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面向教师的人工智能应用 01 智能评测 智能评测是指通过对学习者学习过程和学习行为数据进行大规模自主智能评估

2018-05-16 10:13栏目:评测

人工智能的研究领域包括专家系统、自然语言理解、机器学习、情感识别、人工神经网络等众多领域,相关的教学应用涵盖众广,在此主要对面向教师、面向学生和面向教学的人工智能教学典型应用进行探讨。

面向教师的人工智能应用

 面向教师的人工智能应用 01 智能评测 智能评测是指通过对学习者学习过程和学习行为数据进行大规模自主智能评估

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智能评测

智能评测是指通过对学习者学习过程和学习行为数据进行大规模自主智能评估,并进行个性化即时反馈。其中,大规模评估是指通过人工智能大数据分析技术对学生的学习行为和学习成果进行针对性地评测;个性化即时反馈是指通过对某位或某一群体学生的学习行为和学习过程数据进行分析后给予反馈。当前,基于人工智能技术的智能评测应用主要有口语考官和试卷批改机器人等。

众所周知,每年都有各种类型的英语听说考试,考试者的录音如果都由人工去评分,不仅工作量巨大,而且评判标准很难一直保持统一。随着语音识别准确率的不断提升,使得借助人工智能口语考官来对英语听说考试进行评分成为现实。只需抽取样本数据进行训练,人工智能口语考官便能学会像人类考官一样对学生的回答进行评估。美国教育考试服务中心已经在一些英语考试中采用人工智能技术来评测打分。科大讯飞公司的语音技术也在2015年应用于广东70万高考英语口语环节考生答卷的批阅。

人工智能口语考官不仅能进行语音评分,还能纠错,对平翘舌音、前后鼻音都能进行精准分辨。基于人工智能的评分不仅更快,而且更准和更公正。我国的“英语流利说APP”就是一款能指出用户发音错误和自动打分的移动端APP应用,深受英语学习者的喜爱。

评卷对每位教师而言并不陌生,但人工阅卷通常容易受主观因素影响而导致结果偏差,机器阅卷应运而生。国内的阿里AI智能阅卷、科大讯飞智能评卷系统等应用的推广,开启了以机器评阅为主、人工审核为辅的全新评阅方式。国外的Gradescope公司开发的批改卷面试题软件,解决了给试题打分的耗时问题,伯克利大学、斯坦福大学、麻省理工学院等高校已经加入该应用的使用行列。02

智能应答

智能应答是基于自然语言处理、知识推理、文本语音和图像分析等技术而实现的大规模知识处理与反馈的自动应答系统,它主要从语义理解和答案搜索方面解答学习者的疑问。如:微软小冰聊天机器人、百度智能问答机器人,它们在接收到文字、图像或语音信息后,先进行内容解读,然后再自动给予合适的回复。

在混合式教学中,学习者通过线上和线下完成学习及师生互动交流,针对学习者发出的文本、语音和图像,以深度学习、机器学习、神经网络等技术为基础的人工智能教学应答机器人正好能大显身手。例如,能力风暴教育机器人已推广到4万多家学校;海尔小帅智能机器人,能与小朋友进行语音交互,回答小朋友的问题。03

个性化教学

根据学生的个性特征,进行教学资源的个性化智能推荐与因材施教一直是教育界所期望看到的理想教育方式,然而具体实施起来却困难重重。个性化推荐就是根据学习者的学习行为,自动预测学习者的兴趣偏好,有针对性地向学习者推送合适的教学资源。为此,大量基于学习行为数据建模的各种推荐算法纷纷被应用,如关联规则算法、蚁群聚类算法、协同顾虑算法、机器学习算法等。其中基于人工智能的深度学习推荐算法最受关注。

深度学习的思想来自于机器学习,是指初始数据获得之后,对数据做预处理、特征提取与选择,再到推理,最后进行预测的过程。在混合式教学中,根据学习者网上浏览文本、语音、图像、视频等资源的行为数据,进行特征提取并基于人工智能的深度学习推荐算法,可以为学习者提供学习资源的智能推荐。例如,爱奇艺视频网、网易云课堂,以及优必选联合腾讯叮当推出的个性化智能教育机器人等,它们均能根据用户的浏览行为给用户智能推荐相关的课程资源。面向学生的人工智能应用

 面向教师的人工智能应用 01 智能评测 智能评测是指通过对学习者学习过程和学习行为数据进行大规模自主智能评估

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智能识别

智能识别在人工智能教学中属于应用最早也是最为成功的技术,无论是语音识别、图像识别、人脸识别,还是脑波识别,都属于智能识别范畴。由于人的语音天生就蕴藏着情感,因而基于语音情感库的情感识别在教学中也被广泛应用。

我国2015年成立的“管理科学与工程学会神经管理与神经工程研究会”,标志着我国的神经管理与神经工程研究进入新的阶段。越来越多的机构和学者投入到基于脑神经认知的情感识别研究中。例如,浙江大学管理学院神经管理学实验室对脑信号的感知与情感评估分析技术进行了大量研究;复旦大学管理学院戴伟辉教授研究了面向教育大数据分析的神经管理学机制;软银情感识别智能机器人Pepper、小影印象 APP应用等,都能根据人的表情、语音来识别人的情绪。若将这些技术应用到混合式教学中,则有利于教师识别出学习者的状态,对讲课内容、授课方式进行及时调整,从而获得更好的教学效果。02

智能导学

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