人工智能教育和培训实用13篇

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人工智能教育和培训

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一、关于高技能人才培养从技工教育和职业培训做起的研究的意义

企业的发展离不开高技能的人才。在我国,随着市场经济的不断发展,需要的高技能人才越来越多,但是我国的高技能人才是少之又少。本论文作者希望通过这篇文章能引起我国国家及相关部门的高度重视,加大培养高技能人才的力度和方向。也希望这篇文章能为企业培养高技能人才提供参考,使我国企业能快速在现有的职工和技工中培养出适合企业生产需要的高技能人才。

二、我国高技能人才发展的现状分析

(一)我国高技能人才严重不足,无法满足我国科技和经济发展的需求。

随着我国科技的不断发展和电子在设备中的应用,目前我国企业设备大都是自动化、程序化、系统化。这些高科技的设备就需要有高技能的人员进行操作,但在我国现有的技能型人才中,高级技工、技师、高级技师、等高技术人才仅占3.6%,这与发达国家的技能型人才占20%~40%的比例还差很多,我国还有200多万的高技能岗位需要高技能人才补充。

(二)我国高技能人才的分布不够合理

我国大中城市具有岗位多、工资高、待遇好的特点,同时也能发挥并提高自己本身的技能,这就使本来就缺少的高技能人才,大部分都涌到大中城市,而中小城市严重缺乏高技能人才,中小城市的企业要想发展只能高薪聘请或从现有的工人中挑选,进行简单的学习,根本不能适应现代高科技企业发展的需要。

(三)我国高技能人才的断层现象比较严重

虽然我国高技能人才大都集中在大中城市,但大中城市也存在着严重断层现象,也不能满足对高技能人才的需求。在现有的技术人员中有三种断层,一是技术断层,技术等级高的少,而低的多,二是文化断层,文化程度高的少,而低的多,三是年龄断层,年龄偏大的多,而偏低的少,这三种现象就造成了高技能人才数量短缺,培养速度太慢,技能人员结构偏差太大的结果。

三、高技能人才培养出现问题的原因分析

(一)对高技能人才培养的认识不够

我国有史以来,一直注重高科技人才的培养,把高科技人员和领导界定为企业人才,而把基层的骨干技术人员划归为工人,一是一直没有重视培养,二是作为基层骨干技术人员得不到企业重视,不能发挥潜能和积极主动提高业务水平,还有一个原因就是人们一直追求高学历,致使人们不愿意报考技术专业。

(二)缺少技工教育和职业培训

在几年前,国家没有对技术人员的培训进行严格要求,还有企业没有长远计划,缺少技工教育和职业培训。我国一些企业对现有的人员只要能维持生产就不考虑今后的发展和技能的提升。另外,还有一个原因就是对技术员工的培训周期过于长、费用过于高,还担心培训后员工跳槽。

(三)科技快速发展造成科技人员短缺

我国科技的快速发展,使得现在的设备更新非常迅速,技术含量也非常高。企业的技术和需要的能力都需要技术工作人员的综合能力比较强。这就需要综合性的高科技人才,但是目前,我国企业现有技术人员的技能还跟不上科技发展的速度。

四、高技能人才培养从技工教育和职业培训做起的策略建议

(一)加大职业教育力度,借鉴国外的先进经验

要想培养高技能人才,我国就需要加强职业学校专业技术教育,从年轻人中抓好专业技术培训。三、四年后就可以充实到工作岗位,并同时要加强师资力量,从根本上解决我国高技术人才短缺的问题。

早在200多年前,德国就根据本国的实际情况研究出双元制教育模式。他山之石,可以攻玉,我国企业就可以借鉴这种模式,学校和企业共同对职工进行教育,达到边学习理论知识边实践操作,在实践中找到需要学习的理论知识,再将理论知识运用到实践中去,一般采取的是学习一周理论课,实践二周,也可以根据实际情况确定学习和实践的时间。企业会为学生提供培训场所、设施和学徒岗位。学校教师兼具理论知识与实践知识,才能够更好地对学生的职业能力进行培养。

(二)对现有的技术人员加大培训力度,更加重视综合性实践能力

一方面,企业对现有的技术人员进行培训,这些人员对现在的工作岗位熟悉,可以有针对性地、系统地培训,具有时间短、见效快的特点,能快速提高现有的技术力量。另一方面,企业也可以与学校联盟,定向培训,更加重视综合性实践能力,走校企合作路线。同时,还要定期对高技能人员进行职业技能培训。

(三)增加技工职业培训的激励机制

对在基层的技术骨干人员要给予适当的奖励和福利待遇。通过一定的激励机制,首先可以提高我国现有技术人员的积极性,激发他们的潜能,钻研业务,提高技术水平。其次,也可以鼓励技工人员和其他人员参加职业培训,获得更大的收获。

五、总结

综上所述,我国高技能人才的短缺影响企业的发展,为了使企业能快速、持续发展,就要有长期计划和短期计划,即改变职业教育学校现有的教育模式,校企合作加大技能培训;同时对现有的技术人员加大培训力度,快速提高现有技术人员的高技能。本文通过对高技能人才短缺的现状及原因的分析,提出解决现有高科技人才短缺的对策,旨在抓好职业培训,从根本上解决高技术人才短缺的问题,促使企业健康发展;同时加强企业高科技人才培养,保证我国企业可以更加健康地发展。

参考文献

[1]凌光,张学英,咸桂彩,影响我国高技能人才发展的经济因素分[J]天津职业技术师范大学学报,2013-12(23).

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(一)教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1],由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2],将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时,还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系,从而真正触及教育的根本[3]。

(二)关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破,为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。

(三)探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力,教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况,将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中,教师可以根据评分实时调整授课内容,以促进个性化学习,从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响,新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性;另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而,技术是一把“双刃剑”,如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能,使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢?人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域?如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用,实现教育深层次革命等问题,是目前需要关注和探讨的主要问题。

1人工智能时代下教育变革的背景

1.1人工智能的内涵及具备的强大能力

人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出,其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等,实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力,推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力,只要电力供应不断,几乎可以无限制地工作下去,而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力,源于三个重要的技术:深度学习、大数据和强算力。

1.2人工智能时代的机遇和挑战

人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比,具有突出优势。在医药领域,人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源,解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域,人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升;为教育研究提供新技术和数据支撑;极大拓展了教育研究新视域;使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而,看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时,也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下,如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新?人工智能技术如何继续被安全使用?首先,人工智能专家大都认为,人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力,需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且,人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域,再者,人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外,人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述,人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃,不断调整和更新教育的方向和目标,实现育人成人的发展目标。

2人工智能与教育变革

2.1人工智能与教育目的的变革

人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展,而且极大释放了人类的生产力,这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在:第一,人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果:一方面,人工智能将取代大部分人的工作岗位,工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面,人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产,转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”,人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在,主要是对教师角色的挑战。第二,人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲,人工智能剥夺人的就业机会,但同时,人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导,从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外,人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力,这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力,从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我,使教育跳脱“知识为本”的陷阱,发挥“立德树人”的正向作用。

2.2人工智能与学习方式的变革

第一,深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习,是一类算法的集合。深度学习概念的提出,一方面尊重了教学规律,另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就,提倡学教并重、认知重构、反思教学过程,进而达到解决问题的目的。第二,个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课,尊重学生的个性发展,因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务,可提供个性化的学习内容,可视化分析学生的学习数据,快速提高学生的学习效率。第三,自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上,根据学习者特征,为其推荐个性化的学习资源和学习路径,从而最大程度上适应学生的学习状态,是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态,进行学习反馈;持续收集学生的学习数据,其中包括学习目标、学习内容;高效地为学生提供海量的学习资源。

2.3人工智能与学习环境的变革

首先,有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性,而且可以调节性增强物理环境。其次,人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序,更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展,个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外,随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及,有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境,满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑,从而改变人类自然语言的交流方式。最后,人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录,互相比对、优化,从而进行综合提升。更为重要的是,人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中,进行学生的学习情绪感知,学习状况的了解,从而促进学生学习的科学化;智慧校园、智慧图书馆等的出现,为教学环境的建设提供重要参考。

3人工智能在教育领域的应用

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1-7月份,全国规模以上工业企业实现利润总额42481.2亿元,同比增长21.2%,增速比1-6月份放缓0.8个百分点。1-7月份,规模以上工业企业中,国有控股企业实现利润总额9273.9亿元,同比增长44.2%;集体企业实现利润总额259.4亿元,增长3.7%;股份制企业实现利润总额29907.3亿元,增长22.9%;外商及港澳台商投资企业实现利润总额10197.7亿元,增长17.7%;私营企业实现利润总额14161.6亿元,增长14.2%。点评:中性偏好。统计局解读称,7月份,规模以上工业企业中,国有控股企业利润同比增长34.2%,增速比6月份加快13.5个百分点;其中,中央企业利润同比增长8.5%,扭转了6月份同比下降6.5%的局面。主要归因于石油加工、煤炭和钢铁等行业效益明显提升。 

国务院要求中小学设人工智能课程、编程教育概念受关注、盛通股份、泰禾光电

据媒体报道。国务院近日印发《新一代人工智能发展规划》。明确指出人工智能成为国际竞争的新焦点。应逐步开展全民智能教育项目。在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科。培养复合型人才。形成我国人工智能人才高地。

在我国人工智能技术的总体发展规划中。也明确提出了我国新一代人工智能“三步走”发展战略。即中小学设置人工智能课程推广编程教育。高校增加硕博培养形成“人工智能+X”模式和普及智能交互式教育开放研发平台。在2030年我国将要发展成为世界主要人工智能创新中心。专家表示。人工智能的发展是大势所趋。未来所有行业都将随着人工智能而带来升级与变革。此次规划出台。将会加快编程培训进入中小学课堂的实施进度。

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一、高中开设人工智能课程的意义

(1)人工智能定义

人工智能(AI,Artificial Intelligence)是计算机科学的一个分支,己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动,来解决人类专家才能解决的复杂问题,例如咨询、探测、诊断、策划等。

(2)开设人工智能课程的意义

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次:结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。

将人工智能课程引入到我国现行的教育中,可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中,体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性,培养学生的多种思维方式,更好的解决现实问题。

二、高中人工智能教育现状及存在问题

目前,该学科的教育正处于摸索阶段,由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约,我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程,Internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏,在教学环境上大致存在以下问题:

(一)教学条件参差不齐

开设好人工智能课程,就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性,让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流,这就对教学条件提出了较高的要求,尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。

(1)对硬件性能的要求

人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源,使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房,若其性能较差,会延长学生在线进行人机对话的时间,一旦遇到网络堵塞,可能连网页都打不开,这不仅浪费了仅有的上课时间,而且大大降低了学生的学习兴趣。

(2)对软件性能的要求

为了降低成本,学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学,可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况,将无法使用网络资源进行教学,可见,软件的依赖性较强也存在很大的问题。

(二)对人工智能科学的认识不足

(1)学生的认识误区

提及人工智能,给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学,离我们现实生活有一定距离,研究和接触这门科学是少数科学家的事情,从而对该科学的关注程度不高。其实,人工智能学科是一门渐渐成长的科学,它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在,吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。

(2)教师对人工智能学科开设存在偏见

一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识,在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒,认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受;而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为,其理论枯燥乏味,知识内容艰深,不适合放在高中开设。

(三)一线教师经验不足

在我国大学教育中,开展人工智能专业课程的大学为数不多,师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少,所以,缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训,在授课内容上的着重点掌握不好,教学目标不够明确;在授课形式上也没有前人的经验可寻,这就给一线教师带来了极大的挑战。

三、解决上述问题的几点建议

(一)加强软、硬件建设

在学校条件允许的条件下,应加大硬件设施的投入,改善网络传递信息的效率,同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合AI教学的网站,教师应整理出和AI相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材,以便更好的配合硬件教学。

(二)端正认识,增强支持

作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习,克服对人工智能的神秘感或恐惧感,理性而客观的看待人工智能技术及其应用,明确在高中开设该课程的目的。同时,教师也不能因为该课程的“选修”性质,从而轻视该课程的作用。

作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性,应把一些重要的技术理论知识重视起来,不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程,不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。

校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设,应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导,让更多的人们认识人工智能并予以肯定。

总之,人工智能是一门逐渐成长的科学,开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力,互相交流,共同克服困难。

参考文献:

[1]张剑平.人工智能技术与“问题解决”[J].中小学信息技术教育,2003(10).

