人工智能教育应用的发展趋势与实践案例

文章首先从人工智能时代社会发展对人才需求的角度入手,指出个性化是人工智能时代教育应用发展的必然趋势,并介绍了教育应用的发展现状,指出人工智能技术推动了个性化教育从理念走向实践。接着,文章描述了智能教育的核心服务,即从学习个性化、教学精准化和管理科学化等三个方面推动教育走向个性化。最后,文章介绍了智能教育核心服务在用户终端产品中的应用集成与案例实践。     

人工智能赋能个性化学习评价：价值意蕴与实践路径

个性化学习评价是教育评价改革的内在要求和重要趋势。人工智能为个性化学习评价的实现提供了技术支撑,其价值体现在促进对学习者多模态数据的采集、实现学习过程与状态的智能分析、支持学习评价结果的智能化反馈、推动人机协同评价等方面。人工智能支持下个性化学习评价的实现,需要推进学校智能教育环境建设及其应用、构建人工智能支持下个性化学习评价的实施框架、制定个性化学习评价中人工智能的应用规范、提升教师应用人工智能开展个性化学习评价的能力。     

智能化时代国外人工智能教育战略和启示

目前,人工智能教育成为教育技术领域关注的热点之一.文章对国外典型国家人工智能教育进行了研究,发现在人工智能教育应用方面,应用模式有智能导师系统、个性化学习、精准诊断、辍学预测工具、教师分配自动化、符合个性化需求的教师专业发展课程等;同时,通过多种方式(例如在线课程、开设通识类课程、设置更多的研究生培养人数等),大力推进...     

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。     

人工智能在学校体育中的应用问题与解决策略

目前人工智能技术在我国学校体育中的应用处于初始阶段,还存在着人工智能与学校体育融合程度不深、缺乏相应支持体系、相关的配套文件和伦理道德规制亟待建设等问题。基于此提出了人工智能在学校体育中应用应以智能化、个性化、多元化为目标;加强师生对人工智能的认知,以满足人工智能在学校体育中发展的需要;讨论人工智能应用标准,维护体育公平和社会伦理;完善人工智能在学校教育中的支持体系;推进人工智能与学校体育融合进程等人工智能在学校体育中应用的建议,以期提高人工智能在学校体育中的应用水平。     

个性化智能学习服务系统的构建与应用

本文作者基于人工智能的软件代理理论和"博客"技术,应用人工智能、管理学、教育心理学、行为科学、信息学等学科的交叉知识,建立了个性化智能学习服务系统的逻辑模型,并据此建设系统平台,力图支持实际的个性化教与学.通过在云南电大全日制学生的不同课程中实际应用该平台,开展实证研究,取得了一定的效果.     

人工智能技术如何赋能特殊学生教育——基于美国中小学的实践经验

人工智能技术对满足特殊学生教育需要、提升教育质量具有重要推动作用。随着智能时代的到来,如何将人工智能技术融入特殊学生的教育教学实践中成为美国各界关注的问题。经验分析表明,美国学校在引入人工智能技术赋能特殊学生教育的过程中,形成了包括引入数据监测技术促进课堂教学管理精确化、依托智能文本转换确保信息获取途径无障碍、借助智能交互技术保障信息处理能力个性化以及运用智能辅助系统实现信息表达方式多样化的实现路径;构建了政策法律、基础条件、师资队伍与社会团体协同运作的保障体系,实现了人工智能技术在美国特殊学生教育中的有效实施与广泛应用。当前我国中小学正处于运用人工智能技术赋能特殊学生教育的起步阶段,需细化政策规划落地方案、促进校园智能教学设施升级、积极探索智能技术的应用路径、提升教师的技术应用能力并健全社会协同支持体系。     

生成式人工智能在教育领域的应用、问题与展望

ChatGPT的出现意味着生成式人工智能又一次掀起了信息化革命的浪潮。本文详细概述了生成式人工智能的发展历程，对生成式人工智能在教育领域的应用现状进行了深入分析，发现该技术存在不透明性和不可解释性、数据隐私和安全、个性化和公平性、有效性和可靠性四个方面的问题，并提出了相应的解决策略，然后从个性化教育、智能教学、联合教育及虚拟教学四个方面，展望了未来教育领域中生成式人工智能的发展趋势，旨在为该领域的研究和实践提供重要的参考价值。     

