AI+教育系统如何颠覆学习?这有三类应用帮你详解-阿里云开发者社区

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AI+教育系统如何颠覆学习?这有三类应用帮你详解

简介:

雷锋网按:近日,CNNIC(中国互联网络信息中心)发布最新中国网络发展状况统计报告表示,AI技术正驱动教育产业升级。在这一浪潮下,一大批教育企业正拼尽全力加入AI+教育的阵营,以期争当第一批吃螃蟹的“王者”。本文由雷锋网编译于培生集团发布的关于AI+教育的研究报告《Intelligence Unleashed: an argument for AI in education》,作者为来自UCL(伦敦大学学院)的Rose Luckin、 Wayne Holmes,以及培生集团的Mark Griffiths、Laurie B. Forcier。

AI+教育系统如何颠覆学习?这有三类应用帮你详解众所周知,很多AI+教育的应用已经被大中小学校等机构所使用。许多包含AI+教育和教育数据挖掘(EDM)技术也被用来追踪学生的行为。

举个例子,通过收集课堂上学生的出勤率和任务提交的数据,以便了解学生是否处于无心学习的状态。还有其他AI研究员正在探索更具创意的用户界面,如 NLP(自然语言处理)、演讲和姿态、眼球追踪和其他物理传感器。

然而,在这篇文章里,我们将着重专注于三类已经可以直接用来支持学习的AI+教育软件应用:

▪  为学习者提供个性化指导;

▪  为协作学习提供智能支持;

▪  虚拟现实辅助学习。

自适应系统丨AI+教育可以为每个人提供智能化、个性化指导

AI+教育系统如何颠覆学习?这有三类应用帮你详解

在实体教学中,一对一指导往往被认为是最有效的途径。但是这个方法对所有学生而言并不完全适用。原因有二:一来没有这么多老师,二来学生也担负不起这么高的辅导费用。

所以这就给大家提出了一个难题:我们如何将一对一指导的积极影响提供给所有科目的所有学生。

这也是ITS(智能辅导系统)接入的地方。ITS 利用 AI 技术,可模拟一对一指导,提供最适合学员认知需求的学习任务,并提供针对性的及时反馈意见。而这个过程都不需要老师的出席。

一些ITS系统还能帮助学员管理自己的学习状态,从而培养 自律能力。还有一部分人可使用教学策略来管理学习,以便在学习中可以获得适当的挑战和支持。

20世纪70年代,第一批AI系统提供了 个性化和自适应指导。以 BUGGY 为例,这是一个旨在指导加减法的开创性系统,使用了一个学习者在程序运算中可能会弄混淆的模型。这个“错误库”,是该系统中一个有效的主导模型,用于诊断学员们犯的每一个错误,以便提供适当的指导。最初,它受到可以识别的错误的限制,而这些 bug 已经包含在原始代码中。随着时间 的推移,额外的误解被发现并被添加到这个“错误库”里。

除了这些模型,最近很多 ITS 系统还使用了机器学习技术、基于大数据集的自我训练算法和神经网络,它们可为这些学习者提供正在学习的内容 并作出适当的决策。然而,通过这个方式,依然很难让这些决定变得合理又明确。

相较而言,基于现代模型的自适应 系统则要灵活得多。它们可以让系统作出的每一项决定,都 能被人类正确的理解,从而更适用于课堂教学。在过去十年中,随着学习者和教育学家的日益复杂性,主导模型也被引入到许多自适应系统中以支持个性化学习推荐。

例如, iTalk2Learn 系统,旨在帮助年轻学生学习数学的「分数」部分,并使用了一个学 习者模型,其中包含了学习者的数学知识水平、认知需求、情感状态,以及他们收到的反馈和对反馈的反应等信息。

基于自适应学习可以包括一系列AI+教育的工具:

▪   学习者认知和情感状态的模型。

▪   利用对话让学生参与涉及探究和讨论、提问和回答的学习体验。

▪   包括开放式学习者模型,以促进学习者的反思和自我意识。

▪   采用元认知架构(如,通过提供动态帮助或使用叙述框架)来增强学习者的动机和参与度。

▪   使用社会模拟模型——例如,通过了解社会 规范和文化,让语言学习的学生可以更好地与目标语言的演讲者交流。

协作学习丨AI+教育可为协作学习提供智能支持

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几十年的研究表明,对于协作学习来说,无论是在一 起参与项目的两位学生之间,还是一起参与在线课程的社团里的学生之间,都比单独学习 要有更 好的学习成果。协作学习是有效的, 因为其能鼓励参与者表达和加强他们的想法,并通过建设 性的对话来消除分歧,并对共享的知识提出新的 理解。此外,协作学习还能加强动机——如果学生关注 所在的小组,他们 将更积极地参与到该项任务中去,并实现更好地学习成果。

然而,研究也表明,在学习者之间的协作 学习并不会自发的发生。比如,小组成员可能并不具备协作所需要的社会互动技能。这在线上合作的 各协作方之间很 少有线下交流的背 景下就显得尤为困难。而这点正是AI+ 教育可以切入的地方。根据我们调查的结果,主要专注以下四个方面:自适应小组的形成;专家简易化;智能虚拟助理;智能审核。

