人工智能教育理念精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇人工智能教育理念，期待它们能激发您的灵感。

篇1

关键词:HPS教育;小学科学;人工智能

随着我国教育的迅猛发展，作为科学教育重中之重的小学科学教育逐渐开始被大众所关注，所以探索小学科学教育的新思路已成为教育改革的关键之一。多年来，我国不断借鉴发达国家的教育改革理念与经验，并进行本土化研究，促进我国教育发展。

一、研究背景

HPS教育作为西方20世纪80年代盛行的理论，引入中国已有20余年。作为极其受欢迎的教育理念，凭借着自身优势在中国教育课程改革中占据了一席之地，也为中国科学教育提供了新思路。

(一)HPS的概念界定

HPS的提出源自科学内部对科学反思和科学外部人员对科学本质认识的思考。最初，HPS指的是科学史(HistoryofScience)和科学哲学(PhilosophyofScience)两大学科领域，但在20世纪90年代科学建构论流行后，科学社会学与科学知识社会学被引入科学教育，HPS逐渐演化成科学史(HistoryofScience)、科学哲学(PhilosophyofScience)和科学社会学(SociologyofScience)三者的统称［1］:科学史即研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史;科学哲学则是对科学本性的理性分析，以及对科学概念、科学话语的哲学思辨，比如科学这把“双刃剑”对人类社会的影响;科学社会学则讨论科学处在社会大系统中，社会种种因素在科学发展过程中的地位和作用，这包括了政治、经济、文化、技术、信仰等因素［2］。在国外，德国科学家和史学家马赫最早提倡HPS教育，突出强调哲学与历史应用至科学教学中的作用。我国HPS相关研究开始晚且研究规模较小，首都师范大学的丁邦平教授认为HPS融入科学课程与教学是培养学生理解科学本质的一个重要途径［3］。

(二)HPS教育理念融入小学科学课程的必要性

运用科学史、科学哲学等进行教学是目前国际上小学科学教育改革的一种新趋势。2017年，教育部颁布的《义务教育小学科学课程标准》标志着我国科学教育步入了新阶段，其不仅要求达成科学知识、科学探究的相应目标，也要养成相应的科学态度，思考科学、技术、社会与环境的融洽相处。该标准提出了“初步了解在科学技术的研究与应用中，需要考虑伦理和道德的价值取向，提倡热爱自然、珍爱生命，提高保护环境意识和社会责任感”。HPS教育与小学科学课程的结合是教学内容由知识到能力再到素养的过程，是小学科学教育的新维度，改变了小学科学课程的教学环境。将科学课程中融入HPS教育的内容，可以帮助学生理解科学本质，研究科学知识是如何产生的，科学对社会的多方面影响以及科学和科学方法的优、缺点等。当《小学课程标准》将科学态度和价值观视为科学教育的有机组成部分时，小学科学课程就有望成为HPS教育的天然载体，同时为小学科学课程渗透HPS教育提出了挑战。目前，我国小学科学课程虽已有部分设计融入了HPS教育理念，但该融入过程仍停留在表面，融入程度低，融入方式单一。所以，研究HPS教育理念融入小学科学课程十分有必要。

(三)HPS教育理念融入小学科学课程的可行性

纵观国内外已有的研究，将HPS教育融入小学科学课程可分为基于传统课堂模式的正式教育课程和基于科技馆、研学机构等的非正式教育课程。由皖新传媒、中国科学技术大学先进技术研究院新媒体研究院、中国科学技术大学出版社三方通力合作、联合打造的《人工智能读本》系列丛书自出版以来已发行八万套，在安徽省多个市区的小学得以应用，是青少年人工智能教育上的一次全新探索。该套丛书分三年级至六年级共四套，涵盖了16个人工智能前沿研究领域知识点，每一节课都设有场景引入、读一读、看一看、试一试4个模块。小学《人工智能读本》作为阐述新兴科技的读本，以亲切的场景对话和可爱幽默的插画等形式吸引了众多小学生的兴趣，不仅可作为学校科学课读本，也可以应用于课外场景。本文则以小学《人工智能读本》为例，对HPS教育进行初步摸索与实践，以期对小学科学教育带来教益。

二、HPS教育理念融入小学科学的典型案例

《人工智能读本》作为HPS教育理念融入小学科学实践的典型案例，侧重引导学生多维度、科学辩证地认识人工智能，内容包括机器学习、决策职能和类脑智能，以及人工智能的不同发展阶段，带领学生思考人工智能带来的伦理问题以及其他挑战，培养学生正确的世界观、人生观和价值观。本研究将以《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”为例，分析HPS教育理念融入小学科学的实践。

(一)科学史:提升课程趣味性

小学科学教育作为培养具有科学素养公众的重要步骤，提升过程的趣味性则十分重要。过去传统的小学科学教育注重知识的传递而忽略了学习过程，填鸭式教学导致学生失去对科学的兴趣与探索欲，不利于公民科学素养的整体提高。而科学史作为研究科学(包括自然科学和社会科学)和科学知识的历史，已经逐渐渗透到科学教育中来。科学史常常介绍科学家的事迹，某一知识诞生所面临的困难和曲折过程，而将科学史融入课程可以带学生重回知识诞生的时刻，切身体会科学。读本作为在小学科学教育中不可或缺的工具，利用科学史内容，以叙事方式可以将科学哲学与科学社会学的思想融入教学过程中，在读本中融入历史，可以提升课程趣味性，帮助学生更加容易探求科学本质，感受科学家不懈努力、敢于质疑的精神，提升科学素养。例如《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”引入部分即以时间顺序展开，介绍人工智能的发展与面临的困境。在“看一看”中机器人索菲亚是否可以结婚的故事不仅为本章节提供了丰富的内容，提升了课程的趣味性，而且还融入了科学与哲学，引发读者对于人工智能的思考。