国内人工智能教育应用:研究现状、热点主题和机遇挑战

人工智能与教育的深度融合对推进教育数字化转型、促进教育公平具有重要意义。国内人工智能教育应用在政策引领与新技术加持的双重驱动下曲折发展。通过文献计量法,总结出我国人工智能教育应用研究的五个主题：人工智能教育发展体系研究,人工智能辅助教学模式创新研究,人工智能教育应用政策演变研究,人工智能个性化学习实证研究,智能核心素养培养研究。当前,人工智能教育应用面临着赋能人才培养、教育发展与教学改革的机遇,同时面临伦理道德风险、教育人文缺失、数据安全隐患、理论供给不足等挑战。在此基础上,本文归纳了未来人工智能教育应用研究的四个方向与主题：一是重申人文主义教育方法,坚持立德树人的教育目标;二是大力推进智能技术和相关学习理论的研究,攻克未来教育可能面临的难题;三是积极促进智能技术与教育深度融合,全方位重塑教育过程;四是确立人工智能教育应用集体公约,为人工智能教育的可持续发展保驾护航。     

人工智能赋能大学生劳动教育:价值意蕴·现实诉求·实践理路

人工智能技术迅猛发展缔造的智能化应用场景,成为大学生劳动教育的新变量。嵌入大学生劳动教育的人工智能,引发劳动教育主体再造、客体换场、环体升级、介体整合的智能革命,使新时代大学生劳动教育面临着祛魅与返魅融合、内化与外化相连、体力与脑力并存、虚拟与现实共融的现实诉求。基于此,匡正大学生劳动教育的价值本位,应通过落实立德树人根本任务、转换认知范式、构建联动机制,主动寻求人工智能赋能大学生劳动教育的应变之策,在因势利导与守正创新中勾勒人工智能赋能大学生劳动教育工具理性与价值理性相互融合的现实图景。     

北京市中小学人工智能技术应用的现状、问题及建议

人工智能技术在教育领域的应用发展迅速。本文围绕人工智能系统在教育管理应用和精准助力教学两个维度,系统阐述了人工智能在建设智慧校园、实施减负、增强教学效果、学生的个性化学习等方面的运用。同时,分析了人工智能技术在北京市中小学中应用的现状与问题,并且提出了相应的建议。     

关于人工智能教育应用的几个问题

随着人工智能理论与技术的长足发展,人工智能在教育中的应用问题也逐渐引起重视,并取得了一定的研究成果。本文探讨了人工智能在教育中应用的主要形式,分析了人工智能在教育中应用的局限性,并对人工智能教育应用的发展前景进行了展望。     

E-learning中动态兴趣识别方法研究

在网络和海量信息的背景下,网络学习由于具有时空无限、资源共享等特点,正逐渐成为构筑终身教育的最有效手段。网络学习是信息教育的延伸,强调过程的个性化和专业化。其中个性化服务体现了"以人为本"和"因材施教"的理念,因而在信息教育中得到了广泛应用。针对当前信息教育中缺乏对学习兴趣研究的现状,文章提出了信息教育系统中一种动态兴趣识别方法,新方法应用人工智能技术和数据挖掘技术构建了一个基于网络用户兴趣的动态识别方法,在很大程度上弥补了网络教学中个性化缺失的问题。     

人工智能环境支持下学习的通用设计研究

在倡导个性化学习的时代背景下,“学习的通用设计”以学习科学研究作为依托,对当下的教学生态和未来学习的图景都发挥着重要作用。近年来,国内教育技术界日益关注人工智能在教育教学应用技术中的发展,从而给“学习的通用设计”解决实践难题带来了契机。首先,研究说明“学习的通用设计”概念本身所具有的优势和它在人工智能环境中的发展趋势;接着,从技术层面分析“学习的通用设计”开发的必要性,说明人工智能技术为什么能够提高教学品质;最后,阐述如何实现基于人工智能环境的“学习的通用设计”,以达到教学过程中“人—机”协同的思想,也为学习者进行高效个性化学习提供支撑。     

人工智能技术在个性化体验式学习实践中的应用研究

随着AI技术的发展,人工智能技术已经渗透到工作和生活的方方面面。在校园中,我们能感受到人工智能技术的应用：人工智能技术参与教学参数、数据的收集和分析,人工智能技术参与课堂个性化教学,人工智能技术参与家庭作业辅导。如何用好人工智能技术是当前亟须研究的课题。     

