在線學習專家們,請先學習《人工智慧入門101》

2020-12-15 雷鋒網

圖片來源:ELearningIndustry

未來學家已經開始預言人工智慧(AI)崛起反抗人類的黑暗未來。但是,人工智慧和機器人不是同一回事。人工智慧軟體已經進入了我們生活的方方面面,例如電腦遊戲等等。在線學習領域中,人工智慧也可以設計出能夠分析自身環境、做出「聰明」選擇的智能軟體。到底,人工智慧會如何改變未來的在線學習?

想一想可以打敗大師的圍棋軟體,你就知道人工智慧有多大的潛力。人工智慧在數據驅動的分析決策方面,可以比人類更快。人工智慧已經在改變醫療和交通等領域,並將在教育領域發揮作用。

市面上已經有萌萌噠小機器人,可以連接WIFI指導孩子學習。這些技術也可以用來指導成年人的終生學習。也許在傳統意義上的學校裡,機器人不可能在短期內取代人類教師,不過,在線教育領域有所不同,學生通過網絡空間獲得知識。雖然我們知道軟體可以讓學生測試知識,但是在線學習中,學習的效果究竟如何呢?

自適應學習一直是在線教育體驗的重要部分,其原理是基於用戶反應,程序會分支為不同的子程序。真正的人工智慧軟體,可以發揮的空間就大多了。

人工智慧可以發揮的10大角色

圖片來源:TeachThought

1、 自動化評分

在學校裡,給作業和考卷評分非常耗時耗力。雖然AI無法真正完全取代人類評分,但是也能承擔很多工作。幾乎所有的單項選擇題和填空題,現在已經可以完全自動化評分了,而寫作可能也不遠了。今天,作文評分軟體還在發展初期,但是隨著未來的進步,教師可以更專注在備課、課堂活動、學生互動和個人職業發展上。

2、教育軟體可以適應學生需求

從幼兒園到研究生學習——人工智慧都可以實現更進一步的個人化學習,改善教育效果。越來越多的自適應學習項目(例如可汗學院)、軟體和遊戲非常關注學生的需要,讓學生按照自己的節奏學習。機器支持的定製化教育,可以讓不同學習程度的學生在一個教室中共同學習,而老師可以在學生需要時提供幫助。

最近的一些AI教學軟體能夠識別學生的缺陷,並專注提升該領域。更高級的版本可以從原材料中生成問題。實際上,這些線上系統可以製作出比統一課程大綱更好的教材、更綜合性全面的測試方式。

3、AI給出課程改善建議

有時候,教師沒有意識到課程和教材可能沒有解決學生的一些疑惑,而人工智慧可以幫助解決這個問題。大型開放式網絡課程平臺Coursera已經在實踐了。當很多學生都在作業出現錯誤時,系統會提醒教師,未來給學生進行相關提示。學生不需要等到老師回復,就可以獲得幫助、理解概念。

4、AI助教可以給學生開小灶

雖然AI助教還無法教給學生高層次的創造性思維,但是可以教給學生基礎數學、寫作和其他知識。對於教師缺乏的情況下,AI助教能夠給予學生幫助。

5、AI軟體可以給學生和教師反饋

一些AI系統可以監測學生的學習進步,提醒教師學生可能遇到問題。此外,一些系統在研究如何基於學生的特長和弱項,幫助他們更好地選擇專業。

6、AI改變學生獲取和使用信息的方式

谷歌通過用戶位置來調整搜索結果,亞馬遜根據購買記錄進行購物推薦,同樣的,我們選擇和使用教育信息的方式會悄悄改變。未來,學生在尋找信息和進行研究時的體驗,也許會與現在的學生截然不同。

7、AI改變教師角色

AI在很多基礎的教學內容和教學活動中都可能取代教師的角色,因此,教師在教育中的角色也會改變。教師會作為AI課程的補充,幫助落後的學生,提供直接互動和一手幫助。在很多方面,很多在線教育或「翻轉課堂」教學模型(註:在該模型中,以學生為核心,教師為學生學習的設計者、指導者、幫助者和學習夥伴。)中,技術已經在推動課堂中的變化。

