人工智能技術在教育中的應用研究

摘" 要" 隨著人工智能技術對教育影響的不斷深入，人工智能技術與教育如何深度融合逐漸成為教育研究與實踐人員關注的熱點。基于以學為主的教學設計理論，依據人工智能技術在教育中的應用特點，提出人工智能技術在教育中的應用模式和應用原則。

關鍵詞" 教育；人工智能技術；教學設計；深度學習

中圖分類號：G434" " 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2024）14-0041-03

0" 引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術快速發展，引起人們工作方式、生活方式的重大變革。在人工智能技術的影響下，教育領域也產生巨大變化，人工智能技術正在逐漸重構教育形態，越來越多的教育研究與實踐人員關注人工智能技術內涵、技術應用模式等內容。例如：賈積有[1]提出人工智能技術在教育中的應用發展方向；余明華等[2]探索機器學習在教育中的應用；唐燁偉等[3]構建STEM教育中的人工智能應用模式。這些研究都是從某一方面論述人工智能在教育中的應用，本文將從人工智能的發展、應用現狀和應用模式三方面系統論述人工智能在教育中的應用，以期為相關研究與實踐者提供參考。

1" 人工智能技術概述

1.1" 人工智能的概念

對于人工智能概念的界定，不同學者從不同的角度進行定義。例如：張坤穎等[4]從人工智能實際功能的視角出發，指出人工智能是智能機器通過模仿和執行操作實現如推理判斷、習得新知、解決問題等人腦智能的人類智能相關功能的總和；賈積

有[5]提出人工智能是對人造機器實施的教育，即以計算機為主要代表而施以類人的教育以實現機器的類人智能；尼爾遜[6]認為人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學。從這些學者的觀點中可以抽象出幾個關鍵詞，即人類智能、機器模擬人類智能、技術等。因此，本文將人工智能界定為一種利用機器模擬、延伸和擴展人類智能的科學和技術。人工智能的核心思想是讓機器像人類一樣具有感知、思考、學習、判斷和決策的能力，以解決復雜的現實問題。

1.2" 人工智能技術的發展

人工智能技術的起源可以追溯到20世紀50年代。當時，計算機領域的科學家開始對機器如何模擬人類智能進行探索。在20世紀早期，數學家和哲學家開始探索機器如何進行邏輯推理和符號推理，奠定了人工智能領域的基礎。1950年，人工智能的先驅艾倫·圖靈提出著名的“圖靈測試”：在人機分隔的情況下進行測試，如果有超過30%的測試者不能確定被試是人還是機器，那么這臺機器就通過了測試，并被認為具有人工智能。1956年，在美國達特茅斯學院舉辦夏季學術研討會上，達特茅斯學院助理教授John McCarthy提出的“人工智能”這一術語首次被正式使用，這次會議被認為是人工智能的起點。20世紀70年代，專家系統開始興起，科學家通過計算機程序，利用知識庫和推理規則模擬專家決策過程。20世紀90年代，統計機器學習方法開始在人工智能領域占據重要地位，支持向量機（Support Vector Machines）和隨機森林（Random Forests）等算法得到廣泛應用。

進入21世紀，隨著計算能力的提升和大規模數據集的可用性，深度學習開始嶄露頭角。深度學習利用深層神經網絡進行訓練和推理，取得在圖像識別、自然語言處理等領域的突破。隨著時間的推移，人工智能技術得到快速發展和廣泛應用，包括機器視覺、自然語言處理、機器人技術等。2015年，基于深度學習的人工智能算法在圖像識別準確率方面第一次超越人類肉眼，人工智能實現飛躍性發

展[7]。隨著機器視覺研究的突破，深度學習在語音識別、數據挖掘、自然語言處理等不同研究領域相繼取得突破性進展。2016年，微軟將英語語音識別詞錯率降低至5.9%，可與人類相媲美。如今，人工智能已由實驗室走向市場，無人駕駛、智能助理、新聞推薦與撰稿、搜索引擎、機器人等應用已經走進社會生活[8]。

2" 人工智能技術在教育中的應用現狀

人工智能技術在教育領域的應用正日益普及和深入，目前常見的應用如下。

2.1" 智能化教育平臺

人工智能技術可以通過智能化教育平臺的開發，為學生提供更加個性化和精準的學習服務。如通過對學生學習行為和數據的分析，為學生提供更加個性化和精準的學習計劃和指導，幫助學生提高學習效率和成績。國家智慧教育平臺、網易有道課堂、百度知道等，都是利用人工智能技術構建的智能化教育平臺。