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一、研究背景

HPS教育作为西方20世纪80年代盛行的理论,引入中国已有20余年。作为极其受欢迎的教育理念,凭借着自身优势在中国教育课程改革中占据了一席之地,也为中国科学教育提供了新思路。

(一)HPS的概念界定

HPS的提出源自科学内部对科学反思和科学外部人员对科学本质认识的思考。最初,HPS指的是科学史(HistoryofScience)和科学哲学(PhilosophyofScience)两大学科领域,但在20世纪90年代科学建构论流行后,科学社会学与科学知识社会学被引入科学教育,HPS逐渐演化成科学史(HistoryofScience)、科学哲学(PhilosophyofScience)和科学社会学(SociologyofScience)三者的统称[1]:科学史即研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史;科学哲学则是对科学本性的理性分析,以及对科学概念、科学话语的哲学思辨,比如科学这把“双刃剑”对人类社会的影响;科学社会学则讨论科学处在社会大系统中,社会种种因素在科学发展过程中的地位和作用,这包括了政治、经济、文化、技术、信仰等因素[2]。在国外,德国科学家和史学家马赫最早提倡HPS教育,突出强调哲学与历史应用至科学教学中的作用。我国HPS相关研究开始晚且研究规模较小,首都师范大学的丁邦平教授认为HPS融入科学课程与教学是培养学生理解科学本质的一个重要途径[3]。

(二)HPS教育理念融入小学科学课程的必要性

运用科学史、科学哲学等进行教学是目前国际上小学科学教育改革的一种新趋势。2017年,教育部颁布的《义务教育小学科学课程标准》标志着我国科学教育步入了新阶段,其不仅要求达成科学知识、科学探究的相应目标,也要养成相应的科学态度,思考科学、技术、社会与环境的融洽相处。该标准提出了“初步了解在科学技术的研究与应用中,需要考虑伦理和道德的价值取向,提倡热爱自然、珍爱生命,提高保护环境意识和社会责任感”。HPS教育与小学科学课程的结合是教学内容由知识到能力再到素养的过程,是小学科学教育的新维度,改变了小学科学课程的教学环境。将科学课程中融入HPS教育的内容,可以帮助学生理解科学本质,研究科学知识是如何产生的,科学对社会的多方面影响以及科学和科学方法的优、缺点等。当《小学课程标准》将科学态度和价值观视为科学教育的有机组成部分时,小学科学课程就有望成为HPS教育的天然载体,同时为小学科学课程渗透HPS教育提出了挑战。目前,我国小学科学课程虽已有部分设计融入了HPS教育理念,但该融入过程仍停留在表面,融入程度低,融入方式单一。所以,研究HPS教育理念融入小学科学课程十分有必要。

(三)HPS教育理念融入小学科学课程的可行性

纵观国内外已有的研究,将HPS教育融入小学科学课程可分为基于传统课堂模式的正式教育课程和基于科技馆、研学机构等的非正式教育课程。由皖新传媒、中国科学技术大学先进技术研究院新媒体研究院、中国科学技术大学出版社三方通力合作、联合打造的《人工智能读本》系列丛书自出版以来已发行八万套,在安徽省多个市区的小学得以应用,是青少年人工智能教育上的一次全新探索。该套丛书分三年级至六年级共四套,涵盖了16个人工智能前沿研究领域知识点,每一节课都设有场景引入、读一读、看一看、试一试4个模块。小学《人工智能读本》作为阐述新兴科技的读本,以亲切的场景对话和可爱幽默的插画等形式吸引了众多小学生的兴趣,不仅可作为学校科学课读本,也可以应用于课外场景。本文则以小学《人工智能读本》为例,对HPS教育进行初步摸索与实践,以期对小学科学教育带来教益。

二、HPS教育理念融入小学科学的典型案例

《人工智能读本》作为HPS教育理念融入小学科学实践的典型案例,侧重引导学生多维度、科学辩证地认识人工智能,内容包括机器学习、决策职能和类脑智能,以及人工智能的不同发展阶段,带领学生思考人工智能带来的伦理问题以及其他挑战,培养学生正确的世界观、人生观和价值观。本研究将以《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”为例,分析HPS教育理念融入小学科学的实践。

(一)科学史:提升课程趣味性

小学科学教育作为培养具有科学素养公众的重要步骤,提升过程的趣味性则十分重要。过去传统的小学科学教育注重知识的传递而忽略了学习过程,填鸭式教学导致学生失去对科学的兴趣与探索欲,不利于公民科学素养的整体提高。而科学史作为研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史,已经逐渐渗透到科学教育中来。科学史常常介绍科学家的事迹,某一知识诞生所面临的困难和曲折过程,而将科学史融入课程可以带学生重回知识诞生的时刻,切身体会科学。读本作为在小学科学教育中不可或缺的工具,利用科学史内容,以叙事方式可以将科学哲学与科学社会学的思想融入教学过程中,在读本中融入历史,可以提升课程趣味性,帮助学生更加容易探求科学本质,感受科学家不懈努力、敢于质疑的精神,提升科学素养。例如《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”引入部分即以时间顺序展开,介绍人工智能的发展与面临的困境。在“看一看”中机器人索菲亚是否可以结婚的故事不仅为本章节提供了丰富的内容,提升了课程的趣味性,而且还融入了科学与哲学,引发读者对于人工智能的思考。

(二)科学社会学:提升课程社会性

科学社会学是研究一切科学与社会之间的联系与影响,包含科学对社会的影响和社会对科学的影响。科学是一种社会活动,同时也受到政治、经济、文化等多方面影响,比如蒸汽机的诞生表明科学促进社会的发展。在科学教育的课堂中融入科学社会学不仅可以帮助学生理解科学问题,还可以通过介绍科学与社会之间的复杂关系,培养学生灵活、批判看待科学问题的思维能力。如六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中,在介绍个人与技术的基础上引入了政府和环境这两个要素,使学生在更宏观的背景下,获得这样一种认知:环境与技术之间有一把“双刃剑”,个人与技术、政府与技术之间是相互促进的主客体关系。《人工智能读本》并不全是说教性质的文字,在“试一试”中的辩论赛环节让同学通过亲身实践,更加了解人工智能对于社会的多方面影响。通过对于科技是一把“双刃剑”这一事实的了解,同学们可以更好地将学习知识与社会的背景联系在一起,深刻体会科学中的人文素养,增强社会责任感。

(三)科学哲学:提升课程思辨性

以往研究发现,国内学科教材中关于科学史和科学社会学内容较多而且呈显性,而对于科学哲学的融入内容不够,且不鲜明。[3]科学哲学融入科学教育无疑可以提升学生的思辨性,帮助学生建立起对于科学正确而全面的认识。例如,《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中,引入人工智能伦理,通过介绍人工智能面对的挑战、人工智能的具体应对策略,让小学生了解人工智能技术发展的同时也要重视可能引发的法律和伦理道德问题,明白人与人工智能之间的关系以及处理这些关系的准则。通过“读一读”先让学生明白伦理概念,再用一幅画让学生思考在算法的发展下,人类与机器人的关系如何定义,向学生传递树立人类与人工智能和谐共生的技术伦理观。通过这种方式,可以帮助学生逐步建立完整的科学观,全面且思辨地看待科学,提升学生思辨性,进而提升科学素养。

三、HPS教育理念融入小学科学课程的实践建议

《人工智能读本》作为一套理论与实践相结合,具有知识性与趣味性的儿童科普读物,着重引导小学生培养科学创新意识,提升人工智能素养,产生求知探索欲望。但《人工智能读本》作为HPS融入小学科学课程的初始,仍存在教育资源不充分、内容结合较浅等不足,为了将HPS教育更好融入小学科学课程,可从以下三方面加以改进。

(一)开发HPS教育资源

HPS教育需要教育资源的支撑。HPS教育资源来源广泛,无论是学生的现实生活,还是历史资料,都可以提供契机和灵感。《人工智能读本》中收集了大量与人工智能相关的故事和现实案例,都可以作为教育资源,从各个角度达到科普的目的。在新媒体时代,进行HPS教育资源开发时,应当注意借助最新的信息与通信技术增强资源的互动性,如互动多媒体技术、虚拟现实技术、增强现实技术、科学可视化技术等。在传统的科学课堂教学中,主要是通过图片文字讲解,实验演示及互动来开展。这种形式对于现实中能接触到的实验内容,如常见的动植物、可操作的物理化学实验等,比较容易开展。而对于地球与宇宙科学领域的知识,或者一些已经不存在的动植物,则只能通过图片视频进行展示,不容易进行实验展示。通过虚拟现实技术、增强现实技术等,则可以虚拟出世界万物,如不易操作的物理化学实验、已消失的动植物等都可以通过虚拟现实的手段得以呈现。这些技术或能使教学内容变得生动形象,或通过营造沉浸感以使学生有更佳的情境体验,或让学生与教学资源进行交互从而自定义内容,服务于学生科学素养提升的终极目的。

(二)对小学科学教师进行培训

HPS教育的关键是从社会、历史、哲学等角度对自然科学内容进行重新编排,并不是将大量的内容或学科知识简单相加,这对教师能力也提出了更高要求。目前,人工智能教学领域常常出现“学生不会学、老师不会教”的状况,《人工智能读本》作为内容翔实有趣的读本可以弥补一部分缺失。但与此同时,也需要提升教师的教学能力与知识储备。HPS教育理念不仅仅针对历史中的科学人物,所有的学生主体也是历史中的主体,他们也身处于社会中,并且对于生活中的各种科学现象有着自己的思考。所以教师身为引导者,需要注意到学生的思考,深入挖掘,鼓励他们对所思内容进行反思并付诸实践。科学史和科学哲学应当成为科学教师教育项目中的一部分,这能让科学教师更好地理解他们的社会责任。为此,对职业科学教师进行HPS培训便是必要的。

(三)多场景开展小学科学教育

科学素养不是空洞的,它来自学生的认识体验,并从中获得生动、具体的理解和收获。《人工智能读本》作为方便携带的读本,不仅可以在小学科学课堂中作为教材使用,也可以应用在其他场景,如研学旅行、科技馆等场所。课堂学习只是小学科学教育中的一个环节,家庭、科技馆等也可以进行科学教育。例如,科技馆与博物馆可以以科学家和历史科学仪器为主题举办展览,展览中融入HPS教育理念,学生在参观和学习过程中学习有关科学内容。一些历史上大型的科学实验,学校教室或实验室无法满足条件,但在大型的场馆中可以实现。例如,研学旅行作为目前科学教育中最受欢迎的方式之一,已被纳入学校教育教学计划,列为中小学生的“必修课”,正逐渐成为学生获得科学知识的另一个途径。研学旅行作为一种集知识性、教育性、趣味性和娱乐性为一体的旅游形式,通常伴随着知识教育的过程,包括科学知识的普及,所以也是开展小学科学教育的重要场所。在该场景下,运用《人工智能读本》等新兴手段进行科学教育往往取得事半功倍的效果。

结语

目前,HPS教育理念已经积极尝试运用到小学科学教育中,包括学校内的正式学习以及学校外如科技馆、博物馆、研学旅游中的非正式学习之中。其中,科技史以时间维度为线索创造丰富资源的同时也可以提升课程趣味性;科学社会学以科学与社会之间的相互关系帮助学生理解科学本质,提升科学素养;科学哲学则以哲学的视域审视科学的诞生提升学生思辨能力。未来,HPS教育结合小学科学则需要更深入,在资源开发、教师培训以及应用场景等方面加以改进,为提升国民科学素养做出努力。

参考文献:

[1]袁维新.国外科学史融入科学课程的研究综述[J].比较教育研究,2005,26(10):62-67.

[2]张晶.HPS(科学史,科学哲学与科学社会学):一种新的科学教育范式[J].自然辩证法研究,2008,24(9):83-87.

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再给大家推荐职业教育范文:人工智能背景下职业教育变革及模式建构

董文娟1,黄尧2(1.天津大学教育学院,天津300350;2.北京师范大学国家职业教育研究院,北京100875)

摘要:顺应人工智能时代的浪潮,基于新兴技术的职业教育变革及新模式建构势在必行。该文从职业教育智慧化、经济发展、政策保障、信息化生态重构四个方面,剖析了人工智能时代职业教育变革的现实诉求,并进一步分析了当前职业教育外部环境及其自身发展的困境。人工智能背景下职业教育的变革体现出融合、创新、跨界、终身化的新特征。基于此,从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面,探究职业教育的变革路径及模式建构。最后探讨了职业教育模式变革还面临回归教育本质、规避技术弊端等挑战,并提出“适应—引领人工智能”的发展目标。

关键词:人工智能;职业教育变革;模式建构;智慧化

“人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。特别是在移动互联网、超级计算等新理论、新技术及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能发展呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。”[1]人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,为我国供给侧结构性改革下的“新常态”经济发展注入新动能,使人们的思维模式和生活方式发生了深刻变革。近年来,国家高度重视与社会经济发展联系最为密切的职业教育,积极推进职业教育信息化,运用人工智能改革教学方法和人才培养模式,构建新型智能职教体系,提升信息技术引领职业教育创新发展的能力。

一、人工智能背景下职业教育变革的现实诉求

人工智能对传统教育理念产生了革命性冲击,职业教育结构不断调整,劳动力素质与市场需求的矛盾、学习方式与自我价值实现的矛盾等促使职业教育向智慧化、智能化发展。目前,我国处于教育信息化2.0、工业4.0的新时期,全球范围内新一轮的科技革命和产业变革正在加速进行。“一带一路”“中国制造2025”人工智能等重大国家战略的提出,及以新技术、新产业为特征的新兴经济模式要求教育领域,尤其是职业教育培养行业、产业急需的技术技能型、智慧型人才,具备更高的创新创业能力和跨界整合能力,促进智慧化发展,助力经济转型升级。

(一)职业教育智慧化诉求:职业教育信息化发展的必然选择

“智慧教育是以物联网,大数据等信息技术为依托,创造智慧教学环境,转换教育方法,内容与手段,注重教育网络化,个性化和智能化的一种教育新模式。”[2]智慧教育作为“一种由学校、区域或国家提供的高学习体验、高内容适配性和高教学效率的教育行为(系统)”,被视为教育信息化发展的高端形态[3]。因此,职业教育的智慧化并非简单的数字化,强调信息技术推动职业教育教学模式和方法的变革,改变思维模式,创建价值等方面共享的学习共同体,培养创新型、智慧型人才。

