发布时间:2024-02-04 16:53:15
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14篇人工智能教育功能,期待它们能激发您的灵感。
关键词 人工智能 网络 专家系统
中图分类号:TP27 文献标识码:A
0引言
20 世纪以来,计算机的发展日新月异,不断更新换代,以最早期的机械运行方式为基础,经历了电子管时代、晶体管时代直到集成电路,时至今日已涉及到人们生活、工作和学习的各个方面,伴随着计算机的出现并逐步普及应用,人们又开始力图根据认识水平和技术条件,试图用机器来代替人的部分脑力劳动,以提高征服自然的能力。
1人工智能的概念
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。主要探讨如何运用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,并以此解决如咨询、诊断、预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。通俗的说,人工智能可以分为两部分来理解,即“人工”和“智能”,顾名思义就是人造的智能。人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。
2人工智能和教育的关系
(1)人工智能和教育的关系。人工智能以及人工智能科学从1956年诞生起,其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到我们日常生活的各个方面,并可以改进我们的生活。比如应用到教育过程中,促进教育的工作效率(减少教师的数量和工作时间、甚至直接提高受教育者的智能)。还可以产生新的教学模式,如网上学习共同体、合作学习等。(2)人工智能在教育中的应用。人工智能原理和技术从诞生起就应用于教育,其产品通常称作智能指导系统ITS或者智能计算机辅助教学ICAI。
ICAI系统可以采用多种形式。从根本上讲,它是在保证学生和程序灵活性的方式下,应用人工智能原理和技术,组织安排教学系统的各种成分。它并不是根据预先输入的问题、预先想到的解答、预先指定的分支等进行工作,而是根据学生学习时积累的知识而工作。它的一般工作准则和标准,是依赖本身的知识结构和近期活动事件,如学生回答的历史记录。许多ICAI系统都具有这样的重要特点,即能够实现与学生的自然语言对话。
3人工智能与网络教育的融合
随着人工智能的理论与技术发展,其在教育中的应用日渐扩大,例如Internet上的web站点,其网页的组织形式,就包含智能的原理。目前人工智能在教育领域特别是网络环境下的应用主要有以下几个方面:
(1)ICAI。计算机辅助教学(CAI)是由程序教学发展而来。但是以程序教学为理论基础开发的CAI课件,在推理机制和学生模型方面存在不足,因而不能根据不同学生的实际情况进行动态调整,缺乏灵活的应变能力。
借鉴人工智能中的专家系统知识,由于专家系统中包含知识库和推理机两个基本模块,在一般专家系统中再加入一个“学生模型”模块,就构成智能计算机辅助教学(ICAI)系统的基本结构。其中推理机的作用相当于现实教学中的教师,它可以根据知识库中的内容和学生模型推断出每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平,根据学生的不同特点选择最适当的教学内容与教学方法,并可对学生进行有针对性的个别指导,提高教学效果。
(2)智能。在我们传统的教学过程中,最经典的教学模式是以教师为主,教师讲、学生听,它是一种单向沟通模式。这种教学模式的优点是有利于教师主导作用的发挥,便于教师组织、监控整个教学活动进程,便于师生之间的情感交流,因而有利于系统的科学知识的传授,并能充分考虑情感因素在学习过程中的重要作用。
上世纪90年代以来,随着多媒体和网络技术的迅速发展,强调以学生为中心的建构主义学习理论日益流行。这种理论强调在教师主导下以学生为中心的学习,即一种“主导――主体”教学结构。在这种教学并重的结构中,教师是教学过程的组织者、是良好情操的培养者;学生是信息加工与情感体验的主体,是知识意义的主动建构者;教学媒体既是辅助教师教的演示工具,又是促进学生自主学习的工具。
在网络远程教学中,为实现上述教学模式,把人工智能中的智能体(Agent)技术应用到网络远程教学中,并逐渐成为在教学领域实现智能化的一种主流技术。
关键词:人工智能;教育;应用;问题
中图分类号:G642.0 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2012)03-0159-02
人工智能是研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使其模拟、延伸、扩展人类智能的学科。随着人工智能的理论与技术在社会各个领域的广泛应用,其在教育领域内的应用也越来越受到重视,并取得了一定的研究成果。
一、人工智能教育应用的主要形式
人工智能在教育领域应用的最直接结果就是诞生了智能教学系统。智能教学系统是以计算机辅助教学为基础而兴起的,它是以学生为中心,以计算机为媒介,利用计算机模拟教学专家的思维过程而形成的开放式人机交互系统。目前,智能教学系统已成为人工智能在教育中应用的主要形式。智能教学系统主要是在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用了人工智能原理。由于它综合了知识专家、教师与学生三者的活动,因此,与之相对应的,智能教学系统一般分成知识库、教学策略和学生模型三个基本模块,再加上一个自然语言智能接口。智能教学系统的功能具体来说有以下几条:了解每个学生的学习能力、认知特点和当前知识水平;能根据学生的不同特点选择适当的教学内容和教学方法,并可对学生进行有针对性的个别指导;允许学生用自然语言与“计算机导师”进行人机对话。智能教学系统的设计不仅要有计算机科学的知识,还需要有教育科学的理论指导。
二、人工智能在教育中应用的局限性分析
1.阻碍人工智能发展的关键因素。在人工智能的发展中,一直存在着对“计算机是否能代替人脑甚至超过人脑”的问题的讨论,实际上,以电子计算机为主要工具模拟人的某些思维活动而产生的人工智能是有局限的。①计算机处理问题的根本原理。要计算机解决某种问题,有三个基本的前提:必须把问题形式化;问题还必须是可计算的,即要有一定的算法;问题必须有合理的复杂度,即要避免指数爆炸。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。电子计算机最终只能把握0、1这两个开关代码,遇到不能形式化、不能找到算法或不能程序化的任务,计算机则难以执行。②人和机器之间的根本区别。智能模拟利用了人和机器的共性,即两者都是一个信息转换系统,但两者之间存在着不容忽视的本质区别。智能模拟与天然智能属于两种不同的进化系统,人类的智能是人类社会实践的产物,机器的智能是机械制造的结果。大脑和电脑的组织结构也不相同,两者属于两种不同的运动过程,前者是复杂的生理--心理过程,后者是机械--物理过程。智能模拟可以在局部上超过天然智能,但是,模拟的根本方法是功能模拟法,两个系统在结构和实际过程上是不一样的。智能模拟不具有人的思维的社会性,不具有主观世界。
2.人工智能在教育中应用的局限。就目前人工智能的发展水平以及人工智能本身的特点而言,它在教育中的应用也是有其局限性的。①与学生之间无法畅通交流。教育本质上是一种“交互”活动,而智能教学系统无法实现最充分、最真实的交互。目前自然语言理解的研究成果非常有限,远不能达到人人交流的要求。此外,就态度、品德、情感等教育问题而言,机器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。②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有关学生的知识水平、认知特点和学习风格,而这些不能完全被形式化。同时,随着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,系统所应用的教学策略模块用于评估和判断学生学习过程的能力是有限的。③人工智能并非适合所有的学习领域。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。
三、人工智能教育应用的发展方向
近年来,随着计算机技术、网络技术、人工智能技术以及现代教育教学理论的发展,人工智能在教育中应用的发展呈现出以下几个趋势。
1.开始突破单一的个别化教学模式。长期以来,计算机辅助教学系统和智能教学系统都是强调个别化教学模式,这种模式在发挥学生的学习积极性、主动性和进行因人而异的指导等方面确实有许多优点。但是,随着认知学习理论研究的进展,人们发现在计算机辅助教学系统和智能教学系统中只强调个别化是不够的,在某些场合(例如问题求解)采用协作方式往往更能奏效。因此,近年来在智能教学系统中,协作型教学模式得到越来越多的重视和研究。
2.智能教学系统日益与超媒体技术相结合。超媒体系统具有良好的开发环境、灵活方便的用户界面以及图、文、声并茂的特点,而且其信息的组织方式与人类认知的联想记忆习惯相符,已成为目前一种最理想的信息载体和最有效的信息组织与信息管理技术,在许多领域尤其是教育领域有广阔的应用前景。把超媒体技术引入智能教学系统,从而发展成为智能超媒体辅助教学系统,可以大大改善计算机辅助教学系统的教学环境,激发学生的学习积极性,从而显著提高教学效果。
3.智能教学系统与网络的关系日益密切。网络的应用和普及为远程教育和终身教育提供了一个良好的空间。当前,智能教学与多媒体网络的结合成为人工智能在教育中应用的一个势不可挡的发展趋势。
4.传统人工智能与神经网络模糊决策机制相结合。传统人工智能从宏观角度开展认知模拟,可以部分地模拟人类的逻辑思维过程,而神经网络模糊决策机制从微观方面进行认知模拟,着力实现模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。今后将探索一种新的智能处理模型:把神经网络的模糊决策机制和符号专家系统的推理能力结合起来,利用多重知识源、多种模型进行复合协同处理。如果上述技术能够成熟运用,那将对人工智能的发展及其在教育中的应用起到决定性的作用。
参考文献:
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苏霍姆林斯基在《教育艺术》中认为,“在人的心灵深处有一种根深蒂固的需要,就是希望自己是一个发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中,这种需要特别强烈”。我们要敢于打破传统的教学模式,运用现代教育技术培养真正适应于经济社会发展的创新型和国际化人才。现代教育技术是伴随现代科技的发展,特别是电子、通讯、计算机的飞速发展而产生的,也是现代教育理论发展到一定阶段的产物。
作为新一轮科技革命的代表,人工智能(AI)技术已经或正在颠覆性地改变着许多行业和领域,而教育就是其中之一。来自谷歌的世界顶尖的人工智能专家团队将AI的智能l展划分成了三级:第一级是“弱人工智能”,只能够专注在一个特定领域,如下围棋;第二级是“强人工智能”,能够达到或超过人类水准;第三级是比人类聪明1000万倍的人工智能。
目前,“弱人工智能”已经渗透到我们生活的方方面面:搜索引擎、实时在线地图、手机语音助手、智能客服等都运用了人工智能技术。尽管人工智能要从感知、行为和认知三个维度全面模拟甚至超越人类,还有很长的路要走,但目前的AI凭借强大的计算能力、存储能力和大数据处理能力,已经改变着传统教育模式与教育形式,在破解教育资源不均、提高教育效率和教学质量、提供个性化精准化教学、优化教育评价系统等方面将发挥重要作用。
浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于长斌认为,人工智能下一步应用可能是远程教育、自我强化教育,甚至是教育领域的机器换人。从人工智能现阶段研究成果来看,机器人做数学题、英语题完全没有问题,有科学家还成功用人工智能自动生成科研和学术论文,其中有一些甚至被期刊录用。
高考机器人
在今年6月7日的“高考”中,人工智能机器人AI-Maths在数学科目的两套试题考试中分别取得了105分和100分的成绩。整个答题过程中,机器人不联网、不连接题库、无人工参与,全由机器人独立完成解答。研究人员表示,由于AI-Maths在识别自然语言时遇到了一些困难,导致部分考题失分。
AI-Maths先后解答了2017年数学科目高考的北京文科卷和全国Ⅱ卷的试题,分别用时22分钟和10分钟,北京文科卷得分105分,全国Ⅱ卷(数学)得分100分。对这台机器人来说,解答一道题目的时间最快不到一秒。此前总共做了不到500套试卷,大约12000道数学题。而一个中国学生,按照每天10道数学题估算,到高考前已经做了大约30000道数学题。
考试结果显示,这台高考解题机器人在不依赖大数据的前提下,逻辑分析能力远超人类,但在文意理解、多样性思维上要比人类逊色得多。参与阅卷的资深数学老师表示,AI-Maths相当于中等成绩水平的高中毕业生,失分主要是因为“读不懂题目”,遇到一些人类语言(而非数学语言)时,无法理解。
专家指出,这次机器人不得高分的原因较多,首先这个机器人并没有代表机器人的最高水平,其次机器人没有联网,不能够联想自己的知识,这样得低分也是理所当然的了。经过更多的训练和学习以后,未来AI-Maths会取得更好的成绩。
该机器人是由成都准星云学科技有限公司研发的一款以自动解题技术为核心的人工智能系统,诞生于2014年。该公司参与了科技部的863“超脑计划”。
同时进行的另一场机器人高考测试中,学霸君的Aidam首次与6名高考理科状元在北京同台PK,解答2017年高考文科数学试题。Aidam的成绩为134分,6名状元的平均分为135分。Aidam答题耗时9分47秒。为了展示,Aidam当天答题放慢了六倍速度,平时每道题完成时间应该在7-15秒。