8、試錯的過程不再嚇死寶寶

試錯是學習中很關鍵的一個步驟。很多學生很害怕在某個權威角色(例如老師)和同學朋友們面前出醜。但是,當面對不會批評人的機器,學生就沒有這種擔心了。話說回來,人工智慧本身,也是通過這種不斷試錯的方式學習的。

9、AI支持的大數據改變學校招生方式

由智能計算機收集的「智能數據」已經在改變學校的招生方式。一些項目已經在提供AI支持的培訓,幫助學生實現從高中到大學的重要轉變。未來,大學招生和申請過程可能會更像亞馬遜和Netflix的使用體驗。

10、任何時間、任何地方都可以學習

一些AI支持的教育項目已經能幫助學生學習基本技能。隨著時間,AI將能提供更廣泛的服務,學生可以在任何時間、任何地方進行學習。

過去,這更適合純粹問題解決型的邏輯學科,例如數學。正確的答案比解題過程更重要。我們需要想辦法轉變這種指導方式,用於理解關係、抽象概念和真實世界問題。

E-Learning的人工智慧未來應用

人工智慧中的機器學習應該用於創造有意義的課程,而非僅僅是通過考試測驗。人工智慧應該可以識別每個學生的需求,從而設計出基於方法和推理的學習模型,而不只是枯燥的知識。

谷歌DeepMind開發了下圍棋的AlphaGo,成為了第一個打敗人類職業選手的圍棋軟體。AlphaGo使用了兩類人工智慧技術:

1.     深度神經網絡:一個12層的網絡連接,從所有的預測中選擇出最好的走法。

2.     Monte Carlo樹形檢索:生成隨機走法,並模擬接下來的走法,從而進行分析、選擇最有效的走法。

這樣的預測性邏輯分析可以應用在遊戲中,目標是最大化學生對概念和問題解決的理解。學生需要挑戰。

認知負荷理論認為,學習的過程是一種精神上的努力。雖然這很難量化,但是可以根據已設定的教學研究,利用已經量化的、定製化模板和問題來設計人工智慧。人工智慧的學習方法不只是提供信息和測試。線上教育的好處是,可以超越任何一本教科書。

要獲取網際網路上的所有信息,以及使用大數據分析,事實上比重新做一個教學計劃更快。教育家們可能只要將結果輸入資料庫,開發理論和算法來讓人工智慧驗證或駁回。對於E-Learning,最好的教育家也許會是最好的工程師。未來的教育家們,也許都需要上《人工智慧入門101》這門課。

人工智慧的益處來自其評估、學習和採用動態策略的能力。人工智慧能夠分析和導出解決方案,例如迷宮等讓大部分人類都覺得頭疼的問題。

雖然,目前對教學技術的評估顯示,無論在課堂環境還是在線學習中,人類導師的一對一輔導會帶來更好的學習理解。但是,並不是每一個學生都能獲得一對一的教師輔導。E-Learning人工智慧技術還處於搖籃期,未來我們需要人工智慧充分利用E-Learning的每一個優勢特徵。

E-Learning最大的好處之一是,學生可以按照自己的節奏學習,只要用簡單的搜索就能發現新的學習內容。E-Learning中的人工智慧助教意味著學生可以自由地深入探索各個話題,並在複雜情境下測試自己的知識,而不只是回答簡單的對錯判斷題。

有一些人說,計算機不如人類那麼親近,但是計算機可以輕鬆複製人類的圖像和聲音。人工智慧導師們也有自己的好處:更加專心投入工作、更加知識淵博、更少犯錯誤。畢竟,既然個人魅力不是成為教師的先決條件,我們應該給人工智慧軟體一些機會。

 

Via ELearningIndustry and TeachThought


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