职业教育智慧化是职业教育信息化发展的必然选择。目前,我国的职业教育信息化水平正在稳步提高,投入持续增加,各种智能信息技术应用于教育教学、实习实训、测量评价等领域,并逐步成熟,正在努力打造一个信息化、智慧化的现代职业教育生态系统。新时期我国很多地区及职业院校积极提升现有信息化系统的智慧化水平,积极创建智慧校园、智慧社区等,逐步实现了组织管理的智慧化、资源环境的智慧化和服务评价的智慧化。

(二)经济发展诉求:人工智能时代的新兴经济需要高技能智慧型人才

人工智能时代职业教育运用移动互联网、大数据等新兴技术,与经济及其他部门跨界融合,不断创造新产品、新业务,推动职业教育模式创新,形成了以互联网为基础设施、人工智能为实现手段的经济发展新常态。人工智能时代是以现代科学技术为支撑的新时代,各行各业的运作发展和对知识技术的掌握要求达到了更高层面,相应的教育需求也有所提升,市场环境渴求勇于创新、个性化的高技能智慧型人才。职业教育要应对行业上升发展的劳动力需求问题,基于人工智能应用,提高技能培养层级,以适应新的社会劳务需求。现代企业生产依托互联网科技,与智能化设备直接联接,通过数据分析和应用,促进科技成果转化为生产力。劳动密集型企业已不适应现代行业、产业发展,需升级为网络智能型,与此同时,职业院校的课程模式、专业设置、实习实训、师资结构等也做出相应的调整和革新,既促进了职业教育的智慧化、智能化,又推动了产业升级和工业变革。

(三)政策保障:国家从宏观层面保障人工智能时代的职业教育发展

2016年是我国人工智能元年,2017年我国颁布了《新一代人工智能发展规划》,提出了“将发展人工智能放在国家战略层面进行系统谋划和布局”,这预示着我国人工智能时代的全面到来,为我国职业教育的发展提供了良好的宏观政策环境。人工智能给职业教育带来了符合时代精神的新内容,积极融合信息技术,整合职业教育资源,提升公共服务水平,影响和改变了原有的教育生态。紧密依托信息共享平台,突破时空限制,让学习者自我选择,更加人性化和智能化。我国很多职业院校已经开启了智慧校园的行动计划,一些大中城市也在积极制定实施智慧城市的发展规划,在良好的政策保障中提升智慧化水平。

(四)信息化生态重构诉求:人工智能时代的职业教育变革是对职业教育信息化生态系统的重构

“依据《2006-2020年国家信息化发展战略》,我国正在有序推进数字教育向智慧教育的跃迁升级和创新发展。”[4]在新兴智能信息技术的催促下,技术变革带来了职业教育系统的颠覆性创新改革,打破现有的条条框框,改革传统教育模式,再造教育业务新流程。在职业教育领域创新应用物联网、大数据、人工智能等先进技术,提升各科各门教育教学业务,打造各级各类智能实训部门、培训机构,覆盖贯通中高职院校,整合系统内外现有资源,推进智慧教育生态有序发展,为各类用户提供最适合、最智能的职业教育资源和服务,完成对职业教育信息化生态系统的重构。

二、当前职业教育发展的现实困境

人工智能对各行各业的影响具有革命性和颠覆性,可能带来新的发展机遇,也可能带来不确定性的挑战,比如可能会改变就业结构、影响政府管理、威胁经济安全等,还可能会冲击法律与社会伦理,影响社会稳定乃至全球治理。当前,人工智能与“大众创业、万众创新”浪潮席卷而来,职业院校既是人工智能应用的战场,又是培养技术创新型人才的“梦工厂”[5]。人工智能时代的职业教育信息化发展迅速,影响是广而深的,对职业教育外部环境及其本身都造成了极大的冲击。

(一)职业教育外部环境发展困境

“据联合国教科文组织预测,到2020年,人工智能将替代20亿个工作岗位”[6],那些技术含量低、重复性强的技能将被智能机器、数码设备所替代,工业机器人也将大面积应用。智能设备替代行业劳动力,能够降低劳动成本,且具有高效、易操作等竞争优势。传统职业教育培养模式很难适应未来行业、产业的发展需求,人工智能冲击职业教育就业岗位,撼动其所依附的岗位基础,对职业教育的生存与定位产生了威胁。因此,根据智能时代职业教育的岗位特征与需求,提升职业人才的知识结构和专业技能,是新形势下职业教育的发展方向。

(二)职业教育自身发展困境

近年来,人工智能在职业教育领域内的应用和提高是目前职业教育的发展趋势。我国重视职业教育信息化、智能化发展,各级各类职业院校在信息化基础设施建设、校园信息化管理等方面都有了显著提升,但信息技术与职业教育的深度融合仍不够紧密,表现出信息化管理效率低、科学决策水平低等现象。人工智能背景下职业教育自身发展的困境表现在:

1.课程与教学困境

职业院校新课程改革提倡构建智慧课堂,制定个性化学习计划,注重课堂实施效果。但目前的实际课程教学仍是以教师为中心,强调知识的灌输,重视统一性和计划性,与教育改革提倡的个性化教学相去甚远。教学方法、教学理念更新慢,很难激发学生的内在学习动力,创新性思维弱,使得个性化教育的无法实现。近年来,中央、省、市、县四级教育平台逐步建立起来,课程与教学的层级设计逐步完善,但在实施的过程中,各级平台之间存在沟通不畅等问题,各级资源内容不系统,不衔接,导致无序叠加和资源的重复浪费,“精品课程”等项目丰富了课程资源,但质量不高。在线课程与教学以传统的科目、章节为单元,构建系统性的在线教育内容,为用户提供专业化的知识选择,但由于受时间条件等限制,大多数受教育者习惯于碎片化学习,连贯性和整体性差,缺乏对课程与教学体系的系统性学习。

2.认知困境

随着人工智能时代的到来,许多职业院校将“未来教室”“智慧课堂”定位为未来发展方向,进行了多种尝试和改革,如MOOC混合教学、翻转课堂、多屏教学等,但“管理者和施教者对智慧教育的理解多停留在‘智慧课堂=多媒体+传统教学的层面’,教学观念和思维依然固化,并没有因为新技术的参与而得到实质改变”[7],缺乏对多媒体网络架构和智能学习平台的深层认识,更缺乏对管理评价和互动交流等模块的理解与掌握,虽投入大量人力财力采购了数量巨大、设备精良的多媒体设备和智能服务设备,但没有充分有效使用,大大限制了智慧教育的发展潜力。

3.用户困境

传统教学以群体教育为基本单元,教师和学习者作为学习共同体,在管理、学习的互动过程中形成强大的群体约束力,促进双方共同进步。在信息化教育时代,学习者自由掌握学习时间和进度,遇到问题可能无法及时解决并获得反馈,无法进行面对面交流,因此,基于人工智能网络化学习平台,学习者需要高自控力、高学习能力才能适应这种全新的学习方式。

4.评价困境

传统的评价方式多依靠经验和观察,智慧型评价则是基于学习过程的一种发展性评价,以采集到的学习数据为客观基础。在人工智能、数字信息化环境下教育效果的评价实际要受到很多因素的影响和局限,在信息技术与职业教育融合的过程之中,许多智能技术应用于教育教学实践,难以进行定性定量的智慧评价,如互动交流及深层次的学习评价等。

三、人工智能背景下职业教育变革的新特征

人工智能带来了思维模式的创新,改变了人们认识问题、思考和解决问题的方式,越来越多地依赖人与智能网络的协同创新。人工智能背景下的职业教育变革围绕经济社会发展大局,“主动服务国家重大发展战略,加大虚拟现实、云计算等新技术应用,体现校企合作、知行合一等职教特色,以应用促融合、以融合促创新、以创新促发展。”[8]人工智能背景下职业教育的变革必将加速推进职业教育的现代化、智能化进程,表现出了融合、创新、跨界和终身化的新特征。

(一)融合

人工智能技术科学应用于当前职业教育,在最短的时间内整合、重组大量的知识信息,形成科学的技术技能知识体系,为职业教育资源、企业资源、产业资源、社会资源等一切有可能联结的资源融合提供了可能。为促进职业教育的智慧化发展,在现有的合作模式、集团模式、产教融合模式等实体协作发展的基础上,建立智能互动的智慧教育供给平台、常态化智慧课堂和大数据化智慧教育生态系统,为我国新兴经济发展提供高技能、智慧型人才支撑。

(二)创新

信息化时代下“变”为创新立足之要点。创新时代最需要提升的就是创造智慧。“由知识的理解记忆,转向知识的迁移、应用并最终指向创造发明”[9],以提高学习者的学习能力和应用能力,提升其创新思维和智慧思维,不断开拓人类社会发展的高度和宽度。智能化、信息化的时代是创新不断的时代,是原有知识不断被更新、技术不断被升级的时代。人工智能促使社会化协同大规模发展,促进职业教育体系核心要素的重组与重构,创新生产关系,呈现出新的协作架构,开创了新的教育供给方式,增加了教育的选择性,推动了教育的民主化。学习者能够按照自己的价值观、兴趣与爱好等选择适合自己个性发展的学习方式和学习内容,促进学习者个性化、多样化发展,最终实现教育公平。

(三)跨界

智能科学与职业教育连接起来,搭建起两者沟通的桥梁,跨越了人工智能虚拟教育和线下实体教育的界限,实现了两者之间的融合。教育供给由竞争资源转变为协同合作,直线型的中心组织管理转向去中心化、泛化管理。通过大数据智能技术平台、远程教育平台等对职业教育资源进行整合共享,跨越教育边界,与市场、行业、企业以及职业教育培训机构对接,提供更加便捷的智慧化服务。

(四)终身化

人工智能时代职业教育的变革坚持“以人为本”的教育理念,满足学习者在任意时间、任意地点、以任意方式、任意步调终身学习的需求[10]。打破了地域和时间的限制,体现了教育的泛在化、个性化和终身化,与终身教育理念的发展目标不谋而合。人工智能时代社会经济发展加快,人们追求高层次自我价值的实现,充分体现出终身学习的必要性和紧迫性。目前,我国正在积极创建泛在学习环境,致力于构建终身化学习型社会,努力创造有利条件向全民提供终身教育与学习的机会。

四、人工智能背景下职业教育发展的模式建构

人工智能背景下职业教育的变革预示着全新思维意识形态、社会发展形态的变革,重塑职业教育可持续发展的新思维,重构信息时代职业教育的价值链和生态系统。智能化技术科学将现代职业教育内部各要素,以及内部要素与外部环境之间,通过虚拟技术和智能化手段互联贯通,突破传统教育价值的链状模式,使职业教育由传统模式走向“人工智能+职业教育”模式的建构。人工智能对职业教育课程、教学、评价、管理、教师发展等方面产生系统性影响,为职业教育提高教育质量和提升服务水平提供了技术支持和现实路径,解决不能兼顾职业教育规模和质量的矛盾问题。下面将从课程、教学、学习、环境、教师发展、评价、教育管理及组织等方面来探究职业教育的变革路径及模式建构。

(一)人工智能背景下职业教育的课程模式

人工智能时代的信息知识、科学技术正在以前所未有的速度增长、更新和迭代,呈现出了碎片化、多元化、创新性、社会性的特征。人工智能背景下职业教育的课程模式是为学习者提供按需可随时选择的知识储备智能模式,解决了传统职业院校课程教学的滞后性,呈现的是现代职业教育的前沿信息和内容。课程革命愈演愈烈,灵活多样的微课、慕课等形式层出不穷,在线课程将成为常态,信息传播媒介、知识获取方式等都发生了巨大改变,课程内容和结构的表现形态、呈现方式、实施及评价等也都进行了相应变革。智能化信息科学技术为课程的设计、架构、实施提供了快捷和便利,为学习者的个性化、终身化选择提供了多种渠道。人工智能背景下职业教育的课程模式的建构表现为:首先,线上线下融合的大规模开放课程融入现代职业教育,课程的表现形态和实施途径呈现出智能化、数字化、立体化的特征,成为学校常态课程的有机组成部分,为学习者提供了更多的可选择机会,使实施个性化课程成为可能。现代职业教育的课程内容强调学术性与生活性相互融合与转化,融入社会资源,立足于我国社会经济的新常态和学习者的全面发展,实现社会化协同发展,共赢共创;其次,课程实施的空间得以拓展,跨越了社会组织边界、职业院校边界,将从班级、年级、全校扩展到网络社区以及更大的空间。课程的整体结构从分散走向整合,以技术为媒介,形成跨学科、多学科整合的课程;最后,课程内容的组织、课程的实施逐步模块化、碎片化、移动化与泛在化,社会化分工更加精细,教师也将承担教学设计、技术开发、在线辅导等不同的角色。