(二)科学社会学:提升课程社会性

科学社会学是研究一切科学与社会之间的联系与影响，包含科学对社会的影响和社会对科学的影响。科学是一种社会活动，同时也受到政治、经济、文化等多方面影响，比如蒸汽机的诞生表明科学促进社会的发展。在科学教育的课堂中融入科学社会学不仅可以帮助学生理解科学问题，还可以通过介绍科学与社会之间的复杂关系，培养学生灵活、批判看待科学问题的思维能力。如六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，在介绍个人与技术的基础上引入了政府和环境这两个要素，使学生在更宏观的背景下，获得这样一种认知:环境与技术之间有一把“双刃剑”，个人与技术、政府与技术之间是相互促进的主客体关系。《人工智能读本》并不全是说教性质的文字，在“试一试”中的辩论赛环节让同学通过亲身实践，更加了解人工智能对于社会的多方面影响。通过对于科技是一把“双刃剑”这一事实的了解，同学们可以更好地将学习知识与社会的背景联系在一起，深刻体会科学中的人文素养，增强社会责任感。

(三)科学哲学:提升课程思辨性

以往研究发现，国内学科教材中关于科学史和科学社会学内容较多而且呈显性，而对于科学哲学的融入内容不够，且不鲜明。［3］科学哲学融入科学教育无疑可以提升学生的思辨性，帮助学生建立起对于科学正确而全面的认识。例如，《人工智能读本》六年级第四单元“人工智能伦理与其他挑战”中，引入人工智能伦理，通过介绍人工智能面对的挑战、人工智能的具体应对策略，让小学生了解人工智能技术发展的同时也要重视可能引发的法律和伦理道德问题，明白人与人工智能之间的关系以及处理这些关系的准则。通过“读一读”先让学生明白伦理概念，再用一幅画让学生思考在算法的发展下，人类与机器人的关系如何定义，向学生传递树立人类与人工智能和谐共生的技术伦理观。通过这种方式，可以帮助学生逐步建立完整的科学观，全面且思辨地看待科学，提升学生思辨性，进而提升科学素养。

三、HPS教育理念融入小学科学课程的实践建议

《人工智能读本》作为一套理论与实践相结合，具有知识性与趣味性的儿童科普读物，着重引导小学生培养科学创新意识，提升人工智能素养，产生求知探索欲望。但《人工智能读本》作为HPS融入小学科学课程的初始，仍存在教育资源不充分、内容结合较浅等不足，为了将HPS教育更好融入小学科学课程，可从以下三方面加以改进。

(一)开发HPS教育资源

HPS教育需要教育资源的支撑。HPS教育资源来源广泛，无论是学生的现实生活，还是历史资料，都可以提供契机和灵感。《人工智能读本》中收集了大量与人工智能相关的故事和现实案例，都可以作为教育资源，从各个角度达到科普的目的。在新媒体时代，进行HPS教育资源开发时，应当注意借助最新的信息与通信技术增强资源的互动性，如互动多媒体技术、虚拟现实技术、增强现实技术、科学可视化技术等。在传统的科学课堂教学中，主要是通过图片文字讲解，实验演示及互动来开展。这种形式对于现实中能接触到的实验内容，如常见的动植物、可操作的物理化学实验等，比较容易开展。而对于地球与宇宙科学领域的知识，或者一些已经不存在的动植物，则只能通过图片视频进行展示，不容易进行实验展示。通过虚拟现实技术、增强现实技术等，则可以虚拟出世界万物，如不易操作的物理化学实验、已消失的动植物等都可以通过虚拟现实的手段得以呈现。这些技术或能使教学内容变得生动形象，或通过营造沉浸感以使学生有更佳的情境体验，或让学生与教学资源进行交互从而自定义内容，服务于学生科学素养提升的终极目的。

(二)对小学科学教师进行培训

HPS教育的关键是从社会、历史、哲学等角度对自然科学内容进行重新编排，并不是将大量的内容或学科知识简单相加，这对教师能力也提出了更高要求。目前，人工智能教学领域常常出现“学生不会学、老师不会教”的状况，《人工智能读本》作为内容翔实有趣的读本可以弥补一部分缺失。但与此同时，也需要提升教师的教学能力与知识储备。HPS教育理念不仅仅针对历史中的科学人物，所有的学生主体也是历史中的主体，他们也身处于社会中，并且对于生活中的各种科学现象有着自己的思考。所以教师身为引导者，需要注意到学生的思考，深入挖掘，鼓励他们对所思内容进行反思并付诸实践。科学史和科学哲学应当成为科学教师教育项目中的一部分，这能让科学教师更好地理解他们的社会责任。为此，对职业科学教师进行HPS培训便是必要的。

(三)多场景开展小学科学教育

科学素养不是空洞的，它来自学生的认识体验，并从中获得生动、具体的理解和收获。《人工智能读本》作为方便携带的读本，不仅可以在小学科学课堂中作为教材使用，也可以应用在其他场景，如研学旅行、科技馆等场所。课堂学习只是小学科学教育中的一个环节，家庭、科技馆等也可以进行科学教育。例如，科技馆与博物馆可以以科学家和历史科学仪器为主题举办展览，展览中融入HPS教育理念，学生在参观和学习过程中学习有关科学内容。一些历史上大型的科学实验，学校教室或实验室无法满足条件，但在大型的场馆中可以实现。例如，研学旅行作为目前科学教育中最受欢迎的方式之一，已被纳入学校教育教学计划，列为中小学生的“必修课”，正逐渐成为学生获得科学知识的另一个途径。研学旅行作为一种集知识性、教育性、趣味性和娱乐性为一体的旅游形式，通常伴随着知识教育的过程，包括科学知识的普及，所以也是开展小学科学教育的重要场所。在该场景下，运用《人工智能读本》等新兴手段进行科学教育往往取得事半功倍的效果。

