人工智能技术在教育领域中运用的趋势

来源：意榕旅游网

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人工智能技术在教育领域中运用的趋势傅珏|湖北医药学院人文社会科学学院

人民和社会的影响的调查，声称：如今人工智能应用被教育工作者和学习者广泛使用，K-12和大学课程设置之间也出现一些变化，包括教学机器人、智能教学系统和自适应学习系统等工具和技术。我们也摘要：数字技术已经成为我们生活的

一部分。它们改变了我们搜索信息、彼此沟通的方式，甚至改变了我们的行为。社会诸多领域，包括教育也因此发生改变。本文旨在确定人工智能技术对学习过程的预期影响，并预测教育领域因此可能发生的变化。在本综述中，我们考虑了四类内容：定制化的教育内容、创新教学方法、技术强化评估、师生之间的沟通。在综述了有关该主题的文献后，我们对人工智能(AI)将如何重塑教育的可能情景进行呈现。

关键词：人工智能；教育；机器学习；技术强化学习

我们必须承认，数字技术已经成为我1 介绍

们日常生活的一部分。它们改变了我们寻找信息的方式，改变了我们彼此沟通的方式，甚至改变了我们的行为。因此，教育领域的格局也开始发生变化。事实上，越来越多的教育项目将数字文化纳入课程。例如，在法国，小学为小学生提供一些关于因特网技术的课程，而在高中，学生必须通过考试来证明他们的计算机技能。此外，许多教育机构还安装了如 Moodle [1] 这样的学习管理系统 (LMS)。

这些变化不仅影响到教育课程。近年来，越来越多不同的交互式教育技术开始流行。学生使用平板电脑而不是复印本，教师使用不同的学习平台，如谷歌课堂、Edmodo、Power School、Moodle。在线学习有大量的开放式在线课程 (MOOC)，如coursera.com. 越来越多的 MOOCs 课程激活用户表明，电子和远程学习方法受到社会的欢迎。一些课程可以给学生一个真正的机会，让他们获得一些不同的和非常受人尊敬的大学的官方学位。同时，我们可以观察到虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR) 和人工智能 (AI) 的最新进展及其在教育过程中的应用。例如，在神经外科，VR 技术已带来了积极的影响——3D visual Surgical Theater 用于模拟切除脑肿瘤的手术过程（图1）。许多 AR 教育专用 app 可用于学习高度抽象的主题——AR app Elements 4D 旨在了解化学元素的原子结构。

目前文献中有许多 AI 的定义。根据 [2]

人工智能是致力于使机器变得更加智能的活动，而智能是使一个实体能够在其环境中适当地、预见性地运行的特性。人工智

能属于计算机科学领域，致力于解决与人可以将人工智能应用于适应性技能培养，类智力相关的普通的认知问题，如学习、日程安排，职业教育和许多其他。

解决问题和模式识别。

本文旨在研究AI给教育领域带来的人工智能计算机系统的理论和发展，影响，并就此话题提出了一个范围更广的能够执行通常需要人类智慧的任务，如视观点。并解决人工智能如何帮助解决学生觉、语音识别、决策和语言之间的翻译。

的困难，并了解如何对他们进行帮助，并世界各地正在发起许多有关人工智能提高集体想象力以及设计一个新的教育的项目。Gartner 在其关于新兴技术的年度体验。

报告中描述 AI 作为一种有前景的技术进入市场的信息。据报道，利用人工智能能在选择不同类型的文献综述时，我们2 方法

够增强决策、重塑商业模式和生态系统以决定将重点放在非专家叙述综述上，因为及重塑客户体验的能力，将推动数字计划它将更好地帮助我们实现我们的主要目的回报持续到 2025 年。他们还表明，59% 标：在人工智能应用的背景下，对教育前的组织有可能实施人工智能战略，还有一景给出一个宽泛的描述。我们对自己提出些组织已经在试点或采用人工智能解决方以下主要研究问题。

案方面取得了进展。可涉及包括教育在内2.1 综述策略

的不同领域。

在本文中，我们采用了写叙述概述另一方面，应该提到的是，为什么企的方法。为了查找当前综述的文献，我业和整个市场都想在他们的产品中使用人们使用电子数据库作为最有效的文献检工智能？因为利润，因为它意味着更少的索的方式，尤其是 ScienceDirect、Google 人力资源，更少的工资开支。这是员工对Scholar 和 Emerald。在寻找其他适合搜索使用人工智能的主要担忧之一。就连史蒂我们所需信息的站点的同时，我们还考虑芬 · 霍金 (Stephen Hawking) 和埃隆 ·马了一些科技期刊，其范围在于人工智能和斯克 (Elon Musk) 都对人工智能带来的威胁教育领域，如 Intentional joual of Artificial 发出了警告。

