基于互聯(lián)網(wǎng)+人工智能的個(gè)性化學(xué)習(xí)創(chuàng)新與探索

浦慧忠

(無錫城市職業(yè)技術(shù)學(xué)院， 江蘇 無錫 214153)

引言

近年來，人工智能(AI)技術(shù)的影響范圍正日趨廣泛，這也為農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、教育等行業(yè)提供了新的發(fā)展機(jī)遇。人工智能本身就是一個(gè)模擬人類能力和智慧行為的跨領(lǐng)域?qū)W科[1]，其中涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、語言學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)學(xué)科門類；同樣，學(xué)習(xí)科學(xué)也是一個(gè)跨領(lǐng)域?qū)W科，旨在重點(diǎn)關(guān)注學(xué)習(xí)如何發(fā)生以及如何獲得高效率學(xué)習(xí)等研究課題，其學(xué)術(shù)背景即是依托于教育學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、社會(huì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科門類[2]。

教育人工智能(EAI)是將人工智能與學(xué)習(xí)科學(xué)相結(jié)合而形成的一個(gè)新的研究方向[1]。教育人工智能要強(qiáng)勢(shì)助推自適應(yīng)學(xué)習(xí)環(huán)境的盡快創(chuàng)建，從而在教育中實(shí)現(xiàn)高效、靈活及個(gè)性化的使用人工智能工具[1]和“使用精確的計(jì)算和清晰的形式表示教育學(xué)、心理學(xué)和社會(huì)學(xué)中含糊不清的知識(shí)”[1，3]等學(xué)科目標(biāo)。人工智能關(guān)鍵技術(shù)的深度探索，也必將推進(jìn)教育人工智能的進(jìn)一步發(fā)展與成熟。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢(shì)

人工智能專家普遍認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是最接近人類大腦活動(dòng)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方式，這種機(jī)器學(xué)習(xí)的方式可能給各種社會(huì)研究實(shí)踐帶來重大影響與變化。人工智能在近年來取得了一些突破性進(jìn)展，其源動(dòng)力就在于深度學(xué)習(xí)。美國有一個(gè)著名的麥肯錫咨詢報(bào)告。報(bào)告中對(duì)社會(huì)上各種各樣的人類活動(dòng)做了深入分析，由此而得出如下結(jié)論：到2030年，45%的人類活動(dòng)都可以被人工智能所替代。而且不僅限于低級(jí)活動(dòng)，還包括一些高層的企業(yè)決策，據(jù)稱20%將能夠?yàn)槿斯ぶ悄芩娲?/p>

人工智能從“能聽會(huì)說”升級(jí)為“能理解、會(huì)思考”，因而目前已經(jīng)成為業(yè)界矚目的一個(gè)技術(shù)制高點(diǎn)，各國都在制定或啟動(dòng)相關(guān)的計(jì)劃或項(xiàng)目，如華盛頓大學(xué)圖靈中心、東京大學(xué)等都在研發(fā)先進(jìn)的考試機(jī)器人，國內(nèi)則有諸如科大訊飛牽頭承辦的國家“十二五”863計(jì)劃信息技術(shù)領(lǐng)域“基于大數(shù)據(jù)的類人智能關(guān)鍵技術(shù)與系統(tǒng)”項(xiàng)目，研究相關(guān)類腦計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)和類人答題系統(tǒng)。該項(xiàng)目的目標(biāo)是2020年機(jī)器人能夠參加高考并能夠達(dá)到“本一”的水平。

2 人工智能時(shí)代的教、考、學(xué)

在人工智能帶來效率高度提升的情況下，試想若能將互聯(lián)網(wǎng)和人工智能疊加起來，就必將給教育帶來顛覆性的重大變化。由于人工智能高度依賴于數(shù)據(jù)，經(jīng)過分析可知，能否獲得數(shù)據(jù)即已成為實(shí)現(xiàn)教育大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)和前提。數(shù)據(jù)的來源一般有2種途徑。一方面是重新構(gòu)造一個(gè)數(shù)字化教學(xué)的環(huán)境，所有教學(xué)、學(xué)習(xí)的行為都被數(shù)字化，由此形成數(shù)據(jù)；另一方面是將已經(jīng)存在的大量信息加以數(shù)字化，進(jìn)而將其數(shù)據(jù)化，這也是形成數(shù)據(jù)最重要的過程。