结语

目前，HPS教育理念已经积极尝试运用到小学科学教育中，包括学校内的正式学习以及学校外如科技馆、博物馆、研学旅游中的非正式学习之中。其中，科技史以时间维度为线索创造丰富资源的同时也可以提升课程趣味性;科学社会学以科学与社会之间的相互关系帮助学生理解科学本质，提升科学素养;科学哲学则以哲学的视域审视科学的诞生提升学生思辨能力。未来，HPS教育结合小学科学则需要更深入，在资源开发、教师培训以及应用场景等方面加以改进，为提升国民科学素养做出努力。

参考文献:

［1］袁维新．国外科学史融入科学课程的研究综述［J］．比较教育研究，2005，26(10):62-67．

［2］张晶．HPS(科学史，科学哲学与科学社会学):一种新的科学教育范式［J］．自然辩证法研究，2008，24(9):83-87．

［3］丁邦平．HPS教育与科学课程改革［J］．比较教育研究，2000(06):6-12．

篇2

关键词：人工智能教育；创新思维；实践能力；信息技术课

新课改要求教学应当促进学生全面发展，其中，对创新思维和实践能力的培养尤为重视。初中阶段如何科学、有效地培养学生的创新思维与实践能力是每一个教育者需要思考和研究的问题。

一、创新思维与实践能力的培养

1.创新思维与实践能力的重要性

每个人都拥有创造能力，这种能力是可以开发的，并对学生人生发展起重要作用，如何科学开发学生的创造能力，离不开对创新思维和实践能力的培养。教师应该有意识的发现和训练学生的创新思维，多锻炼学生的动手能力，提高他们的实践能力，为学生主动创造做准备。

2.培养创新思维与实践能力的途径

培养创新思维和实践能力的途径有很多，初中阶段学校的数学课、自然科学课、社会实践课、信息技术课等课程是培养学生创新思维和实践能力的有效途径。其中以人工智能教育为重点的信息技术课可以利用编程技术、信息化技术、大数据技术的学习，高效、系统地开发学生创新思维，科学地提升学生的实践能力。

二、人工智能教育与信息技术课的融合

当前，人工智能技术发展得如火如荼，语音识别、机器翻译、计算机交互、计算机视觉、机器阅读识别等技术的突破，向我们展示了人工智能的优越性和未来前景，很多地区和学校也已将人工智能教育，如编程、信息处理，作为必修内容纳入了学校的教学大纲之中。人工智能教育包含编程、大数据、机器人等多个技术领域的学习，中学阶段可以利用信息技术课将人工智能教育的相关内容融入教学中，例如：Python编程、APP制作、机器人教育。

在初中信息技术教学中，应当向学生传授编程的相关知识，让学生初步认识编程、了解编程常识，并引导学生利用计算机进行编写代码。利用现代教学思路和教学创新激发学生兴趣，提高学生信息技术课学习效率和实践能力。为学生打造智能化、个性化，富有创造性的学习体验。

三、人工智能教育的实践要求

在信息技术课程的教学过程中融入编程等人工智能知识，可以丰富教学内容，拓宽学生视野，增加学生知识储备，同时也能有效激发学生兴趣，满足学生好奇心，转化为实践、创新的动力。但是在实施人工智能教育的过程中，需要注意以下几个问题，以信息技术课中编程教学为例：

1. 要考虑学生的接受度，体现量力性教学原则，不超纲不越级。

2. 要注重环境的创设，打造轻松愉快的学习环境，充分调动学生热情，帮助激发学生创新思维和实践动机。

3. 要注重编程常识的普及和实践引导，给学生充足的思维空间和操作机会。

4. 要注重教学的系统性和连贯性，加强编程技术同信息技术知识、其他人工智能技术的关联，为学习的水平、顺向迁移打好基础。

只有明确教学目标，不断地优化教学过程，监控各个环节，加强与学生沟通，积极开发和训练学生的创新思维和实践能力，才能将人工智能教育的效果最大化，从而不断提高人工智能教育的教学质量。

四、人工智能教育存在的问题

自新课改提出了信息化教育后，我国不少地区已经开始探索人工智能教育问题，尤其在义务教育阶段，开展了各种形式的人工智能教育，但是由于各地区经济发展水平不同，教育基础、教学水平和资源条件不同，正面临着诸多问题。

目前在我国中学阶段，人工智能教育发展水平整体较低，存在着地区不均衡、教育资源不均衡、教学水平不均衡、学生学习程度不均衡等多方面问题，需要人力物力财力的持续投入，优化人工智能教育平台，完善人工智能教育基础设施，让人工智能教育更规范。同时，教育工作者也需要不断研究、调整教学模式，更好地激发学生创新思维，提高实践能力。

五、结语

本文通过中学生信息技术课和人工智能教育的结合，浅谈人工智能教育与培养学生创新思维、实践能力的关系。人工智能教育的实施有利于中学生开发创新思维，提升动手能力，可以和多学科联动教学，加强学科间的联系，促进学生全面发展。目前在我国中学阶段，人工智能教育发展水平整体较低，存在着地区不均衡、教育资源不均衡、教学水平不均衡、学生学习程度不均衡等多方面问题，仍需教育工作者不断研究改进，让人工智能教育更规范，更好地激发学生创新思维及实践能力。

参考文献

[1]李宏堡，袁明远，王海英.“人工智能+教育”的驱动力与新指南——UNESCO《教育中的人工智能》报告的解析与思考[J].远程教育杂志，2019，37(04):3-12.

