智能識別技術在小學信息技術教學中的應用

童紅東

【摘 要】人工智能時代，新型智能識別技術應用于教學中，可以輔助教師完成智能測評和個性化學習，構建新型教育模式。這些技術在小學信息技術教學中的應用能改變學生的學習體驗，有效推進課堂任務和活動順利完成。本文從課前引入、課中精準反饋和課后分層評價三個環節詳細闡述了智能識別技術在教學中的創新應用。同時，基于課堂實踐，對智能識別技術的使用提出幾點思考，供讀者借鑒。

【關鍵詞】人工智能;教育;智能識別技術

【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A

【論文編號】1671-7384（2021）011-053-03

人工智能作為信息時代的產物，毫無疑問會深層次推動教育教學改革與創新發展，進而給未來教育帶來機遇和挑戰。如何將傳統教育與人工智能有效結合，改善傳統教學模式、提高課堂效率，是許多教師亟待解決的難題。通過實踐研究，我發現將人工智能識別技術巧妙運用于課堂教學中，不僅有助于豐富教育資源、提高教學效率、改進學習體驗，而且正在逐步實現真正意義上的個性化學習，為智能時代的課堂教學改革注入了新的動力。

人工智能識別技術作為人工智能領域的一大應用分支是一種高度自動化、智能化、科學化的技術。它通過對人類的思維方式進行科學研究，將人類思維模式從抽象化到具體化，變成能夠準確描述的物理信號，然后進行識別、判斷和模擬，最終通過計算機程序將人類的思維方式準確地表達出來。簡單來說，就是利用先進的識別裝置，自動獲取所需的信息，將信息傳輸到后臺計算機處理系統中進行處理，最終通過人們熟知的方式進行呈現。

智能識別技術在教育中的應用

目前以人工智能為核心的教育科技開始從人工智能識別技術（語音識別、圖像識別、傳感器等）、數據處理（語義識別、大數據、自適應、認知計算、情感計算等）和人機界面（AR/VR、機器人、3D打印）三方面與教育行業開展深度結合與應用，逐步增強課堂教學智能性與互動性。而其中以圖像識別和語音識別應用尤為廣泛，主要體現在作業自動批改、智能測評和個性化學習等方面。

（1）作業自動批改。該技術使得作業自動批改成為可能，對于簡單的文字、語法等進行自動識別并及時糾錯，甚至是提出修改意見，并根據學生的作業結果為教師自動生成詳細的學情報告。如各省市中考、高考各學科的選擇題涂卡后再利用機器讀卡，就是智能識別技術的簡單應用。隨著技術的不斷完善，大規模應用作業自動批改將有效分擔教師的教學壓力，顯著提高教學效率。

（2）智能測評。它是指利用人工智能技術對可被數字化和標準化的教學行為及數據進行測試、分析與評價，目前已取得初步應用。如科大訊飛、E聽說、口語100、海云天愛聽說等利用語音識別技術的英語口語智能測評軟件已經被廣泛地應用于學生的日常學習中，它們能夠在學生跟讀過程中，及時對發音做出測評并指出發音不準的地方，通過反復測評訓練提升學生口語水平。

（3）個性化學習。通過智能識別技術對學生學習過程及學習成效的數據進行識別統計，分析不同學生在知識學習中的差異化。教師可以針對具體情況對癥下藥，適時改變教學目標和策略，實施分層教學，進一步提高教學的針對性、有效性和科學性。

智能識別技術在教學中的實踐

以浙攝版小學信息技術教材六年級上冊第9課“文字識別”為例。本節課的教學內容為文字識別技術，就是利用計算機識別字符的技術。該技術能識別圖上的文字，并轉換成可編輯的文本。由于學校學生屬于農村偏遠地區，計算機水平層次區分較大，分化明顯。多數學生的計算機基礎較弱，學習能力仍有待提高。傳統授課模式下想要兼顧不同層次學生的需求往往難以實現，造成課堂效率低下，學生也逐漸失去學習興趣。鑒于此，我將訊飛語記、谷歌翻譯、Plickers等智能識別技術的應用軟件穿插于課前、課中、課后（圖1），采用同伴討論、小組合作的方式，輔以個別提問，改變了學生的學習體驗，有效推進課堂任務和活動順利完成，實現真正意義上的個性化教學。

