原子钟剖析“教育人工智能”解决当前教育难题

2018-08-10

人工智能 教育难题 自适应学习

“人工智能”已悄然进入教育界,立刻引起了业界各方面的广泛关注,作为新兴的教学技术,AI+大数据的综合运用对招生、吸引人气、提升行业口碑等诸多方面,都有着莫大的作用。可是教育人工智能具体如何使用以及能够带来多么大的好处,大家却还一知半解,并不了解其运行机制,以及该如何运用,才能对我们学校招生、老师教学、学生学习产生良好的作用和效果。

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那么,什么是教学领域的人工智能?教育的人工智能主要是通过智能算法判断一个学生什么时候适合学习什么,以一段时间为策略节点,用最适合每个学生成长的科学路径,来分阶段推荐最符合学生个体的知识点与知识点集合题目,在学习过程中捕捉个体级别的遗忘曲线,并据此来复习和巩固学生已掌握的知识点,从而在有限的时间内,达到发挥学生个体最大化的学习能力时,才可以达到的学习目标,最终反馈到学习成绩。

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传统的学习能力定位主要通过对每个学生进行评测,然而一两次的评测因为测评范围,测评题目深度等问题不可避免会出现评测结果不够精准的问题,而且很多题目都涵盖多个知识点,而每个学生阅读、思考、理解、掌握和应用一个知识点的能力都是不同的,根据测评题目的结果判断学生的学习能力就有所缺失。那么,如何根据每个学生的学习表现,定位学习能力并合理安排学生的学习路径就成了让老师和学校头疼的问题,而个性化教学的目标就是解决这一问题。

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原子钟信息科技本着促进教育公平与加速教育现代化的目标,历时多年研发了一套为教育行业定制的以人工智能为核心,深度结合大数据的智能在线学习平台“智+”教学系统,那么这款智能在线学习平台,具有那些特点以及如何为促进教育公平和加速教育现代化服务的呢?

下面,我们就通过一幅图,来解释这款智能在线学习平台“智+”的工作原理:

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首先,“智+”拥有精准的“学前评测”功能,普通考试题目有限,只能将学生评估到分数段,而难以覆盖所有知识点,不能做到交互式、个性化测评,而“智+”却能够利用“知识空间定位”技术在最短的时间里,精确地评估学生当前的学习情况和知识掌握程度等,为学生的个性化教学做好基础。

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“知识空间定位”是什么?传统教育中,知识点之间的相互依赖和难度系数难以精准量化,评估周期长,构建有效的知识图谱成本高难度大,基于固定教学大纲的教学方法对于学生千篇一律。而“智+”利用贝叶斯和隐马尔科夫模型快速定位算法,将海量的题目、内容、知识点与难度系数进行标准量化,并以可视化的形式呈现到教师面前,让教师了解到不同学生的不同学情以及知识漏洞和能力倾向等,从而做到"千人千面",即,根据不同学生的学习历史和学习习惯个性化生成学习路径,同时,还可以“实时更新”,即根据学生最近学习情况与学习行为等动态调整。

在通过对学生智能化的学前评测之后,系统自动判断学生是否达成预计的学习目标,如果已经达成学习目标,则进一步进行教学内容评估并且定期使用学生的表现数据对课程知识图谱的知识点相关性做动态更新,再通过已更新的知识图谱,使用集专家系统+深度学习+预测系统在内的“自适应学习引擎”中,经过自适应学习引擎处理,动态更新学习路径,学生根据最适合自身的学习路径进行学习,而系统则通过实时监测学生的学习行为生成学生用户画像,同时,将已监测的学习行为通过项目反映理论和学情追踪技术进一步对学生的知识空间定位进行更新,补充随时变化的知识空间,以此来提高学生的自适应学习能力,同时,让学生的个性化学习更有效,最终帮助教育机构提升整体教学质量,实现个性化教学。

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下面,我们来解释一下刚刚提到的几项技术:

第一,“自适应学习引擎”是怎么进行学生能力评估并提供学习路径的?在常规的教学模式中,除了考试分数,很难对学生学习过程进行综合性评估,这也是阻碍广大教育机构提供个性化教学的主要因素。于是大家也都意识到了成绩不是评价的唯一标准,还有诸如学生的兴趣、学习的行为习惯、知识难点的布局、内容的划分等等。原子钟信息科技为解决这一难题,邀请到了多位国内知名的教学专家,以他们国内顶尖的教学实力与经验形成“专家系统”,以满足对教学内容评估的专业性;又在“智+”系统中加入目前世界领先的计算机AI技术“深度学习”以满足对教学内容评估的精细度;同时,还在系统中加入了以AI人工智能为核心算法的“预测系统”,以满足对教学与学习成果预测的精确性。并且,可对教学内容进行丰富性评估,科学输出当前知识点各资源的学习情况,并给出补充和删减建议。另外,还可以进行结构性评估,输出更为科学、合理的知识点布局与内容划分。

第二,“教学内容评估”是做什么的?大家都知道识别不同的学生很难,找到适合他们的资源更难。“智+”可以通过“知识空间定位”检测当学生在各项知识点上的能力,结合学生使用学习资料如课件、习题的情况,对课程现有的课件资源进行分析,针对课件不同的使用情况给出调整建议。

第三,“用户画像”能干什么?大家都知道个性化教学的效果要比常规教学效果更好,但是对于绝大多数教育机构实现难度很大,每个机构的学生数量、师资力量、财务成本、时间成本等条件都会对因材施教产生很大的制约。首先,教学成本高,师资力量有限,很难开展个性化教学,更不要说针对不同学生个别设计教学方案了;其次,财务成本高,教室、设备、教材等资源对教育机构产生成本压力过大,不能支撑开展个性化教学;再次,即使知道每个学生学习状况都有所不同,但是很难做到对每个学生逐一细致的量化分析,时间成本过大,这也导致了对学生认知不够,很难有做到个性化教学。这个时候,“用户画像”的作用就解决了这一问题,他可以通过算法根据不同学生的知识空间定位与学习行为习惯、学习时间、知识点掌握度等综合条件,描述出学生群体和每个学生的个性化特征,从而为个性化推荐引擎实时更新学习路径,即时监测学生学情变化,动态推荐学习资料提供基础,从而大幅缩减教学成本、提高教学质量。

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