(二)人工智能背景下职业教育的教学模式

人工智能时代将信息技术有效地融合于职业教育各学科的教学过程,从知识的传递转变为认知的建构,从注重讲授和内容,转变成重视学习过程[11],构建“以教师为主导,以学生为主体”的以数字化、智能化为特征的智慧教学模式,重视学生的主体地位,引导学生“自主、探究、合作”。人工智能背景下职业教育的教学模式的建构表现为:首先,人们的学习方法、认知方式和思维模式已经发生了巨大的转变。信息化教学使得信息技术已成为学习者认知的必要工具,认知方式也由“从技术中学”转型为“用技术学”。其次,信息化教学的重点从“面向内容设计”转变到“面向学习过程设计”,更加重视学习者发现问题、分析和解决问题能力的培养,关注学习者的学习过程,以及其获得学习活动的体验。同时,信息化教学要将课堂内的学习知识和课堂外的实践活动联结互动,按照学习者的个性化需求和认知方式自主选择学习内容。第三,智慧教学将成为课堂教学的新重点。日常教学工作形态不再是点线面的连接,而是呈现为智能化、立体化的教学空间,智慧课堂将会促进学习者的深度学习、交互学习和融合学习,智能备课、批阅以及个性化指导等也将成为教育者新的教学工作形式。从机械评价学习结果转变成适应性评价学习结果。第四,在线教学、整合技术的学科教学法将成为新的教学形态,促进教育均衡发展,实现跨学校、跨区域的流转。移动学习、远程协作等信息化教学模式,能够实现教师的“教”与学生的“学”的全面实时互动,最大限度地调动学习者的主观能动性,提升教学质量与人才培养质量。

(三)人工智能背景下职业教育的学习模式

智能系统和互联网络为学习者提供了丰富多元的学习资源和环境,推进了教育教学活动与学习环境的融合发展,人工智能背景下职业教育的学习模式也逐步建立起来,具体表现为:首先,智能时代的互联网络全面覆盖每一个人、每一个角落,活动空间由课堂内拓展到课堂外,学习与非正式学习正在互相补充、互相与融合,导致学习者的学习行为变化、学习方式的革新。其次,基于互联网出现了一批创新的学习方式,借助情景感知技术及智慧信息技术,进行真实过程体验的情境学习,促进学习者知识迁移运用的情境化和社会化。第三,借助互联网云技术和各种应用工具,学习者可根据自身学习需求,选择最优学习方式,也可利用数据分析技术,追踪记录学习路径和学习交互过程,随时随地获取个性化教学服务和量身定制的学习资源,拓宽了智慧教育视野。第四,各职业院校开始拓展校园智慧学习的时间和空间,以实现虚拟和现实相互结合的智慧校园育人环境。推进网络学习空间建设,加强教与学全过程的数据采集和分析,“引导各地各职业院校开发基于工作过程的虚拟仿真实训资源和个性化自主学习系统”[12],强化优质资源在学习环境中的实际应用。

(四)人工智能背景下职业教育的环境模式

智慧教育环境是以大数据、多媒体、云计算等智能信息技术为基础而构建的虚实融合、智能适应的均衡化生态系统。信息技术与职业教育的深度融合,为师生的全面发展提供了智慧化的成长环境,如智慧云平台、智慧校园。人工智能背景下职业教育的环境模式的建构表现为:首先,智慧教育环境将信息技术与职业教育服务结合、面对面教学和在线学习结合,形成数字化的、虚实结合的职业教育智能服务新模式。其次,智慧教育环境将促进各种智能化、数字化信息技术融入职业院校的各个业务范围和业务领域,与系统内的其他业务横向互联、纵向贯通,且信息能够适时生成和采集,全过程实现数字化与互联化。第三,智慧教育环境能够感知学习者所处的学习情境,理解学习者的行为与意图,满足学习者的个性化需求,提供多元化的适应服务和智能感知的信息服务。互联网应用基于智能数据分析,实现智能调节与自动监控,为学习者提供定制式的学习服务和个性化的学习环境。未来教室必将变成“虚拟+现实”的智慧课堂,在网络空间中参与线上课程、线下活动,实现线上线下互动交流。同时,智慧校园的创建和管理,能够对每个班级、学区进行动态管理,构建出一个以问题、任务为线索,学生实现自主学习的知识体系和促进师生互动、生生互动的智慧管理平台。到2020年,“90%以上的职业院校建成不低于《职业院校数字校园建设规范》要求的数字校园,各地普遍建立推进职业教育信息化持续健康发展的政策机制”[13],以学习者为中心的自主、泛在学习普遍开展,精准的智能服务能够满足职业教育的终身化定制。

(五)人工智能背景下职业教育的教师发展模式

人工智能背景下职业教育的变革对教师的专业发展、素质能力提出了新要求,改变了教师的能力结构和工作状态。教育信息化大背景下,互联网技术、多媒体手段的产生、智能化设备的使用极大提高了教师的专业发展和能力素养,以适应新课程改革与教育信息化的要求。人工智能背景下职业教育的教师发展模式的建构表现为:首先,新时代教师专业发展的内在要求和外在环境都要求教师能够认识、了解和应用互联网新技术工具,促使教师专业发展能力和素养的提升和丰富。其次,教师的专业发展要面向实际、情境化、网络化的教学问题,教师需要在多变的教育情境中综合运用核心教学技能,将信息技术知识、学科内容知识、教学法知识很好地融合并迁移运用。新时代的教师要学会掌握使用智能化设备和数字化网络资源,积极加强与其他专家、教师的合作,或远程工作,形成基于智慧教育技术的多元化的学习共同体。教师的工作状态由个体的单独工作转变为群体的共同协作,大大提升了教师的工作效率。第三,信息化背景下教师的教学理念要发生转变,由促进学生“接受学习”转变为“主动建构”,由“被动适应”转变为“主动参与”,越来越强调以学生为中心的过程体验,从了解信息技术转变为掌握智慧教育技术,保持学科知识,教学方法,核心技术的动态平衡,促进学生智慧学习的发生。第四,信息化教师要学会使用智能化教育技术,积极开发数字化学习资源,创设丰富多元的教学活动,鼓励学生掌握智能信息工具,学会探究和解决问题,发展提升学生的创新思维能力和信息化学习能力。教师的信息化教学能力和素养全面提升,信息技术应用能力实现常态化。

(六)人工智能背景下职业教育的评价模式

现代教育价值趋于多元,以互联网为基础的智能化信息技术使教育评价在评价依据、评价内容、评价主体等多个方面实现了全面转变。人工智能背景下职业教育的评价模式的建构表现为:首先,互联网信息技术应用于学习过程使得伴随式评价成为可能,更加关注学习者的个体差异和特点。强调过程评价和多元共同评价,更加客观全面,重视评价过程的诊断与改进功能,以促进学习者的个性化发展。其次,互联网、大数据、智能云技术的出现使得评价的技术和手段多样化、智能化,节省人力物力财力,提高了评价的科学性、针对性。第三,以大数据为基础的适应性评价因人而异,可获得及时反馈,可真实地测评学习者的认知结构、能力倾向和个性特征等,从知识领域扩展到技能领域、情感、态度与价值观,构建以学习者核心素养为导向的教育测量与评价体系,促进学习者发展。

(七)人工智能背景下职业教育的管理模式

智能化信息技术、云计算技术、大数据技术等能够促进大规模社会化协同,拓展教育资源与服务的共享性,提高教育管理、决策与评价的智慧性,因此,基于互联网的教育管理必将逐步走向“智慧管理”模式。人工智能背景下职业教育的管理模式的建构表现为:首先,互联网将家庭、学校、社区等紧密、方便地联系在一起,拓宽了家长和社会机构参与学校管理的渠道,各利益相关者可共同参与现代职业院校的学校管理,协作育人。其次,新时代的职业院校管理模式通过可视化界面进行智能化管理,业务数据几乎全部数字化,能有效降低信息管理系统的技术门槛,使管理工作更加轻松、高效。通过深度的数据挖掘与分析,能够实现个性化、精准资源信息的智能推荐和服务,为管理人员和决策者提供及时、全面、精准的数据支持,以提高决策的科学性。第三,通过互联网信息技术可以实现全方位、随时的远程监督与指导,从督导评估转变为实时评估,可以实现大规模的实时沟通与协作,促进社会化分工,促进职业院校内部重构管理业务流程,使管理智能化、网络化、专业化。

(八)人工智能背景下职业教育的组织模式

人工智能时代信息科学技术的蓬勃发展冲击着学校内部的组织结构向智能化、网络化的方向发展,各职业院校需要合理调整内部组织结构和资源分配,通过互联网加快信息流动等方式,提高各职业院校组织管理的效率和活力。人工智能背景下职业教育的组织模式的建构表现为:首先,当今时代人工智能的产生不可能替代学校教育,但可以改变学校教育的基本业务流程。人工智能推动了学校组织结构向网络化方向发展,教学与课程是提供信息数据的重要平台,学校组织则构成了教育大数据生态系统。其次,“互联网+职业教育”的跨界融合将打破学校的围墙的阻隔,互联网将学校组织与企业、科研院所等社会机构紧密联系起来,提供优质教育资源供给,共同承担知识的传授、传播、转化等功能,促进学校组织体系核心要素的重构。第三,建设“智慧校园”,实现线上线下融合的智慧校园育人环境,实施一体化校园网络认证,推动智能化教育资源共建共享,实现职业教育信息化建设的均衡发展。

五、人工智能背景下职业教育的模式变革面临的挑战及发展目标

人工智能将推进大数据、云技术等智能信息技术深层次融入职业教育课程与教学、组织与管理、评价与反馈等领域,形成社会化多元供给,为学习者提供多样化的参与方式、自主选择的学习形式和及时获得反馈的评价途径,有利于实现职业教育的共建、共享、共治。但其全面实现,还面临着诸多挑战。

(一)挑战

首先,职业教育的新模式建构需要充足的资金支持。各职业院校积极建构智慧校园,努力实现智慧化产学研环境,打造一体化智慧城市网络等核心技术的开发,都需要资金的根本保障。政府要给予资金政策保障并加强监管,资金管理部门要合理规划,合理利用,专款专用,落到实处。其次,职业教育的新模式建构的成果表现离不开学习者对技术的理解、掌握和应用。在实际实施过程中,教育工作者既要利用信息技术优势变革职业教育,也要避免技术中心主义倾向,“避免一味追赶技术新潮而不顾学生身心健康等,技术本身是一个祸福相依的辩证法。”[14]第三,“目前的教育实践中,仍未能充分实现人机合理分工和双边优势互补。人工智能终端系统擅长逻辑性、单调重复的工作,而人类则更适合情感性、创造性和社会性的工作。”[15]现阶段,信息化技术水平还有待提高,智能机器不能完全胜任知识传播、数据处理等工作,有待于进一步开发和完善,绝对依赖互联网络和设备,还存在一定的风险。

(二)发展目标

人工智能时代职业教育变革重新架构了职业教育发展模式,完成了对资源的重新整合配置,改变了人的思维方式、学习方式和生活方式。人工智能时代下没有职业教育模式的改革,就不可能建构真正的现代化职业教育。人工智能背景下职业教育的发展目标可以概括为个三方面:

1.“智慧脑”与“智能脑”融通

随着第四次产业革命的到来,信息技术爆发式发展,造就了以电脑、互联网为基础的智能脑。职业教育智慧化发展的一个目标就是如何让学习者发挥人脑“智慧脑”与机器设备“智能脑”的“双脑”共同协作[16]。人工智能时代职业教育与信息技术的深度融合,就是要通过“智慧脑”和“智能脑”的协同作用,发挥互补优势,进行融通式学习,而不是简单地人脑与电脑的技术对接。

2.“现实世界”与“虚拟世界”结合

在人工智能时代,网络虚拟技术的发展使人类拥有了真实与虚拟两个世界,虚拟信息技术的兴起在一定程度上会影响职业教育的实体教育,实体教育的发展也需要虚拟技术的支撑。但在具体的学习实践中,还会存在利用这两个世界时顾此失彼、难以平衡的问题。目前,虚拟化教育技术在职业教育领域不断应用与推广,职业教育的发展模式不断优化,使得职业院校线上线下的边界逐渐消融,“现实世界”与“虚拟世界”更好地结合。人工智能时代职业教育的本质没有发生根本改变,学习者要学会利用这两个世界虚实融合、高度互动,充分发挥出自身的优势,更好地学习与生活。

3.职业教育“适应人工智能”发展为“引领人工智能”

篇7

 

人们越来越接受逐渐取代传统考试方式的利用计算机网络实现的远程考试系统。传统意义上的考试,操作过程极其繁琐,出错难以避免。远程教育也称为网络教育,突破了时间与空间的限制,对实现教育终生化,教育大众化、平民化有重要的意义。我国是一个十三亿人口的大国,且农业人口众多,东西部发展不平衡,教育资源尤其是高等教育资源分布不均匀,西部及偏远地区教育资源匮乏。远程教育为全民教育及终生教育提供了有效的途径。在远程教育体系中,基于计算机网络的远程考试系统有了非常重要的意义。远程考试系统尽可能保证了考试的实时、可靠及客观公平及最小程度的人为因素影响。远程考试系统亦广泛应用于政府、企业及各种机构的培训,因此,讨论远程考试系统有了非常重要的意义。

 

远程考试离不开试题库的创建。

 

采用常规数据库构成的试题库,对客观题(选择、判断、填空题)很好解决。可以将试题库的试题按不同的形式出现。原理是:每个题都有几个选项,正确的和干扰项都有若干项。当试题要单选题时,可以用算法限制,每个题抽出一个正确项和若干个干扰项。当试题需要多选题时,每个题在答题选项中任意选取,但保证正确选项大于1即可。

 

而抽卷一般都是随机在试题库抽题形成试卷。这就造成不同试卷难度可能不同,考试欠公平。处理这个问题最好的办法就是将题目在建立试题库时就给了难度系数,出题时按难度比例抽题。这样对每个参考者相对公平。这涉及到怎样确定试题难度的问题。下面将讨论用人工智能技术处理试题难度。也就是在创建试题时,让计算机自动识别试题难度。

