AI技术将改进基础教育的方法与效率

2019-12-26 15:54:51 0

望京某小学四年级四班的同学在上课前, 发现在讲台侧树立着一部数码相机,他们好奇了两分钟后就归于平静,随着上课铃声的响起他们迅速地融入了语文老师朗朗的课文诵读声音里。

这些小同学不知道的是他们正在见证人工智能技术以及教育科学发展的一个里程碑 –- 人工智能将把课堂教学情景数据化,从而为教育科学的发展提供前所未有的强大数据支持,进而帮助教育研究从偏重理论性探讨进化为依据数据的实证型实践。数据的缺乏一直是教育界的难题,在人工智能技术发展之前,除了考试成绩作为客观量化数据,教育界一直面对着缺少实证数据验证的挑战,这一难题不仅会形成教育理论的空泛化,更重要的是,它还间接导致了教育成果目标被考试成绩单向引导的不利趋势,让教师,家长,学生均陷入为考试成绩而疲于奔命的窘境。

人工智能技术的发展不仅将为基础教育提供必要的课堂教学数据支持,同时也大大简化了教师在分析授课效果的工作流程。四班在下课之后,语文老师将数码相机连接到PC,通过蜜枣网的课堂教学AI分析系统的上载接口将课程视频发送到云端即告工作结束。24小时后, 人工智能将完成对40分钟课程的全面分析,把多达10页的可视化数据报告提交给教师或者教学督导人员。这份报告里的分析内容以学生听课时的专注状态为分析基础,以授课进程作为变量而展现40分钟课程里学生个体到班级整体的专注情况。这些个人及整体不断起伏的专注状态数据对应教师的授课内容以及授课技巧的变化。


儿童|专注度|注意力|情绪健康

从最新的认知科学研究成果来看,瞬间或者短时间内的专注状态是个体心理意识的外在表现,它客观反映了学生对于教师教授内容的倾向性 – 即兴趣,而学生个体专注能力的强与弱与教师教授内容的先进性以及教学技巧的适应性同样在一堂课程的时间长度里左右着学生的专注状态起伏。对于以学生为中心的教学方法,学生对于教学过程的反应是必须要关注的客观事实,而在AI技术进阶到今天之前,这些反应非常难以捕捉,并形成数据化基础。 因此,考试成绩就成了客观衡量教学效果的唯一客观标准,在这一标准下,所有的教学方法不约而同地向着解题能力靠拢,越来越多的解题技巧而不是真正理解的知识一次又一次地被考试方法证明有效,于是,我们的学生都变成了考试专家。

今天人工智能的发展,不仅可以对学生的专注状态进行数据化再现,也同样可以把教师的授课方法与技巧表现在一定程度上数据化。 自然语言方向的AI可以将教师的语言转化为文字,视觉智能可以将教师的行为转化为标签数据,对应同学们的有效反应, 并寻找其中的有效引导方法,从而在一节课程里更多地调动学生学习的专注与投入的能力。 因此,进入人工智能的时代,教师可以拥有更多证明自身教学能力的工具,将不再被考试成绩束缚, 不再一味地向学生灌输考试技能,解题技巧。教师奖从知识理解的角度设计有效的互动性教学方法,帮助学生获得真正的知识。

有意思的是,人工智能的发展就是一个学习的过程,AI进化的方法恰恰就是不断学习知识的过程。当然,AI学习的能力远逊于人类,因为AI的学习是基础的记忆方法, 而人类的学习能力则包括提炼与概括的高级认知能力,以及动用复杂而强大的神经元组织而形成的感受记忆,并在其后运用所学习的知识过程中因个体的认知方法与记忆方式而展现差异。因此,人类的学习过程充满了感性与理性的交替运用,或者换个角度说,即使有了AI技术的帮助,我们依然无法强迫一个学生学习知识,教育工作者依然需要运用高超的教学方法与技巧来帮助学生们关注理解并掌握知识 --- AI的出现一点都不影响教育工作者的伟大。