1.課前：人工智能引入激興趣

課前三分鐘，通過播放英語勵志大片引入。對于小學生來說，要看懂聽懂英文電影是一件較為困難的事情。在此環節，借助人工智能相關識別技術，將其轉化成便于學生理解的文字和語音。例如，我們首先運用“訊飛語記”對電影旁白進行語音識別錄制，然后通過“谷歌翻譯”對其進行識別并翻譯成中文便于學生理解與掌握。此外，若想增加一些課堂氣氛，還可以利用“配音神器Pro”配上不同人物角色的聲音，增強課堂素材的靈動性，激發學生的學習興趣，提高其學習的積極性。

2.課中：Plickers課堂反饋更精準

想要檢驗課堂教學效果，練習是使用最多的反饋方式。多數情況教師只能走下講臺進行觀察，難以掌握全班學生的整體學習情況。而作為人工智能識別技術中課堂助手神器的Plickers則彌補了這一缺陷。它是一款即時學生反饋系統，教師只需要一部智能手機和一張打印的Plickers專屬的有編號的卡片即可完成練習反饋。

每張Plickers編碼圖都是專屬的卡片。卡片的角上有顯示學生學號的數字，編碼圖為正方形，四條邊分別代表ABCD四個不同選項，學生在觀察題目并思考后將自己選擇的答案邊朝上，拿起編碼圖，并正舉過頭頂即可讓教師進行掃描。一般情況下，四五十人的課堂用三秒鐘時間即可全部掃描完成，并且可以實時統計正確率和各答案選項選擇的人數，甚至能夠精確到哪位學生選擇了哪個選項。

本節課的教學過程中對文字編輯等知識點進行新授后布置課堂練習。學生在完成相應練習后，我在移動設備端打開Plickers軟件，進入建好的班級，點擊“Create”拍攝學生手中的Plickers編碼圖。在短短兩秒鐘之內，便將學生所選答案搜集起來，并直觀地得出題目的正確率。

本教學環節充分展示了人工智能識別技術在教學中的靈活性和方便性。通過“教師練習布置→學生思考作答→舉起卡片→教師手機掃描→反饋分析”的模式實時、精準收到來自課堂的反饋。此外，通過與學生課堂上的互動，也使他們從緊張的聽課狀態中舒緩了心情，既活躍了課堂氣氛，又加深了對知識點的理解掌握。如果深入挖掘，在教學的其他方面可能會有更好的應用效果。通過此類技術軟件教學實踐，可以實現快速精準反饋，激發學生獨立思考能力，實現基于問題的教學。

3.課后：Plickers分層評價提效率

課堂結束后教師打開Plickers軟件，點擊“History”選項中查看所有的相關練習數據，進行統計和分析。根據每位學生個性發展需要給予不同層次的評價，對他們知識內容學習上的不足和需求及時進行調整。如對正確率大于80%的學生，教師要給予表揚，并適當提高課后練習的難度;對正確率在50%～80%的學生，教師要給予表揚，并加大對知識點的練習;對正確率小于50%的學生，教師要給予鼓勵，并進行個性化指導。

關于使用智能識別技術的幾點思考

智能識別技術已被廣泛應用于教育教學，從當前學校教育的小環境看，它具有快速、精準的優勢，在發現學生的不足、提高學習效率方面的能力遠超教師。但它不是一種“全能技術”，仍舊具有一定的局限性。

課堂教學是一種交互活動，而人工智能識別技術依然無法實現最充分、最真實的互動。就目前而言，智能識別技術無法像教師一樣通過自然狀態的交流和觀察來識別出學生態度、品德、情感等方面的真實情況。

智能識別技術的關鍵在于其智能決策和推理機制，即教學策略模塊根據不同學生的具體情況做出靈活變動，然而這些模塊提供的有關學生知識水平、認知特點和學習風格，不能完全被形式化。同時，教師的教育理念、教學模式、教學方法都在不斷更新和改變，系統所應用的教學策略模塊用于評估和判斷學生的學習過程的能力是有局限的。

根據加涅的學習結果分類，課堂學習分為言語信息、智慧技能、認知策略、動作技能和態度等五類。其中，智慧技能分為辨別、具體概念、定義性概念、規則和高級規則等。前四項屬于可形式化內容，適用于人工智能識別，而高級規則屬于復雜形式化內容，不適用于智能教學系統，尤其是情感和行為成分等非形式化內容，難以用智能識別技術系統來實現。因此，不是所有的學習領域都適合智能教學系統。

智能識別技術仍處于“弱人工智能”階段，距離實現從情感、行為到認知的多維度全面模擬人類“強人工智能”水平還有很長的路要走。但我們相信，隨著人工智能識別技術的不斷成熟與深化，傳統教育方式將被改變，傳統學習方式將被革新，屬于人工智能時代的新型教學模式必將出現。

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