 

2 人工智能技术在试题库建设中的应用(Application

 

of artificial intelligence techniques in building the

 

examinations bank)

 

2.1 人工智能的定义

 

著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术[1]。

 

人工智能(AI)是目前发展迅猛的计算机学科的一个分支,近代被称为三大尖端技术之一,这三大尖端技术是:基因工程、纳米科学、人工智能。人工智能经过近几十年的发展,也逐渐成为了一个比较成熟的技术应用。在实践中应用十分广泛。在许多学科中都有它的身影,也取得了巨大的成果及可观的经济效应,在理论上也日趋完善。

 

人工智能是用计算机算法来模拟人类的智能行为或思维过程。比如:逻辑推理、学习规划、计划实施等等。主要的内容包含:计算机实现算法(原理)、智能机器人制造等。人工智能涉及的学科也极为广泛。首要的是计算机技术,还有心理学、教育学、语言学等人文科学。还有控制、自动化、仿真、数理逻辑等自然学科,具有广泛的应用前景。目前,关于人工智能的研究涉及到军事、航天航空、机械制造、计算机仿真、遥控遥感、机器人、工业控制、自动化、采矿、教育培训、服务业等等。人工智能技术在当今社会中得到越来越多的关注和重视,是正在快速发展的热门学科。它起源于计算机技术,但远不止于计算机科学范畴。人工智能取得了许多成就,这些成就主要表现在: 基于知识的系统、机器学习、神经网络、机器人学、Agent技术和分布的协同工作、规划和配置、机器感知等[2]。

 

2.2 知识的定义

 

知识是人类在认识自然、改造自然过程中沉淀下来的精神产物,是人类进行创新、创造、探索等智能活动的基础。关于知识的理解,可以概括为以下几个方面:

 

(1)知识是转换后的信息。经过人类的主观理解、解释、消化、选择以及过滤,大量信息加工处理后,称其为知识。

 

(2)知识也可以理解为对特定的学科或产业的概念定义、内部关系、运作过程和应用解释。

 

(3)知识亦可以定义为:“事实”“信念”“启发式”。

 

在人工智能领域,知识是一个非常重要的处理点。大量的信息必须从知识中提取和转换来的。从其作用层次,它们分为对象级知识、元级知识两类。按性质亦可划分为三种知识:过程性、描述性、判断性。

 

2.3 知识表示

 

知识表示一直是计算机领域中非常关键的问题,在人工智能及专家系统中,知识表示是知识的符号化过程。实际上是为描述事件所做的一组约定,它的实质是将事件的事实、过程、关系、属性等特征抽象成数据结构。计算机的知识表示就是研究这些数据结构,构建数据库,使用算法将物质世界的可以处理的信息尽可能量化,过程化。人工智能也就是让计算机模拟人的思维过程。将这些海量的数字化后的信息快速处理,以获得人们需要的结果。

 

人工智能应用在构建试题库时,知识表示也成为一个非常关键的问题。

 

知识的表示与对问题的处理和解决以及解决问题的效率有很大的影响。一个正确的知识表示,可以将知识很好的转化为数字信息,从而使得计算机能够更好的处理,那么对知识表示的要求,主要从下面四个方面去处理:

 

(a)可表达性:能够正确有效的将要解决的问题所需要的知识表达出来。

 

(b)可理解性:知识表结果是容易理解的,简单明了的。

 

(c)可访问性:知识表示是可以利用的

 

(d)可扩充性:当有新增知识的时候,原来的知识表示可以扩展、补充。

 

2.4 知识库的构建

 

知识库是按照一定要求存储在计算机中的相互关联的事实知识的集合,是经过分类和组织、序化的知识集合,是构建专家系统(ES)的核心和基础[3]。

 

对知识的处理,很关键的一步是知识库的构建,即创建知识的物理结构及逻辑结构,在计算机技术及人工智能理论中,可以理解为数据结构的建立。知识库的组织方式,依赖于知识表示模式,也依赖于数据库等计算机技术。目前的数据库技术发展很快,也有很多模式可供选择。总之,知识库的组织应尽可能全面、高效、最大化利用存储空间。

 

知识库的构建模型如图1所示。

 

图1 知识库构建模型

 

Fig.1 The knowledge base model

 

2.5 知识库的管理

 

在人工智能的专家系统中,知识库会随着时间推移,越来越大,知识的尝试和广度也相应变化。知识库管理维护得好,会成为日常工作的好帮手,处理得不好,知识库就是一堆没有用甚至是有害的信息垃圾[4]。管理知识库涉及到数据存储的安全性、访问效率、多用户等等,依赖于计算机软件技术。

 

2.6 实现过程

 

(1)构造试题库数据结构表见图2。主键为“ID”。

 

图2 综合试题库表

 

Fig.2 The examination bank table

 

(2)所考知识点难度数据表结构

 

所考知识点难度数据表结构如图3所示。主键为“序号”。

 

图3 知识点难度数据结构表

 

Fig.3 Construction table of the database in difficulty

 

coefficient of knowledge point

 

(3)知识点数据分析及客观题知识点难度计算程序的算法实现

 

先将所选课程考试大纲要求的知识点按照掌握、理解、了解的要求每个知识点设置一个或两个关键字,并设置知识点难度系数数据库,考试大纲要求不是很多,所以数据量不大,可由教研室讨论每个知识点的难度系数。考试的题库却是不断增加的,每增加一个选择题时,就遍历知识点难度系统数据库,按词法匹配,如果选择题含有某知识点,即将此知识点的难度系统加到累加变量中,并将计数器加1,遍历完整个表,将累加变量值除以计数器,得到此选择题的知识点难度系统。实现算法如图4所示。

 

图4 试题库难度系数生成算法流程图

 

Fig.4 Flow chart of algorithms in the degree of

 

difficulty of examination bank

 

3 结论(Conclusion)

 

用人工智能技术,基于知识点属性建立的知识点库;试题库建库时,试题能按词法匹配,遍历知识点库,智能生成难度系数。解决了在无纸化考试中遇到的考试公平的问题,也减轻了出题者的工作量,避免了出题者主观判断题目难度导致的随意性和不准确性。

 

篇8

人工智能时代已经到来,机器人的智能化程度大幅提升,机器人已拥有了从经验中自我学习的能力,还能对现实问题作出快速反应。但有关人工智能、机器人的伦理性问题,却比单纯的技术问题更难得以解决。

在卡普兰看来,相比于过去的智能化机器,机器学习已有了本质的区别,已经“发展出自己的直觉力,然后用直觉来行动”,这也将使得机器人可以更为踊跃地进入人类世界,接管过去仅能由人执行完成的形形的工作。在过去,投放到医学、工业等多种领域的机器人,都存在精准性、力量性、持久性不足等问题,使得机器人适应环境的能力较差,只能在启动之前尽可能精准地设定,但随着机器感知领域的突破和发展,“未来的机器人可以看到、听到、做计划,还能根据混乱而复杂的真实世界来挑战自己”。

卡普兰预言,终有一天,随着传感器、反应器以及无线通信的不断进步,人工智能将以合成智能的方式,与人体甚至其他物体合而为一――“未来看起来会比你想象中的更像过去”。

智能时代毫无疑问会释放出更多的技术红利,但风险也不可小觑。卡普兰特意提到,随着在金融交易中越来越多地加入人工智能,高频交易程序一方面减少了市场震荡,另一方面却会将风险转嫁给一般的交易者,让交易者获得的交易价格偏离于最佳价格。这种情况在商业领域中也有表现,比如全球知名电商企业亚马逊通过复杂算法,使得不同顾客在不同时段获得的报价各有不同,并通过智能化的购买数据分析,推出更具诱惑力的促销方案,诱导顾客购买更多原本不需要购买的、实际上也并不那么价廉物美的商品。从目前情况来看,在合成智能方面投入最多的企业,无不热衷于将之应用于操控用户的注意力和购买力。

更进一步的风险在于,由于人工智能的设计仅仅服务于单一目的,因而未曾考虑是否存在副作用。比如,人工智能会抢在他人之前,(帮助主人)抢占车位,会在大萧条之前恶意抢购超市货架上的所有应急商品 ;与人对弈的机器人,不排除会使用“黑社会”式的手段,包括威胁对手的家人,破坏对手的交通工具。

篇9

作为“欧盟人脑计划”神经形态计算系统项目和SpiNNaker计划的的负责人,Steve Furber博士透露说,目前“欧盟人脑计划”的最新进展是近期将对外开放一系列欧盟人脑计划的平台系统,让更多研究者、专业人士可以使用这些先进的系统。现在谁都可以申请使用内置500,000个特制ARM处理器核心的“脉冲神经网络架构(SpiNNaker)计划”和德国海德堡的“大脑规模(BrainScaleS)计划”的设备,以及其他平台系统。我们在3月30日举行会宣布这一举措,并在4月1日正式实施对外开放。通过开放平台系统的共享,我们相信一定能够极大地促进世界范围内的大脑科学研究的发展,为每一位参与到大脑科学研究中的科学家们提供广阔的发展前景和机遇。

扎克伯格也在他的Facebook上透露,他2016年的新目标是打造一个人工智能助手。事实上,他对人工智能的布局早已开始,早在2014年,他就以个人身份入股了人工智能公司 Vicarious,因为他觉得人工智能可以提升互联网服务的智商,从而对于用户变得更有价值。

除了Facebook,另一个科技巨头谷歌也在人工智能领域动作频频,它收购了8个机器人公司和1个机器学习公司,并在许多新的业务中使用了人工智能技术,比如无人驾驶汽车。同时,谷歌还利用人工智能技术来改善其现有业务,比如安卓手机操作系统或者谷歌搜索引擎。

中国人工智能商用元年

而在国内企业中,进军人工智能的科技企业也不在少数。早在2009年,百度就提出通过推进人工智能实现国家综合国力的弯道超车。百度身体力行,2014年5月将AI最权威的学者之一、谷歌大脑项目之父吴恩达纳入麾下。眼下百度人工智能实验室搭建了作为百度人工智能核心的“百度大脑”,融合了深度学习算法、数据建模、大规模图形处理器(GPU)并行化平台等技术,拥有200亿个参数,构成了一套巨大的深度神经网络。

腾讯也不甘示弱,基于微信平台,开发了多种模式识别功能,推出了“微信智能开发平台”,将微信的图像识别能力和语音识别关键词技术向第三方开放,“扫一扫”和“语音转文字”功能就是典型应用。

从国家意志来说,2015年7月,国务院印发《“互联网+”行动指导意见》,明确人工智能为形成新产业模式的11个重点发展领域之一,将发展人工智能提升到国家战略层面,提出具体支持措施,清理阻碍发展的不合理制度。统计显示,到“十三五”末,我国机器人产业集群产值有望突破千亿元。

“十三五”规划纲要首次出现“人工智能”一词,在科技创新2030项目中,智能制造和机器人成为重大工程之一。培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等,被列入战略性新兴产业发展行动。种种迹象表明,2016年,不仅是“十三五”起步之年,也是我国人工智能商用元年。

而市场也普遍认为如今人工智能已经在诸如智能穿戴设备、无人机、虚拟客户服务、智慧城市、安防、基于大数据的业务分析等领域得到应用,节省了大量人工成本。随着人工成本的增长,人工智能的经济效益优势将会愈发明显。在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下,人工智能的大潮即将来袭,万亿元的市场规模值得期待。

人工智能的现实入口

在教育领域,你想象一下这样的世界,任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师,以便提高学习成绩。

“比如遇到问题需要帮助的学生,可以将问题拍摄下来,并上传到专门应用中。机器人识别出问题,并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格,它可以引导他们解决这个问题,跳过他们已经了解的知识点,重点集中在需要帮助的方面,而非仅仅提供标准答案。由于机器人很了解你,它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任,因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。”Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡. 萨拉查说。

除了教育领域,医疗领域恐怕是人工智能商业化的最主要领域了。此前研发出“深蓝”打败国际象棋世界冠军的科技巨头IBM在医疗领域耕作多年。2013年,IBM研发的认知计算系统Watson已正式向癌症“宣战”。美国Bumrungrad国际医院采用为肿瘤学而开发的Watson解决方案――已由世界一流的肿瘤医生及研究人员进行过培训,让Watson为其遍布东南亚、包含超过100万名癌症病患的庞大网络提供支持。

早在2011年Watson参加“Jeopardy!”电视问答挑战赛并获得冠军后,IBM坚信继制表计算、可编程计算之后,人类的第三个计算时代――认知计算时代,已经拉开帷幕。几年时间里,Watson已经取得了巨大进步。Watson原来只有1个 “深度问答”的API,现在已经有42个API应用于36个国家的几十个行业,内容涵盖文字图像识别、自然语言理解、专业知识学习、人类情绪分析等各个领域,并且有更多的API正在孵化当中。在医疗、教育、旅游、零售等各个行业里的成功案例已经开始有井喷之势。

篇10

人工智能的不断发展与拓展促进了我国各个领域的发展,同时对各个行业产生巨大冲击,很多需要人工机械作业的领域将会使用机器人,造成大量人员的失业。面对如此现状,今后我们高中生如何做好职业生涯规划成为当务之急,只有深刻把握社会发展趋势,加强学习方向与时代潮流的匹配性,才能迎接挑战、抓住机遇、趋利避害,做好职业选择和规划,更好地适应今后的社会发展。