篇3

关键词：智能教学系统；模型；局限

中图分类号：TP315　文献标识码：A　文章编号：1673-8454(2012)03-0007-03

智能教学系统(Intelligence Tutoring System，简称ITS)是把人工智能技术引入到计算机辅助教学系统中，应用人工智能技术开发出能够因材施教的教学系统，使“计算机导师”贴近人类教师的水平，具有推理、诊断、决策的能力。能够根据每个学习者的特点制定教学计划，选择教学策略，实现因材施教。

一、智能教学系统的模型及功能

基于教育学、心理学和教学设计原理分析，智能教学系统模型应包含学生模块、教学策略模块、知识库和智能接口几个主要模块，各模块的系统结构如图所示。

学生模块记录每个学生原有的知识水平和学习能力。其依据为学生与系统之间的交互问答历史，并对每个学生的学习进步情况进行动态调整。这样，系统通过学生模型就可随时了解每个学生的情况，有的放矢地进行个别化教学。

教学策略模块根据学生模块情况和知识库做出智能化的教学决策，评判学生的学习效果，帮助学生分析错误原因。提出改进方法和意见等。

知识库存储所要教的学科领域知识和教学知识。

智能接口能够理解自然语言，实现更普遍意义上的人机对话。

智能教学系统与传统CAI相比，具备以下功能：

第一，了解学生的学习能力、学习基础和当前的知识水平，以此为依据为不同的学生做出不同的教学决策，有针对性地进行个别指导，并在学习过程中根据学生进度自动调整学习内容，具有适应能力。

第二，允许学生用自然语言与“计算机导师”进行人机对话，并能对带有学生个性特点的问题做出解答，从而具备更好的交互能力。

第三，能诊断学生学习过程中的错误，并分析错误原因和给出解决方案，在此基础上逐渐积累“经验”，从而具备纠错能力。

第四，大大拓宽了CAI的模式，例如建立虚拟教室、智能导师系统、教学模拟等。从而使CAI不再是简单的课本搬家、教室搬家，而具有更多的创造能力。

二、智能教学系统的局限性分析

智能教学系统虽然较传统CAI在诸多方面有很大改进。但就智能教学系统的工作原理以及目前的研发现状而言，应当冷静地看到，它自身也存在一些固有的局限性。

要计算机解决某个问题，有三个基本的前提：必须把问题形式化、必须有一定的算法、必须有合理的复杂度。由于人的智能活动不能完全形式化，因此，机器就不能将人脑的智力活动全部复制出来。教育是一种人类所特有的活动，基于人工智能技术的智能教学系统在教育中的应用也存在局限性。

1.智能教学系统不能实现自我更新，自我改进

智能教学系统的设计原理是把现有的专家的知识和教师的教学方法和策略集中到一个数据库中。随着现代社会知识的迅猛增长，教育理念的不断更新以及教学模式和教学方法的不断改进，智能教学系统无法像人类教师那样跟随时代的变化而实现知识库的自我更新以及教学策略模型的自我改进。还需要人从外界对整个ITS进行翻新，甚至需要从一种新的教育理念出发，重新设计ITS。智能教学系统的自我更新涉及机器学习这个难点。

2.智能教学系统适用的学习领域存在局限

以智能模拟的方法实现的人工智能应用于教育中时，并非适合所有的学习领域。人的智能活动可以分为四个领域。领域一是“刺激――反应”领域，其中包括任何形式的条件反射，与上下文环境无关的、各种形式的初级联想行为，最典型的如无意义音节的机械学习。领域二是数学思维的领域，这是比较适合于人工智能的领域。它是由概念世界而不是感知世界构成，这一领域中的问题完全形式化了，并可以计算，这一领域又可称为简单形式化领域，典型的例子如逻辑和有精确规则的游戏。领域三是复杂形式化领域，这是比较难把握的一个领域。这一领域包括原则上可形式化而实际上不易驾驭的行为，包括那些不能用穷举算法处理的。因而需要设计启发程序的系统，如围棋。领域四可称作非形式化行为领域，包括有规律但无规则支配的、我们人类世界中的一些日常活动，这一领域又称作感知思维领域。在这一领域内解决问题都是直觉的遵从，无须求助规则。包括一些规则不确定的游戏，如文字猜谜游戏。以上四个领域中前两个领域适合用数字计算机模拟，第三个领域只是部分可程序化，而第四个领域则很难驾驭。

与此相对应的，根据加涅的学习结果分类，学习分为言语信息、智慧技能、认知策略、动作技能和态度五类。言语信息分为符号学习、事实学习和有组织的知识学习，这些属于可形式化内容，适用于智能教学系统；智慧技能分为辨别、具体概念、定义性概念、规则和高级规则，其中前四项属于可形式化内容，适用于智能教学系统，而高级规则属于复杂形式化内容，部分内容不适用于智能教学系统；动作技能和态度领域的学习。在其认知成分中可以使用智能教学系统，但情感和行为成分等非形式化内容，则难以用智能教学系统来实现。

因此，并不是所有的学习领域都适用于智能教学系统。智能教学系统在教育中应用的重点应放在认知领域中的符号学习、事实学习和有组织的知识学习、辨别、具体概念、定义性概念以及规则这些学习内容上。

3.与学生之间无法畅通交流

教育是一种交互活动，智能教学系统的交互功能虽然较传统CAI有所改进。但仍然缺乏在学生和计算机之间交换信息的自然的、畅通的途径。系统只能通过学生输入计算机的信息来判断其掌握和内化程度。而无法像人类教师通过自然状态的交流和观察来判断学生的真实情况，因此，“机器智能”很容易被蒙蔽“双眼”，无法做到像人与人之间那样自然畅通的交流。此外，系统在遇到新的学习情境时。不能理解和产生对话，这会影响智能教学系统功能的实施。

