【摘要】5G時代逐漸走進,預計在2020年5G商用技術將逐步成熟,屆時在移動通信、人工智能、互聯網教育、遠程醫療、虛擬現實VR、增強現實AR、游戲娛樂等方面5G都會扮演舉足輕重的作用;在應用型高校教學模式改革的過程中,新技術的引入向來是最被重視的變量,本文結合5G時代特點、應用型高校教學模式改革的契機進行研究,為將來應用型高校的教學模式改革提出“5G版建議”。
【關鍵詞】5G;應用型高校;教學模式
一、5G時代特點
(一)5G概述
5G指第五代移動通訊技術,目前正處于研發階段。2016年11月,在中國的烏鎮舉辦了第三屆世界互聯網大會,美國高通公司帶來了可以實現“萬物互聯”的5G技術。該技術被認為不僅是移動通訊技術的突破,而且能廣泛地用于人工智能、互聯網教育、遠程醫療、虛擬現實VR、增強現實AR、游戲娛樂等方面,將具有廣泛的發展前景。
(二)5G時代特點
1.移動通訊速度大幅提高
5G移動通訊技術應用的是超高頻率通訊,數據傳輸速度能達到10Gps,是目前4G網絡的100倍,5G同時是一種集成了多種有線和無線接入方式的網絡通訊解決方案,具有眾多優點,必將成為未來網絡架構的關鍵。
2.人工智能大量進入移動端
2017年谷歌旗的AlphaGo擊敗眾多人類頂尖職業圍棋選手,被圍棋界公認為接近了“圍棋上帝”。一時間具有深度學習功能的人工智能受到了廣泛關注。在即將來到的5G時代,以深度學習為特征的人工智能將繼續發展,并大量進入移動端,智能手機將會成為隨身的人工智能專家,在人類社會行為方面會產生深淵的影響。
3.VR、AR技術進入商用階段
VR、AR技術是近年來發展最迅速的IT技術之一,因為這兩項技術均要求數據傳輸、處理能力比現有網絡有大幅度提升,更多的傳感器將會采集大量數據進入VR、AR系統中進行處理。因此,VR、AR只有在5G網絡的支撐下才能發揮其最大效能,5G時代,VR、AR技術將進入商用階段,在遠程教育、旅游觀光、游戲娛樂等方面都用廣泛的應用。
二、5G時代應用型高校教學模式改革的契機
(一)課堂空間得到充分擴展,移動網絡教學資源極大豐富
5G時代,課堂空間不在局限與校園,慕課式的互聯網教學也會得到進一步的擴展,主要表現在移動網絡教學資源將會極大豐富,并且,學生可以不用添加任何專門的設備,僅憑智能手機就能隨時帶走課堂,也無需大量的存儲空間,因為5G支撐起了高效、海量而且廉價的云端教學資源,課堂空間將得到充分擴展。
(二)人工智能開始應用于教學環節
教學工作是智力密集型工作,不僅需要教師有扎實的專業知識,也需要理解教育規律并且有高超的教學技巧,在這方面,當前的人工智能的“機器人教師”在知識量上已經超過了絕大多數人類教師,但在教學技巧上還有待提高,5G時代,信息溝通更加迅速和便捷,為人工智能的大規模深度學習提供了重要條件,人工智能將開始應用于教學環節。
(三)VR、AR技術助推高校教學方式改革
在應用型高校中特別強調實習、實訓,VR、AR技術帶來的身臨其境的教學方式是推動其教改的重要契機,值得高度重視。于此同時VR、AR技術還可以避免部分有危險的實訓中產生的學生人身傷亡事故,應用前景廣泛。
三、5G時代應用型高校教學模式前瞻
(一)移動課堂將加入應用型高校的教學體系
5G時代應用型高校教學體系中,移動課堂將不再是傳統課堂的補充,而是成為與傳統課堂并行的教學主陣地。移動課堂主要負責知識的傳授;傳統課堂主要負責課程內容的討論和輔導,這樣既發揮移動課堂的靈活性和海量教學資源的優勢,又發揮傳統課堂的教師主觀能動性,提升教學效果。
(二)教師角色將發生重大轉變,“教練型”教師將成為主導
5G時代“翻轉課堂”將得到進一步的推廣,傳統課堂教學中,教師角色會發生重大轉變,“教練型”教師將成為主導,這對教師的實踐能力提出了更高的要求,也為“應用型”的人才培養打下了更好的基礎。
(三)VR、AR技術將廣泛用于多媒體教學、實踐教學
VR、AR技術在應用型高校中可以在理、工、農、醫類課程中為學生演示實驗原理,甚至可以讓學生直觀地在機械內部看到其運作過程,達到可視化教學的目的;在文、史、哲等領域VR、AR技術也可以帶學生“穿越時空”讓學生有機會“親歷歷史”,達到更好的學習效果。這對于多媒體教學、時間教學有特別重大的意義,避免傳統課堂“黑板上做實驗”、教師“獨角戲”實訓的情況出現,提升多媒體教學、實踐教學的水平。
四、結論
5G時代的腳步近了,應用型高校面臨新的機遇與挑戰,需要對5G將帶來的深刻變革有充分的認識,在教學模式、課程建設、新技術引進方面做好準備。在5G時代用好新技術,更好地做好教學模式優化、教學方式改革是應用型高校的“二次創新”值得高度關注和持續研究,為更好地培養人才打好基礎。
參考文獻
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[2] 章毅.大數據分析的神經網絡方法[J].工程科學與技術,2017(01).
作者簡介:左智科(1984.06—),男,重慶工商大學融智學院,信息工程學院,講師,研究方向:大數據及現代管理學。