二、人工智能的发展现状和趋势

(一)人工智能的发展现状

“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。目前,人工智能技术在美国、欧洲和日本呈现飞速发展趋势。随着人工智能技术的快速发展,人工智能已经在各个行业得到广泛应用,其中比较典型应用主要包括符号计算、模式识别、机器翻译、机器学习、问题求解、逻辑推理和定理证明、自然语言处理、智能信息检索技术以及专家系统等,这些在计算机领域、化学领域、医学领域以及矿物勘测领域等得到广泛应用,并取得较好效果。

(二)人工智能的发展趋势

技术的发展总是超乎人们的想象,要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会综合模糊处理、并行化、神经网络和机器情感等进行全方位发展。随着全球化趋势的不断增强,今后人工智能会向着全球国际标准的方向发展。人工智能技术不断地在就业领域应用及发展,因此高中阶段就对自己的职业生涯有着规划是未来发展的必然趋势,并且美国、加拿大等先进国家早早的就把高中生职业规划教育课程安排在了高中阶段,相比之下安排职业规划教育课程的高中毕业生,甚至大学毕业生对自己的规划都有着明确的方向,我国目前某些地区高中阶段已经安排了职业规划类型的课程,相信不久高中生职业规划的课程也会出现在更多地区的校园。

(三)人工智能发展对就业的影响

随着机器眼下正在取代的首当其冲的是那些简单机械操作的劳动者,比如说我国工厂里的初级工人正在面临自动化的威胁。还有美国福特公司,不仅大量裁减蓝领工人,而且还要把工厂搬到别的州或国家去,那里税收更低、政策环境更宽松、工会更友善的,在这些地方使用机器人不仅可以提高作业效率和质量,而且能够极大的降低各种成本,能够为企业创造更多的效益。

随着人工智能的快速发展,人工智能对各个领域的就业产生了重大影响,我国也在往这个方向发展,对于IT行业,今后会大量使用机器人进行工作,制造业也在逐渐增加使用机器人。技术的进步,使得个人的生产效率得到了巨大的提升。虽然就短期而言,机器是不会一下子取代大多数人,但我们必须未雨绸缪、防患于未然。有一些机械的、长时间集中精神的、固定套路的工作,比如流水线工、司机、配药师等,机器比人还擅长,这些领域将会淘汰大量的工人,导致很多人员失业。而很多工作需要人搭配机器做才最高效,这些工作是主流的新工作,但是需要注意的是,在人和机器协作的过程中,机器一定会不断智能优化的,在单一专业的工作内容中,机器逐渐又会替代人,因此也会造成人员失业。对于人际沟通事务,由于需要人与人之间的交流,还是人比较擅长。审美是模糊的、社会性的,这个还是人比较擅长。

对于我们高中生而言,勤动脑,勤动手,不断创新,是未来立足之本。因此不仅要埋头学习知识,还要培养创新能力和实践能力,以应对迎接人工智能的挑战。

(四)高中生应该怎样规划职业生涯

面对人工智能的快速发展,今后我们高中生应当趋利避害,努力做好职业生涯规划,实现自我价值的增值,具体来说应当从以下几个方面入手:

1.增强职业规划的意识

高中生要根据自身的主观因素以及外界的环境因素,分析、归纳、选择自己的职业发展方向,并且制定相应的学习、培养计划,采取必要行动去实现目标。这种确定人生方向的规划问题应该在高中阶段每一个学生都应该对自己有着清醒的认识,并且得到自身的重视,对选考科目的选择及大学志愿的填报就不会盲目、无头绪,在高中阶段有了明确的目标会使自己的学习方向更加准确,学习积极性更加强劲,同时在就业选择上也可以尽量地少走弯路。

2.选择高水平的职业指导教师

高中生实现从学校到社会或者更高层学校的过程中职业规划具有重要的导向作用,因此在高中阶段一个好的职业规划指导教师对学生的影响有着重要的意义。首先我们选择的职业规划指导教师必须具备一定的任职条件,目前国家也一再的强调任职职业资格的严格性;其次就是指导教师要善于启发式指导学生,增强学生的独立思考能力,在教师的帮助下充分认识自己的天赋、特长、兴趣、能力、心理等方,发现和挖掘自己多方面的潜能,学会正确利用各方面条件充分发展。同时,要注意避免指导教师的思想左右了我们的思想,只有准确的认识自己,才能促使我们带着自己的职业规划继续努力进步。

3.自己的高中生涯规划

高中的三年,对一个高中生的人生有着重要的意义,因此高中阶段可以进行分阶段的自我管理培养。高一阶段:刚进入学校,通过学习了解学科特点,利用学校、教师、网络、社会了解就业动向,自我优势结合人才需求,明确选考科目,初步制定职业发展意向。高二阶段:正确处理选考科目学习与学考科目学习的关系,既突出专业知识又兼顾知识广度。高三阶段:更要处理好语文数学英语必考科目学习与选修科目深化拓展的关系,既要提高高考成绩又要深化拓展专业素养;既要强化高考复习又要重视面试培训,为参加高校自主招生考试或“三位一体”考试做好充分准备。因为近年来重点大学通过高考统一招生录取的名额正在减少,而自主招生或“三位一体”的名额大量增加,有志于就读名牌大学的学生要注意这方面的情况。同时高中生要根据自己的理想多去了解高校情况,多去了专业设置的情况,为报考适合自己的学校及专业做好信息准备。

4.积极参加选修课程,为今后的职业生涯做好基础

按照教育部有关规定,高中学校要开设选修课程。我们可以根据自己的兴趣爱好,选取自己喜欢的课程进行学习,这不仅可以及早的发现我们的喜好和特长,为我们的职业生涯做规划有着重要的参考意义,同时对我们的基础知识的培养也很重要,拓宽了我们的见识宽度,为今后的职业生涯奠定坚实的基础。

参考文献:

[1]刘界,黄冠,王冰洁.关于人工智能教育如何弥补当前教育缺陷的思考[J].内蒙古民族大学学报,2006,12(3):50-51.

[2]焦加麟,徐良贤,戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真,2003.20(8).

篇11

近年社会对计算机专业人才能力的要求越来越高,而学生所学与实际需求存在不少差距,高校计算机专业课程教学因而遭遇诟病。依托信息与网络技术支撑的大规模网络开放课程(massive online open course,MOOC)较好贯彻了以学为中心的理念,其翻转教学模式与灵活有效的交互极大提升了学习兴趣[1]。搭建MOOC平台的计算机技术既是技术基础,也是热门MOOC课程。在此浪潮下传统高校计算机专业的教学首当其冲受到冲击,遇到前所未有的挑战。纵观国际三大MOOC巨头的课程建设均始于计算机类专业课程,同时也是所占比例较大的课程系列,其中人工智能(Artificial Intelligence,AI)课程在Coursera、Udacity[1]两个平台上均是最早开设的课程之一。采用何种教学模式更适应社会对人才的需求呢?这是应对挑战的关键问题。

1 人工智能课程的课堂教学困境

人工智能是研究模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用的前沿交叉学科,涉及面广、研究性强,还不断产生新的理论和方法。课程难度大理论强实践难,也是公认难讲的课程之一,该课程具有如下特点:

1.1 先导课多,知识抽象,涉及面广,更新快

前期知识包括:数据结构、离散数学、程序设计、图像处理等。如果前期知识不扎实,很难理解内容并融会贯通。传统内容包括:知识表示和推理、搜索策略、模糊理论、神经网络、机器学习、专家系统、遗传算法等,涉及大量抽象理论和复杂算法。教材普遍特点是:内容滞后,枯燥深奥的理论和解决现实问题的实践联系不紧密。

1.2 研究性强

该领域很多内容仍是科研热点,并不断涌现出新的研究方向、新内容、新方法、新技术和新应用。

1.3 教学方式单调

技术和管理的局限也制约了教学方式,教学方式基本以教为中心,停留在讲授、问答等简单互动上,教学方法单一。很少能提供学生自学、讨论、合作和实践的一整套互动实践机会,难以真正体现以学为中心的理念。

1.4 学生缺乏兴趣

一方面,课程本身特点使得课程容易陷入枯燥的纸上谈兵的尴尬。另一方面,即将毕业的高年级本科生对未来规划明确,抽象的人工智能课程无论从职业发展还是继续深造对学生并没有立竿见影的效果,进一步拉低兴趣。此外,教材滞后,教学方法单一等也会影响兴趣。

如火如荼发展的MOOC的课程,尤其Udacity的课程设计之初就立足于解决实际问题的导向,做法上的独特之处成功吸引了大批学生。课堂教学中借鉴在MOOC上被证明有效的教学模式和方法,不啻为一种尝试,以期摆脱教学困境,提高学习兴趣,最终提升教学质量。

2 MOOC的教学模式

MOOC的教学模式分为三种:cMOOC、xMOOC 和 tMOOC[2]。早期的cMOOC的教学模式特点是学习者完全做主,但复杂的网络互动产生庞大而混杂的知识网,缺乏识别主次和归纳总结能力学生常因信息过载陷入茫然无措的境地。2011年Udacity 创始人之一在网上开设的“人工智能导论”课程改变了表现风格,把互联网作为教学媒体的呈现潜力发挥到极致,按知识点分割内容成短小视频,其间插入现场对问题的解决,突出了Udacity有别于传统教育机构及其先行者的地方:注重发现并解决问题。这就是xMOOC的教学模式,沿袭并创新了熟悉的学习风格,使得MOOC如鱼得水渐渐发展壮大。随着MOOC逐步成熟,为了适合具有专业基础的职业技能培训,发展培养针对具体任务的探究学习教学模式,即tMOOC模式,这是Udacity网站课程的另一个设计目标。表1显示了MOOC的三种模式的对比。

以Udacity的人工智能导论课程为例,只要高中毕业具有概率论和数理统计基础的学生就可以学习,该课程适合入门,但难度较低,内容较少。清华大学的马少平编写的人工智能教材是很多大学,包括我院人工智能课程的教材,清华大学的人工智能课程经过多年发展已经形成了一个系列教学资源库,包括教材、课程视频、教学课件、作业及答案和实验设计等。根据Udacity网站的人工智能导论课程的展示,表2从几方面对比了Udacity人工智能课程与清华大学马少平版的人工智能课程情况:

从表2可以发现Udacity的人工智能视频采用了按知识块分割成短小视频,在期间和完毕之后都准备了测试,细节上体现了以学为主的理念。纵观类似人工智能的国家精品课程[3],学习资源多为文本类,重用难,对教学重难点没有拓展和转化。这种以内容共享为中心的呈现模式,缺乏与学习者充分交互,难以体现以学为中心的教学理念。

在MOOC的教学设计中,调动学习者极大热情的是翻转课堂,在学习环境中引入了自主协作[4-5],在交流机制中融入了多元互动,给学习者带来积极、主动、高效的学习,翻转课堂和传统课堂的区别如表3所示:

3 MOOC的教学模式对人工智能课堂教学的启示

3.1 教学内容的优化与调整

MOOC的教学通过把理论抽象的知识点分割成小段录制的微课视频,时长不超过15分钟,内容衔接处具有一定交互性,讲解形象化,提供给学生反复观看,这种用技术处理分解知识点和把难点从抽象变成具象的过程降低了理解难度。

课堂教学也可以通过分而治之的方式对教学内容优化调整。人工智能涉及内容与范围多而杂,作为入门课程并不要面面俱到,根据学生层次,可以区分重点掌握和一般介绍的内容,以点带面铺开,因此,根据学生特点,把成熟的基础理论和这些理论的实际应用整合,辅以其他新技术的穿插介绍,主要分三块:

①人工智能的概念和发展,熟悉人工智能的研究和应用领域;

②人工智能的基本技术,包括知识表示,逻辑推理、搜索策略、模糊理论等;

③涉及现实应用,如:机器学习,模式识别,自然语言理解,智能控制等。

为了反映人工智能领域最新进展,教师还可以收集学生感兴趣的最新成果专题信息,及时更新、调整教学内容,通过与实际更紧密的融合接轨,对课堂上没时间介绍而又较热点的新知识,通过提供方向和资料解决,注重提高兴趣的同时,也展示出课程学科特点、主流技术及发展趋势。

3.2 紧密结合实际

Udacity的开设之初的目的就是学习为了解决现实问题,其人工智能课程设计也不例外,包含有实际遇到问题的解决,这种立竿见影的好处就是极大激发了兴趣。

考虑到高年级学生对解决实际问题技术的兴趣远远大于技术理论等细节,不想花太多时间去理解复杂而难以看到实践效果的理论上,更想通过实际体验解决问题增强成就感。教学内容的设计尤其紧密结合实际运用。

传统人工智能讲授通过实例解答或推证式讲述理论,如知识表示和搜索推理技术,该部分理论强,应用实例少,往往学生感觉枯燥乏味,教师也感觉晦涩抽象,学生对所讲内容基本靠死记方法和步骤,这种僵化的教与学影响了教学效果。

因此,设计教学时尤其注重内容的实用性。除了讲授至今仍沿用和有效的基本原理和方法外,引入近年发展起来的方法和技术,如智能算法等,对这些内容重点在技术的具体实现上,强调与实际的融合贯通。教学过程中加入与课程内容对应又可以用计算机实现的试用内容。如模式识别应用于手写数字识别,通过仿真软件模拟实现算法,获得立竿见影的效果体验,加深对算法的认识,引起学生浓厚的兴趣。同时也对某些很有发展前景的技术兴趣导入,如目前人工智能研究侧重人类理性逻辑功能的模拟,而如果把情感智能考虑进去,才更有人性化的智能决策。这就是经过了将近20年发展的情感计算,随着可穿戴技术渐渐渗透进生活,引起更多关注,这些接地气的内容提升了兴趣。