4.决策和推理机制不完善

智能教学系统的关键智能所在是其决策和推理机制，即“教学策略”模块根据不同学生的具体情况通过推理做出灵活决策，这种决策基于学生模块提供的学生的知识水平、认知特点和学习风格。智能教学系统虽然加入诊断系统并不断调整对学生学习水平的判断，但由于学习风格、认知特点等不能完全被形式化，因此，根据系统的教学策略模块中预先存入的诊断知识来评估不同学生的学习过程和理解每个学生不同的推理过程也是有局限的。

三、智能教学系统在教育中应用的建议

1.不能忽略教师的作用

虽然智能教学系统具有“智能性”。但在使用它的过程中，决不能放弃教师的主导作用。要明确教师是教学的设计者和教学过程的主导，应该把智能教学系统的应用纳入到教学设计中。教师作为教学的“主导”。要引领教学

全过程，时刻注意学生的学习状态、学习程度、情感交流，尽量照顾到每个同学。ITS不是将教师搁置了。而是把教师从ITS能做的事情中解放出来，有更多的时间去从事机器所无法替代的事情。例如，计划教学，开发教学补充材料，示范成熟的行为，启发、引导学生去克服遇到的各种困难。特别是一个优秀教师对学生的态度和道德的影响和培养，是任何智能教学机器所无法取代的。所以，在利用智能教学系统教学的过程中，不能用智能教学系统取代教师，不能忽略教师的指导作用。

2.注意教学模式的运用

作为一种教育技术的实现，ITS主要依赖于各种技术的发展，但作为一个能够实施完整教学过程的教学系统，ITS的应用效果更多地依赖于所采用的教学模式。长期以来，传统CAI在教学中的应用都以个别化教学模式为主。但随着认知心理学的发展，基于建构主义学习理论的以“学”为中心的教学模式逐渐受到青睐。这种教学模式更能满足学习者的个性化要求，也为协作学习创造了更大的可能性。目前，协作学习模式因其利于培养学生的多样化思维和合作精神而日益受到重视。同一个智能教学系统，用于个别化教学模式和用于协作学习模式就会产生截然不同的教学效果。因此。在利用智能教学系统时，要注意根据教学内容和教学目标灵活采用个别化教学模式或协作学习模式。

3.有效与网络相结合

随着多媒体技术和Internet网络的飞速发展，多媒体教育技术与Internet的进一步融合，ITS不仅仅在人工智能上单一发展。它要向多维的网络空间发展。网络化成为当今世界ITS系统的一大优势和特色。“无机不联”正是现代教育计算机使用情况的真实写照。智能教学系统应与网络相结合。借助网络的优势，完成在线学习、实时讨论、网上测试等多种教学任务。学生可以在学校或家中通过计算机登录到系统，系统按其不同的认知水平为其准备不同难度的教学内容。完成学习时，系统通过自适应的测试确定学生新的认知水平，作为其下一次登录学习时为其准备学习内容的依据，并向学生提出进一步需学习内容的建议。学生在学习过程中可以实时地与其他在线的学习者进行讨论，并可通过E-mail的形式与教师进行交流。教师可以使用自己的计算机，在教研室或家中登录到系统，检查学生的学习进度，学习情况。并依据学生的实际情况，有针对性地对教学内容、测试内容进行更新。网络与智能计算机辅助教学系统有机结合，相互补足，必将构建成一个新的系统工程。

参考文献：

[1]王士同主编.人工智能教程[M].北京：电子工业出版社，2001.

[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安：西安交通大学出版社，1998.

[3]何克抗.计算机辅助教育[M].北京：高等教育出版社，1997.

篇4

人工智能的教育本体：教育的变与不变

从本质上讲，人工智能技术是信息技术革命的集大成者。自从托夫勒1970年写出《未来的冲击》，信息技术革命越来越快，概念越来越多，没有停止的迹象。仅从近五年来看：大数据、数据科学、生命信息、工业4.0、物联网、新硬件时代、机器人、互联网+、人工智能，表面上概念你方唱罢我登场，但内在逻辑一直没有变：从单项技术走向全面融合，从局部应用走向全面工具化，而人工智能至少在目前看来是集大成者。硬件上物联网的成熟、软件上高可用性和动态数据库的成熟、生物学上神经科技的进展、数学上网络算法的应用、材料科技上纳米和感知材料的进展、信息科技上芯片和云技术的快速进步。从物理世界到混合世界，再到比特世界，人工智能技术刚刚开始，但人们基于过去工业革命的经验，明确感到这是临界点的来临。

STEM 成为后人工智能教育的不动点：应对科技的变化，教育的变革一直都在进行且与科技的发展互为因果。从彼得・蒂尔对教育的质疑，到创客热潮在美国教育中的掀起，事实上，STEM教育是美国对过去概念化的“实用主义”教育和“通识教育”百年争论的落锤之音。起源于杜威和哈钦斯的那场争论，恰恰是工业革命已经明确成型后的两种教育理念的争论。之所以今天的美国已经很少争论到底是实用主义还是通识教育，是因为美国的科技已经进入到一个新的阶段。教育是一个组织行为，一个围绕未来10年不变的知识、20年不变的技能、30年留存的体验的稳定的复杂社会经济形态，因此不那么容易被颠覆。恰恰是科学、技术、工程、数学（STEM）构成了工业时代（数理化）和后工业时代（文科、理工科）中的不动点，在物理学和几何学中，不动点对于系统的稳定和概念的一致性非常重要，而目前的STEM教育，不仅仅是一个概念的东西，而是旧技术时代向新技术时代过渡的“不动点”。在这个不动点体系中，新的侧重开始后，原有的教师和学科体系以及支撑可以平稳切换，不至于导致教学秩序的混乱。