从2014年开始,国内人工智能引领者科大讯飞就联合了包括北大、清华等在内的超过30家科研院校和企业,共同开启了一项隶属国家863计划的“高考机器人”项目,他们希望通过这个项目的实施,研制出能够参加高考并在2020年考上北大、清华的智能机器人。“超脑计划”汇集了国内近60%的人工智能专家,其重点就是要研究突破机器的知识表达、逻辑推理和在线学习能力。
目前,高考机器人在英语学习方面也取得阶段性成果:一是翻译,已经能够让翻译能力达到高考入门水平。二是在广东地区的英语高考、中考场景中,在发音准不准、填空题选择题,判断你懂不懂知识上,机器已经超过人工。三是口语作文实现突破。比如给学生一个题目《My Mother》,现在AI机器的评测打分已经比人类打分更精准。
有人提出了一个十分滑稽的问题,那就是人工智能要是通过高考考上大学,是不是意味着我们的教育培养出来的就是考试的机器?这个问题的逻辑不一定严密,但巧妙地折射出了现行教育体制的一些问题。如果以应试为主的教育方式不改变,智能机器取代老师几乎是必然。更可怕的是,这样的教育培养出的人也将被智能机器淘汰。
AI阅卷批改作业
面对庞大的考生规模和多种多样的考试,专家和老师阅卷成为一个独特的景观。从传统的纸笔阅卷到网上阅卷,再到今天的机器智能阅卷,AI可以轻松解决繁重复杂的阅卷难题,大大提高阅卷的效率和质量。
通过对试卷进行数字化扫描、格式化处理,转换成机器可识别的信号,机器就能按阅卷专家的评判标准,进行自动化阅卷,还可以自动检测出空白卷、异常卷,并给出最终的评阅报告及考试分析报告。原来三个月的工作,现在一周就能完成,而且更准确、公正。
中国教育部考试中心对“超脑计划”的阅卷工作进行了验证,结果是,在“与专家评分一致率、相关度”等多项指标中,机器均优于现场人工评分。
除了代替人工阅卷,人工智能还可以帮老师做批改作业、备课等重复枯燥的工作,不仅节省大量时间,还可以减少工作量。
语音识别和语义分析技术的进步,使得自动批改作业成为可能,对于简单的文义语法,机器可以自动识别纠错,甚至是提出修改意见,这将会大大提高老师的教学效率。
今年两会期间,科大讯飞董事长刘庆峰在提案中提到,科大讯飞的英语口语自动测评、手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅技术等已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的口语和作文自动阅卷。而基于国家“十三五”863“基于大数据的类人智能关键技术与系统”阶段性成果构建的“讯飞教育超脑”已在全国 70% 地市、1 万多所学校应用。
国外也有多个智能测评公司和实践案例。GradeScope是美国加州伯克利大学一个边缘性的产品,它旨在简化批改流程,使老师们更专注于教学反馈。目前有超过150家知名学校采用该产品。MathodiX是美国实时数学学习效果评测网站,算法会对每一步骤都进行检查、反馈。
美国教育考试服务中心(ETS)是世界上最大的私营非盈利教育考试及评估机构,已经成功将AI引入SAT和GRE论文批改,同人类一起扮演评卷人角色。
计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件,不同于其他同类型软件的是,它能够联系上下文去理解全文,然后做出判断,例如各种英语时态的主谓一致,单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性,解决不同国家之间的交流问题。
虽然人工智能可以阅卷、批改作业,但诚如《信息时报》刊发的《推广“机器人老师”可为广大教师减压》一文所言:教育需要尊重“异质思维”,同样的问题,学生会给出差异化、个性化的答案;目前“机器人老师”在阅卷、批改作业的时候会有明显的局限性,可能更适用于客观题却不适用于主观题。
不可否认,最初机器是用来辅助人工教学的,未来的趋势则是人辅助机器,而这个过程会一次次重塑考、学、教、管的服务流程。未来,当进入强人工智能和超人工智能时代,机器人更像是老甚至在许多方面超越老师。
机器人当老师
城乡、区域教育鸿沟,择校问题,学区房问题,都是教育教学资源不均衡导致的,归根到底是优秀教师的稀缺,而智能教育机器人则是解决这一问题的有力工具。“机器人老师”不仅有助于解决师资不足和师资结构不合理等难题,还能大大缓解社会矛盾,促进教育公平。
目前国内已涌现出像魔力学院这样的创业公司。几年前魔力学院创始人张海霞从北大毕业时,她的毕业论文是国内最早对人工智能教学进行研究的学术论文,同时在上大学期间,她就已经是新东方出国留学部最好的英语老师。这种雄厚的技术和教学背景,让她成为国内最早一批人工智能领域的创业者。
“与大多数互联网教育领域的产品不同,魔力学院从一开始,我们要解决的问题就是用人工智能机器替代老师进行讲课。曾经有很多投资人建议我们妥协一下,暂时用真人老师讲课,后面再一步步地进化到人工智能老师,但我们从来没有妥协。”张海霞说。
直到2016年3月,魔力学院第一个商业化的版本上线,企业开始有了第一笔收入,成为全球在人工智能老师这个领域第一家产品上线的创业公司,也是第一家实现了持续收入和盈利的创业公司。至今,在人工智能老师这个领域,魔力学院的相关产品仍然是惟一能从教、学、练、测各个维度提供人工智能老师教学的公司。
目前在新东方也开始这样的实验,教室里没有人类老师上课,机器人将重要知识点经过搜集和教学设计后,用非常幽默的方式向学生传授,从课堂效果来看,“学生很愿意听”。
新东方教育集团董事长俞敏洪认为,未来10年内,教师七成教学内容一定会被机器取代。不过,缺少人类老师的教学必然不完整,因为课堂教学不光是把知识点告诉学生,更需要对学生开展知识融合、创造性思维、批判性思维等能力训练。对于这些思维方式的训练教学,机器人老师还无法胜任。“未来的课堂将是机器人智能教学、老师情感和创新能力的发挥及学生学习的三者结合。”
除了民办教育在积极引入机器人老师,我国的“福州造”教育机器人已在部分城市的学校开始“内测”,今后有望向全国中小学推广。这款教育机器人除了帮助老师朗诵课文、批改作业、课间巡视之外,还能通过功能强大的传感器灵敏地感知学生的生理反应,扮演“测谎高手”角色。一旦和“学生机”绑定,可更清楚地了解学生对各个知识点的掌握情况。
对于机器人老师,国外早有应用。2009年,日本东京理科大学小林宏教授就按照一位女大学生的模样塑造出机器人“萨亚”老师。“萨亚”皮肤白皙、面庞清秀,皮肤后藏有18台微型电机,可以使面部呈现出6种表情。她会讲大约300个短语,700个单词,可以对一些词语和问题做出回应,还可以学会讲各种语言。“萨亚”给一班10岁左右的五年级学生讲课,受到新奇兴奋的孩子们的极大欢迎。
教育是塑造灵魂的特殊职业,教师是人类灵魂的工程师,面对的都是活生生的具有不同个性情感的学生,在价值观塑造和创新思维启发方面,“机器人老师”有着明显的局限性。尽管机器人老师不知疲倦,知识渊博,能平等地对待学生,加上它的特殊身份能激发学生的学习兴趣和动力,然而机器人永远无法完全替代“真正的人类教师”。
当老师们从繁重的重复性工作中解放出来,实际上可以将更多的时间和精力花在富有创造性的工作上。比如培养学生的素质和情商,激发学生对学习的热情,鼓励学生独立思考,形成自己的价值观和思想体系,成为有美好人格和创新能力的个体。
实际上,老师充当的是一个引导者、启发者的角色,老师做的应该是“准备环境-引导孩子-观察-改进环境-再引导-退出-再观察”。极少干预和不断引导,让孩子能最大限度地拥有独立性、专注度和创造力。
机器人进课堂是大势所趋。不久的将来,人类老师将负责进行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育,以及各类知识的融会贯通、学习方法的引导、创新能力的培养。而知识教育这部分,将会以“机器换人”的形式让渡给人工智能。这将对老师提出更高的要求,因为除知识教育外的这些教学内容,需要由真正有能力的老师来传授。“老师要避免被机器取代,就要先避免自己成为机器。”
可见,教师需要快速适应现代化教学需要,熟练使用各类领先科技产品,提升综合素质,这将决定教师本人的去与留,更是教育希望与未来的关键所在。
个性化教育
因材施教在我国已有2000多年历史,但在我国应试教育大环境下,根据学生不同的认知水平、学习能力以及自身素质来制定个性化学习方案,真是说易行难。当传统思想与尖端科技相结合,因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后,个性化教育有两条实现途径。
一是构建知识图谱。构建和优化内容模型,建立知识图谱,让学生可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台,推荐给学生适宜的阅读材料,并将阅读与教学联系在一起,文后带有小测验,并生成相关阅读数据报告,老师得以随时掌握学生阅读情况。
Newsela将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平,抓取来自《彭博社》《华盛顿邮报》等主流媒体的内容,由专人改写成不同难度系数的版本。LightSail也是相同应用,不过它的阅读材料是出版书籍,它收集了适合K12学生阅读的来自400多个出版商的8万多本图书。
2015年底Newsela用户量超过400万,LightSail和纽约市教育局、芝加哥公立学校、丹佛公立学校等机构达成了合作,而目前我国没有如此规模、与官方达成合作的个性化阅读学习平台。
二是自适应学习。人工智能可以从大量的学生中收集数据,预测学生未来表现,智能化推荐最适合学生的内容,最终高效、显著地提升学习效果。当一个学生阅读材料并回答题时,系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题,什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息,以便未来能给学生带来更多的帮助。
在美国乔治计算机学院,有一门课叫“人工智能概论”。这门课是艾萨克・格尔教授创建的。他有一个教学助理叫吉尔。这个课程的特点是以问答方式授课,学生提问,老师和助教回答。第一年就有大约1000多名学生参与,提出了超过1万个问题,其中40%的问题是由助教吉尔回答的。让学生惊奇的是,吉尔竟然是一个机器人,而且教了他们整整一个学期。格尔教授采用IBM沃森界面,创建了这个AI驱动的BOT交互系统,也开发了整个课程的内容和形式。
2016年1月,美国佐治亚理工学院计算机学院的教授AshokGoel,借助IBM的Watson人工智能系统创建了一个在线机器人JillWatson,并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试,JillWatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在,机器人助教已经可以直接与学生沟通,不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用,解决了AshokGoel教授的助教人数不够,难以及时回答学生提问的困境,增加了学生参与在线学习的兴趣,提高了在线学习的留存率。
这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预测在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂,不过地平线报告2016年基础教育版和2107年高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。
教育行业已有的人工智能研究和应用
Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”:①为每一个学习者提供虚拟导师:无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能:协助学习者自我定位、自我評估、团队合作等。③交互数据分析:对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会:增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术:让学习走出课堂,进入社会。
过去十年,一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括:①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构(Anderson等,1995);②诊断误解和评估学习者的理解域(VanLehn,1988);③提供及时的指导、反馈和解释(Shute,2008);④促进高效学习的行为,如自我调节、自我监控和自我解释(Azevedo&Hadwin,2005);⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动(VanLehn,2006)。
这些研究,基本上使用到了人工智能的每一项技术——自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括Tabtor(hellothinkster.com)、CarnegieLearning(carnegielearning.com)和FrontRow(frontrowed.com)。2014年,加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。
人工智能在教育行业的新发展
教育行业的三种类型(内容、平台和评估)的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机,同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率,教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验,父母能够低成本地为孩子改进职业前景,学校能够规模化提高教育质量,政府能够提供负担得起的教育。2017年,人工智能将在以下领域发挥其效益。
