人工智能教育领域的应用

人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用，为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中，具体案例能够清晰地揭示AI如何实际影响教学和学习方式。以个性化学习平台为例，通过集成算法和大数据分析，这些平台可以实时跟踪学生的学习进度，诊断学习难点，提供个性化的学习建议和资源。如知名的Knewton平台，它利用数据分析来构建个性化的学习路径，使学生能够根据自己的节奏学习。在这个平台上，一个具体的数据示例是，通过对数百万学生的行为模式进行分析，它可以精准预测学生在学习过程中可能遇到的难点，并提前给出解决方案，从而大幅提升学习效率。除了个性化教学外，AI在自动评估领域也取得了显著进展。例如，通过自然语言处理技术（NLP），机器可以自动批改学生的作文和开放性答案题。Pearson的Intelligent Essay Assessor便是这样的一个工具，它能够分析和理解学生的写作内容，给出准确的评分和反馈。这项技术的应用，大大减轻了教师的批改负担，提高了评估的效率和一致性。智能辅助教学工具的推出，使得课堂教学变得更为丰富和互动。例如，AI教师能够引导学生通过对话进行学习，解答学生的疑问，并提供即时反馈。Google的AI教育工具AutoML被用于创建定制的学习内容，让学生能够通过有趣的方式加深对学科概念的理解。这种方式既提高了学习动机，又使知识掌握变得更为深刻。在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）方面，AI技术也在不断推动边界。学生可以通过VR头盔进入一个虚拟的化学实验室，不仅安全地进行实验操作，还能够立即得到AI系统的反馈。例如，Labster的虚拟实验室平台，它提供了一系列的高科技实验室场景，学生可以在这些场景中亲自尝试复杂的实验流程，比如基因编辑或量子物理实验，而无需昂贵的实验设备或专业实验室环境。

汪琼：以数字化转型推动高等教育的高质量发展是新时代赋予大学的历史机遇，也是大学贯彻国家战略的应有之义。教育领域的数字化转型，不能只是将传统教育方式搬到线上，还需要新的解决方案，包括如何综合运用当下和历史的数据、个人和群体的数据，来设计传统环境下无法做到的、信息技术优势得以充分发挥的教学流程。技术创新应用和数据整合挖掘是数字化转型方案落地的关键。越是简洁、直接的方案，往往越能高效地实现人机协同的目标。我们正在进入一个新时代，AI正在成为教与学的伙伴，而不只是效率工具。2023年，我们申请到了国家社会科学基金教育学重大研究课题“关于新一代人工智能对教育的影响”，未来三年将主要研究人工智能对于教育领域方方面面带来的机遇和挑战，探索人机协同的新学习方式和数字化教学新理论。必须强调的是，在迎接新一代人工智能发展带来的挑战时，我们还必须注意“信息茧房”的危害。这意味着我们需要在参照新技术给出的答案时，也需要防止“回音壁”效应，要保持宽广的视野，避免陷入观点单一的局限。总体而言，人工智能技术在高等教育领域的应用前景广阔，但需要平衡其潜力与局限，同时注意技术引入的全局影响。来源丨《在线学习》杂志2024年1-2月刊（总第100期）

然而，正如AI技术在教育领域的应用日益广泛，其对传统教育体系的冲击也愈加显著。教育体系内部的惯性，教师的技能更新，课程内容的适时调整，评估和认证机制的改革等问题，正在成为AI教育创新面临的重要挑战。接下来，我们将探讨现有教育体系在适应技术变革方面的挑战。