【編者按】近年來，人工智受到了全社會的普遍關(guān)注，并被提升到了國家戰(zhàn)略的高度。人工智能時代已經(jīng)到來，AI技術(shù)正在悄然改變著傳統(tǒng)行業(yè)的方方面面，如何應對人工智能帶來的機遇與挑戰(zhàn)已成為各行各業(yè)都必須面對的問題，教育行業(yè)也不例外。
個性化是人工智能時代教育應用發(fā)展的必然趨勢，人工智能落地教育應用發(fā)展到哪里了呢？本文描述了智能教育的核心服務，即從學習個性化、教學精準化和管理科學化等三個方面推動教育走向個性化。
新時代呼喚個性化教育理念與模式
在工業(yè)化時代，以規(guī)?；?、機械化和程序化為主要特征的生產(chǎn)模式，要求通過教育來培養(yǎng)大量具備基礎(chǔ)知識技能、具有嚴格服從精神的高度專業(yè)化、標準化人才。而在AI技術(shù)日益滲透到各行各業(yè)的當今時代，生產(chǎn)過程已由單一、重復的流水線生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變?yōu)榇笠?guī)模、個性化、自動化的智能制造模式。社會更需要勞動者具備創(chuàng)新能力，可見，當前教育的重要任務就是培養(yǎng)創(chuàng)新人才。創(chuàng)新人才離不開個性化的教育培養(yǎng)，未來教育必將走向個性化。
人工智能推動教育的個性化從理論構(gòu)想到落地實踐
教育走向個性化的第一步是實現(xiàn)學習活動的個性化，即能夠根據(jù)學生自身的學習需求、學習經(jīng)驗、興趣愛好、風格習慣、文化背景等個性化要素，結(jié)合國家教育方針與社會人才需求，量身定制學習內(nèi)容、學習方法和學習計劃。
隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡的廣泛應用、腦科學研究的不斷進步與突破，在大數(shù)據(jù)、云計算等相關(guān)技術(shù)的支撐下，人工智能技術(shù)被快速地應用到社會各領(lǐng)域中，如面向教育領(lǐng)域的、基于人工智能的信息化系統(tǒng)（即“智能教育應用”）可充分利用教育行業(yè)大數(shù)據(jù)，通過不斷學習頂級的專家知識體系，以達到一流專家的水平。
據(jù)此，智能教育應用一方面可從海量的學生行為數(shù)據(jù)中，敏銳地識別每個學生的特點和訴求，并制定相應的學習策略；另一方面可從良莠不齊的海量學習資源中找到合適的學習內(nèi)容，并推薦給學習者；最終，實現(xiàn)學習活動的個性化。由此可見，在人工智能的支撐與推動下，教育的個性化必然會由理論構(gòu)想逐步轉(zhuǎn)為落地實踐，個性化也將成為智能教育應用發(fā)展的必然趨勢。
人工智能教育應用的發(fā)展現(xiàn)狀
作為個性化教育發(fā)展基礎(chǔ)的教育信息化，近年來取得了長足進步，據(jù)《教育信息化“十三五”規(guī)劃》統(tǒng)計：我國中小學的互聯(lián)網(wǎng)接入率達到87%，多媒體教室普及率達到80%；優(yōu)質(zhì)數(shù)字教育資源日益豐富，信息化教學逐步普及；教師及學校管理者的信息化意識與能力顯著增強。
隨著教育信息化應用的普及與推廣，傳統(tǒng)的教育教學模式發(fā)生了很大的改變，促進了教育公平并提高了教育教學質(zhì)量，但在應對教育個性化的挑戰(zhàn)時仍顯得有些力不從心，具體表現(xiàn)為以下三個方面：
第一，學生的學習過程未能實現(xiàn)個性化。學生不能充分了解自己，教師又難以關(guān)注到每個學生，因此在課堂內(nèi)外，即便有信息化應用的支持，也只能獲得標準化的學習內(nèi)容和學習策略指導；
第二，教師的教學過程未能實現(xiàn)精準化。教師以一人之力難以從預習、聽課、復習、自學、作業(yè)、考試等各類場景應用中，觀察并掌握全班所有學生的個性特點、學習行為與學業(yè)成果，更不能精準地指導每位學生的學習；
第三，學校的管理過程未能實現(xiàn)科學化。學校的各類數(shù)據(jù)分散在不同的業(yè)務系統(tǒng)之中，相互間數(shù)據(jù)未能融合，學校的決策管理過程難以得到數(shù)據(jù)的全面支撐，學校在數(shù)據(jù)割裂的狀態(tài)下，也難以為教學精準化與學習個性化提供有力的管理支撐。
鑒于人工智能時代教育應用的發(fā)展趨勢與發(fā)展現(xiàn)狀，智能教育應用必須在教育主場景中解決阻礙教育走向個性化的關(guān)鍵問題，才能真正推動個性化教育由理念到實踐的發(fā)展。
用AI技術(shù)解決阻礙教育走向個性化的關(guān)鍵問題
①通過智能推薦發(fā)動機解決學習過程個性化的問題。智能推薦發(fā)動機一方面基于對學生數(shù)據(jù)的全面掌握，準確刻畫學生的個性特征與學習需求；另一方面基于對學習資源內(nèi)容和使用狀況的智能分析，實現(xiàn)資源特性的標簽化；最終根據(jù)每個學生的真實需求，智能化推送合適的學習資源，以實現(xiàn)學習過程的個性化。
②通過智能學情分析解決教學過程精準化的問題。智能學情分析技術(shù)一方面匯聚了單個學生的學習態(tài)度、學習風格、知識點掌握情況等信息，使教師能夠精準掌握學生個體的學習需求；另一方面統(tǒng)計了班級整體的學習氛圍狀況、薄弱知識點分布、成績分布等學情信息，使教師能夠精準掌握班級整體的學習需求；最終為合理規(guī)劃教學資源、恰當選取教學方式提供專業(yè)指導意見，實現(xiàn)教學過程的精準化。