得到了數(shù)據(jù)之后，為使其能夠支撐學(xué)習(xí)，就需要全方位地深入分析當(dāng)前研究視野下的教學(xué)活動(dòng)。人工智能提升教學(xué)活動(dòng)的前提之一就是把教學(xué)活動(dòng)結(jié)構(gòu)化。接下來，教師的教學(xué)行為是否可以被結(jié)構(gòu)化，比如教師教學(xué)決策過程中的某些環(huán)節(jié)，一些關(guān)鍵性的工作量繁重的工作，如批改作業(yè)和試卷行為等。能否合理利用這些數(shù)據(jù)，還將取決于在研究中設(shè)計(jì)匹配上優(yōu)良的教學(xué)評(píng)價(jià)方式。具體研究內(nèi)容可分述如下。

2.1 教

一個(gè)優(yōu)秀的智慧教學(xué)系統(tǒng)需要具備3個(gè)方面，可表述為：必須有海量優(yōu)質(zhì)資源；教學(xué)環(huán)節(jié)更容易形成師生、生生之間、甚至教師和家庭之間的互動(dòng)；能否對(duì)學(xué)生急欲了解的問題進(jìn)行精準(zhǔn)講解。對(duì)此可展開研究論述如下。

2.1.1 海量優(yōu)質(zhì)資源

資源獲取渠道有3個(gè)。首先，是現(xiàn)有各門課程平時(shí)所累積的各種資源，當(dāng)下的多門課程均已形成了從資源產(chǎn)生到使用的良性循環(huán)；其次，是制作精美、設(shè)計(jì)精良的各種數(shù)字化、多媒體互動(dòng)的精品資源，主要由專業(yè)教育機(jī)構(gòu)開發(fā)推出；第三，是試題庫。綜上這3種資源即可為教學(xué)提供強(qiáng)大的后臺(tái)保障，教師授課時(shí)的資源智能推送也將不再成為困擾性難題。

2.1.2 構(gòu)建學(xué)校和課堂師生教學(xué)活動(dòng)所依賴的數(shù)字化環(huán)境

必須形成一種從云端到班級(jí)網(wǎng)端、再到師生使用的移動(dòng)終端三位一體的交互方式，研究后可得闡釋解析如下。

(1)未來，教師授課要從曾經(jīng)的固定式講臺(tái)轉(zhuǎn)變?yōu)橐苿?dòng)式講臺(tái)，把班級(jí)的講解活動(dòng)融入進(jìn)一個(gè)立體、生動(dòng)的數(shù)字化環(huán)境中。各種投影儀、電子白板等設(shè)備成功對(duì)接以后，教師僅需按動(dòng)一個(gè)指令鍵就可以啟動(dòng)投屏，教師手持一個(gè)簡單的移動(dòng)設(shè)備即可置身于學(xué)生中間。

(2)在班級(jí)加配一個(gè)微云服務(wù)器，搭建有助于師生互動(dòng)以及學(xué)生之間互動(dòng)的良好環(huán)境。教師借助手上的終端設(shè)備就可靈活調(diào)用云端豐富、大量的各種教學(xué)課件、題庫資源和精彩的講解視頻。

(3)微課錄制。教師授課時(shí)是各類資源的集結(jié)地。當(dāng)教師在講解一個(gè)知識(shí)點(diǎn)時(shí)，所有的學(xué)生不可能都會(huì)當(dāng)場領(lǐng)悟，教師可以隨時(shí)將一些知識(shí)點(diǎn)和題目的講解錄制成微課上傳到云端，學(xué)生于課下隨時(shí)聆聽學(xué)習(xí)，從而增強(qiáng)對(duì)課程知識(shí)的理解與感悟。

2.1.3 對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)效果的準(zhǔn)確反饋

在數(shù)字化環(huán)境中還將具有對(duì)師生行為的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和個(gè)性分析功能。比如可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式使教師精準(zhǔn)把握課堂上學(xué)生的某些行為、考試中的一些知識(shí)難點(diǎn)。又比如當(dāng)學(xué)生考試過后，在大數(shù)據(jù)的有效支撐下，教師可以得到一份報(bào)告，考試中的精彩學(xué)生答題可以直觀呈現(xiàn)在課堂的大屏幕上，同時(shí)還可就大部分學(xué)生都容易出錯(cuò)的一些題目進(jìn)行有針對(duì)性的講解。

