人工智能背景下的教育融合困境与路径选择

大数据方兴未艾,人工智能汹涌而至,深刻地影响并改变着人们的生产与生活。以大数据、并行计算、深度学习为内驱力的人工智能引动着现代教育的智能化发展,成为促进教育前进发展的重要引擎,赋予教育以巨大的智慧力量。在人工智能巨大的发展机遇下,教育想要抢占先机,必须提前布局。但当前人工智能教育处于初步发展阶段,在教育发展上面临着诸多难题。对此,可从教育人工智能的基础设施、大数据挖掘与采集、学科体系与师资队伍建设、政企学研合作四方面,初步探索人工智能与教育的深度融合之道。     

职业院校网络学习空间的改进策略

网络学习空间的建设是新常态下"互联网+教育"的重要抓手,是推进学生个性化学习、构建现代新型教育体系的有效途径。通过分析目前全国职业院校专业教学资源库和各校本网络学习空间的建设优势和不足,以及外部环境的挑战和机遇,从教学资源建设、平台技术支持、空间管理制度三个方位提出相关改进策略。     

人工智能视野下的英语教学:发展趋势与应对策略

英语课堂教学面对人工智能时代的到来,必然在组织形式、活动设计、师生关系和技术融合等方面发生变化。对此提出未来的英语教师要在整合教学资源、融合教育技术、设计深度学习活动、提升专业素养和涵养人格魅力等方面不断发展,主动适应人工智能时代的英语课堂教学。     

人工智能和大数据驱动下的研究生个性化教育

当前人工智能已在各个领域取得突飞猛进的大发展,实现人工智能与教育的融合已成为目前高校教育创新中不可忽视的技术手段。探讨利用人工智能和大数据优势解决当前研究生培养遇到的困境,从建立知识图谱、突破时空约束、多样考评方式以及自适应学习等视角,提出研究生个性化教育的培养路径。     

智慧教育研究现状、内涵及其特征分析

人类即将从信息时代走向智慧时代,智慧教育是信息化教育的高级阶段。本文运用内容分析法,以智慧教育研究机构发表的核心期刊文献为依据,将智慧教育分为理论基础、技术方案、实践应用三大方面,从发文数量、期刊分布、论文内容等方面进行研究。然后梳理了智慧教育的定义,即智慧教育是充分运用现代智能技术,全面实施个性化教学、按需服务的新型教育模式,以全面培养具有高度应变与创新能力的人才为目标,是信息化教育的高级形式。同时阐述了智慧教育的五大基本特征,即学习环境传感器丰富多样,“数据驱动”式教学无处不在,个性化学习与自适应学习普遍采用,学习资源共享共生已成常态,人工智能技术广泛运用等。     

试论大数据与个性化教育之实现

随着云计算、移动互联网、物联网等技术的发展,我们生活的世界早已淹没在数据的海洋中,身边的一切皆可数据化。大数据的威力势如破竹,教育领域也深受影响。以教育大数据为基础的学习分析,能够全面地了解学习者的个性面貌,有助于有的放矢地为每一位学习者提供适合其个性发展需要的服务。     

新时代青少年网络法治教育现状分析与策略应对

在互联网技术蓬勃发展的新时代,青少年网络法治教育面临着前所未有的冲击：网络环境日趋复杂,传统主渠道教育面临挑战;网络社会快速发展,法治教育滞后于法治实践;网络技术更新迭代,教育方法手段亟待创新。为此,要强化“互联网+”创新思维,抓牢青少年网络法治教育主导权;更新网络法治教育观念,凸显青少年网络法治教育时代性;创新网络法治教育方法手段,增强青少年网络法治教育实效性,引导青少年做遵法守法用法好网民。     

大数据助力大规模个性化教育实践探索

信息技术发展推动大数据时代到来,大数据推进教育教学变革.以科大讯飞股份有限公司高中生物个性化学习手册为例,从设计原理、有效策略及使用场景三个方面介绍其应用实践,从助力学科教学效率提升以及大规模个性化教育发展两个层面总结其实践意义.     

智慧教育转型与变革

智慧教育不仅是智能技术在教育中的应用,更是智能时代教育的全面转型与变革。文章结合智能时代的三大发展趋势:即人机物三元融合、主动智能服务与人机结合的分布式认知,从基础环境、智能形态、培养模式、教育生态、育人目标五个维度提出了智慧教育转型与变革的关键所在,包括拥有主动智能的教育环境、人机协同的教育智能、大规模个性化的人才培养模式、虚实融合的教育新生态和智能时代的创新人才培养。在此基础上,面向智慧教育转型与变革的实践落地,提出了三点关键建议,包括建立数据无缝流转的生态体系、推进教育公共服务模式创新、高度重视专业性的教育服务,期望为智能时代智慧教育的转型与变革提供一定的参考与应用启示。     