2.2" 智能化教學輔助工具

人工智能技術可以通過智能化教學輔助工具的開發，為教師提供更加智能化和高效的教學服務。如通過對學生學習行為和數據的分析，為教師提供更加精準的教學計劃和指導，幫助教師提高教學效率和質量。小猿搜題、作業盒子、阿凡題等，都是利用人工智能技術開發的智能化教學輔助工具。

2.3" 智能化學習評估系統

人工智能技術可以通過智能化學習評估系統的開發，為學生提供更加精準和客觀的學習評估。如通過對學生學習行為和數據的分析，為學生提供更加客觀的學習評估和反饋，幫助學生更好地了解自己的學習情況和進步方向。阿里云天池、騰訊云課堂、百度AI大賽等，都是利用人工智能技術開發的智能化學習評估系統。

2.4" 虛擬現實與增強現實技術

虛擬現實（VR）與增強現實（AR）技術可以通過模擬真實或虛構的場景，為學生提供沉浸式和體驗式的學習方式，學生可以在安全、方便、有趣的環境中探索知識，激發興趣和創造力。VR課堂、AR課本、VR博物館等，都是利用虛擬現實與增強現實技術開發的教育應用。

2.5" 智能機器人與智能控制技術

智能機器人與智能控制技術可以通過模擬人類或動物的行為和思維，為學生提供互動式和情感式的學習伙伴，學生可以與機器人進行對話、游戲、合作等活動，培養語言、邏輯、社交等能力。小米小愛同學、阿里小蜜、樂高機器人等，都是利用智能機器人與智能控制技術開發的教育應用。

3" 人工智能技術在教育中的應用模式

3.1" 理論依據

教學設計模式分為以教為主的教學設計模式、以學為主的教學設計模式和“雙主式”（教師主導和學生主體）教學設計模式[9]。基于人工智能的教學設計模式是以學生為中心，更多基于學生的自主學習，因此，本文選擇以學為主的教學設計模式為基礎展開具體的設計。以學為主的教學設計模式包括教學目標分析、學習者特征分析、學習情境創設、信息資源的設計與提供、自主學習設計、協作學習設計、學習效果評價設計等七個方面[9]。

3.2" 人工智能技術在教育中的應用模式設計

基于以學為主的教學設計模式，結合人工智能技術在教育中的應用特征，構建人工智育技術在教育中的應用模式，如圖1所示。

3.2.1" 需求分析

對學生的學習需求和目標進行分析，了解學生的知識水平、學習風格和興趣愛好，確定學生的個性化學習需求。

3.2.2" 數據收集和處理

收集學生的學習數據，包括學習成績、測驗結果、學習行為等，將這些數據進行處理和整理，為后續的人工智能應用提供基礎。

3.2.3" 模型訓練和建立

根據需求和數據，使用機器學習或深度學習算法建立適當的模型，這些模型可以用于個性化學習、智能教輔、自動化評估等任務。

3.2.4" 教學設計和實施

基于模型的輸出結果和反饋，設計和實施個性化學習方案，根據學生的學習需求，為學生提供定制化的學習路徑、資源和活動。

3.2.5" 監控和調整

持續監控學生的學習進展和反饋，對個性化學習方案進行調整和優化，根據學生的表現和反饋，及時調整教學策略，提供針對性的指導和支持。

3.2.6" 評估和反饋

利用人工智能技術進行自動化評估，評估學生的學習成果和進展，基于評估結果，提供及時的個性化反饋和建議，幫助學生提升學習質量。

評估反饋的結果返回數據收集和處理環節，為下一輪模式迭代提供新的數據。教師在整個教學過程中監督和指導學生的學習，解讀和分析人工智能模型的輸出結果，提供教學支持和指導。人工智能技術在教育中的應用是一個持續迭代和改進的過程，通過不斷收集數據、訓練模型和調整教學策略，可以有效提升教學質量。