1.人工智能批改作业
批改作业和试卷是一件乏味的工作,这通常会占据教师大量的时间,而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。
目前,人工智能批改作业已经相当接近真人教师了,除了选择题、填空题外,作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序,能够批改8~10年级的作文。随着图像识别能力的大幅提高,手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业——培生公司也认为,人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告IntelligenceUnleashed推测,人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。
2.人工智能实现一对一辅导
自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据2011年VanLehn的一项研究发现,人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现,人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预,而不是就整个问题的答案给予反馈(Corbett&Anderson,2001;Shute,2008)。
自适应学习在拉美地区正在兴起。AndréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程(视频和练习)。Geekie为学生提供每一步的实时反馈,并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。
早在1984年,本杰明·布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导,以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如,比尔·盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师,能在学生面临挑战时提供强有力的支持,随时随地回答学生的提问;还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径,并引导学生走向成功。更重要的是,人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统,这才是真正做到了一人一导师。
3.人工智能关注学生情感
2016年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说,人工智能不仅限于模拟人类传递知识,还能通过生物监测技术(皮肤电导、面部表情、姿势、声音等)来了解学生在学习中的情绪,适时调整教育方法和策略。例如,机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时,就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境,更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的AttentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情,以优化远程虚拟实验室的教学过程。
进一步的研究发现,人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如,伦敦知识实验室在Topcliffe小学开展试验,让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流,研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。
4.人工智能改进数字出版
教科书等课程材料并非总是完美,传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题,更主要的是纸质课程材料无法快速获取使用者的反饋来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。
人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时,系统会提示课程材料的缺陷,进而有助于弥补课程的不足。
另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.Parfitt博士的内容技术公司CTI就依据这项技术帮助教师定制教科书——教师导入教学大纲,CTI的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。
随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用,课程材料的数字化出版也会有更新的形态——不再局限于书本或网页的形式,聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。
5.人工智能作为学生
多年的研究表明,教会别人才是更好的学习,即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用——贝蒂的大脑(Betty’sBrain),让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现,使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好,且在科学推理上也更胜一筹。
类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的TimeElf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent,这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发,让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。
另外,人工智能还推动其他教育方法和技术更好实现。如让虚拟现实学习环境更具沉浸感;给学生带来更多动手实践的机会;提供基于丰富学习分析的仿真和游戏化学习场景等。
关键词:人工智能;网络教育;应用;前景
中图分类号:TP18
“人工智能”一词最早是在20世纪50年代末期在Dartmouth学会上提出的。它是计算机技术的一个分支学科,但又同时包含了很多领域的不同学科,例如生物信息学、机械理论学、数理推论、语言文化等,它的研究领域非常的广泛,包括机器翻译研究、智能控制研究、专家系统学、机器人研究、语言和图像理解研究、遗传编程研究、自动程序设计研究、航天科学与应用、庞大的信息处理、储存、管理研究。此后,越来越多的科研人员开始了对人工智能技术的研究。国际上比较先进的研究机构有麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、宾夕法尼亚大学、耶鲁大学、德国人工智能研究中心、索尼公司等,中国的先进研究机构主要有清华大学、北京紫光优蓝机器人技术有限公司、中国科学院先进技术研究院、北京大学、南京理工大学、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学、北京邮电大学等几十家机构。
目前,将人工智能应用在网络教育中是很多研究者关注的热点,在近些年的研究中取得了很大的进步,取得了一些先进的成果,但是在研究中也遇到了一些问题,需要研究人员进行解决并创新。本文首先介绍了网络教育的现状,探讨了人工智能在网络教育中的应用,通过研究提出了做好人工智能在网络教育中应用的有效措施,最后对人工智能在网络教育中的发展前景进行展望。
1 网络教育的现状
随着信息技术和网络技术的不断发展,人们对教育的观念以及接受教育的方式发生了巨大的改变,“网络教育文化”日趋成熟。网络的发展给传统的教育模式带来新的挑战,它除了将传统教育模式的一些显著不足进行了改变以外,同时使教学更富有吸引力和生气,吸引更多的人愿意到Internet教学中来学习自己想要的知识,他们可以不受时间、空间、身份的限制,到这个虚拟的课堂来进行“充电”。但在当前,网络教育还在初级的发展阶段,在实际的推广和应用中还存在着一些问题:
(1)在网络远程教育的过程中,支持学习的服务系统没有很好的满足学习者的要求,引导学习者学习的手段和给学习者答疑的方法都比较落后,服务的方式受到一些客观因素的限制;
(2)网络实验教学中有很的问题存在,例如空间的分散性差,时间的流动性和自主性差,除此之外,便携性也比较差等;
(3)目前,虽然网络教育中进行的考试具有开放性,但是考试的公平公正性、考试类型的科学性、出题的权威性都很难保证;
(4)目前来看,网络系统本身具有了信息查询能力,但这种查询的能力是很有限的。
2 人工智能在网络教育中的应用
2.1 智能决策支持系统
智能决策支持系统是在1980年左右由美国的研究大师波恩切克提出来的,是决策支持系统与人工智能技术相结合的产物。目前,由于智能决策支持系统的不断发展和创新,在网络教育的应用和研究方面表现出很强的发展潜力。例如,智能决策支持系统在数字和移动图书馆中的得到了广泛的应用,该系统能够为数字图书馆的管理人员提供决策和管理所需的数据、信息,帮助他们明确决策和管理的目标,通过建立决策模型并加以修改或完善,为数字图书馆正确、有效的管理和决策提供必要的支持。
2.2 智能教学系统
智能教学系统是在1970年以后迅速发展起来的,可以为学习者提供一种智能的授课环境,它将计算机的模拟功能来体现在整个教学过程中,使用人工智能技术和多媒体技术等先进的教学手段,共同形成一个交互式的开放的教学系统,在这个学习系统中,学生可以主动的获取学习知识,系统可以根据学习者的个人情况来进行合理和科学的教学,以达到最佳的、理想的教学效果。
2.3 智能导学系统
支持服务是现代计算机网络教育系统的重要构成要素。建立和维持一个高效灵活、强有力的支持服务子系统是有效地开发、管理和实施计算机网络教育项目的保证。智能导学系统可以创造一个优良的学习环境,使学习者方便快捷地调用各种资源,以获得学习的成功。
2.4 智能硬件网络
智能网是20世纪80年代初期兴起的研究课题。随着网络的日益普及,通过网络进行学习,不仅要求多媒体综合化的信息处理能力,而且要求网络能够提供高级信息处理能力。就目前的状况而言,对现有的计算机教育网络赋予其一定的“智能”,从硬件性能本身加以提升是一种不乏远见的选择。
3 做好人工智能在网络教育中应用的有效措施
3.1 加大资金的支持
对于做好人工智能在网络教育中的应用工作,绝对离不开资金的支持,因此各级政府部门应该做好相关的预算,落实好国家对于支持人工智能技术的相关政策,对于在人工智能技术发展中做出突出贡献的企业和科研单位要给予一定的资金支持,支持这些企业、科研单位的研究工作,促进人工智能在网络教育中更好的发展和应用。
3.2 加快人员培训工作,建立技术研究团队
人工智能在网络教育中的应用工作具有技术性、专业性强等很多特征,因此,必须培养一批高素质的人工智能专业人才,同时还要对这些人员进行全面的业务培训,使得这些人员既要懂管理,又要精通人工智能的专业知识,通过全面的业务培训和人才引进,建立人工智能的技术研究团队,使得这些人的才能得到很好的发挥,在人工智能方面有所创新,保证人工智能在网络教育中得到更好的应用。
3.3 加强和先进研究机构的合作
在人工智能技术研究方面,美国、英国、德国等国家都走在世界的前列,而我国的人工智能技术研究的能力较低,与上述发达国家相比还存在一定的差距。因此,如何缩小这种差距,实现人工智能在网络教育中更好的应用,就需要我们的研究人员加强专业知识的学习,和这些国家的先进研究机构进行有效的沟通和联系,借鉴其先进的研究经验,根据自己的实际需要,进行一些实际的合作。
4 结束语
由于人工智能技术本身存在着巨大的优势,人工智能网络技术也会不断地进行发展而趋于成熟,这将极大地改善并且优化网络教育的学习环境,全面提升网络教育的整体教学质量,并有望增强网络教育的全面开放性。为了做好人工智能在网络教育中的应用,需要加大资金的支持,加快人员培训工作,建立技术研究团队,加强和先进研究机构的合作,使网络学习的支持服务更加人性化和拟人化,更加体现以人为本的关怀精神。
参考文献:
[1]吕生荣.浅谈人工智能在计算机辅助教学中的应用[J].科技资讯,2009(01):198.
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[4]张瑞.计算机科学与技术的发展趋势探析[J].制造业自动化,2010(08).
[5]何月瑶.计算机技术发展态势分析[J].科技创业月刊,2007(05).
关键词:人工智能;智能化计算机辅助教学;专家系统;知识库
中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2007)12-21667-02
The Application of Artificial Intelligence in Education
HU Ji-li,YIN Yun-xia
( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)
Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.
Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base
1 引言
人工智能作为当今世界三大尖端技术(空间技术、能源技术和人工智能技术)之一,是计算机科学的一个分支,它的目标是构造能表现出一定智能行为的。人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学、机器学习、计算机视觉等。总的说来,人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的,主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决定支持系统和人工神经网络。它总的来说是面向应用的,随着人工智能的诞生和发展, 人们开始把计算机用于教学领域。同时, 自七十年代以来, 有教学能力的专家系统得到研制。人工智能技术与专家系统的成就, 促使人们把问题求解、知识表示这些技术引入计算机辅助教学(CAI) , 这便是智能型计算机辅助教学(CAI)。
近几十年来, 随着人工智能技术的日渐成熟, 它的一些研究成果被陆续应用到教学领域, 推进了教育发展改革和教学现代化进程。人工智能在教学系统的重要性也已形成共识。
2 人工智能在教育中的作用
目前在教育技术中涉及到AI的主要有以下领域:
2.1 知识的表示与访问
基于人工智能的知识表示是以知识为对象,以计算机的软硬件和计算机科学及人工智能和专家系统技术为工具,以哲学、心理学和逻辑学等为方法和指导,将知识表达成计算机可以直接处理的“知识库”,使用“计算机的智能”来模拟人类专家或“人类智能”,对知识进行快速、精确、自动、科学的处理。它不属于通常的“数据管理或信息管理”的“数据”层次,而是属于“知识处理”或“知识”的智能化层次。其主要内容是对于知识进行形式化的表示、自动化的推理,智能化的教学或创造。计算机辅助教育是其中重要的组成部分。
2.2 符号计算
符号计算包括数值计算、符号计算和函数作图。其代表软件是Mathematica,当该软件在1988年第一次,对科技及很多其他领域的计算机使用方式产生了深刻的影响。Mathematica 1.0时,商业周报将其列入当年最重要的十大新产品名单。这标志着现代科技计算的开始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的课程,从高中课程到研究生课程用它作基础。随着各种学生版的,Mathematica也已成为全世界各种不同专业学生的重要工具。
2.3 对学生错误的自动诊断
采用人工智能技术,使得教学过程中系统可以自动诊断学生的学习水平,不仅能发现学生的错误,而且能指出学生错误的根源,从而做出有针对性的辅导或学习建议。而且根据学生的特点自动选择教学内容,自动调整教学进度,自动选择教学策略与方法。
2.4 实现智能性超媒体教学系统
超媒体系统有理想的教学环境,容易激发学生的学习兴趣和学习主动性,但不能保证达到预期的学习目的,而且由于不了解所要教的对象,所以不能做到有针对性的指导,不能因材施教。智能辅助教学系统正好与此相反。将二者结合起来,就可实现性能互补,从而研究制出新一代高性能的智能超媒体教学系统。
3 人工智能应用于教育的新方向:ICAI
3.1 传统CAI的不足
传统的CAI由于其集成性、交互性、多媒体性等特点,在教学中可以极大地激发学生的学习动机,提高教师的教学效率和学生的学习效率。但在使用过程中,CAI的一些弱点也逐渐暴露出来。主要表现有:
(1)缺乏人机交互能力
现有CAI 大多以光盘作为信息的载体, 将教材中的内容以多媒体的形式展现出来, 教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学生的, 学生接受起来很被动。而且在课堂教学中, 一般也只能通过教师按预定的课件流程进行操作, 无论学生还是教师都不能很好地参与教与学的过程, 因此人机交互没有很好地实现。
(2)缺乏教师与学生的互动
现有的CAI 课件在学生自学、进行操作使用时,如何学习都是学生自己的事。教师不能完全了解学生的情况,学生在碰到问题时,也不能向教师求助,师生之间是互相封闭的,软件所起的积极效果大打折扣。同时由于缺乏网络支持,现有的绝大多数CAI 课件是在单机环境下运行的,它们无法利用网络的优势使知识内容快速更新,也更无法提供便捷的学习讨论空间、随时随地的师生交流方式以及远程教学实现的条件。
(3)缺乏智能性
要想面对不同情况的学生进行不同程度的教学过程, 使学生的学习变为主动, 并能由系统自动地提供助学信息而有选择地学习,要想使教师的教学能积极地参与进去并根据系统提供的信息按照学生的认知模型为其准备最适合的学习内容, 给予不同方式的教学模式与方法, 没有智能性的CAI 课件系统, 是很难实现以上目的并达到良好教学效果的。由此可见,现有的CAI 随着人们要求的提高, 已经不能尽如人意。因此以智能CAI 为代表的新的计算机辅助教学系统将是教师在教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向索。
3.2 ICAI-人工智能与多媒体技术的结合
为了克服传统CAI的缺点,需要在知识表示、推理方法和自然语言理解等方面应用人工智能原理。因此很多专家提出了智能计算机辅助教学(ICAI),智能计算机辅助教学(Intelligence Computer Assisted Instruction-ICAI)以认知学为理论基础。将人工智能技术应用于CAI,是智能化的CAI。在ICAI系统中,允许学生与计算机进行较自由的对话,学生的应答不限于数字或简单的短语。系统能够判定学生应答的正确程度,并给予适当的反馈,而不是简单地说“对”或“错”。ICAI的宗旨在于利用现有计算机技术实现较好的人工智能,模仿人类的交互方式、思维习惯及情绪流动,修饰和掩盖计算机的缺陷。
3.3 ICAI的优点
(1)将教学内容与教学策略分开,根据学生的认知模型提供的信息,通过智能系统的搜索与推理,动态生成适合于个别化教学的内容与策略。
(2)通过智能诊断机制判断学生的学习水平,分析学生产生错误的原因,同时向学生提出更改建议、以及进一步学习内容的建议。
(3)通过对全体学生出现的错误分布统计,智能诊断机制将向教师提供教学重点、方式、测试重点、题型的建议。
(4)为教师提供友好的教学内容、测试内容维护界面,无需改变软件的结构即可调整教学策略。
(5)通过对学生认知模型、教学内容、测试结果的智能分析,向教学督导人员提供对任课教师教学业绩评价的参考意见。可以说,一个理想、完美的ICAI系统就是一个自主、优秀的“教师”。
3.4 ICAI的标准
以现有的科学技术水平而言,短时期内显然无法实现具备上述全部功能的ICAI系统。一般认为,只要具有下列一个或几个特征的CAI系统就可以称之为ICAI系统。
(1)能自动生成各种问题与练习。
(2)根据学生的学习水平与学习情况选择与调整学习内容和进度。
(3)在了解教学内容的基础上自动解决问题,生成解答。
(4)具有自然语言生成与理解能力,以便实现比较自由的教学问答系统,提高人机交互的主动性。
(5)对教学内容有解释咨询能力。
(6)能诊断学生错误,分析原因并采取纠正措施。
(7)能评价学生的学习行为。
(8)能评价教师的教学行为。
不难看出,ICAI与传统的CAI相比,更加符合教育教学的规律,切合学生的认知习惯,具有明显的优越性。
3.5 ICAI的结构
ICAI主要由三个模块组成:专家系统模块、教师模块和学生模块。
(1)知识库
知识库是实现知识推理与专家系统的基础,而建造知识库的前提则是要解决知识的形式化,人工智能技术在教育中的应用表示以及知识的访问与调用问题。因此,知识的表示与访问是人工智能的核心技术之一,也是将AI引入教育领域必须首先解决的一个难题。
ICAI中的资源库应该包括以下一些内容:
①多媒体素材库:包括所要呈现的知识的一些素材,包括:文本、图像、声音、动画及数字影象等多媒体教学资源。这些用于多媒体数据库管理,便于分类、增删、修改及查询等操作。
②教学内容库:教学内容库用于存放教学内容,包括领域知识库(含辅助知识库、提示帮助库、练习题库,和测试题库)。这些教学内容,包括习题和试题分章、节、课及知识点等有序存贮。供专家决策系统调用。
(2)学生模块
学生模块主要包括以下三个模块:学生登陆模块、学生水平评价模块和学生监督模块。
①学生登陆模块:利用该模块主要用于学生使用ICAI时登录,第一次登录时学生输人姓名、性别、年龄、学历等相关信息,然后对学生进行询问,选择合适的测验题对学生进行初测推荐学习计划。当再次登录时,系统根据保存的信息安排合适的学习内容。
②学生水平评价模块:学生水平测试模块用于评价某一教学单元学习完后测试成绩。通过测试等因素分析,可以比较确切地了解学生的具体情况,从而制定出合理的教学策略和教学过程
③学习监测模块:学习检侧模块用于监测记录学生的日常学习情况,记录学生学习某教学单元时的参数值,并记录在学生档案中。包括:学生目前学习单元号;学习方式;正常学习、练习、提前浏览、学后复习;学习时间;学生提示问题的类型和次数;学生本次练习出错次数。
(3)专家决策模块
CAI中的专家决策系统可以看作专家系统中的推理机。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术,模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题,其水平可以达到甚至超过入类专家的水平。计算机中存有人类专家的知识并具有推理能力,从而可解决诊断、规划、调度、预报、决策等要靠人类专家才能完成的任务。
成功的例子如:① DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平,可供数百人在化学结构分析方面的使用;②MYCIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见经正式鉴定结果,对患有细菌血液病、脑膜炎方而的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。
ICAI根据学生模块提供的学生学习情况,通过智能系统的搜索与推理,得出智能化的教学方法与教学策略,能够较科学地评估学生的学习水平,还可以通过分析学生以往的学习兴趣和学习习惯,预测学生的知识需求和常犯错误,动态地将不同的学习内容、学习方法与不同的学生匹配,智能地分析学生错误的原因,进而有针对地提出合理的教学建议、学习建议以及改进方法,既提高了学生学习的满意度,激发了学生的学习热情,也对教师教学提供了客观的依据和科学的方法。
4 结束语
由此可见人工智能技术已经逐步应用于计算机辅助教学中,与教学现代化有着密切的关系。人工智能技术的发展也必将会对ICAI 的发展起到巨大推动作用。近几年来,人工智能的研究者们尝试着使学生脱离“辅导学习”的过程来接受新知识,而采用“通过活动进行学习”的方式。在教学的其他方面,人工智能技术还可以建立人类推理模型学习工具等诸多的运用, 展示出越来越好的实用性。随着Internet 的发展,虚拟现实技术的广泛应用, ICAI 也将得到进一步的完善。21 世纪的教育教学手段将是以智能化CAI 为主线,多学科、多方位发展的新技术的体现。这种手段产生了人机交互、人机共生等全新概念,使人类扩展了自己的能力,促进了教育领域方方面面的改革。
参考文献:
[1]王万森.人工智能原理及其应用[M].北京:电子工业出版社,2000.