元学科、应用学科和副科发生结构性的变化。由于人工智能的出现，使得复杂计算和系统计算以及简单的人机交互计算工具化全面超越人类，对技术基础这个原有概念的教育的分歧越来越大。人工智能视野下学科概念如果表述成元学科、应用学科与素质学科，那么教育学科的概念的持续性还能以最大公约数继续运行：以数学、物理、化学等元学科为代表的学科，在今后的教育中更加重要并将作为筛选人的条件。而应用科学：（生物、地理、信息、劳动）学科，将着重项目制学习、体验学习，成为培养人的目标；社会科学（历史、哲学、思想品德）将来的重点在于综合应用，批判性思维学习，更加侧重学科的来源和发展；而综合素质类（音乐、体育、美术）将从副科走向前台。@样，围绕STEM的教育，人工智能下的教育体系还是一贯的科学（元学科）、技术（应用学科）、工程（素质学科、社会学科、管理学科）、数学（逻辑、数学学科）。

人工智能技术对学科的影响：越理性，越感性

数学：传统的工业时代的数学，其训练方法是数值计算，其指向是力学计算，这种侧重至今还非常浓厚。随着知识库的普及和共享以及计算工具的进化，越来越少的人将来从事传统的工程计算行业，而正宗的工科专业越来越向着专业化和高端化演化（如学材料的将来的进入门槛很可能是博士）。但是，人工智能今后用到的大量的数学以及人与人打交道用到的计算机数学，统计学基础的数学，这方面中国数学还停留在工业时代。美国学生从高中就开始问卷处理和微积分的学习，大学数学更加有用的是方程组、统计学等。数学是一个典型的年龄相关性学科，一定要从小学，而且转向数值和算法类的学习，从偏向材料计算的高等数学方向，转向偏向矩阵计算的统计数学方向，逻辑学、几何学和统计学成为三个数学学习的支柱。

物理：有一位著名的物理学家回顾过去物理百年，发现一个有趣的现象：“力”这个概念，在物理学上看，已经不是一个原始的变量了，能量和质量才是，为什么我们的老师还在使用这个概念呢？那是因为在机械时代，“力”是最容易理解的组合概念。在工业革命前后的几百年直到今天，物理学教育的重点还是偏向传统力学计算方向，从中小学来说就是牛顿力学。然而随着工业时代的结束，人们更容易见到的力学概念不再是机械和天体，而是转向社交网络、计算机图像、信息变量、生物体和电子学以及更容易接受的能量、时间维度。数学老师们转向统计学的同时，物理老师应该考虑从牛顿力学转向量子力学和热力学甚至时空维度，这些对于孩子未来的人生更是基础，而通过物理学进行基础的科学实证的训练以及科学观测和数据处理，才是物理学最基础的作用和价值体现。不然，人生什么年龄都可以去学物理而不必非要从未成年时代去学。

元科学化学：中美物理学和化学都是选择性的，但比较中美化学教育，却发现有很大的不同。美国高中化学就允许且必须使用带有功能性计算的计算器，而中国大学生都没有这方面的训练。也就是说，随着化学和生物化学要求越来越高、知识点越来越多，设法绕过烦人的记忆而走向逻辑，是美国学习化学的方向，这点也值得我们注意。另外，化学的侧重由从偏向无机化学方向的基础化学，转向偏向生物和有机化学方向甚至与物理相结合的量子规律，是化学学科的重点。例如，很多美国的大学录取要看高中生在化学创新方面的实践，能创新的往往是生物化学。

外语：工具性的外语逐渐失去市场，形式节奏上的美学、逻辑学角度的词源学、社会学角度的语言学、心理学角度的语义学成为外语复兴的落脚点。另外，似乎从来没有人将计算机程序当作外语来教，事实上，随着工具性的外语被人工智能取代，计算机程序语言很可能成为一种外语，而很多软件人才是学外语出身的，也不断印证这个结论。

语文：可以预料的是，随着工具性的人工智能的出现，原先学习语文的工具性的方法（如语法），逐渐将退出语言学习（包括外语），而作为母语的语文之所以在工具化人工智能时代还得到重视，最重要的理由也许是仪式感的表达：回到经典、回到表达、回到应用、回到美学。

除了以上学科教育的重点随着技术经济必然发生变化外，学科学习的醒悟和内在逻辑将更加重要，学科历史、学科逻辑、学科故事将替代题库训练，因为作为计算的精确性除了特殊人才的培养外，将让位于工具和人工智能，而人要考虑体验和持续学习的兴趣和逻辑。学科学习之间还将朝着融合的方向发展，应用学科和元学科的分离意味着应用学科更加朝着整合的方向发展：地理、生物、科技等融合课程，朝着综合应用发展。

人工智能技术对教育技术的改变：从工具到空间

随着人工智能的发展，也许目前花里胡哨的信息技术将隐身后台。课堂上也许看不见信息化了，师生在课堂层面体验将会越来越好，越来越贴近自然：看不见计算机的信息化，距离教育更近而不是技术更近。

学校之所以存在是因为学校为学生模拟了一个高度抽象的比真实世界还真实的教育世界。因此，未来的校园从改变世界的信息模版角度，将更加强调与客观世界的互动、映射和高度抽象。

美国的大学录取是更接近人工智能手段的个性化录取，而学生选拔是更接近大数据角度的GPA（平均成绩点）。从培养角度，学生画像比GPA更加个性化地从个体角度描述学生的个性特征，学生的学习行为、实践行为、创新行为，在全地域、全信息、全自动、全过程的记录下，将更加全面地反映学生的全貌。智能实验室和智能校园的方向，将来是基于个体的专业学习和评价。

