)層主要負(fù)責(zé)對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、加工處理、存儲(chǔ)等，但由于該層的數(shù)據(jù)龐大復(fù)雜、良莠不齊，因此在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，具體涉及的技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、篩選、集成、格式轉(zhuǎn)換、流計(jì)算、信息傳輸?shù)取Ｆ渲性跀?shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，當(dāng)前應(yīng)用比較廣泛的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)有hadoop、mapreduce和spark等。

2.算法層

算法層是實(shí)現(xiàn)各類(lèi)教育人工智能技術(shù)的核心，該層主要包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)兩類(lèi)算法。機(jī)器學(xué)習(xí)是指利用數(shù)據(jù)或以往經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序的性能標(biāo)準(zhǔn)，其目標(biāo)是開(kāi)發(fā)能夠自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)模式的方法，然后使用未覆蓋的模式來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)(alpaydin，2014)，是人工智能最核心、最熱門(mén)的算法。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)生行為建模、預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)表現(xiàn)、預(yù)警失學(xué)風(fēng)險(xiǎn)、學(xué)習(xí)支持與測(cè)評(píng)以及資源推送等方面發(fā)揮著重要作用(余明華等，2017)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，致力于算法構(gòu)建，解釋和學(xué)習(xí)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常不能提供的高水平和低水平的抽象數(shù)據(jù)(taweh beysolow ⅱ，2017)。深度學(xué)習(xí)在文本識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等方面的應(yīng)用已取得突破性進(jìn)展，其識(shí)別準(zhǔn)確率已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)傳統(tǒng)技術(shù)的識(shí)別能力(劉勇等，2017)。

3.感知層

感知層是讓機(jī)器和人一樣能看會(huì)認(rèn)，能聽(tīng)會(huì)說(shuō)，具備感知能力。該層涉及的技術(shù)主要有語(yǔ)音識(shí)別與合成、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像識(shí)別、生物特征識(shí)別、文字識(shí)別等。其中，語(yǔ)音識(shí)別和人臉識(shí)別分別入選《麻省理工科技評(píng)論》評(píng)選出的“2016年十大突破技術(shù)”和“2017年十大突破技術(shù)”。在我國(guó)，人工智能識(shí)別技術(shù)已處于世界領(lǐng)先行列，被廣泛應(yīng)用到教育教學(xué)中。近年來(lái)，基于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的語(yǔ)言測(cè)評(píng)與輔助學(xué)習(xí)軟件層出不窮，它們通過(guò)識(shí)別學(xué)習(xí)者的語(yǔ)音然后進(jìn)行評(píng)測(cè)并給出修正意見(jiàn)以幫助學(xué)習(xí)者提升語(yǔ)言表達(dá)能力。圖像識(shí)別技術(shù)在教學(xué)上的應(yīng)用也頗具成效，基于該技術(shù)的拍照搜題軟件被中小學(xué)生廣泛使用。生物特征識(shí)別技術(shù)能夠捕捉和感知學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中的面部表情、手勢(shì)等變化，幫助教師了解學(xué)生在課上的學(xué)習(xí)情況。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是利用計(jì)算機(jī)通過(guò)模仿人類(lèi)視覺(jué)來(lái)感知和理解世界中的物體(zhang,et al.，2014)，借助該技術(shù)可以采集學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中的圖像，對(duì)其特征進(jìn)行提取、分析，從而達(dá)到學(xué)情監(jiān)測(cè)的目的。

4.認(rèn)知層

認(rèn)知層是感知層的進(jìn)一步發(fā)展，不僅能夠讓機(jī)器感知和識(shí)別語(yǔ)音、圖像和文字，而且能夠讀懂語(yǔ)音、圖像和文字的內(nèi)在含義。該層涉及的技術(shù)主要有自然語(yǔ)言處理、智能代理、知識(shí)表示方法、情感計(jì)算等。自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠讓機(jī)器“理解”人的語(yǔ)言，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用主要體現(xiàn)在機(jī)器翻譯、作文評(píng)價(jià)與批改、智能問(wèn)答與人機(jī)交互等。智能代理技術(shù)能夠讓機(jī)器變得更具人性化和個(gè)性化，被廣泛應(yīng)用到教學(xué)系統(tǒng)中以提升教學(xué)質(zhì)量。知識(shí)表示方法是指將人類(lèi)知識(shí)推理編碼成符號(hào)語(yǔ)言，使其能夠被信息系統(tǒng)處理，該方法在提升專(zhuān)家系統(tǒng)智能方面發(fā)揮了重要作用。情感計(jì)算是人工智能的一個(gè)熱門(mén)話題，是picard教授于1997年在麻省理工學(xué)院提出的，她認(rèn)為情感計(jì)算是對(duì)情感或情感產(chǎn)生影響的計(jì)算(picard，1997)。情感計(jì)算應(yīng)用于教育教學(xué)，可以有效促進(jìn)學(xué)習(xí)者情感上的交互，從而提高學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。

5.教育應(yīng)用層

教育應(yīng)用層位于教育人工智能技術(shù)框架的最頂層，是各類(lèi)人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域應(yīng)用的集中體現(xiàn)。目前，人工智能教育應(yīng)用主要聚焦在智能導(dǎo)學(xué)、自動(dòng)化測(cè)評(píng)、拍照搜題、教育機(jī)器人、智能批改、個(gè)性化學(xué)習(xí)、分層排課、學(xué)情監(jiān)測(cè)8個(gè)方面，服務(wù)的對(duì)象主要是學(xué)生、教師和管理者。

三、教育人工智能的典型應(yīng)用模式

教育人工智能的應(yīng)用核心應(yīng)聚焦教育目標(biāo)和價(jià)值體系，利用人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)與教育過(guò)程相融合，以產(chǎn)生1+1＞2的效果(張坤穎等，2017)。根據(jù)目前人工智能技術(shù)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，本研究認(rèn)為人工智能可以解決三個(gè)層面的教育問(wèn)題，分別是面向特殊人群的補(bǔ)償性教育、針對(duì)常規(guī)業(yè)務(wù)的替代式教育以及服務(wù)個(gè)性發(fā)展的適應(yīng)性教育(見(jiàn)圖2)。

圖2 教育人工智能三層次應(yīng)用模式

作者簡(jiǎn)介

姓名：楊現(xiàn)民 張昊 等工作單位：

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