大数据及其发展趋势研究

介绍大数据产生背景,详细剖析大数据的基本概念及其特征,同时提炼了大数据的五种关键技术．指出大数据与云计算、物联网和数据空间相结合的发展趋势,以揭示需要研究的关键内容,为大数据的相关研究者提供参考。     

个性化网络学习空间建设与应用研究

网络学习空间是随着互联网技术发展而出现的新的教学应用服务形式。基于网络空间开发应用模式,提出了个性化网络学习空间建设的原则与目标定位,阐述了网络学习空间的6个功能要素及其逻辑结构,分析了基于个性化网络空间学习应用的几种主要形式。     

教育运用信息技术要处理好五个关系

<正>2019年3月,联合国教科文组织发布报告《教育中的人工智能:可持续发展的挑战与机遇》,指出:人工智能技术能够支持包容和无处不在的学习访问,有助于确保提供公平和包容性的教育机会,促进个性化学习并提升学习成果。人工智能技术、大数据、互联网等信息技术正在改变着教育的生态、教育的环境、教育的内容、教育的方式、师生关系以及教育的管理模式等。充分认识信息技术的运用,是当前教育工作者遇到的重要课题。信息技术在教育中的运用,需要处理好以下几个关系:     

基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统研究

随着大数据时代的到来和在线学习的蓬勃发展,个性化自适应学习日益成为人们关注的热点。本文从教育数据挖掘的目标和关键技术出发,在个性化自适应学习系统中应用教育数据挖掘技术,研究了学习者模型、领域知识模型和社交网络模型的构建、融合和应用,设计出基于教育数据挖掘的个性化自适应学习系统的架构和流程,探讨了模型的构建和个性化自适应学习引擎机制的建立,提出了基于聚类的个性化自适应学习内容呈现、基于序列挖掘和关联规则的最佳学习路径推荐、基于协同过滤和社交网络的个性化资源推荐方法。     

基于大数据的外语智慧教育应用研究

长期以来,外语教育中存在的主要问题是费时低效。在大数据背景下,智慧教育的理念给外语教育带来了系统性的变革。文章通过梳理信息环境下外语智慧教育的特点及其理论基础,提出改善目前外语教育的措施在于建构智慧型课程。文章采用数据挖掘和学习分析技术,构建适应智慧学习的慕课体系,提供微课、翻转课堂等个性化的学习内容,建立了多元互动的教学评价机制,以提高学生的学习效率和学习自主性,从而实现智慧化和个性化教育。     

开源人工智能系统TensorFlow的教育应用

开源人工智能系统为教育人工智能的研究与应用提供了一条有效的路径,由Google公司推出的TensorFlow便是其中的优秀代表。文章对TensorFlow进行了相关分析,探讨了TensorFlow的应用原则。在此基础上,文章重点从教育大数据分析、个性化学习推荐系统、教学游戏和教育机器人等角度,分析了TensorFlow在教育领域的应用。此外,文章还讨论了TensorFlow等开源人工智能系统在研究和实践的过程中存在的问题,并展望了其发展前景,以期为推动人工智能技术在教育领域的落地与应用提供参考。     

基于教育大数据的高职学生个性化学习模式研究

本文以建构主义学习理论、多元智能理论和个性化学习理论为指导,通过调研高职院校学生并分析其在网络云平台中大量的学习数据,依据高职学生的特点,以学生为中心,探索设计基于教育大数据的高职学生个性化学习模式.该模式一定程度上优化现有的学习过程、学习方式和学习习惯,为高职教育教学改革研究提供有价值的参考与借鉴.     

高中历史教学中网络学习空间的作用与应用研究

随着科学技术和教育信息化的飞速发展,依托网络的学习越来越成为师生所选择的重要学习途径.在高中历史教学中,依托网络学习空间,不仅能够优化学生的学习方式,还能够为教师的教学提供辅助,还能够打造个性化的学习环境.为此,教师应该对网络学习空间加以深入研究.     

人工智能时代教育人工智能研究与应用现状、问题及对策

为了促进教育与技术融合,提高教育的“教育力”,实现人工智能技术促进教育发展,做到以人为本、因材施教,基于人工智能环境,从现有人工智能技术入手,构建人工智能框架,使教育工作更加高效,为了促进教育与技术融合,提高教育的“教育力”,实现人工智能技术促进教育发展,做到以人为本、因材施教,基于人工智能环境,从现有人工智能技术入手,构建人工智能框架,使教育工作更加高效,教育活动更能体现学生个性。研究表明,人工智能技术与教育结合可更好促进教育发展,培养社会所需人才;基于人工智能的学习可为师生提供一个良好的教育教学环境。通过对关键技术和典型应用的分析,构建教育人工智能技术框架,并针对现有教育人工智能存在的问题提出解决方案。