③通過智能決策支持解決管理過程科學化的問題。智能決策支持一方面實現(xiàn)了校園數(shù)據(jù)的打通、匯聚與交換，形成學生、班級、學校多級數(shù)據(jù)體系；另一方面實現(xiàn)了校園數(shù)據(jù)的規(guī)整與加工，并基于業(yè)務場景創(chuàng)建校園數(shù)據(jù)倉庫，創(chuàng)建分析、度量、診斷、預測等各類模型，生成可視化分析圖；最終為學校管理者提供基于數(shù)據(jù)與模型的決策建議，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的管理過程的科學化。
將解決個性化教育核心問題的AI技術(shù)打造成核心服務
為系統(tǒng)性提升教育應用對個性化教育的支撐能力，研究中將人工智能相關(guān)技術(shù)進行封裝，并集成為開放服務，供面向具體教育場景的應用產(chǎn)品集成與調(diào)用，稱為“智能教育核心服務”（Core Services for AI in Education）。
智能教育核心服務，依托“智能教育平臺”提供的AI技術(shù)能力與大數(shù)據(jù)處理能力，面向具體教育場景，提供“技術(shù)”與“業(yè)務”兩大類服務。
智能教育技術(shù)類核心服務
該類服務面向具體的教育應用場景，從技術(shù)的角度實現(xiàn)對人工智能通用技術(shù)的封裝與定制，使各類教育應用產(chǎn)品能夠迅速集成交互界面友好、接口簡單易用的AI技術(shù)與服務。從應用產(chǎn)品的角度來看，借助該類服務可以快速獲得AI能力，因此也被稱為“人工智能代理（AI Agent）”，其主要功能包括：
①人機交互技術(shù)，指研究人和計算機之間的信息交換，包括語音合成、語音識別、情感交互等具體領(lǐng)域技術(shù)；
②自然語言理解技術(shù)，指研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的理論和方法，包括機器翻譯、機器理解、問答系統(tǒng)等具體領(lǐng)域技術(shù)；
③知識圖譜技術(shù)，本質(zhì)上是構(gòu)建語義網(wǎng)絡，指研究將各類信息連接在一起形成關(guān)系網(wǎng)絡，并利用網(wǎng)絡中的關(guān)系分析與解決問題的技術(shù)；
④生物特征識別技術(shù)，指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術(shù)，包括語音識別、指紋識別、人臉識別等具體領(lǐng)域技術(shù)等。
智能教育業(yè)務類核心服務
該類服務面向具體的教育應用場景，從業(yè)務的角度實現(xiàn)人工智能通用技術(shù)與業(yè)務流程的融合，以實現(xiàn)學習過程的個性化、教學過程的精準化和管理過程的科學化等具體業(yè)務要求，使應用產(chǎn)品能夠快速獲得開展個性化教育的必要能力。
從應用產(chǎn)品的角度來看，該類服務掃除了開展個性化教育的技術(shù)障礙，使應用系統(tǒng)可圍繞服務展開業(yè)務，因此也被稱為“人工智能助手（AI Assistant）”，其主要包括以下三種服務：
①智能推薦服務。在自適應考試、智能口語評測、全學科閱卷等人工智能技術(shù)的支撐下，充分利用用戶的學業(yè)診斷數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)，并根據(jù)學生的學習目標、學習風格、學習習慣以及對知識點的掌握情況，通過用戶畫像、資源畫像及構(gòu)建知識圖譜，實現(xiàn)學習資源的個性化推薦。該服務被廣泛地應用于學生自主學習、課后練習等相關(guān)場景的產(chǎn)品應用中。
②學情分析服務。實現(xiàn)了各類學情數(shù)據(jù)和教師教學數(shù)據(jù)的打通、匯聚、規(guī)整與分析，并在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和學習分析技術(shù)的支撐下，使教師不僅能夠全面掌握學生個人的學情信息，還能夠全面掌握全班學生的學情分布狀況。該服務被廣泛地應用于包括教學預設(shè)、課堂教學、備課與教研等相關(guān)場景的產(chǎn)品應用中。
③決策支持服務。基于用戶教育管理數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)及相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)，利用BI（Business Intelligence）分析、業(yè)務建模、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)手段，實現(xiàn)對管理決策活動的數(shù)據(jù)支撐，并提供監(jiān)控、模擬和模型預測等功能。該服務被廣泛地應用于學校的校園管理、區(qū)域的教育管理與教育治理等相關(guān)場景。
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