Intelligence in education《计算机与教育》至于教育部门，这不是一个大问题，《计算机与人类行为》由于AI是新兴技术，因为普遍认为有效学习的重要的一部分就我们还收录了一些来自杂志、期刊、报纸是人与社会的互动。

的信息，如福布斯、AI 杂志、Gartner、泰事实上，教育领域在很大程度上受到晤士报、政府报道等。检索过程中使用的AI的影响，其中一项关于如何人工智能对

关键词如下：人工智能、智能教学系统、

图1

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图2

图3

图4

图5

教育、学习差距、在线课堂、技术强化学习。的主体，要求学生在给定的主题或内容领关于排除和入选标准，我们考虑了自 2012 域中学习。在本文中，我们认为它可能包年以来发表德育研究重点目的相关的英文括教育内容和定制。教学方法代表着教师论文。

为使学生学习而采用的不同的原则和方2.2 叙述综述的模型框架描述法。这些策略部分取决于要教授的主题，为了充分展示文献研究结果，我们提部分取决于学习者的性质。这部分非常有出了以下教育景观模型框架。该模型如图趣和重要，因为教学方法目前受到新技术1 所示。我们考虑了受 AI 影响的教育过程的影响。评估是指教育者用来评估、衡量的四个主要部分：内容——教学方法——和记录学生的学术准备、学习进展、技能评估——交流。

获得或教育需求的各种各样的方法或工术语内容是指教师传授的知识和信息

具。随着 MOOCs 的发展，采用技术增强

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的评估工具越来越必要。这三个部分结合

了学习过程的不同元素。我们还增加了沟通部分，作为师生互动的必要部分。它也被称为 MOOC，传统的课堂与许多学生和多学科课程。（见图1）

本文的以下章节按照所述框架介绍了结果和对结果的讨论。

本节概述了 AI 3 趋势和契机

作为支持教育过程的一项有前景的技术的最新技术水平。我们根据图 1 中的分类手动检索信息并对结果进行分类。

3.1 沟通：利用智能辅导系统进行适当的反馈

给学生一个有效的、有针对性的反馈是班主任或教师和最重要的职责之一。然而，在班上人数众多的情况下，这可能相当困难。因此，许多大学实施交互式学习环境 (ILE)，以提高反馈和指导的质量。ILE 是一个复杂的术语，它意味着使用电子学习技巧和技术（例如学习管理系统 (LMS)）和交互式学习方法的组合，以实现学生生活中的持续学习情景。互动式学习环境的主要思想是，根据学生先前对某一学科的经验，教会他如何获得知识和更深入地了解该学科。交互式学习理念不断发展，与人工智能相关的 LMS 进化分支是智能教学系统 (ITS)。此外，还认为使用智能教学系统 (ITS) 比参加传统课堂教学和学习印刷材料能够更好地促进和提升学生的学习成绩。

这些系统的历史可以追溯到20世纪 70 年代，当时 Jaime Carbonell 认为计算机不仅可以作为工具，还可以作为教师。ITS 可以提供许多学科的指导，包括物理、数学、语言、计算机科学、医学等。Mahmoud 等人描述了许多不同辅导系统的例子，包括 AutoTutor、Why2-Atlas、Beetle II 系统等。表1提供了更多的IT和应用领域。

他们的主要想法是追踪有关学生回复的数据，然后将他们运用模仿学生的知识、动机或情绪，并根据个人需求进行调整？。Koedinger等描述了它们的主要功能：选择、评价、建议和更新，这些功能通过认知模型和个体学生模型组件实现。许多 ITS 采用了机器学习技术、神经网络和自训练算法。

VanLehn解释道，有两种类型的计算机导师，即基于计算机的教学 (computer-Based Instruction，CBI) 和智能教学系统 (Intelligent Tutoring System，ITS)。在第一种类型的导师，学生只需要写一个答案，然后从讲师得到反馈。ITS 要求学生在学

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习过程输入每个步骤的信息，就像他们在纸上处理问题一样。系统会根据所有的学生的答案提供反馈。因此，这两个系统的主要区别在于，ITS 能够在步骤层面上与学生互动，而不是简单地在完成任务后给出反馈。

根据，关于 ITS 有几种不同的方法和概念框架。例如，卡内基学习法的主要思想是思维的自适应控制理论adaptive control of thought-rational (ACT-R)，其模仿的表现、进步和潜力。