自适应小组的形成

该系统一般使用 AI 技术和知识来管理独立的参与者,最常见于学习者模型,以形成最适合特定协作任务的小组。目的可 能在于让这个小组里的学生在认知水平和兴趣上具有相似性,或者参 与者之间能互相为彼此带来不同但互补的知识和技能。

专家简易化

这些有效的合作模式,统称为“协作模式”,一般用于为协作学生提供交互式知识。这些模式由系统作者提供,也由先前的协作方式衍化而来。例如,如机器学习、马尔科夫模型等 AI 技术,已被用于识别有效解决问题的协作策略。这些可以用来训练系统,以帮助学生更好的理解彼此分享的知识和概念,或者在正确的时间为正确形式提供有针对性的支持。

智能虚拟助理

这种方法涉及引入到协作过程中的智能虚拟助手。这些AI助手可能会调解学生的线上互动,或者简单的通过以下方式促成对话:

▪   专家参与者(一位教练或导师)

▪   虚拟小伙伴(类似一位和该学生处于相同认知水平的虚拟同学,但是这位小伙伴能引入小说创意)

▪   或者学生自己——例如,虚拟小伙伴可能存在理解不当的问题,从而为学生提供替代性观点,以刺激更有创造力的论证和反思的产出。

智能审核

由于有大量的学生处在多个协作小组中工作,所以一个人不可能弄明白参与者们在讨论过程中产生的大量数据。这时候就需要智能审核的方法。其通过 AI 技术,如机器学习和浅层文本处理,来分析和总结这一讨论,从而让人类教师能够引导学生进行有效的协作。例如,系统可以向人类教师提供警报,以向他们通报可能需要其干预或支持的重大事件,如学生在做题过程中脱离主题或出现重复的错误。

VR辅助丨VR可用于真实环境中辅助学习

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AI 首次出现是在 1979 年的数字游戏中,当时 Pac-Man 的开发者使用了一种称为「状态机」的技术(可根据条件在各州之间转换)来控制 物体的朝向是面向还是远离玩家。现代大多数数字游戏中的AI也都是基于这种简单的方法。随着基于游戏 故事的展开,自主的 非玩家角色从游戏和玩家中获取信息,并且在该信息的基础上,使用AI算法来确定最合适的动作。

VR 也是基于类似的方法被应用于学习和工作中。它为 用户提供了一种在现实世界无法切实访问的(例如一些危险环境)身临其境的体验。研究表明,这种方式可以为学生提供一种和模拟世界探索和互动的机会,从而可以把在真实世界里学到的知识成功转移。

例如,虚拟潜艇可能允许用户可缩小到微观层面,以调查在 岩石池表面发生的自然过程,或者学生有可能借其探索核电站、古罗马或者外部行星。

一方面,当 VR 遇见 AI 时可以变得更加“智能”。AI 可以被简单的用于增强虚拟世界,使其能够以更自然的方式与用户的行为进行交互和响应。或者,借助智能 辅导系统,AI 也可能被整合,以提供持续的智能支持和指导,从而确保学习者能与预期的学习目标正确匹配,而不至于迷茫。

虚拟教学助理也被囊括其中。其可以作为教师、学习辅导员或者学生小伙伴的角色参与到协作学习的任务中。这些助理角色可以提供可替代的观点、提出问题,并提供反馈,所有这些都是基于适当的、指定的教学模式。

许多研究表明,沉浸在 VR 中可以增强教学效果,使学生能够建立一套对探索世界的主观理解。甚至还有一些学生在此过程中被挖掘出隐藏的潜力,而变得更加自信。

此外,虚拟世界中的智能合成人物可以在学习者处 于过于危险或不愉 快的环境中发挥作用。例如,FearNot 是一个基于学校的智能虚拟环境,可以虚拟戏剧的方式呈现欺凌事件。受欺凌的受害学生,可在戏剧中扮演这位被欺凌的学生的朋友。在该系统中,学 习者提供了在戏剧情节之间应该做出怎样的行为的角色建议,并就此探索欺凌问题和有效的应对策略。

另一方面,VR也可以用于智能团队培训。据雷锋网(公众号:雷锋网)了解,目前的虚拟人类也能对单一事件进行推理,从而采取行动,给出谈判方案,以指导人类进行类似的评估,如维和方案等等。

......

结语

总而言之,这三种类型的应用程度已被用于各种学习环境 中。在 AI 的助力下,这些学习环境不仅更加个性化,而且也更具包容性和吸引力。比如,它们不仅 可以为有特殊教育需求的学习者提供额外的帮助,还能激励一些处于不利环境的人群更好地 专注学习。

AI+ 教育的应用同时也比替代方案更加灵活。因为它们很多被部署在线上,学习者从而可 以根据时间来安排学习。不过,AI+ 教育领域的研究人员还在探索更多的移动设备,以便学 习者可在任何时间、任何地点,学习自适应系统上的材料或者参与协作学习,进行社交。

不过我们也要意识到这样一个事实,虽然 AI+ 教育已经取得了很大的进步,但目前依然处于初级阶段。随着 AI 技术的发展和 成熟,并被进一步运用到实际应用中,AI+ 教育的 前景将不可限量。事实上,这一趋势在今年也变得 尤为突出,一大批在线教育公司正力求摆脱互联网的标签,全力涌入AI阵营中去。

注:图片皆来源于网络


本文作者:李秀琴

本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接

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