浅析人工智能在教育领域中的应用

浅析人工智能在教育领域中的应用

郭嘉琪

（湖南省常德市第一中学446班415000）

摘要：近年来，随着科学技术的不断进步，以深度学习为基础的人工智能正逐渐步入我们的视野，并极大影响着我们的生活，而如何将人工智能技术与教育行业紧密结合也成为了极具争议的话题。本文将浅析人工智能在教育行业中的一些应用实例，以及面临的挑战。

关键词：人工智能；教育

随着人工智能围棋大师“阿尔法狗”横扫围棋界，人工智能的浪潮被推向了一个新高度。毫无疑问，无论是现在还是未来，我们的生活都将与其密不可分，同理，教育作为知识密集型行业也将乘着这股风浪在大数据、智能时代划出新的突破口，寻求新的机遇。

1、人工智能技术在教育领域中的应用

将人工智能技术与教育行业紧密结合，并非是空谈，而是有切实的应用。其应用主要分为三大类：辅助教师教学、学生自主作业与考试应用。

1.1辅助教师教学

人工智能辅助教师教学的应用方面主要以计算机辅助教学系统为代表，而传统的计算机辅助教学系统CAI（Computer-Assisted-Instruction）是以教材为依托，通过向学生提供适当的教材，然后提出与教材相关的，简短的问答问题，在系统评价学生答案的正确与否后，再结合答题情况来决定转向有关的说明材料。流水线一般的操作的确是大幅提高了教学和学习效率，但也因其被动的机械性而饱受非议，具体表现为交互能力的缺乏和智能性的不足。

在人与人的交互方面，传统的CAI并没起到充分的连接作用。在学生运用CAI课件时，教师不能完全了解到学生的学习情况，而学生也不能及时的向教师求助，既无反馈信息又无交流面板，师生间相互封闭，不能良好互动。而人与机方面，传统CAI只是被动的按预置流程“展示”知识点，谈不上人与机的互动。至于智能性，传统的CAI是泛化地面向所有人，并无针对性的个性化指导，难以做到因材施教。

基于以上种种，传统CAI逐渐被淘汰，取而代之的是智能计算机辅助教学系统（Intelliqence.CAI），对比传统的CAI，ICAI对学生的个性化辅导更为突出，在诊断学生错误的基础上还能分析原因并采取纠正措施。以专家模块，教师模块，学生模块为主要构建成分，严密紧凑的系统构架，科学地评估了学生学业水平，预测了知识需求及常犯错误，智能地分析了原因并进一步有针对性地提出合理建议，更有利于多元化的学习和个人发展。

1.2学生自主作业

人工智能在学生自主作业方面的应用多以软件、APP见长。近来被称为“学生的救星，作业的克星”的各类搜题软件，如国内的小猿搜题，作业帮，国外的volley等，运用深度学习，图像识别等技术分析照片文本后，在短时间内系统就可以给出该题的思路解析及知识要点和难点。此外，这类搜题软件不仅可以识别打印题目也支持手写识别。另一类兴起的软件是对作业的智能批改，如猿辅导的“英语作业智能批改”应用，用户可将拍摄的英语作文上传，由系统自动批改并显示评分，还会对错误的语法，单词进行批注。这些软件的操作更为简单，并对于单个题目，板块的剖析分解更加深入，从而丰富了学生答疑的辅导方式，增强了自主学习能力。

1.3考试方面的应用

人工智能在考试方面的应用以科学、规范、公平见称。主要用于标准化考场建设、命题、评卷、英语听说考试等方面。

在标准化考场建设中，传统的考场网络电子巡查系统是以摄像头为基点，管理人员远程进行实况监控，但是缺点是工作量大，人员有限。而人工智能技术的运用，既能减轻负担又提高准确性。人工智能巡考主要是通过智能摄像头运用图像识别技术，分析、判断考场异常情况，从而提升工作效率。此外，在考生身份验证方面，人工智能也发挥着独特的作用。相较于传统的人工验证，以考生的生物特征，如人脸、指纹等为识别标准的智能识别更加精准完善，更利于保证考试的公平。

在考试命题方面，人工智能主要运用于对试题难度的测试。一种是通过人为设定难度的规则，计算机在学习之后自动完成预测，另一种是由人工智能通过深层的神经网络自动猎取试题难度特征，省去了人为设定的步骤。具体选用哪种方案则需根据考试类型进行合理选择。

在评卷方面，传统的人工评卷效率低下，而OMR技术（光标阅读器）的运用弥补了这方面的不足。OMR技术利用扫描仪将考生答题卡扫描成图像，并在扫描中自动对客观题进行判分。这种方式集多评制，答卷留存等优势于一体，显著科学化。虽然主观题自动判分仍未实现，但随着智能化发展，相信终有一日也会实现。

在英语听说考试方面，人工智能最核心的体现是智能口语评测。在考生语音数据中考察发音的标准化、语速、语调等方面，同时，充分考虑音质、噪音等干扰，依托计算机强大的计算能力准确判断考生的英语听说能力，达到科学、规范的要求。当然，要得出完美的结果还需要对语音数据的大量采集，帮助计算机完成深度学习。

2、面临的新挑战

人工智能浪潮的涌起，不可避免的对现有规章制度发起冲击，同时也面临着安全、伦理、治理、教学管理等各方面的挑战。

2.1安全与伦理

大数据时代的崛起方便了人们生活，但也带来了许多隐患。人工智能要在教育方面应用，就必须采集大量数据，而这些数据中又包含着教师、学生、考生的个人隐私，如性格取向、智力水平、社会交往等。那么这些数据的隐私保护及安全维护终将由谁负责？如何面临数据泄漏后的一系列伦理问题？因此在人工智能必须保障与多数人的利益一致，做出符合章程、伦理、道德又相对科学的决策。而如何制定这一标准，将是人工智能在教育领域全面推行的一大挑战。

2.2综合治理

在信息爆炸的时代，新的治理方式——技术治理正悄然兴起。技术治理是用科技手段高效处理社会问题。在人工智能应用于教育方面，我们对人工智能的治理不在于“是否该治理”而在于“如何治理”。如何在不抹杀学生独立思考的前提下，让其融会贯通地掌握各方面的知识，以及人工智能与其他领域的融合交接，这些都将给予人工智能新的难题。

2.3教学管理

将人工智能引入教学，一方面便于知识的呈现，另一方面加大了管理难度。学生对智能工具极易引发好奇，往往会分心甚至影响他人。这样对于课堂的管理提出了更高的要求。加上，最近教育的新课改采用了“3+3”的模式，教师对流动的学生的情况不够熟悉，对课堂的掌控有所削弱，很难保证人工智能的优势不会被人为劣势所抵消。

以上一些仅是冰山一角，要全面推广人工智能于教学还有漫漫长路，但也是必经之路。在教育中引入智能是必然趋势，只是如何引入，如何管理，如何规范，将是未来面临的重大挑战。

人工智能在大数据时代下必将广泛而又深刻的影响社会的各个领域，并带来新的变革，其压倒性的优势将彻底改变传统人工的做法。但在具体实践方面仍要深入的探索与研究，以成熟的方案促进人工智能与教育的深度融合，提高质量。

参考文献

[1]余胜泉（2018）人工智能教师的未来角色[J]开放教育研究，24[1]：16-28

[2]龚成清.人工智能技术在计算机应用基础网络考试中的应用[J]教育信息化，2006（17）：78-79

[3]王文杰.人工智能原理与应用[M]北京，人民邮电出版社，2004

[4]吴永和，刘博文，马晓玲,构筑“人工智能+教育”的生态系统[J]远程教育杂志，2017（11）：30-36