【关键词】人工智能 计算机辅助教学 教学与控制
一、人工智能的定义
人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看,人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统,实现模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉科学,逐渐形成一门涉及心理学、认知科学、思维可循、信息科学、系统科学和生物学科等多学科的综合性技术学科。
二、计算辅助教学体系和现状
计算救助教学是利用多媒体计算机的功能与特点,利用计算机辅助教师完成各个教学环节,并通过与计算机之间的交互活动,激发学生的学习积极性和主动性,帮助学生更有效地学习。实用计算机辅助教学,有利于认识主体作用的发挥,它所提供的图像、声音、动画等信息由利于学生知识的获得与保持,达到提高教学教学的目的。
目前为止,所实用的绝大多数传统以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学将全部教学信息以编程方式预置于课件中,这样的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。因此现有的以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。早期绝大多数计算机辅助教学系统面临许多挑战,它主要存在以下几个方面的问题。
1.计算机辅助教学系统的闭塞性
不具有开放性是目前以及理论证明等均被应用于计算机辅助教学系统,以提高其智能性和实用性。其弊端在于固定内容的局限性使课件的适用面狭窄,而且设定的运行路线使授课缺乏自主性;授课的针对性不强;无法利用新出现的资源在较高起点上进行二次开发。
2.智能性的欠缺
现有的计算机智能辅助课件系统不能对不同何曾度的学生进行有针对性的教育,学生的学习是被动的,不能由系统自动提供助学信息而使学生有选择地学习。。
3.人机交互能力较弱
现有计算机智能辅助大多以光盘作为信息的载体,将材料中的内容以多媒体的形式展现出来,教学信息是按预置的教学流程机械式地提供给学者,学习者使用计算机智能辅助课件学习是完全被动的。
4.教师与学生的互动在教学中的缺乏
现有计算机智能辅助课件在学生自学以及进行操作使用时,如何学习都是学生自己的事。教师不能全完了解学习者的情况,学生在蹦到问题时不能向教师求教,师生之间互相封闭,谈不上师生互动,因此课件所起的效果大打折扣。
5.课程特点没有突出
各门课程在教学上有不同的要求,但现有课件对于这些不同要求完全不予理会。例如很多课程都要涉及到大量的曲线或曲面,对有些课程来说,将这些曲线或曲面给出了一个简单的展示就足够了,而有些课程这样的展示不能达到教学目的的要求。
6.教学计划的欠缺
在课件的开发过程中实际上离不开教学策略的设计,但课件的制作者往往并未意识到这一点。例如:现有的绝大多数课件都是单一的展播式,这样的可见制作“精美”,但它不可逆、不能互动。实际上运用课件教学只是手段而不是目的,应该在教学设计理论的指导下讲求课件的实效性,着眼点在于学生学习新知识、掌握新技术、培养各种能力有帮助,而不是表面上的制作“精美”。
综上所述,现有的计算机智能辅助存在许多问题,随着新技术的不断出现,这些问题将使计算机智能辅助越来越不能适应新的要求。因此以智能计算机智能辅助为代表的心的计算机辅助教学系统将成为教育技术上需要不断探求、努力实现的发展方向。 转贴于
三、智能计算机辅助教学系统
智能计算机辅助教学系统(Intelligent ComputerAided Instruction),简称ICAI。教学过程是一个复杂的教与学的思维过程,它需要教师以专门知识和经验为依据,经过吸取、讲解、推理、示例、综合等多个步骤才能较好地完成。计算机辅助教学实际上是一个由计算机系统辅助教师进行教学以及学生进行学习并得以实现的系统。在智能ICAI中,教学思想、方法、学习内容可用知识形式表示,如何解决知识的形式化表示以及知识的访问与调用问题,是人工智能的核心技术之一,也是将ICAI引入教育技术领域中所要面临的一个问题。知识库是实现知识推理与专家系统的基础,可以用知识库作为智能ICAI的构建环境。在知识库中,教学内容等的有关知识可以用事实与规则表示,并存储于知识库内,教学与学习过程既是对知识库中知识进行推理,并最终得出所需结果的过程。ICAI系统的一般包括以下几个模块:
1.知识库。知识库是关于教学内容的模块,解决“教什么”问题。知识库中的教学内容有待于教学与控制模块和学生模块进行选取、调用。
2.学生模块。学生模块是用于记录学生的学习情况,对学生学习的各个环节信息进行搜集,以便系统对学生的学习情况进行自动评估,提出具有针对性的学习建议和个别化的辅导。学生模块描述学生对教学内容理解、掌握的程度,系统可以根据学生模块的具体情况调整教学策略并提供适当的反馈。
3.用户接口模块。这是系统与用户交流的界面。整个系统依靠用户接口模块把教学内容呈现给用户、接受用户输入的信息、并向用户提供反馈。
4.教学与控制模块。这是教学过程与整个系统的控制模块,涉及到“如何教”的问题。它具有领域知识、教学策略和人机对话等方面的知识。根据学生模型提供的学生学习情况,通过智能系统的搜索与推理,得出智能化的教学方法与教学策略,能够较科学地评估学生的学习水平,可以通过分析学生以往的学习兴趣和学习习惯,预测学生的知识需求和常犯错误,动态地将不同的学习内容、学习方法与不同的学生匹配,智能地分析学生错误的原因进而针对地提出合理的教学建议、学习建议以及改进方法。
新世纪的教学将是以智能化的ICAI为主线,是多学科、多方位发展的新技术的体现。随着人工智能技术的发展、计算机辅助教学的成效将更加明显。
参考文献
关键词:人工智能;电气信息类;教学应用
教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时,要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究,并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求,将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合,为学生打造全新的教学课堂,从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高,为学生后续的发展提供更多的可能性。
一、人工智能时代的概述
人工智能(ArtificialIntelligence,缩写为AI)亦称智械、机器智能,指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现,以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体(intelligentagent)的研究与设计”,智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰(AndreasKaplan)和迈克尔海恩莱因(MichaelHaenlein)将人工智能定义为“系统正确解释外部数据,从这些数据中学习,并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的,各分支领域都是深入且各不相通的,因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学,它由不同的领域组成,它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中,需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究,这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向,保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中,人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表,人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合,从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中,产生了大量的新技术和新产品,也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革,由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式,深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高,还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展,从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势,并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合,其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科,智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中,由于融合了各种尖端的技术,能够将技术能力和技术思维进行有机的结合,模仿人的工作行为和思维,在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展,但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先,在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发,机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理,模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中,相关工作人员进行了数据系统的开发,可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析,在较短时间内提取出有效的信息,完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展,一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度,不仅可以提高计算机的使用效果,还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展,并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的,在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。
其次,随着人工智能技术的不断发展,人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用,并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台,将人工智能技术完美的融入电气信息领域中,不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向,也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后,人工智能技术的发展,在电气信息领域中的影响是迅速扩大的,人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响,甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面,更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平,根据人工智能时代的特点以及发展方向,对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新,并且还要掌握有关人工智能方面的新技能,从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑,给实际工作带来了新的挑战,一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质,掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可,因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新,根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求,对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育,从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势,提高电气信息类专业的水平和质量,再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解,对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新,根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景,提高课堂教学的科学性和针对性,从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。
二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析
人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟,具备一定程度的人类认知和分析问题的能力,人工智能是人类所制造的智能化技术,也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中,由于是计算机科学领域的一个分支,所以在人工智能研究的过程中,涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下,人工智能所形成的热点效应是比较广阔的,人工智能技术的应用,使得各行各业朝着智能化的方向而发展,对于电气信息类专业人才需求来说,也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学,主要是为了让学生能够在班级学习的过程中,将理论和实践进行有机的结合,提高学生的实践能力和操作能力,实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中,扩展了电气信息类专业的发展实力,并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念,随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化,这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下,电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说,要了解人工智能时代下先进的信息技术,并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点,树立新的工作模式和工作理念,从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面,要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新,融入人工智能方面的内容,对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育,高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响,从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。