3.3" 模式實例應用

以初中數學“代數方程求解”為例，詳細說明模式應用的具體步驟。

1）在需求分析階段，分析學生在代數方程求解方面的需求，如提高解方程的技巧、理解方程根的意義或應用代數方程解決實際問題等。

2）在數據收集和處理階段，收集學生在課堂上或在線學習平臺上的代數方程解答記錄、測試結果、練習題答題情況等數據。

3）在模型訓練和建立階段，利用機器學習算法建立一個代數方程求解模型，該模型能根據學生的學習數據和目標，推薦適合的解題方法、步驟和概念理解。

4）在教學設計和實施階段，根據模型的輸出結果，設計個性化的代數方程求解學習方案，為每個學生制訂定制化的解題計劃，包括推薦的解題方法、步驟訓練和概念理解課程。

5）在監控和調整階段，持續監控學生的代數方程求解進展和模型的反饋，根據學生的表現和模型的評估結果，調整教學策略，提供更有針對性的解題指導和建議。

6）在評估和反饋階段，利用人工智能技術進行自動化評估，評估學生的代數方程求解能力和進展，基于評估結果，為學生提供個性化的解題反饋和建議，幫助學生改進解題技巧。

在這個具體的教學實例中，人工智能技術通過分析學生的代數方程求解數據、建立個性化模型和提供定制化的解題方案，幫助學生提升代數方程求解能力。同時，教師的參與和輔助至關重要，教師可以根據模型的輸出結果提供個性化的指導和支持，提高學生的解題能力；可以通過與學生的互動和反饋，進一步調整教學策略，幫助學生掌握代數方程求解的關鍵技巧，加深概念理解。

4" 人工智能技術在教育中的應用原則

4.1" 尊重人的主體地位和尊嚴

應該以人為本，尊重教師和學生的主體地位和尊嚴，保護師生的隱私和數據安全，避免造成不必要的傷害或歧視。

4.2" 遵循教育規律，堅持教育目的

應該遵循教育規律，堅持教育目的，服務教育質量和效率的提升，促進學生全面發展和終身學習，培養適應時代發展要求的創新人才。

4.3" 保持技術的適應性和普適性

應該具備一定的適應性和普適性，能夠根據不同地區、學校、學科、教師和學生的實際情況與需求，提供合適的技術方案和服務，實現教育資源的共享與高效利用。

4.4" 注重技術的可靠性和穩定性

應該注重技術的可靠性和穩定性，保證技術的正確性、有效性和安全性，設計相應的容錯機制和糾錯措施，避免技術失誤或故障對教育活動造成不良影響。

4.5" 強化技術的監督和評估

應該強化技術的監督和評估，建立健全相關的法律法規、標準規范、倫理準則等制度體系，加強對技術開發、使用、管理等各個環節的監督和評估，及時發現并解決可能存在的問題或風險。

5" 結束語

本研究基于以學為主的教學設計模式，研究人工智能技術在教育中的應用，提出應用模式和應用原則。然而，本文提出的人工智能技術在教育中的應用模式還存在一些需要完善的地方：1）由于學科的差異性，本文提出的應用模式和應用原則需要關注各學科的差異性，應更有針對性地提出相關的模式應用原則；2）人工智能技術在教育中的應用基于數據的迭代，數據的有效性關系到模式迭代的效度，因此，如何科學地設計數據收集方案是另一個需要重點關注的研究方向。

6" 參考文獻

[1] 賈積有.國外人工智能教育應用最新熱點問題探討[J].中國電化教育，2010（7）：113-118.

[2] 余明華，馮翔，祝智庭.人工智能視域下機器學習的教育應用與創新探索[J].遠程教育雜志，2017（3）：11-21.

[3] 唐燁偉，郭麗婷，解月光，等.基于教育人工智能支持下的STEM跨學科融合模式研究[J].中國電化教育，2017（8）：46-52.

[4] 張坤穎，張家年.人工智能教育應用與研究中的新區、誤區、盲區與禁區[J].遠程教育雜志，2017（5）：54-63.

[5] 賈積有.人工智能賦能教育與學習[J].遠程教育雜志，2018（1）：39-47.

[6] 尼爾遜.人工智能原理[M].北京：科學出版社，1983.

[7] The Electronic Frontier Foundation. Measuring the"Progress of AI Research[EB/OL].（2017-10-15）[2023-09-08].https：//www.eff.org/files/AI-progress-metrics.html#Vision.

[8] 李開復，王詠剛.人工智能[M].北京：文化發展出版社，2017.

[9] 何克抗.教學系統設計[M].北京：北京師范大學出版社，2016.

*項目來源：本文系北京市社會科學基金項目“創客教育中創新思維發展與評價研究”（項目編號：20JYB004）階段性成果。