与学生相对应的教育行为画像，将侧重于联系社会、联系科技、联系家庭、联系团队，从重复性劳动变为创造性劳动。

而学校的管理行为将演变成支撑技术：支撑数据、支撑品牌、支撑环境。今后的教育将出现越来越专业和自由的教师，越来越职业的校长。

在教育政策上，由于全国性的数据和人工智能的使用，教育测评将更加专业化、教育本体化（而不是被测评机构和排名所左右），教育选拔将更加科学化和长期化，短视模式随着计算方法和智能评估的进展而迅速被迭代掉，衡水模式将逐渐退出历史舞台，未来应该筛选更应该上清华大学的人和更应该培养好每一个想学习的人。即使仅从功利教育目标来看，教师个体经验也逐渐让位于人工智能和大数据，教育重心从教育哲学属性逐渐走入教育科学属性；而被恐惧绑架的教育所强调的教育的筛选功能，逐渐将重心转向教育培养功能，个体成功的培养目标，逐渐转变成为未来视角的社会价值角度；教育回归人与人的本质关系和专业培育孵化的社会职能，功利性和工具性减弱，过程幸福成为教育者追求的目标。教育者由工匠逐渐转型为艺人，教师由于工具化的替代，将会越来越有尊严和个性，而不是越来越像工具。

“人创造”的价值逐渐凸显，教育的价值在于“创造人”

柯洁在被人工智能的计算机打败之后，接连战胜外国围棋高手，刷了一下存在感并表示：“与机器下棋没意思”。同样，在工具制造时代，如果从质量和精度考虑，无疑机器越来越超过人，然而手工的红木家具、手工的艺术品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽车，比起无论从什么角度来看的机器人制造的东西，都越来越贵，人也越来越愿意采购。“人创造”的价值凸显，是体验经济产业升级的一个标志，人工智能时代也不能例外。因为，“有意思和不可复制”才是人消费的高级时代。

不同于机器代替人的重复劳动的趋势，教育与学校会替代机械的班级成为人与人关系的场所，在这个场所中，机器越来越像人来代替人的高级状态，而人越来越摆脱工具性、摆脱重复性，更具艺术性和创造性。研究教育的历史会发现一个普遍的现象，就是随着工具性的增强，反而是班级规模的缩小和师生比的扩大，这也印证了：人毕竟要与人打交道，教育是一个个性化的活动。C器代替人意味着更多的时间人会回到家庭陪同孩子，这在美国已经持续发生了50年，几乎多数的女性甚至男性在孩子成长过程回到家庭（如果他们算教师的话，教师比例更大）。在学校里未来的师生比会持续增加，教育更加不再计较投入产出，而将演变成一种创造性的职业。

杜威在研究工业化革命后的教育中，提出教育的目标更加集中地体现在教育本身之中，教育即生长（教育的目标就是让教育继续下去）。随着工具化的人工智能代替越来越多的教师的重复性劳动，教师的幸福指数越来越高，更多的和更合适的师生比使得学生得到更加专业的呵护和培养，幸福指数也得到提升。教育让生活更美好将逐渐实现，教育即生活的前提条件是教师不再是指标的工具，学生不再是考核的工具。

篇5

关键词：人工智能；音乐教育；智能乐器；大数据

1引言

随着人工智能技术的不断进步，重新塑造音乐使得音乐教育的学科素养培育、审美感知、艺术表现和文化理解变得更有支持和创意。探索应用人工智能技术推进音乐教学的改革与发展有具有十分重要的意义。本文通过研究与实践，引导学生学会用科学的方法培育计算思维创作音乐，用科学的意境欣赏音乐陶冶学生的音乐审美感，用科学的评价提升音乐课堂教学效率。通过这些措施，可以使学校音乐教育精准地开展因材施教差异化教学，彰显音乐教育的特色。

2人工智能与音乐

人工智能技术与音乐教育有机融合，丰富了课堂教学资源，拓展了智能乐器的功能，提升了音乐教育技术手段。它支持个性化学习，可以观察音乐课堂学习，分析音乐的旋律与节拍，有效评价教学效果，激发音乐教师运用人工智能技术创新音乐教学的热情，发挥教师在课堂教学中的主导作用。

2.1乐器的智能化

乐器是学习音乐的重要工具。乐器植入人工智能技术，形成了智能化乐器。它能够大量储存多种乐器的音乐数据。尤其是在音乐键盘中运用，功能的提升特别突出，应用于音乐教学中引发了多种形式的教学模式。例如，图1显示了融合多媒体计算机、主控系统、音乐课堂教学智能评价系统将多部电子钢琴连接起来的智能乐器实验室。通过语音室方式授课，可以实现多种乐器的分组教学。这在传统的音乐课堂上是无法完成的。