教育数据挖掘(EDM)技术，通常用于早期判断学生成绩不及格。论文作者证明了EDM技术能够在早期非常有效地判断学生学业是否合格，并为教育工作者或教师提供相关信息以帮助他们做出决定。除了传统的数据挖掘方法外，EDM还研究了心理学指标，以更好地理解学生的行为。这个特别心理学挖掘方法帮助划分的迈尔斯-布里格斯类型的指标组学生。（见图3）

的生物，但到今天，它们已经变成了现实。AI—enable 机器人技术是一项新兴的快速发展的技术，尽管它仍然是比较新的科学领域。教育领域是应用机器人进行工作的领域之一。有几个用于教导不同年龄（从四岁起）儿童的机器人实例。他们受欢迎的原因可以很容易地解释为儿童友好的界面，吸引力和可用性。机器人可以教孩子编程、机器人技术、数学、逻辑、解决问题甚至生物学。这是通过亲身体验，有时人类认知过程，这些指导是基于对学科领域产生规律的分析。ALEKS知识空间理论 (KST) 试图模仿一个专家教师评估学生知识状态的能力。KST 并不是一个人类认知的理论，相反，它是一个建立在计算机基础上的评估程序，对学生的知识提供了准确的和持续动态的评估？。文章对这两种方法进行了分析，得出了它们的有效性结论。和中也描述了此类系统的有效性，而 Vaessen 等人提出了不同的策略，学生如何使用 ITS 与更好的表现。

综上所述，ITS能模仿人类教师的行为在一定程度上实行一对一个性化教学，是培养学生解决问题能力的有效工具。但同样重要的是，不要忘记，AI和真正老师之间互动的相关性目前还不确定。真正的人类对话对学习有多大的影响，只有在其在各个专业的学习层面上广泛传播，在学生群体内收集长期的统计数据后，才能得出恰当的结论。

3.2 评估作为一种追踪学生成绩的方式

该程序的部分描述见第3.1节。ITS 可成为导师，解答关于作业或学习时间表的常规问题。同时，它有助于识别学生的学习成绩的差距。基本上，导师（教师）评估学生一系列回复的样本，ITS 创建一个计算机模型，并结合它推断出的关于教师的评分决策。之后这个模型可以用来给其他学生的作业评分。

其中一个例子是在格勒诺布尔 METAH 实验室开发的在教室中使用平板电脑的技术增强学习活动。这个系统允许控制学生在课堂上的每个步骤。它可以支持数学，物理，生物和其他领域的课程。学生在解决任务和完成作业时使用平板电脑，教师能够控制和评估这些任务和作业。

这种系统的应用也有助于避免压力，在考试期间陪伴学生。文章的作者开发了一个智能瞳孔分析(IPA)系统，它优于传统的瞳孔分析研究。它集成了学生分析与决策支持子系统、推荐与智能指导子系统和创新的模型库模型。在中描述了另一个例子，并提供了多种分析工具来分析学生人工智能评估的优势在于效率，在学生中应用相同标准的一致性，以及即时和详细的绩效反馈。

3.3 教学方法：从个性化学习到教育机器人

指导学生学习面临的挑战之一是，每个人对教授内容的学习和理解都有不同的进度。因此，那些已经走在前面的人很容易感到厌烦，而其他的人则可能在新的术语和现象中完全迷失。人工智能为避免这一问题提供了可能，即通过个性化学习。个性化学习是为学生量身定做符合个体需求的教育内容，根据每个学生的具体需要、学习节奏、知识水平设计教育内容。这种方法有助于避免学生考试不及格，并在整个学习过程中提供支持。人们通常认为个性化教育主要应用于K-12教育，然而，许多高等教育机构开始将其应用到教学实践中。根据，俄亥俄州立大学和其他一些机构已经在试验这项技术，并计划到2019 年达到适应性计划数量20% 的比率。

可以概括地说，个性化的学习方法也可以与游戏化技术结合起来，以便获得更高质量的教育。特别是，游戏元素，如排行榜和分数可以帮助记录学生的学习进展，解决和平衡学生理解新教材的速度问题。（见图4）

学习个性化学习也受到一部分学者的诟病。Alfie Kohn 是一位美国作家，也是教育、育儿和人类行为领域的老师，他说-某些形式的技术可以用来促进教发展育-，Kohn 认为-…有意义的（真正私人的）学习从来不需要技术。因此，如果像个性化这样的想法从一开始就作为软件或屏幕出现，我们应该对谁真正受益持高度怀疑的态度。