三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇
在人工智能技术中,所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的,这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中,教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇,从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术,也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中,教师要充分的发挥人工智能技术的优势,让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的,学生在日常学习的过程中,需要进行多个学科知识内容的学习,这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战,教师要结合课程教学的内容,对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中,要以计算机作为主要的辅助手段兼容,并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中,教师要充分的利用人工智能技术,对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究,并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景,对原有课程教育模式进行创新和调整,从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先,在实际工作的过程中,人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程,由于电气信息类的实用性是比较强的,在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合,教师可以充分发挥这些专业技术的优势,提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中,教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学,并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室,从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次,在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中,由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的,这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一,也无法为学生打造标准化的课程教育体系,在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的,甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑,这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用,在课程教育的过程中,教师可以充分的发挥人工智能技术的优势,对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂,并且运用人工智能技术,还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究,提高课堂教学的针对性,从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习,实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势,提高人工智能技术的应用性效果,对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究,从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时,在课程教育的过程中,教师还可以进行课堂情景的构建,通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例,为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。
四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径
(一)转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中,由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了,所以在实际工作的过程中,要对电气信息类专业教育进行有效的改革,帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先,在对电气信息类专业教育进行改革时,要转变人才培养的目标,这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响,并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如,对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同,在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识,还要具备创新性的思维能力,能够面对当前变化多端的人工智能时代,具备新的技术和新的思维,灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说,要对人才培养目标精准定位,实现良好的变革。其次,电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征,了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标,并且对原有课程教学进行改革和创新,从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解,提高学生的专业素质和创新能力。
(二)升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时,要在原有育人模式的基础上实现有效的升级,改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授,虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容,但是假如仍然向学生讲述这些课程的话,也没有将理论和实践进行相互的结合,使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展,因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求,对课程教育内容进行重新的调整。首先,在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术,技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中,教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视,教师在班级教学的过程中,也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例,提高学生的专业素质。在人工智能时代下,人机协作是当前主要的工作模式和发展模式,因此对于电气信息类专业教育来说,要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容,还要对课程进行有效的扩展,融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容,为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台,在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术,这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况,还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验,提高课程教学的针对性。其次,在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养,在人工智能背景下,电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中,为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才,并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术,根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求,从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中,教师要将专业和特色进行有机的融合,构建新的教育思路,过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下,信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展,在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息,所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中,要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质,从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息,提高电气信息类专业的有效性。
(三)引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时,教师要在保留原有学习项目的同时,立足于学生当前的理解能力,开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考,并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发,使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习,鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中,可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务,驱动式的教学模式主要是以学生为中心,教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务,实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时,要融入当前先进的人工智能技术,让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动,让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证,并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中,教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习,并且学生在学习和验证的过程中,教师还要加强和学生之间的互动和交流,从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导,使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习,并且也可以在班级中形成良好的互动。
(四)利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中,教师在利用人工智能技术进行教学时,要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势,从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如,在实际教学的过程中,教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合,提高课堂教学的真实性和有效性,在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习,教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场,让学生全面的感受工作的环境,不仅有助于提高课堂教学的效果,还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观,促进学生学习效率的提高。