2.2 考

閱卷過程的數(shù)據(jù)化與自動(dòng)化。將教師從簡單重復(fù)的閱卷工作中解放出來，同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)考試數(shù)據(jù)的采集?？荚囆问揭膊粌H限于筆試，可以增加類似口語對(duì)話的形式。口語考試的最終目的是以測促學(xué)，通過考試的引導(dǎo)學(xué)生再轉(zhuǎn)入學(xué)習(xí)中，其目的性也會(huì)更加明確與清晰。在傳統(tǒng)模式中，口語學(xué)習(xí)在課堂的設(shè)置上一直以來都頗具難度。因?yàn)檫@必然涉及到一對(duì)一的教學(xué)。在課堂中引入了人工智能，就可以進(jìn)行人機(jī)對(duì)話仿真訓(xùn)練，指出學(xué)生當(dāng)下存在的問題，通過以測促學(xué)幫助學(xué)生找到快速提升自身實(shí)力的學(xué)習(xí)捷徑。

當(dāng)然，傳統(tǒng)的執(zhí)筆閱卷面對(duì)的還是頻繁大量的考試，機(jī)器在一定程度上已經(jīng)解決了這個(gè)問題，通過對(duì)試卷的自動(dòng)掃描，然后采用認(rèn)知智能技術(shù)對(duì)試卷的自動(dòng)評(píng)閱已經(jīng)基本達(dá)到了可用的程度。目前的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，掃描閱卷對(duì)于字符集的準(zhǔn)確度可以達(dá)到96%以上。執(zhí)筆閱卷技術(shù)在考試領(lǐng)域已經(jīng)完全可以通過掃描、再去識(shí)別的形式來完成。而且毋庸置疑，其整體的評(píng)測速度或效率均已超越了人工。

2.3 學(xué)

從數(shù)字化時(shí)代進(jìn)入到數(shù)據(jù)時(shí)代。計(jì)算機(jī)上曾經(jīng)存儲(chǔ)的很多數(shù)字化信息，如口語信息、試卷掃描信息等均是計(jì)算機(jī)難以識(shí)別和分析的，而在設(shè)計(jì)中若可通過模式識(shí)別、感知智能技術(shù)處理，將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別的字符，利用計(jì)算機(jī)就能夠?qū)ζ渥龀隹陀^評(píng)價(jià)。而在將作業(yè)、課堂行為、考試成績等所有這些數(shù)據(jù)全部輔以匯總整合后，此后所得結(jié)果就能夠綜合表征一個(gè)人的學(xué)習(xí)行為。

每一次考試后生成一個(gè)即時(shí)評(píng)價(jià)報(bào)告來幫助學(xué)生做出分析，除去告知學(xué)生哪對(duì)哪錯(cuò)、對(duì)錯(cuò)的原因外，還可以通過知識(shí)圖譜提示學(xué)生該問題暴露出該生在哪部分知識(shí)點(diǎn)存在著欠缺與不足，在此基礎(chǔ)上還可以適宜推送與其相關(guān)的各類學(xué)習(xí)素材。

數(shù)據(jù)支撐的個(gè)性化學(xué)習(xí)不僅僅只是局限于分?jǐn)?shù)。在不久的將來，通過數(shù)據(jù)支撐技術(shù)，由此衍生的人工智能會(huì)給家長和學(xué)生提供良好的高考服務(wù)，以備后期家長和學(xué)生在填報(bào)高考志愿時(shí)面對(duì)的專業(yè)遴選問題。因?yàn)樵谌粘５膶W(xué)習(xí)過程中，人工智能會(huì)引導(dǎo)學(xué)生去回復(fù)一些開拓思路類問題，長期累積下來，在必要時(shí)計(jì)算機(jī)就可以給出一些在準(zhǔn)確性上也許絲毫都不會(huì)遜色于家長判斷的輔助參考性建議。

3 教育人工智能(EAI)研究中關(guān)鍵問題探析

3.1 教師與人工智能系統(tǒng)的協(xié)同機(jī)制

研究表明，當(dāng)人腦與人工智能技術(shù)相結(jié)合的時(shí)候，往往能夠取得更好的工作效果。例如，一項(xiàng)醫(yī)學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)通過照片判斷淋巴中是否存在癌細(xì)胞時(shí)，如果僅使用人工智能技術(shù)的錯(cuò)誤率為7.5%，而如果只由醫(yī)療專家來判斷的錯(cuò)誤率為3.5%，但如果能將兩者結(jié)合起來，錯(cuò)誤率將可以整體下降至0.5%[4]。而將其拓展至教育領(lǐng)域，將人工智能教學(xué)系統(tǒng)與教師面授相結(jié)合，使教師與人工智能系統(tǒng)之間相輔相成、互為補(bǔ)益，以最大限度地發(fā)揮兩者的協(xié)作優(yōu)勢(shì)，共同為學(xué)生提供更為個(gè)性化的、更加有效的教學(xué)體驗(yàn)，迄今為止就已然成為當(dāng)前教育人工智能亟待深度探討與思考的研究問題之一。

