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當(dāng)教育遇上人工智能

2018年12月11日() | 打印內(nèi)容 打印內(nèi)容

以北京市的小學(xué)英語為例。北京市小學(xué)階段共有200多種英語題型,其中,北京海淀區(qū)的?碱}型有13種,考試的平均難度較順義區(qū)更高。有了這些數(shù)據(jù),便能夠以班級為單位,對學(xué)生的學(xué)習(xí)水平進(jìn)行評估,幫助教師推薦適合班級的個(gè)性化作業(yè)。

對于同樣是初次使用作業(yè)推薦系統(tǒng)的兩位教師來說,第一次拿到作業(yè)是相同的,但從第二次開始便不再相同。小劉說,“系統(tǒng)會(huì)根據(jù)第一次作業(yè)的班級正確率,確定第二次的推送內(nèi)容,正確率越高,下次推送作業(yè)的難度就會(huì)上升;反之,則會(huì)降低”。

智商為什么從90提高到120

在國外,已有一些成熟的智能教學(xué)系統(tǒng)投入應(yīng)用。它們完全不同于目前中國市場上常見的AI教育應(yīng)用。

2010年,張杰夫從南非地區(qū)引入一款嵌入了感知能力訓(xùn)練的智能教學(xué)系統(tǒng)——?jiǎng)P米系統(tǒng),在成都地區(qū)的多所公立中小學(xué)開展教學(xué)實(shí)驗(yàn)。心理學(xué)有一個(gè)觀點(diǎn),感知能力是人類學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。一些孩子在數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)時(shí)總是丟三落四,問題可能出在感知能力上,該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)模型進(jìn)行測試,找到學(xué)生感知方面的弱點(diǎn),然后推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)內(nèi)容,并對其進(jìn)行感知能力訓(xùn)練。

張杰夫舉例稱,澳大利亞有個(gè)入學(xué)智商測試只有90的孩子,使用凱米系統(tǒng)3個(gè)月后,智商竟然達(dá)到了120的正常水平。

張杰夫認(rèn)為,這些智能教學(xué)系統(tǒng)具備個(gè)性化、發(fā)現(xiàn)式學(xué)習(xí)和交互式指導(dǎo)的功能,代表著智能教育的發(fā)展方向。

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