(五)在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中,人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是,当电气设备出现问题或故障时,总是表现出比较复杂的症状,采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找,人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征,传统论断方法准确率非常低,而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用,能大大提高故障论断的准确率。
关键词:人工智能;高职;技能培训
一、人工智能概述
人工智能(Anificail Intelligence)是指利用计算机软件技术与自动化处理的技术,让计算机能够模拟与扩展某些人类特定智能的学科,最近几年来发展非常迅猛,在智能接口,数据挖掘,主体系统等方面取得了丰硕的成果。智能接口技术是研究如何实现人类与机器的便利沟通,现在已经实现了文字,语音,自然语言理解等方面实用化的功能。数据挖掘则是如何从大量不完备的数据中自动生成可应用的知识的技术,在大数据时代里将会有非常广泛的应用;主体系统则是指的让计算机具备愿望,能力,选择等心智状态的实体,实现计算机的自主性。从当前的应用发展趋势来看,在未来的5~10年内,人工智能将会应用在教育,医疗,管理,生产等绝大多数的社会领域中,将推动社会的全面发展与进步。在本文中,作者将以高职技能教育为切面,分析人工智能在该领域内应用的前景,并提出建立一套基于人工智能的高等职业技术辅助教学系统的思路,方便进行人工智能应用的相关人士研究与借鉴。
二、人工智能在高职教育教学领域的典型应用及其不足
将人工智能应用到教育方面是很久以来的教育现代化的热点,从最近几年来的人工智能在教育方面的应用来看,主要有三种应用的层面:一是智能计算机辅助教学(ICAI),它是将人工智能的技术引入至CAI系统中来,实现更加智能化的教学支持,减轻教师的工作量。二是智能,即让某些特定的课程与教学的内容,由人工智能来取代教师进行授课,即时答疑,提高教学的效率;三是智能数据库,对于课程相关的网络教学资源数据库,应用人工智能的方法进行数据分析,提高数据库的访问速度与交互功能,便于快速搜索与整理数据。但是对于高等职业技能教学来说,上述的三大应用领域还有些不够契合,主要体现在如下的方面:
(1)对于学习者的活动流程的监控与记录能力不够。传统的CAI系统,侧重于对理论思维知识的辅助教学,而对于学习者的身体活动的记录能力不佳,这样无法即时准确地保存技能学习过程中与身体活动相关的数据。众所周知,技能的教学是与学习者身体的活动相关联的,行动数据的获取量不足就会导致无法对学习者的技能及其效果进行评估与纠偏。
(2)与使用者的交互功能不佳。传统的人工智能交互是文本与图像,虽然简单直观但形式单一,还无法通过生动的语音和动作与使用者进行交互。这样在教学辅助方面的效果不尽如人意。
(3)智能水平有待于提升。现代的人工智能辅助系统,虽然已经能够实现教学数据的排序、统计、汇总等简单的操作,但是离真正智能化的工作还有一定的差距。系统无法根据学生操作的具体情况做出个性化的情况统计分析,提出个性化的建议。在即时交互方面也还有很大的提升空间。
三、高职技能辅助教学系统的设计思路
针对上述教学人工智能应用的不足,结合高等职业技术学校的教学情况,特地提出一套人工智能辅助系统的设计思路:
(1)使用高级的智能接口技术实现行动数据的采集。
智能接口是为建立和谐的人机交互环境,使得人与机器之间的交流像人与人之间的交流一样自然和方便。学习者在进行练习的过程中,无法像传统的人机交互方式一样将数据录入至计算机中,而是需要智能系统通过摄像头,运动传感器等等高级的智能接口技术来感知学习者的活动,对活动进行分析与统计,并转化为大数据存放至海量数据库中。至于具体采用哪种智能接口技术,需要根据具体的学习内容而定。
(2)应用专家系统对于学习者在技能操作中产生的大数据进行分析。专家系统是目前人工智能领域最有实效的一个领域,它是利用人工智能的技术让计算机能够实现特定领域内的大量知识与经验的系统。利用它来对技能学习过程中产生的大数据进行分析和挖掘,从中提炼出具有个性化的知识体系,发现学生与老师都没有发觉到的某些特殊的学习状态,能够为进一步的学习反馈做好充分的准备。这样可以使得学习的针对性更强,效率更高。
(3)使用智能检索与生成技术对于分析结果进行输出与展示。通过使用人工智能的检索系统,可以快速地对分析的结果进行展示,可以利用网络的环境,用生动形象的方式将结果展现在学习者或教师面前,方便掌握学习的过程。
四、辅助教学系统的应用展望
通过应用了上述的基于人工智能的辅助教学系统,将对于高职院校的教学产生非常强大与积极的影响。首先,该系统可以将教师从重复机械的日常教学环境中解放出来,不再通过传统的测验,考试,交流等方式获知学生的学习状态,由系统监控学习者在技能培训过程中的一举一动,自动进行学习效果的定性与定量的分析,积极地反馈给教师,从而使得教学更具备了明确的方向。其次,该系统也会增加技能教学的趣味性,将培训的活动转化为类似于电子竞技的效果,学生在学习的过程中随时可以观察到自己的学习状态,以及与其他同学的差异,更能够培养自学的能力。第三,该系统可以与现有的高职院校校园网实现无缝的对接,将全院校的数据进行统一的智能加工与挖掘,可以更加方便高职院校的管理工作,也可以方便地扩展成为完备的高校智能管理系统。
参考文献:
[1]邱月,人工智能技术在计算机辅助教学中的应用[J].福建电脑,2007(08).
关键词:乐高教育机器人 创造性思维培养 课堂教学认识
最近几年,许多中小学把乐高教育机器人活动引入到课堂教学中,使机器人创意走进学生的学习生活。作为一种全新的教学内容,很多教师都在探索乐高教育机器人教学,这种跨学科、高操作性、极具挑战性的内容,非常适合课程整合、研究性学习和综合创新活动的需要,培养了学生的创新能力所需要的创造性思维,使学生在积极的学习兴趣中不断探索和研究,实现自己的新创意、新设想和新设计。
一、机器人和创造性思维
机器人是一种通过电脑编程,可以依靠程序自动完成一定操作或移动作业的机械装置,它可以有视觉、听觉、触觉等类似人的感觉功能,有识别功能和自主行动的功能。它是信息技术和工程机械发展的前沿领域,是一门具有高度综合渗透性、前瞻未来性、创新实践性的学科,蕴涵着极其丰富的教育资源。我校从2006年开始开设乐高教育机器人课程,在实际教学活动中,由于学生能充分体会到研究主题的趣味性和挑战性,以及提供给学生的解决开放性问题的机会多,因此对于学生的创新能力所需的创造性思维提供了发展平台。
创造性思维是一种具有开创意义的思维活动,是人类思维的精华,是引发创造活动的前提。一个发挥创造性思维的人,就能发挥自己的创造才能得心应手地解决矛盾、攻克难关。近年来随着科学技术的迅猛发展,创造性思维越来越受到重视,是学校教育和教学中必不可少的内容。
二、乐高教育机器人课堂教学与创造性思维
1、创造性思维的基础是兴趣
心理学研究表明,当人对某一事物感兴趣时,认识就快;如果毫无兴趣,认识就慢,或者不予接受。若想激发创造性思维,就必须首先激发学生的学习兴趣。那么学生的学习兴趣从何而来呢?苏霍姆林斯基曾说:“兴趣的源泉在于体会到智慧能统帅事实和现实,人的内心里有一种根深蒂固的需要――总要感到自己是发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中,这种需要特别强烈”。所以“兴趣”是一种推动学生学习的内在动力,它激发了学生强烈的求知欲望,从而为创造性思维的产生奠定基础。因此兴趣不是教学目的,而是教学的一个组成部分。实践证明学生对机器人不仅能够产生浓厚的兴趣,而且能够持久和巩固。
为了引发学生的学习兴趣,我校的乐高教育机器人技术课程将学习重点放在学习乐高硬件(例如RCX和各种传感器等)及其乐高应用软件(例如三维设计软件和编程软件)上。学生在学习过程中,积极主动地参与到教学过程中来,充分地展现了自己的想象空间,精心雕琢自己的作品。有的学生曾这样说:“我最喜欢用乐高积木块设计搭建乐高机器人了,特别是每当我编写程序成功时,我就觉得自己已经是一个机器人工程师,心里别提多高兴了!”。而乐高硬件及其乐高应用软件为学生提供了机会,使他们在教室、活动室和电脑上得以展现自己。可以说这些物质基础对学生产生了“诱惑力”。有了“诱惑力”,学生就有兴趣,有了兴趣,就自然而然地产生创造力了。
在乐高教育机器人教学中,精心设计任务是一个很重要的环节。因为“任务”设计的好与坏,直接影响到学生的学习兴趣的培养。一个好的任务,可以使学生在潜移默化中掌握知识,起到事半功倍的作用。教师讲的时候要少而精,要根据学生的认知水平和教学内容,在量上要少讲,把大量时间留给学生去自学、去思考;在质上要精讲排除学生已经掌握的和自己可以理解掌握的知识。在教学中给学生点明问题的关键,指导学生运用各种思维活动解决问题的方法,锻炼独立探讨问题的思维能力。比如,在讲“按钮”时,我只仔细地讲解了其中的一个按钮,其他的让学生自己去体会它的使用方法。在讲传感器时,在学生认识理解后自己到生活中去找、去发现传感器,品味生活中隐藏的科技,知道科技对我们生活的影响,在我们的身边科技无处不在也时刻陪伴着我们。教师的教学目的,绝不只是教会学生具体的科学知识,而是应该着眼于为学生创造一个合适的环境,通过知识的传授开发他们的智力,培养他们的学习能力,这样才能使他们收益终生。
人的创造能力的发挥离不开自信,而自信是实现自我和取得成功的必要前提。学生们正处于成长发展期,渴望别人对自己的尊重和信任,所以对学生恰如其分的鼓励,就会使学生满怀希望和自信心,增强兴趣,使兴趣从外在因素向内在因素的转化能够执行,从而巩固兴趣。在每堂课即将结束时,我都要进行作品展示。同学们总是要争先恐后地展示自己的作品,当自己的作品得到展示时,一种得意的表情便会在他的脸上呈现。当许多新的技巧和操作方法在作品中不断得到体现时,当学生们利用各种传感器设计出了许多具有可操作性的创意方案时,就会看到他们创造发明的信心和能力。兴趣引发了学生的创造性思维的产生,一幅幅作品、一个个设计图案,一个个创意程序都来自他们内心的“灵感”。
2、升华创造性思维离不开运用
学习兴趣的源泉在于学以致用,这时候人们才能真正感受到掌握知识的欢乐。知识运用可以促进学习和智力活动的兴趣。乐高教育机器人模仿于人,又帮助于人们的生活和服务于我们的人类,因此具有广泛的应用范围。
3、良好的多媒体手段是培养创造性思维的保证
关键词:人工智能;教学改革;学习心理;考核方式
中图分类号:G642.3 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2012)06-0152-02
虽然人工智能的发展历史只有五十余年,但它已经广泛应用于专家系统、机器翻译、图像处理和机器人技术等领域。随着人工智能技术对社会经济发展的影响不断增大,人工智能课程不再是计算机专业独有的专业课程,国内外很多高校在自动化、智能交通等专业都开设了选修课,甚至在高中的信息技术课程中也在推广设置。吉林大学硕士专业“模式识别”将《人工智能》设为专业学位课程,同时也将其设为汽车、机械等其他学科的选修课程。由于研究生相关基础知识水平参差不齐,课程内容又比较抽象、生涩,为了提高教学质量,在本次教学改革过程中充分考虑学生学习新知识的心理演变过程,认真研究教学内容、教材、教学方法等诸多方面,力求在教授基本原理的同时,培养学生对智能系统进行理论分析、设计并编程实现的能力,为后期的论文研究阶段打下坚实的基础。本次教学改革受到了吉林大学研究生课程体系建设和核心课程建设项目的资助。
一、教学内容
教学改革的关键是教学内容。人工智能与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有交叉关系,学科涉及的内容十分庞大。人工智能学科知识的繁多与授课学时有限之间的矛盾比较突出。作为国内模式识别专业的领军院校,如中科院智能所、清华大学、上海交通大学和南京理工大学等,他们所开设的《人工智能》课程学时和内容也不尽相同。我们参考了上述院校的授课内容,同时考虑到本校本学科的学术研究方向,精心归纳、优化教学内容,力争做到教学内容系统、精炼和实用。目前,我们讲授的教学内容主要包括:智能化智能体系统、盲目搜索方法、启发式搜索方法、局部搜索方法、约束满足问题、博弈树搜索方法、知识表示方法、不确定知识与推理、规划与机器学习等,共40学时。
另外,人工智能领域中新问题、新理论交错涌现,这就要求教学大纲要定期修订,教学内容要及时更新,同时教师也需要不断提高自身的学术水平,以便提高硕士课程的研究性内涵。
二、教材选用
要搞好课程建设,教材是一个很关键的问题。我们广泛阅读和研究了国内外的经典教材,经过一番斟酌之后,我们选用了Stuart Russell和Peter Norvig所著的《人工智能-一种现代方法(第二版)》。首先,选用国外教材能够更快地追踪最新研究成果。同时该教材已经被世界上900多所大学采用,符合促进高校的教学内容向国际水准靠拢、与国际接轨的理念。另外,人民邮电出版社在2002年曾经出版该书的英文版的第一版,双语学习能有助于提高学生的英语水平,为学生后续的查阅英文文献,甚至发表英文文章奠定基础。
三、教学方法
在国内,比较有影响的是中南大学以蔡自兴教授为首的教学团队为计算机科学与技术本科专业开设的人工智能课程,该课程在2003年被评为全国高等学校首批精品课程[1]。2007年该课程又开始进行全国双语教学示范课程建设,成绩斐然[2]。多年来,我们不断汲取同行的成功教学经验[3],结合本学科的硕士专业特点、考虑学生的知识结构和实践能力,不断改革和尝试,总结了一套行之有效的教学方法。我们一切以学生为主体,在教学过程中充分考虑学生学习新知识的心理演变过程,采用灵活多变的教学手段。让学生从感兴趣,保持兴趣,到收获用所学知识解决实际问题的成功喜悦,并进一步增强投身于科研论文研究的热情。
课程伊始,通过多媒体演示人工智能技术已取得的杰出成就,激发学生的学习兴趣。然后布置学生查阅资料,列举人工智能发展史上的重要事件和最新研究的热点问题,课上再组织学生做报告。通过上述活动,一方面拓展了学生的专业视野,另一方面锻炼了学生的表达能力。
随着课程内容的深入,让学生组成兴趣小组,任意选择问题实例,利用每节课学习的理论、算法不断地更新该实例的解决方案,评价性能优劣。学习小组可以培养学生科研协作的精神。另外,课堂上每组轮流做报告阐述各自的研究进展,演示编程效果。其他同学或给出修改意见,或提出个人观点。最后老师及时总结,引导学生提高分析问题的深入性和广泛性。充分的课堂讨论能够提高学生多角度思维的能力,培养学生善于钻研和勇于创新的精神。同学间的这种学术交流也可以让学生有机会了解彼此的学习状况与能力,促进学生展开良性的学习竞赛,也为学生接受和理解老师最后给出的课程成绩做了心理铺垫。老师总结时要对学生的努力多肯定,激发他们的学习热情和潜能,让他们感到学习知识的快乐。
四、考核方式
实践表明笔试测验的方式不能全面反映学生的学习情况,所以本课程尝试采取自选实验设计题目,根据实验报告、上机演示结果和口试等方式综合评定成绩。其中,实验报告要求学生根据实验题目详细介绍设计思路,阐述编程方法,分析实验结果。口试是老师当场就报告中的问题提问,并对学生的回答进行讲评。课程成绩中,实验报告设计分析占60%,上机成果演示占30%,口试占10%。
通过实验设计的考核方式,学生的学习积极性得到了很大的调动,充分发挥了学生的自主创新能力,锻炼了学生知识综合应用技能。但美中不足的是该方式不像笔试那么客观,学生的成绩容易受教师的主观性影响。另外,人工智能作为一门学位课,其成绩往往直接影响学生的奖学金评定,学生和相关领导对成绩的评定原则十分关心和重视。为了减少人为因素对学生成绩的干扰,避免师生因课程成绩产生分歧,我们规定了完善的考核细则。考核细则发给同学,作为实验报告的首页,方便记录每一个环节上学生的得分情况,做到成绩评定有据可查。