3.3 实践能力的培养

Udacity 创始人史蒂芬斯博士的说过,“即使是最好的大学,其计算机课程所传授的技能也是浮于理论的”。学习的目的是为了解决实际问题,带着问题学习和思考,有利于主动学习的激发。这些方面,可以参考Udacity人工智能课程的实验内容修正。强调学习是为了解决实际问题服务的目标。

3.4 教学模式及教学方法的变化

3.4.1 实例教学法

人工智能内容的抽象性决定了知识点的难度,Udacity人工智能课程教学中尽量把难懂的知识点结合现实中有趣实例,通过感性体验提高理性理解,让学生容易接受。笔者进行了一些化难为易的尝试:如利用汉诺塔问题讲解状态空间的知识表示,通过野人过河的游戏程序步步领会理论精髓;结合下棋软件体验模拟人脑思考的计算机博弈的极大极小搜索思路,这些实例教学激起了兴趣,扩展了学生思路,拓宽了视野。

3.4.2 翻转教学法

整门课程录制课程小视频还有一定难度,作为尝试,选择少量知识点录制视频进行翻转教学。如抽象的理论部分,借鉴网上已有视频资源融入教学过程,分解知识点破解难点,形象化与短时间的重复讲解,增加学生对抽象内容的理解,期间穿插核查对理解内容的核查,并留出思考时间,强化学习效果。

3.4.3 交互环境的营造,辅助教学过程完善

1)基于联通主义的学习交互[6-7]

在MOOC课程中,提供在线交流论坛,学习者建立课程组,学习组等方式交流,这种教与学、学与学的交互不但是网状进行的,而且是即时的。学生将互动产生的内容作为学习的中心,通过学习者不同认识的交互,建立新的认知结构,拓宽了视野,更有利于问题的有效解决。这种互动交流分成三种形式:

①教师对统一回答提问集中且意义较大的疑难问题;

②学习者分享学习感悟;

③学生间交流带来不同认知的碰撞。

以上三种情况的互动在课堂教学中也可以运用于课堂教学:及时分析整理共同问题,集中回复;课堂教学的互动除了课堂上及时了解学生反馈的互动,还有对解决问题的互动。课下互动可以利用学者网建立课程组,提供了较好的师生交流形式与效果,同时利用学习组在小组中分享互助,小组成员的交流引起认知碰撞,这种实际参与的体验加深了理解,并巩固学到内容,这些资料的逐渐积累还可以复用。

2)基于行为主义的学习反馈[8]

MOOC 遵循了程序教学的一般原则,尤其注重学生反馈,像游戏一样关卡设置让整个过程充满挑战性,一些机器评分实现了及时学习反馈,摆脱了单向提供课程资源的弊端。课堂教学可以借鉴这种借助技术手段互动了解学生学习的情况,促使有意义学习的发生。

4 教学改革的实施

利用以上措施在《人工智能》课程的教学中实践,通过在xMOOC教学模式中部分适当内容引入翻转教学法与利用学者网的课程交互,探索提高兴趣,促进理论与实践的融合,促进有意义学习的发生,提高学生实践能力的途径。通过观察,调查与访谈等方式,了解学生在该教学模式中兴趣与能力改善状况,同时研究教师教学法转变与教学水平变化的关系,根据追踪研究效果,发现这种改善调动了学习兴趣,促进了教学效果。实践中通过建立实验组(班)与对照组(班)、评价教学模式和教学效果等因素,不断总结、修正和完善,期望建立适应当前形势与环境的有效的该课程的教学模式与教学方法。

5 结束语

笔者结合人工智能课程的教学实践,针对本科高年级的教学特点和人工智能课程学科特点,提出在设计人工智能教学时,通过MOOC的教学模式和教学方法完善课堂教学,注重内容的实用性和新颖性,适当穿插新方向的内容,目标是将难学、枯燥、难理解的问题,变得易学、有趣、易理解。从学生反馈来看,这些方法起到了积极的实际效果,有效地提高了学习积极性。

【参考文献】

[1]udacity的人工智能导论课程网[EB/OL].https:///course/cs271.

[2]王萍.大规模在线开放课程的新发展与应用:从cMOOC 到xMOOC[J].现代远程教育研究,2013(03):13-19.

[3]国家精品课程资源网[DB/OL].[2013-04-22].http://.

[4]徐明,龙军.基于 MOOC 理念的网络信息安全系列课程教学改革[J].高等教育研究学报,2013,36(03).

[5]王文礼.MOOC 的发展及其对高等教育的影响[J].江苏高教,2013(2):53-57.

篇12

V学教育董事长栗浩洋浸教育行业十几年,是业内知名的资深专家。而作为一个标准的“学霸”,他很早就对人工智能产生了浓厚的兴趣。当IBM的“深蓝”赢了国际象棋大师,栗浩洋受到了很大的冲击,他开始相信人工智能未来会颠覆世界。身为创业者,这样的机遇不容错过。

学霸的烦恼

有句网络上很流行的话说:“最可怕的是比你优秀的人还比你努力。”放在现实生活中,栗浩洋就是个很形象的例子。

读书时代的他像是开了挂:从小学习成绩拔尖,9岁就成为计算机实验生写游戏程序,初中就读完了高中全课程,荣获奥数一等奖,进入上海交大天才试点班。升大学时,北大、清华、上海交大、复旦等8所高校同时保送。分数对他而言从来就不是问题。

但这并不代表他没有缺点――中学时代,他有社交恐惧症。大学选择专业时,为了向陌生的学长学姐请教,他端着盘子在食堂游走了5天,最终也没敢开口。他是个不轻易认输的人,清楚地知道自己的弱项,然后加以训练。如今的栗浩洋思路清晰,语速极快,说起自己的项目来滔滔不绝。在各种论坛、演讲、路演的场合,他甚至有不间断发言6小时的纪录。

栗浩洋曾做过名为“人是自己性格的雕刻家”的主题演讲,详细描述了自己克服性格缺陷的过程。他说:“我要像一个雕刻家一样,把自己塑造成最完美的艺术品。”

这与V学教育的理念不谋而合。在栗浩洋看来,传统的教育培训十分简单粗暴,把教科书上的知识点全部线性推进,学完这个知识点才能学下一个。但每个学生知识点的掌握情况都不尽相同,如果好学生把大量时间用于重复学习已经掌握的知识点,而成绩较差的学生总在学习对他来说难度太大的知识点,最终的结果只能是所有学生的学习效率都很低下。要迅速提高学生的成绩,应该针对每个学生制订独一无二的学习方案,让他们有针对性地补好短板。

过去,有针对性的一对一辅导只能依赖经验丰富的老师,但这种辅导十分奢侈。“上海有300多个特级教师,最低的一小时的成本是1500块钱,最好的前10名大概要8000块钱一小时,而且只能上几百人的大课,根本不可能去一对一,哪怕你是土豪也支付不起这样的费用。”栗浩洋分析道。

而人工智能技术带来了梦想照进现实的希望。将人工智能技术应用于教育,自美国的Knewton公司始。为应付GMAT、SAT等全球性考试,Knewton做了一个智适应学习工具。该平台将各类课程数字化,建立在线教学资源库,为用户“个性化”选题,从而提高应试能力。

受此启发,栗浩洋看到了国内基础教育领域的机会,促使他创办了V学教育。就好比GPS和自动导航未来会代替老司机,V学教育也希望通过智适应系统代替老教师,一对一地用智能系统给学生授课,让每个孩子接受到最高级别和最高质量的教育。

现有的教育培训机构,不管模式怎么变,本质上还是传统教学,非常依赖于老师。V学教育则是依赖于科技。栗浩洋打了个比方:“一个教育机构聘请老师,就像聘请会武术的员工一样,那么最高的水平就是练成武术高手。但我们不是通过武术解决问题,我们是通过武器,通过飞机、大炮、导弹和航空母舰来解决问题。”

量体裁衣式的教学

用人工智能技术帮助学生学习,简单地解释,就像阿尔法狗用智能体系模拟围棋大师一样。V学教育智适应系统是用智能化的系统去模拟特级教师。对于特级教师来说,见到每一个学生,首先会快速摸底学生的学习状态。然后根据这个学生的学习状态、能力,以及学习习惯,采用不同的教学策略、教学方法和表达的语言,帮助这个学生进行学习。在学生学会或者没学会的不同情况下,会调整自己的方法。

特级教师教学的这种能力,是基于其过去几十年的教学经验和几千个学生,几万几十万的题目,以及这些学生在学习过程中会和不会的反应等大数据,以及自己大脑的判断。V学的解决方案其实就相当于把近百位特级教师的经验、智慧、大数据解决方案,放在智能大脑里面,然后用这个智能大脑去模拟教学过程。

V学的智适应系统,能够将每个知识点拆分成“纳米级”。所谓“纳米级”,是指把一个知识点拆成最基础的内容,变成最简单的颗粒,然后针对每一个知识颗粒进行专门的视频讲解、专项练习和专题测试。通过对学生进行精准的摸底测试,了解学生掌握了哪些知识点,哪些没有掌握,哪些掌握得非常牢固,哪些是略知一二。同时,智适应系统还能通过学生的反馈数据,不断地深度学习,提升测试的准确度。

栗浩洋举例说:“在错题本这种粗浅智适应的模式中,我们可能经常会判断一个学生说他是一个冠词掌握得不太好,但这其实是一个非常笼统的判断。冠词又分定冠词、不定冠词和不用冠词,那么这个学生可能是定冠词13种当中的第9种和第12种不会,以及不定冠词11种用法中的第7种和第10种不会。”

“一开始我觉得系统不靠谱,它给出的所有知识点我都掌握得很好,后来我一看里面的讲解,没想到被动语态可以讲得这么深,其实好多题并不是因为粗心做错了,而是还没有真正地理解。”这是一位通过智适应系统学习后的学生的真实反馈。一位风险投资人也曾亲测V学智适应系统,他是美国哈佛商学院毕业的学霸,系统竟然检测发现他有一个初二的数学知识点没有掌握,他一开始不相信,后来一翻书,发现自己真的没有掌握那个知识点。

根据学生的知识掌握情况和目标,智适应学习系统会自动规划最适合该学生的学习难度和顺序,不会让学生因为目标过高而丧失信心,也不会因为目标过低而失去挑战的欲望。通过这样的方式,让40分水平的同学可以逐渐提高到60分、70分,让70分水平的同学逐渐提高到80分、90分,最终使得所有不同水平的学生都能够循序渐进地提高到较高的水平。

栗浩洋坚信,找到合适的学习方法,每个孩子都可以成为学霸。“中国在几千年前提出的教育三大理念,就是教无定法,有教无类,因材施教,这三个词其实是对智适应教育的一个完美的诠释。”他表示。

让学习轻松快乐

“V”,一个有些生僻的汉字。栗浩洋与合伙人用这个字作为公司名大有深意。公司最早立项时,代号是“X PLUS”。他们认为,教育技术的深度对大多数人来说是未知,而且有着非常高的潜力待发掘,每个孩子都可以比过去提升10倍甚至百倍的学习效率,其中有无限的可能性,这是起名X PLUS的原因。

“与X最接近的中文字,就是V。V字在中文中作为动词时,有治理的意思,V天下就是治理天下。我们希望通过教育,可以改变整个中国社会。V字作为名词,又有才德出众的意思,我们希望把每个孩子都教育成才德出众的人,也就是说我们不仅希望他们提升学习效率,获得更高的分数,而且希望他们在素质教育上也有更好的提升,真正帮助孩子成为有能力,有礼仪,有智慧,有价值观的人。”栗浩洋介绍说。

这是栗浩洋在教育领域的第三次创业,显而易见,他有很深的“教育情结”。在他看来,对于世界上的每个人来说,教育是能够改变其一生命运的最重要因素。每个人出生的地域、家庭、国家等注定无法公平,但是如果是每个人都可以享受到这个世界上最优质的教育,就可以通过自己的努力,通过教育去彻头彻尾改变自己的人生轨迹。所以他觉得教育不仅仅是一个事业,也是一件非常有社会意义的事情。

与此同时,中国的整体教育水平相对较差,国家在教育上的投入占GDP的比例不足,教育理念也比较落后。因此,栗浩洋心中还有一份对国家和民族的使命感。“中国的学生数理化学得是全球最深的,孩子学得是最苦最累的。但是全球最好的科技却不是中国人发明的,都是美国那些学得很轻松,很自由,很自主的孩子创造的。这就说明我们中国的教育其实特别失败,所以我非常希望能够通过自己的力量,彻底改变中国教育这样一个现状。”

学生通过高效的方式学完了知识点,节约的时间就可以自由支配,花在兴趣爱好素质教育甚至是娱乐上。栗浩洋认为,这就是为什么国外的学生学得又轻松又好,而国内的学生学得又累又苦还是学不好。V学教育其实是要彻底解放孩子们的时间,让他们热爱学习又享受生活。