所有其他的批评基本上都是围绕着这样一个观点，即一个有高度积极性的学生甚至不需要一个个性化的学习系统，因为这个学生自己找到了他学习所需要的所有重要信息。如今，个性化学习这个术语的流行并不是来自学生的要求，而是来自那些想销售软件的公司。

十年前，机器人是科幻电影和小说中

通过使用一些现代方法实现的。其中一个例子是立方体，它呈现为一套多达20个积木。每个块表示一个不同的机器人，因此它们的组合允许创建各种功能和用途。

考虑到人际互动的批评同样适用于此，尤其是AI机器人替代老师会导致孩子缺乏对社会机制的理解。学生的学习曲线各不相同。一个好的老师必须尝试以一种能引起每个学生共鸣的方式来传递信息。有些学生可能有行为或心理问题，阻碍这一过程或使这一过程复杂化。其中一些孩子的父母可能他们的教育投入过多或投入不足。人工智能教师将如何处理这种情况？

具有社交技巧的机器人的有趣例子是法国奥尔德巴兰机器人公司设计的NAO。这个带有 AI 的机器人被用作自闭症儿童的教学仪器。类似于这种机器人的开发，也可以帮助理解恐怖谷理论的起源和机制。像NAO这样的机器人可以帮助设计不会引发任何负面反应的机器人。4 结论

（见图5）本文阐述了人工智能对教育的影响，并对这一课题提出了展望。它还说明如何人工智能可以帮助解决学生的困难，并了解如何帮助他们，提高集体想象力并设计一个新的教育体验。

在对现有的解决方案和可能性进行概述后，主要结论是明确的。如果我们比较一下我们的学习环境，我们会发现这与之前的体验没有什么不同。然而，尽管人工智能不会完全取代我们的传统教育体系，但教育格局正在被人工智能改变和重塑。事实上，试图用人工智能完全取代社会交际是错误的。它应该加入传统的学习过程，因为它是通过游戏化和目前发生的 VR和AR技术实现的。

首先，AI技术的实施给了大量开放在线课程的发展机会。随着智能系统的发展，大量作业的评估、学习和教学差距的检测将不再成为一个问题。

此外，衡量学习进展越来越有效。同时，这些智能评估系统可以跳过一些正确

（下转第49页）

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定标准，完成安装工作的质量和数量，进一步为正常安装提供保障。有必要科学有效地研究电缆的故障机理，找出故障机理的客观规律，为进一步的研究做出贡献。要不断加强对错误的认识，不仅要从表面上，而且要深入具体实验，努力加强绝缘老化试验，通过科学的仿真和分析，可以发现在航空电子系统运行阶段存在误导电缆故障，防止故障的发展。通过加强设备状态监测，进行故障分析和诊断。

3.3 预测技术

电缆故障预测技术在实际应用的过程中主要是灵活运用信息技术和电子设备的一些具体用法来对电缆运行的实际状态进行分析检测，在此过程中，对电缆的运行状态进行数据分析，进行各级数据集成和评价，对整个电缆的运行状态进行监测，

有效地反映电缆的运行状态。通常，状态维护技术是不同的，包括状态预测、状态评估和状态监视。设备运行预测主要是指已知的运行条件，充分涉及历史、气候和运行因素。同时，加强了对运行状态的预测。由于电缆故障，所有系统都已关闭。总的来说优化设计的电缆系统正常运行和熟练的生产和安装的电缆故障电流需求的各种因素,同时是非常重要的,确保安全正常运行,提高电缆的整个过程操作维护工作,继续加强电缆故障预测技术的研究和应用,发现故障及时处理,提高航空电缆质量的维护,确保航空设备安全可靠运行。

参考文献

4 结束语

[1]田书,周令,孙永超.基于CEEMD

和TEO的电力电缆故障测距方法研究[J].测控技术,2018,37(5):120-124.

[2]杜志兴.航空机电产品故障预测和健康管理技术[J].科技创新导报,2014(16):112-113.

[3]陈娟.一起110kV电缆充油式复合套管终端故障分析[J].电力安全技术,2019(3):23-26.

[4]李志.电力系统中高压电气试验存在的问题及对策[J].南方农机,2019,50(2):218.

[5]张超.铁路27.5kV智能电缆及分布式在线监测系统研究[J].电气技术与经济,2019(2):13-16.

[6]宋志超.基于CCAR29.1353条款的直升机电气设备和布线的设计与适航要求研究[J].电子世界,2019(4):144-145.

（上接第25页）

包括内容开发、教学方法、学生评估和师生之间的沟通。

这项工作促进了这一领域的现有知识，并将对技术强化学习领域的专业人员、教师、学生和关心我们教育的最新技术水平的人产生兴趣。