3.2 人工智能人才的培養(yǎng)與儲(chǔ)備

人工智能的發(fā)展，追根溯源還需依靠專業(yè)人才的培養(yǎng)。有資料顯示，目前人工智能領(lǐng)域人才處于明顯缺乏狀態(tài)，而這種狀況還有繼續(xù)擴(kuò)大的趨勢(shì)[4]，高校、企業(yè)之間人才爭奪已經(jīng)拉開帷幕[5]?！邦I(lǐng)英”數(shù)據(jù)分析進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，美國擁有10年以上經(jīng)驗(yàn)的人工智能人才比例接近50% ，而國內(nèi)在此方面卻只有25%?？傮w而言，國內(nèi)人工智能專業(yè)人才總量較美國和歐洲發(fā)達(dá)國家來說還較少，10年以上資深人才尤其短缺。因此，應(yīng)盡快了解國內(nèi)人工智能領(lǐng)域的人才狀況，著手建立人才數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)社會(huì)發(fā)展需要加大人工智能人才的培養(yǎng)力度。

3.3 教育人工智能的倫理、社會(huì)及安全問題

在圖像識(shí)別技術(shù)上，一般情況下考慮對(duì)當(dāng)事人隱私或者某些信息的保護(hù)，電視和網(wǎng)絡(luò)會(huì)將文字或臉部執(zhí)行像素化操作。但隨著人工智能的發(fā)展，這種保護(hù)隱私的方法已經(jīng)不再可靠。研究發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只要通過主流的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行訓(xùn)練，就能夠識(shí)別圖像中的隱藏信息。在某些數(shù)據(jù)庫和隱私技術(shù)上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功率已經(jīng)直追 80%，甚至更高。在像素化圖像方面，隨著圖片模糊程度增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功率會(huì)降低，但仍然能夠達(dá)到50%～75%的數(shù)值[6]，具體則如圖1所示。研究需強(qiáng)調(diào)的是，倫理道德和安全保障是教育人工智能必須面對(duì)的挑戰(zhàn)之一。 為此，一方面應(yīng)將倫理道德教育納入人工智能課程中，樹立倫理道德意識(shí)；另一方面，還應(yīng)加強(qiáng)人工智能教育應(yīng)用的監(jiān)管，制定與發(fā)布安全應(yīng)用相關(guān)的規(guī)定，運(yùn)用區(qū)塊鏈等技術(shù)保護(hù)使用者的隱私和權(quán)益，推動(dòng)教育人工智能朝著良性的方向積極、快速的發(fā)展。

圖1 接受機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)像素化圖像的識(shí)別

Fig.1Recognitionofpixelatedimagesbyneuralnetworkreceivingmachinelearningtraining

4 結(jié)束語

人工智能在機(jī)器學(xué)習(xí)、特別是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重大突破，使其研究成果應(yīng)用到教育成為可能。互聯(lián)網(wǎng)+教育創(chuàng)新了教育服務(wù)模式，學(xué)生可以在任意時(shí)間、地點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)全球課堂、終身學(xué)習(xí)。而教育人工智能則全面改善了現(xiàn)代教育服務(wù)模式，為學(xué)生提供了個(gè)性化學(xué)習(xí)的可能，做到了因材施教、精準(zhǔn)教學(xué)以及個(gè)性學(xué)習(xí)。

本文從人工智能領(lǐng)域的近幾年的突破發(fā)展出發(fā)，對(duì)其在教師教、考、學(xué)生學(xué)等幾方面的改變進(jìn)行分析，同時(shí)列舉了一些典型的應(yīng)用案例和可能存在的一些問題。相信隨著人工智能關(guān)鍵技術(shù)如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)的更進(jìn)一步的發(fā)展，無論終身學(xué)習(xí)還是個(gè)性化學(xué)習(xí)都將成為今后教師教學(xué)模式、學(xué)生學(xué)習(xí)模式的一種新常態(tài)。