小星導(dǎo)讀
我們的生活已經(jīng)進入了人工智能（Artificial Intelligence）的時代。而在教育領(lǐng)域，人工智能又有什么樣的表現(xiàn)與潛力呢？繼上一次有關(guān)自適應(yīng)學(xué)習(xí)（Adaptive Learning）的分享之后，小星將繼續(xù)為大家分享培生集團（Pearson）的另一份研究報告，《智能釋放》（Intelligence Unleashed），與大家繼續(xù)討論這一教育科技領(lǐng)域的新鮮話題。
根據(jù)培生集團《智能釋放》的報告，小星將分兩次為大家仔細解讀人工智能。
簡言之，我們需要對AIEd有明晰的認識，從而進行一系列的評定、投資、計劃、履行與測試等等。
即使是專家也很難給AI下定義，原因之一是AI包含的東西是在持續(xù)變化的，“如果某物變得足夠有用、足夠常見，就不再有AI這一標(biāo)簽”，而是被認為是電腦程序、算法、應(yīng)用等等。另一個原因是這個領(lǐng)域是跨學(xué)科的，人類學(xué)、生物學(xué)、計算機科學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)都對這個領(lǐng)域有貢獻，而它們都有各自的視角和專業(yè)術(shù)語。
根據(jù)《智能釋放》報告的定義，AI是通過模擬人類能力與智慧行為，與世界產(chǎn)生互動的計算機系統(tǒng)。（We define AI as computer systems that have been designed to interact with the world through capabilities and intelligent behaviors that we would think of as essentially human.）。
上面提到，我們把AI定義為利用原本被認為是屬于人類的能力與智慧行為與世界互動的計算機系統(tǒng)。這意味著AI依賴對世界的認知與智能處理這一認知的算法。對世界的認識用所謂的“模型（models）”來展現(xiàn)，AIEd包括3個核心模型：教學(xué)者模型（Pedagogy Model）、領(lǐng)域模型（Domain Model）、學(xué)習(xí)者模型（Learner Model）。
圖片翻譯源于《智能釋放》報告
把持續(xù)的分析呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者和教學(xué)者，包括關(guān)于學(xué)習(xí)者成績的有價值的信息，他們的有效狀態(tài)，或者他們的任何錯誤理解。這可以幫助老師理解他們的學(xué)生的學(xué)習(xí)方法，從而使他們能夠更好地進行適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)。對于學(xué)習(xí)者來說，開放的學(xué)習(xí)者模型可以通過使他們追蹤自己的進步來激發(fā)他們的動力，也可以鼓勵他們對自己的學(xué)習(xí)進行反思。
為了更直觀地描述上圖中的幾個模型，我們以智能學(xué)習(xí)機器人“智小樂”為例：這款機器人根據(jù)孩子的年齡特點建立對話場景，將孩子帶入到不同的話題中，引導(dǎo)孩子發(fā)問，在多輪交互式的對話中［教學(xué)者模型（教學(xué)方法）］，講授知識［領(lǐng)域模型（教學(xué)內(nèi)容）］。同時分析孩子的情緒與其興趣點所在，在云端數(shù)據(jù)平臺記錄孩子的智力發(fā)展和對知識點的掌握情況［學(xué)習(xí)者模型（學(xué)生反饋）］。在這個互動的過程中，機器人通過各種算法處理獲取的相關(guān)信息，通過“生成適應(yīng)性內(nèi)容”與“獲取并分析反饋數(shù)據(jù)”的不斷迭代，成為與孩子越來越契合的適應(yīng)性家教。
圖片來源于智小樂官網(wǎng)
總而言之，這一系列越來越豐富的AIEd模型可能會成為這一領(lǐng)域?qū)W(xué)習(xí)最大的貢獻。
本期的介紹先到這里，希望能夠讓大家對教育中的人工智能(AIEd)有所了解，在接下來的推送中，小星將繼續(xù)深入為大家介紹AIEd。請大家關(guān)注我們的下一個專題分享：AIEd的發(fā)展現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢。
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