在对自家双胞胎儿子的教育上,栗浩洋践行着自己的理念。他每天都要抽出时间教儿子认字,孩子们进步的速度比他想象的快。1岁半的时候,他们就认识了500多个汉字和100多个英文单词;3岁不到读了300本书;3岁的时候可以和外教进行简单的日常英文对话;在好奇心、想象力、逻辑的组织能力上更是超过同龄人许多,并且非常快乐。

栗浩洋对他们有很多期望,比如希望老大成为第一个不是在美国出生的美国总统,希望老二成为金融家,做出超过高盛的金融集团。“但是我并不会勉强他们,也做好了所有的准备。哪怕他们想做地下摇滚歌手、和尚、义工等等,都可以。”

方向对了路还长

作为连续创业者的栗浩洋,成功过也失败过。但现在他信心十足。

在教育研发方面,栗浩洋拥有超过十年的经验,对教材、配套动画片、网络产品都有很多心得。栗浩洋认为,过去的经验和教训,可以让V学的研发过程至少少走三四年的弯路,能够达到比其他同行更高的效率。教育行业的研发有着非常高的壁垒,如果没有在行业中摸爬滚打过五年八年,直接做研发,会跌入很多坑。

其次,传统教育模式中最重要的因素师资力量,对V学教育已经完全不是问题了。大型教育机构在全国发展的时候,遇到的最大问题就是师资力量。培训老师的成本非常高,老师的流失率也居高不下。留下来的老师,若干年后水平也参差不齐。而V学教育采用的是“中央菜谱”的方式,就像肯德基麦当劳一样,所以全国所有的学生得到的都是最好的资源。

事实上,V学教育的野心不止在线上。其在线下的实体学校,今年会开到100家,明年还要新增300家。他希望通过5年的时间,开设2000多家学校,做到100万学生的规模,以及超过30亿元的销售额。未来,V学会在全国设几千个,甚至一两万个学习中心,所有的学生都可以在线下培训中心进行学习,但是老师是通过智能化系统在线上完成教学,所以V学教育是要做一家真正把线上线下结合到极致的公司。

在中国五千亿规模的培训教育市场中,新东方、好未来、学大等知名教育机构加在一起,基本只占1%左右的市场份额。根据日本、韩国的教育市场调研可以推断出,中国第一大的教育企业可以占到10%的市场份额,中国有40多万家培训机构,也就意味着行业第一应该可以开到4万家培训机构。摆脱了师资力量的约束,V学教育能够实现这样的目标吗?栗浩洋不清楚,但会以此作为努力的方向。

但栗浩洋也清楚,现有的智适应技术还谈不上尽善尽美。最大的问题,是系统和知识点的匹配度的问题。真正要发挥这个系统的作用,那么所有的教学内容和知识点,都必须尽可能为这个智适应系统所研发,才能达到最好的效果。这就要求之前做线下教育的教学专家,必须了解智适应的系统和算法能力,了解引擎,了解这一套系统的运转原理,以及其所要达到的目的,才能够生产与这个系统相适应的内容,而这需要时间。

为了进一步探索智适应教育最深层的可能性,以及未来的发展,和科学与最前沿的一些技术,V学教育与国际顶级高校及教育专家共同开设了“智适应学习研究联合实验室”。这些探索不是马上就可以商业化和实践的,而是一些前沿性实验技术,代表了最高的科技水平。在实践层面,V学秉持开放的态度,愿意与优秀的传统教育机构深度合作,提供智适应学习引擎。这一切,都是为了帮助更多孩子享受到最好的前沿科技和教育方法,给他们带来快乐和效率。

BM:人工智能可以细分出很多种技术,你认为其中还有哪些能和教育相结合?

L:人工智能中的很多技术其实都可以和教育相结合,只不过是深度和浅度的问题。比如说语音识别技术在未来就会非常重要,通过视频连接学生的语音,人机交互的感受会更好。

机器人未来也可以作为助教的形式,提供一些服务。我们在年底之前,就会在每个学校都配置人工智能机器人,来完成一些简单的互动和辅助的工作。

人工智能的语义分析相对来说会更加深入一些,因为很多题目是主观题,如何进行比较智能化的语义分析、分类和评判,就变得非常重要。

除了人工智能技术之外,现在非常火的VR和AR技术,在教育领域的应用也是非常广泛的,我们也正在研究如何用最高效的手段,通过这些技术来去提升教学效果。

BM:V学产品研发中融入了多少你的个人经验?

L:因为我自己从小学到大学,获得过数学奥林匹克和全国竞赛一等奖,再加上计算机专业的学习背景,所以我对技术方面的理解度,其实是超过绝大多数人的。我提出过很多算法方面的理念,都是同事非常认可的。我个人会在研发中和大家有很多思想的碰撞,智慧的交流,和研发团队一起商量如何去解决各种各样的问题和困难。

BM:你与合伙人是怎样分工协作的?

L:目前在V学教育我担任的是董事长的职位。CEO周伟,CTO樊星,以及首席科学家崔炜博士,他们承担了大部分的工作。我主要的核心工作就是战略思考,研发,还有团队组建这三个方面。

BM:智适应学习系统能否惠及成人?

L:可以的,海外的智适应教育在18岁以上的教育和职业教育中非常普及,智适应教育其实是有普适性的。在美国,不但是物理、数学这样知识点结构非常清晰的学科可以使用,像经济学、生物学和心理学等所有学科,都可以使用。

BM:公司目前融资情况如何?资金会用在哪里?

篇13

人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)快速发展,在一定程度上促进了人们的思维方式、人际互动模式以及学习和教学方式的改变,我国教育部门不断重视AI技术在基础教育领域中的融合,以更好地促进中小学生的个性化发展。AI视域下,教师的工作环境将会越来越智慧化,智能阅卷、智能授课和智能评估逐渐成为可能,教师可以根据学生的学习进度和学习特征,有针对性地对学生开展个性化指导。同时,学生在课堂上也可以更熟练的使用平板电脑而不是手抄本进行交流。目前,AI技术已经成为教育系统性变革的内生变量,不断推动着教育模式的变革、教育理念的更新以及教育体系的重构,基础教育信息化进入了创新发展的2.0时代[1]。虽然我国AI教育发展水平落后于国际先进水平,尚未在在中小学教育中普及应用,但是我国教育部门已经制定和出台了相关政策,以推动基础教育和AI的不断融合和发展,可以预见,AI技术必将为基础教育发展赋予越来越强大的智慧支撑,推动基础教育现代化。

二、AI教育时代中小学教师面临的挑战

面对以AI为核心的信息技术,如何更好的促进学生发展,从适应到引领转变,实现自身的突破性发展,是教育工作者必须深思的问题。AI技术在一定程度上提高了教学水平和教学质量,但是在教师层面还是存在一些问题,使AI技术与基础教育在融合过程中面临一系列的挑战。1.与AI教育相配套的教学方法创新性不足AI教育作为一个高度依赖技术的跨学科领域,AI应用程序可以在一定程度上扮演教师的角色,观察学生的学习过程,分析他们的学习表现,并根据他们的需求为他们提供即时帮助。此外,了解AI技术的能力和特点,教师可以在课堂上采用合适的AI应用程序来提高学生的学习成绩、动机或参与度。新技术影响了教育体制和教学手段,在这样的背景下,教师在使用新技术时要关注教育主体、尊重教育主体,而不能秉持以往旧的认识。但是在现实教学中仍存在盲目学习的典型问题,教师未能针对学生的个性特征而进行因材施教,学生在学习的过程中存在“一刀切”的现象,而不是被个性化对待。2.AI师资力量薄弱AI教育属于多学科交叉领域,教师一方面要具备心理学、教育学和信息技术等各学科相关知识,另一方面要将这些知识进行整合和运用。目前虽然学生的学习意愿强烈,但是从当前AI的师资来看,具有AI学识的师资力量十分薄弱,教师普遍缺乏完整而系统讲授AI课程的能力和知识,部分教师简单地将AI教育视作机器人教育﹑编程教育、计算机辅助教学等,个别中小学的AI教师是由其他学科教师来兼任,此外,AI教师编制不足、师资质量不均衡也是突出的问题。教师师资队伍建设是改善AI教学质量的关键。3.教师培训缺乏针对性目前教师已了解到AI在教学方面发挥的积极作用,并认可AI对教学的促进作用,但大部分教师都是停留在简单的意识层面,在教学实践中并未真正去落实。虽然存在以上问题,但是大部分AI教育教师没有接受专业培训,在讲授AI知识时,缺乏深入性,只能浮于表面,有违学科初衷。4.实施路径单一AI教育作为新兴学科,是基于时代最新技术的教育,要求教师在专业发展过程中,一方面要注重掌握各学科知识,另一方面更要注重教师专业发展的实践性和情境性,强调学生在学习过程中的参与和体验。但是目前中小学AI教育实施路径比较单一,在课程设计上,教师主要停留在传统的信息技术与教学设计层面,学生在课堂学习和实践中难以系统而深入掌握AI的技术、方法和基本理念。在教授形式上,主要采用课堂教学的方式对AI知识进行讲解,而学生实践和体验的机会相对较少。

三、AI视域下中小学教师发展路径

中小学教师如何更好适应AI时代,更好的构建AI教育生态体系,以促进AI与基础教育的深度融合,主要有以下路径:1.培养信息素养信息素养的本质是全球信息化,人们需要具备的一种能力。面对AI技术的迅速发展,中小学教师应注重信息素养的培养,信息素养主要包括两方面内容,即信息技术素养和信息意识素养。在信息技术素养方面,中小学教师应呈现趣味性强的教学课件、流畅的运用多媒体、及时反馈学生的问题等调动学生的积极性,以激发学生各科的学习兴趣,培养良好的学习习惯。此外,中小学教师要保持对新技术的敏感性。信息意识素养是信息素养中的观念性成分,是教师对信息的态度、认识层面的关键要素,是信息素养的重要组成部分。中小学教师在信息意识层面,要积极接受新兴技术带来的学习和教学方式的改变,决定性意义转变的前提是更新观念。2.提升职业道德素养恪守职业道德:传道、授业、解惑是中小学教师的主要职责。随着AI与教育的融合,智能平板等设备可以在一定程度上代替教师讲授知识、解疑答难和阅卷评分,AI在得到科学利用的前提下,可以成为师生的强大助手,从而大幅提升教与学的效率。教师应积极面对AI技术给教育带来的便利,提高自身的自主学习能力和创造力,同时注重培养学生思维的创新性,呵护学生的好奇心和求知欲,鼓励学生发现和解决问题。引导学生树立正确价值观、道德观和法治观:如今AI技术迅速进入中小学生的课堂教学,深刻改变着学生的学习模式和师生互动模式,一方面教师要充分将AI技术有效整合到课堂,另一方面也要正视AI的使用边界,AI技术快速发展有可能带来伦理风险。在中小学阶段不乏这样的例子,有些学生利用课堂上学到的编程知识去充当黑客,或者产生网络成瘾行为,以上学生的偏差行为已经触及价值观的层面,对自身的身心健康产生不利影响。因此,面对AI技术的迅猛发展,教师要有效的应对信息技术带来的伦理挑战,深入研究思考并引导学生树立正确的价值观、道德观和法治观,提升学生的诚信意识和社会信用水平。3.更新教育教学观念改变传统单一教学模式:随着AI技术的发展,互联网、大数据分析、智能化推送等教育产品层出不穷,如果不能科学利用这些技术产品营造适合学生成长的教学生态环境,技术将无法真正促进学生学习效果和教师教学水平的提升。AI视域下,教师要接受并适应智能技术给教育带来的变化,转变传统教育观念和教师角色,同时,教师在教学中应考虑学生的认知发展的阶段性特征,适时了解学生的学习风格和学习策略及学习中遇到的学习障碍,利用多样的教学活动和教学过程将知识获取和能力培养结合起来,促进学生认知和非认知能力的发展,最终实现学生的全面和个性化发展。课堂教学中,教师应改变“灌输式”“注入式”等单一的教学模式,充分利用AI技术实现教学方法多样化,活跃课堂氛围,提高课堂效率,树立教学、体验和实践相结合的教学观,提升学生的动手能力,中小学AI教育在实施路径方面应该多元化,实现认知、实践和体验的有机结合。此外,教师要看到学生的不同进度和情感需求,借助于AI技术,根据学生的发展节奏制定不同的学习计划,做到因材施教,为每一位学生成长提供学伴式帮助。注重培养线上和线下相结合的自主学习能力:AI视域下信息技术与基础教育的融合,网络在线平台为教师提供了丰富的学习资源,教师要更新自身旧的知识框架,进而不断提高自身的知识体系。针对目前存在的教师培训缺乏针对性的现状,教师可以加强线上自主学习,学习教学中常用的AI技术和程序。首先,线上学习过程中,面对网络和AI应用提供的多种类别的学习内容,教师要根据所教学科和所任学段的学生发展特点,选择恰当的教学内容,以便信息技术可以更充分地服务于教学,从而提高教学水平。其次,教师在注重线上学习的同时,也要注重线下学习,教师在教学中可以组织课前、课后的学习讨论小组,就教学中遇到的问题进行面对面的沟通与交流。

四、结语

AI技术的迅速发展,给基础教育带来便利的同时也必然会带来较大的冲击与挑战,AI视域下,中小学教师应该以积极的心态去面对机遇和挑战,抢抓机遇、迎难而上,努力培养自身信息素养,提升职业道德素养,更新教育教学观念,在人与机器日益激烈的竞争中获得主导地位,在基础教育改革发展浪潮中实现跨越式自我发展。