人工智能时代高校道德教育实践模型研究

随着人工智能快速发展,高校道德教育受到了海量数据、精准细分、云端环境等方面的不同影响。以增强高校道德教育的主导力、说服力和吸引力为落脚点,文章构建了人工智能时代高校道德教育实践模型。为验证此模型的应用效果,文章以“大学生党史教育”为高校道德教育的主题内容,开展了准实验研究,结果表明：模型能显著提升大学生的道德教育水平;模型对说服力、吸引力两个维度的道德教育效果影响显著,而对主导力的提升幅度较小;模型对道德教育初始水平较低的大学生影响更大。文章的研究成果可为教师开展智能技术支持下的个性化、精准化道德教育教学提供参考,并有助于推动人工智能技术赋能道德教育。     

基于大数据与人工智能的教师继续教育模式研究

大数据和人工智能技术引发了教师继续教育翻天覆地的变革。本研究旨在探讨基于大数据与人工智能视角的教师继续教育新模式。文章分析了当前教师继续教育中存在的问题,提出了相应的策略,包括优化数据采集和处理流程、采用人工智能技术实现教育个性化以及强化技术与实际教学应用的整合,构建教师继续教育的新模式,如构建基于AI的自适应学习平台、设计大数据驱动的教师培训课程以及促进多元化学习资源与技术的整合。期望通过这些策略和路径,能为教师继续教育带来更高效的个性化和创新性的学习体验。     

国外人工智能教学应用研究综述

人工智能技术在教育教学中的应用日渐丰富,国内关于人机协同的研究多偏向于宏观理论探索,实践研究较少。鉴于此,研究以近三年三本具有国际影响力的期刊中人工智能教学应用相关文献为样本,以人工智能局部替代教学、赋能教学为焦点,分析国外人工智能教学应用研究现状。从中可以看出,当前国外研究者在探索认知特征、学习本质和教育规律的基础上,关注将机器学习、逻辑推理、自然语言理解等人工智能技术嵌入各类教学、学习、决策等工具、系统、平台中,支持构建体验学习情境、规范学习行为、评估学业水平和能力结构、制定个性化学习路径和内容等研究,旨在通过人机协同优化教学方式与路径,为学习者提供个性化学习服务。这些研究成果对开发人工智能教学产品、理解学习的本质、探索教学规律等提供了方法指导和可供借鉴的研究范式,但也存在人工智能教学应用研究狭窄化、碎片化、微观化等问题,后期还需从宏观、中观层面开展人工智能与教学的关系研究、人工智能教学应用关键技术研究、人工智能赋能教师的理论基础研究、人工智能与教学融合形态研究、人机协同背景下的教师人工智能教学应用素养研究等。     

应用数据挖掘和分析技术提升大学生个性化课堂学习效果的研究检视与推进路径

应用数据挖掘和分析技术提升大学生个性化课堂学习效果是教育高质量发展的时代要求,也是大数据技术不断发展的必然选择。从教学过程出发,应用数据挖掘和分析技术提升大学生个性化课堂学习效果的实施还存在课前学生个性化学习特征的量化研究缺乏、教学数据区块化孤立化问题凸显、学生成绩包含的隐含信息缺乏进一步挖掘等问题。因而,应用数据挖掘和分析技术进一步提升大学生个性化课堂学习效果就要着力建构个性化学习者模型,有效承接课堂教学;加强教学中实时数据整合,推动学生个性化综合分析;建立学习效果个性化考评指标体系,促进学生个性化培养方案的改进。     

基于多模态大模型的精准教学支持体系构建研究

随着人工智能大模型从单一模态向多模态融合的通用人工智能演变,多模态大模型的发展有望推动教育领域的变革。在技术进步的推动和智能时代教学原理的指导下,多模态大模型有望实现规模化教育与个性化培养之间的有机结合,并彻底转变精准教学和个性化学习的方式。然而,在实际应用中仍然面临着教育环境的实际限制等诸多挑战。为此,提出了基于多模态大模型的精准教学支持系统框架和面向个性化教育的云边协同基础设施架构。这两个互补架构能够协同工作,为构建更高效、规模化且个性化的精准教学体系奠定基础。此外,为基于多模态大模型的教育模式变革提供了更广泛的对话起点,为该领域的未来研究和发展提供了思路。