2.2智能化乐曲创作

智能乐器不仅能够储存乐器音色，而且还能用指令对各种音色播放进行控制，各种音色按照指令进行演奏。这种创作功能是以往其他乐器都无法比拟的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七声部的合唱团，很好听，但很难。运用智能乐器按指令合成该十七声部音乐则轻而易举。2.2.1机器学习生成乐曲人工智能技术赋能智能乐器，使得机器学习的功能日趋进步。机器学习在音乐领域所做的事情，就是提取音乐作品的“数据”，输入给定模型学习音乐的“特征”，再对音乐数据进行分析和编排。例如，如果输入的是《梨园金曲》民族音乐，则机器就能学会民族音乐的曲调特征，生成掌握特征模型的民族音乐作品。2.2.2用软件生成乐谱使用MuseScore3forMac软件可以制作乐谱，在工具栏选择对应时值的音符输入音符。例如，在MuseScore3窗口输入如图2所示的“我和我的祖国”乐谱，再导出MP3文件进行播放。2.2.3代码生成乐曲用Python代码生成曲子，要借助音乐标准格式MIDI—乐器数字接口，运用Python-midi库编写程序，编译MIDI文件生成音乐。例如，生成一个简单乐谱的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern对象表示乐谱；Track对象表示音轨，通常乐谱都有多条轨道组成，每种乐器是一个轨道；midi.NoteOnEvent表示每个音符的开端，在参数表中可以定义每个音符的音长和音高；midi.NoteOffEvent表示每个音符的结束。参考代码如下：importmidi#定义patternpattern=midi.Pattern()#定义轨道track=midi.Track()#添加轨道到patternpattern.append(track)#音符开始，并定义位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符结束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#轨道结束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存储midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序运行结果生成了如图3所示的简单音符：这样如图2的“我和我的祖国”乐谱，也可以通过Python代码生成MIDI文件。

3AI赋能音乐课堂

在AI赋能的音乐教育环境，促使音乐教学实践变革以及学生学习音乐方式。例如，图4所示的集音乐创作教学及教学评价于一体的“智能化音乐课堂教学评价系统”，在教学设计的优化、教学方法的高效、教学手段的更新、教学评价的智能、教学策略的调整方面都具有借鉴意义[2]。

3.1大数据学习

大数据云计算可以将所有音乐家们音乐数据存储在云中，运用人工智能技术为学生提供更多有价值的音乐数据。学生通过音乐云学习音乐知识，欣赏音乐魅力、体验音乐节奏、理解音乐韵律。它使得优质音乐教学资源跨越校园，开放延伸音乐教学，远程辐射共享资源。这样就扩展了学生的视野，音乐知识的来源无限扩大，整个音乐云皆有学生的学习教材。特别是大数据音乐云不仅可以推送给学生更多的即兴音乐和更多的音乐信息，还能指导音乐爱好者创作出雅正、健康的音乐作品。

3.2个性化学习

人工智能技术从音乐学习行为数据搜集、数据分析与运用、个性化学习评价多方位帮助学生定制个性化的学习成长路径。推送在线音乐教育资源，指导表演建议乐器学习技巧。搭建音乐教育虚拟课堂，匹配音乐教学资源，实现因材施教的个性化学习，支持一对一的教学辅导和群组式讨论。通过这些措施提高教学质量和效率。

3.3教学评价智能化

运用人工智能技术将多个音乐辅助教学设备连接的音乐创作教学系统，基于音乐课堂教学的学生学习特质分析与教学效果分析的音乐课堂教学管理系统，来实现音乐教学的全程智慧管理，使音乐学习更有效率。例如，在虚拟音乐课堂乐器教学可以变成一对多的自选教学模式，使课堂变得轻松、愉快。教师可以开启课堂教学观察模块，捕捉每位学生同步练习的音准、节奏、力度数据，分析判断将评价信息同步反馈，给出学习指导建议。3.3.1创作教学模块“智能化音乐课堂教学评价系统”中的音乐创作教学模块，集视、听、练和反馈评价为一体，适时演示教师教学作品和评价学生练习作品。例如，在进行《我和我的祖国》授课时导入电影片段，欣赏“我和我的祖国”音乐的表现形式、演唱形式以及歌曲风格，可以使学生更好地体验作品的创作意境，激发创作意识。使用MuseScore创作“我和我的祖国”三声部习作音乐，并能储存、刻录，编辑等二度创作。3.3.2课堂教学评价模块音乐课堂教学评价有着传统音乐教学评价无法比拟的灵活性、客观性和实用性。从大数据分析角度获取音乐课堂教与学相关数据，对学生的音乐基本素养与学习态度进行科学分析判断。例如，以创作《红河谷》中的和声与音乐作品风格内容的“编配伴奏音乐”教学过程为例。课前在“课堂教学评价模块”上安排学生根据作品风格完成伴奏的音乐；播放制作好的《红河谷》MIDI音乐（在第二和第六个小节缺失编配和弦）；使学生感受、探讨大小三和弦的表现力，形成对大小三和弦的感知。然后要求学生试着用MuseScore为《红河谷》缺失的两小节选配和弦，以适合歌曲的伴奏风格。学生需要边哼唱歌曲边试着套用不同的伴奏风格，找到他们认为最恰当的和弦伴奏风格，说出理由并提交[3]。评价系统将学生提交的作业比照音乐要素进行评价。及时反馈学习评价的信息，并对学生的学习进程制定一个个性化的学习方案[4]。同时通过教学反馈深度优化决策模型，促进教师实时改进教学策略，提高教学效率和效果，提升教学质量。

4结语

人工智能技术在音乐教育领域中的广泛应用，为传统的音乐教育模式注入了活力，为音乐教师创新音乐教学理念开辟了新思路[5]，为因材施教提供了新的适合学生学习的音乐教学模式。人工智能在音乐教育模式方面的探索，不仅给音乐教育教学的发展带来了物质技术层面的进步，还从音乐教学层面促进计算思维培育开辟新途径。这对音乐教育理念、教学手段、教学方式和方法以及拓展学生音乐视野、学习音乐、享受音乐、创造音乐等都带来深刻的变化和积极的影响。

参考文献

[1]邹孟雨.人工智能及其在音乐教育中的应用.北方音乐,2018(15):254-255

[2]郭文进.“互联网+教育”运行模式探究.决策与信息（下旬刊）,2015(9):63

[3]段晓军.电脑音乐系统与中小学音乐教学实践.中国音乐教育,2006(6):26-28

[4]王迪.浅析娱乐教育中元学习能力的培养.河北广播电视大学学报,2007(1):79-80