非笔试的成绩评定方式对任课教师的要求也提高了,我们教师团队还规定了详细的教师工作守则。首先要求教师认真细致地阅读学生的实验报告,给出报告得分,并准备口试时提问的问题,得分和问题都要在实验报告的首页做好记录。询问每个同学的问题都不能重复,上机演示和口试环节都是公开的。问题可以是设计不合理的思路,或是阐述不清的步骤等,教师要注意掌握问题的数量,尽量做到均衡。上机演示时,学生经常因为紧张而漏掉部分功能的演示,因此,教师要跟学生加强沟通。口试时,根据学生的状态,可以给予适当启发,但要在成绩评定上做出相应调整。经过多年的摸索,我们将上机演示按照实验报告成绩的倒序方式进行,这样有利于在口试过程中由浅入深,逐渐加深问题的难度,有效避免重复。教师评价时应严格缜密,让学生正确认识自己的设计水平,对课程成绩的认定跟老师达成一致。
经过教学团队的不懈努力,“模式识别”专业的“人工智能”课程建设在教学内容、教学方法、教材选用、考核方式等方面的研究都取得了一些成绩,教学实践表明教改措施已见成效,教学质量有了明显提高。
参考文献:
[1]刘丽珏,陈白帆,王勇,余伶俐,蔡自兴.精益求精建设人工智能精品课程[J].计算机教育,2009,(17):69-71.
佛教世界观与认知科学的对话促使一些人试图创造一种具有自主意识、自我行为能力的人工智能(AI)。这与宗教信仰中把人的个性抽象化和独特化的观点不同,因为后者认为人工智能不可能具有自主意识以及自我行为能力。而通过与认知科学的对话,佛教世界观越来越崇尚人工智能可以拥有自主意识。对此,有学者认为,如果计算机的物理构成可以获得某种潜在能力或者是以意识的连续统为基础,那么自主意识就有可能植入到计算机。
本文将从佛教世界观的本源出发,探讨如何在人工智能中植入具有自主导向功能的认知能力,进而讨论佛教世界观与人工智能自主意识方面相关伦理问题的交叉融合,并深入探究机器人是否可以设计成具有自我进化能力、具备同情心和高智商的智能体。
一、佛教世界观的人工智能的
伦理表征
佛教世界观的核心是否定灵魂,拒斥自我。佛教
世界观认为,从苦楚中获得解脱的方式是合理的,它体现了人类自身心理冥想的一个过程,直到他确信这是一个短暂、瞬息的自我错觉。而如何认识到这一错觉,在佛教经典《阿毗达摩》中,谈到了对于人性精神元素的各种分析以及与此相联系的有关痛苦和解脱的方式。它认为打破这一心理错觉的方法很多,但最为根本的是被称为五蕴的色、受、想、行、识,即:色蕴、受蕴、想蕴、行蕴、识蕴。
五蕴通常被看作是具有因果性的一种解释。佛教世界观认为这种因果性的存在正如一个火苗从一根蜡烛传递到另一根蜡烛,虽然这两个火苗有因果联系,但却不能说这是同一个火苗,也就是说五蕴具有独立性。因此,就出现了这样一个问题,意识的成分是否能够分解?佛教世界观认为意识需要以相互联系的五蕴为基础,如果其中一个丢失,那么就可能导致脑损伤或使冥想误入歧途,从而使得意识终止。例如,植物人就有可能表达了这样一种状态,它身体的某一部分感觉或预知能力存在,但却没有意识或意愿。这一在神经科学中面临的问题也恰恰是人工智能设计过程中所需面对和解决的。
在五蕴中,我们认为物理对象或虚拟对象均与某项感官联系,而人工智能自身即是一个虚拟的对象,它有助于提升人类对某一物理现象的相关感官,揭示客观世界的结构和本质。关于虚拟对象我们从Goertzel的一个实验进行介绍,“如果我们创造一个虚拟的世界来支持简单的物理现象,那么我们很有可能会得到这样的一个结果,也就是人类把人工智能融合
收稿日期:2013ㄢㄢ1;修回日期:2014〢4ㄢ5
基金项目:国家社科基金重点项目“基于逻辑视域的认知研究”(11AZD056)
作者简介:王东浩(1982),男,河北衡水人,南开大学哲学院博士研究生,主要研究方向:科技哲学,逻辑学
进生活中,并在生活中改善人工智能的设计,通过人工智能与人类活动之间的交叉融合,最终有助于提升人工智能关键部位的感应”。[2]换句话来说,像人类思考那样,人工智能需要的是自身与物理世界的交互,从而使得其具有与人类相类似的诸如目标、因果性、状态、界面以及界限方面的感官经验等。这一观点与佛教认识论的思想类似,即由感官数据而形成的第一直觉对于意识的发展是关键和必要的。Francisco Varela称这种感官上的表现为自我创生、自我组织[3](476)。这一自我创生结构具有限定的范围和内部运行程序,并能够实现有机体的自我维护。但这仅仅是感官领域一个随意的发生过程:“这里的自我是完全虚拟的,它只是为交互作用提供了一个界面,但由于人们不能准确地把握它,因而对它的认识也是虚幻和不确定。”[4](209㈢22)正如这样一种情况,人们通过显微镜观察原子结构和量子泡沫的时候,通常存在物会以一种类似幻觉的形式出现,这种把实体物与幻觉分离的感觉是一种虚幻的“大众心理”,它实际上是通过冥想而实现的。
从佛教的观点来看,这些感官的直接作用是引起人们的注意,然后形成更为复杂的意志。在Froese与Ziemke看来,“人与智能体在交互过程中经常遭遇困扰,因此有必要在人工智能中建构一个类似于佛教感官的链接,这样有助于实现交互双方的联系。”[3](450)在智能技术发展初期,这一链接主要表现在一些简单的动作上,比如抓住或放下某物,或者表现出较为高级一些的行为,比如对噪声的厌恶情绪,而相对于佛教感官较深层次的链接还没有完全出现。
具备偏好选择、体验认知以及厌恶表征特征的人工智能仅仅是人工智能理论的部分表现。因为大多数人工智能研究的目标并非发展成迥异于人类的个体,而是把人类的特征模型化甚至延展人类认知,创造出可以体现人类思维判断的工具。我们已经创造出可以诊断疾病并与人类医师相媲美的机器人,它们具有一定的认知情绪,并可以进行情感计算。我们知道,在智能体中“情感计算”[5]通常能够判断人类的情感和欲望,这有利于实现人机交互。佛教心理学与智能科学在此具有一致性[6],它们都揭示了情感是人类自主意识和认知得以发展的基本驱动力。
在人工智能领域存在人工智能自身是否应该具有自利的一面或优先权程序的论争。对此,人工智能方面的一些专家认为,人工智能从设计之始就是无私的,它唯一的目标就是服务人类[7]。相反,佛教心理学认为为了研究自我意识的阈值,所有的智能思想都需要从发展自我开始。在佛教世界观中,自我的渴求与幻想的发展是“相互依赖提升的”[8],它们的存在是必要的并且无须解释。因此在佛教认识中,人工智能应该具有自我。
二、佛教世界观在人工智能体设计中的进路
佛教世界观基于对宇宙生命的理解,为佛教思想向智能体思想的转化提供了丰富的内涵。佛教思想根据印度教吠陀世界观,并自由地综合各地教徒所信奉的诸神,从而使得 佛教信仰得以广泛传播。然而,从一开始,佛教对于宇宙本质与起源的介绍都是有目的性的,即强化人类道德行为与超自然现象之间关系的理解。尽管在现实生活中存在写实主义的佛教徒,但是相比于传统基督教,持这种观点的佛教徒还是少数。
传统上,佛教将宇宙中的生命分为三个部分,即欲界、色界与非色界。每个部分都是轮回的。欲界主要指的是在地狱中遭受苦难的饿死鬼、动物、人类、半兽人以及神明。对此,人们通常这样理解:地狱表征的是苦难,饿死鬼表征的是欲望得不到满足,动物表征的是愚昧的化身,半兽人指的是妒忌,神明指的是快乐。[9]相比之下,人类是混合了所有层面的一个综合体,并促使人类思想的发展更多集中在精神层面。在人类范围之下,生命体被太多的苦难、欲望、愚昧困扰以至于道德与心理得不到发展。在人类范围之上,半兽人与神明则因为自利和利他两个极端的存在而 分化。
' 佛教世界观力求把机器思想设计限定在某一情绪或精神层面。大多数伦理体系不赞成设计一款具有自我感知能力的软件。那么人们在道德上能否接受一款与动物情感类似的软件呢?佛教伦理把动物看作是人类道德层面的一部分,因此需要保护它们远离伤害。佛教伦理把动物看作类似于人类的观点,体现了人类道德行为与教化能力的再生。我们可以从佛教经典中看到很多英雄人物或勇于牺牲的行为,他们的化身不乏鹿、猴子和其它一些动物,他们的这些行为促使人类灵魂进一步升华。在佛教徒看来,把人工智能设计为类似于人类的行为是不道德的,这类似于亚里士多德、康德和密尔等人对于设计快乐的机器人奴隶一样令人反感。[10]
在人工智能体思想的设计中塑造一种积极情绪,并把它限定在自我满足的极乐状态,这会促使积极情绪不会向其它不好的情绪或令人厌烦的意识转移。伴随着神经伦理学在美容神经学时代的发展,佛教心理学认为这种存在于自我意识中的快乐元素与由于多巴胺的刺激而出现的享乐状态是不同的。
另外,佛教世界观也经常把实体形式化,并把它描绘成通过冥想即可达到的一种空灵的精神状态。在这一状态下,实体是不存在的,冥想完全是精神的产物。在机器人伦理中也可能存在与此相类似的一些观点。这似乎也是可信的,因为人们有可能把智能体思想设计成能够体验模拟认知并最终达到万物合一或虚空世界的状态。在Robert Sawyer的虚构小说《WWW: Watch》[11]中对此有过描述。它讲到人工智能在一开始受到多重数据信息流的控制,这使得它失去自我意识。在关键时刻,它的人类朋友打破了其中的一些网络链接,并重新使它恢复到某一时间段的某一状态下。Sawyer的虚幻小说在一定程度上佐证了佛教的这一观点,因为在不同冥想的增加和冲击下,智能体自身情感可能难以自持,最终有可能伤害到其它个体。
佛教认识论同样也思考了这样的问题,人工智能体是否会改变自身指令而达到“神的地位”这样危险的状态。对此,那些对超人工智能所引发的危险持谨慎观点的人提出了两个可能的解决途径,其一是严格控制人工智能的发展,以确保人工智能体无法扩展自身能力。这就需要人们解决如何发展高效能的智能体,而它自身又不能学习和成长。为此,这就需要严格管理人工智能的开发者,并能够形成一个统一而有效的人工智能免疫体系,从而控制随时出现问题的人工智能体。
另一个方面是对达到“神的地位”的人工智能进行伦理编码,诸如阿西莫夫的机器人三原则[12]或者“友善的人工智能”[13]。当然,这并非完全复制人类的精神状态并把它强加给机器,因为这样人类很可能会对超人工智能或具有“神的地位”的机器人产生排斥心理。
然而,佛教认识论认为,神明自身也逐渐意识到它们面临的困境,一方面需要超越幻觉状态下的苦难,另一方面又需要强化对冥想的需求。神明的这一困境使他们陷入了漫长的悲苦境地,只有少数聪明者得以逃脱这一束缚,进行宣传佛法的活动。例如,悉达多吠达摩就因为众神的信服而传授佛法、启迪教化世人。佛教世界观也因此希望这种教化方式可以在人与超人工智能之间转移传递,从而解决现存的一些困境。
三、佛教世界观在人工智能体设计中的传承性
佛教世界观中涉及到这样一个伦理问题,也就是传宗接代是否是一种伦理行为?对此,佛教世界观存在两方面不同的认识:一方面,佛教认为传宗接代并非是一项职责,舍离无子女的生活是值得称赞的。正如很多人看到的那样,有子女的成年人丢失了很多的快乐[14],佛教世界观把烦累、孩子与配偶都视作人的附加物,最好是能够避免;另一方面,佛教世界观把传宗接代看作是上天赠予人类的一个礼物,是人类再生的一个表现,而非苦难的开始。如果人们选择传宗接代,那么父母应该谨记下面五项职责(《善生经》):① 劝阻他们不要做恶事;② 教育他们多做善事;③ 对他们进行善行教育;④ 为他们寻求相称的婚姻;⑤ 满足他们继承的权利。
人工智能的出现打破了传统的伦理关系。它把人类置于一个新型的伦理环境中,也就是人类通过机器来创造生命。Metzinger认为在我们不能确定所创造的生命是否长期处于苦难、愚昧、狂喜和其它令人不悦的状态之前,我们创设的人工智能体思想是不符合伦理标准的[15]。换句话说,Metzinger认为,创造与人类相似的具有自我意识但却缺乏学习和成长能力的生命是不道德的。《善生经》使我们认识到机器应该具有这种伦理责任,并能够理解相应的道德观念,或者我们应该培养智能体的这种思想。
这样推测起来,人类的遗传首先应该建立在幸福的婚姻基础上,而后确保这些职责能够实现。那么我们应该把什么遗传给后代呢?一般来讲,在人类伦理体系中,我们希望把最好的遗传因素传递给下一代,那么在机器思想的建构中我们应该如何去做呢?这个问题应该是智能体未来发展所需面对的,如果在认知能力和欲望方面它们具有与人类足够相似的思想特征,那么它们就有可能要求真实的工作与报酬并能够享受生活。但至少从纯理论的角度来讲,我们是否能够给予机器人后代以人类自身复杂的精神架构,以及包含在其中的人类苦难方面的因素?
Savulescu在“生殖的善行”[16]中提到,选择尽可能好的东西遗传给下一代对于生命来说是有益的。佛教世界观从 来没有专注于再生的选择问题上,在它们看来,在确定要后代之后,这一选择就已经是唯一而有效的了。但引申来讲,佛教世界观可能一直确信,如果可以对后代做出选择,父母有责任去选择那些可以实现后代自我的最好方面,并避免那些由苦难、愚昧等控制的不好的方面。同样,Metzinger谈到,在机器思想的创设中,我们应该努力创造那些具有心理感应和情感表征的,有自知之明,能够去学习、成长,并能够实现有意义生活的智能体。
四、佛教世界观在人工智能体设计中的转化和应用
(一) 佛教慈悲心的程序设计
慈悲心和智慧是佛教世界观领域的两个中心美德,神经系统科学也揭示和再创了诱发这一状态的相关因素,并表明人类同情心的根源发端于镜像神经元或者神经细胞。究于此,人工智能的研究者试图把人工镜像神经元在机器人中模型化。例如,Spaak与Haselager试图通过对选择行为的模拟来引入人工镜像神经 元;[17]Barakova与Lourens则试图通过对镜像神经元进行编码以此促使机器人与人类同步。[18]但我们认为,创设具有慈悲心的机器所需求的不仅仅是相似的行为习惯,更为重要的是创造相似的人类情感。人类的慈悲情感应该与机器的“心灵理论”(Theory of mind)一致,这就很容易达到人机交互时的共鸣状态。[19]
如果模拟行为能够成功,机器的“心灵理论”就会实现,那么在机器中就有可能设计出佛教中的慈悲心。佛教慈悲心通常分为四类:慈心、悲心、无量心、平等心。慈心指的是对于他人的幸福和快乐能无私的祝愿;悲心指的是想要去帮助那些受苦难的人从而不留下遗憾;无量心指的是共享他人的快乐而不会嫉妒;平等心通常表达沉着、镇静之意,指的是思想成熟稳定,具有公正性,且不容易因他人情感的影响而动摇。慈悲心的这些分类要求人们看清自身的虚幻,从而在面对外界环境中的极乐与苦难时,能够保持足够的明智与平常心来面对苦难。
事实上,在机器中把慈悲心模型化远比培养人类具有慈悲心要容易得多。因为在机器中把慈悲心模型化依靠的是科学技术的发展,如果我们能够通过技术手段把人类情感表示出来,这样慈悲心就有可能出现在机器中。Tim Freeman[20]提出,把人类极乐和苦难的情感在机器中简单模型化,同时把人类的幸福也转移进机器系统,促使机器自身可以实现自循环。Tim Freeman解释说这一过程不会产生可以洞悉人类智慧的生命,它最多也可能是一个能够为人类提供咨询的伦理专家系统,不会以一个主体的形式提出慈悲心。而从佛教的观点来看,智慧、同情心这种能力代表了生命最为基本的单元,因此这一系统的出现还不完全是佛教意义上的主体。
(二) 佛教伦理智慧的程序设计
佛教学者在佛教伦理与西方传统伦理关系问题上存在争论,主要体现在自然律则、美德伦理与功利主义三个方面。
在自然律则问题上,西方传统伦理从世界本质与人类生命构造的角度出发,认为道德是可以识别的。佛教伦理则崇尚从建基于宇宙客观律则的视角出发,认为不好的行为会导致不好的孽果。在自然律则的问题上,佛教伦理与西方传统伦理具有一定的相似性。佛教伦理在自然律则方面所面临的问题是如何从因果涅槃的轮回中解放出来并走向文明。传统人类学认为这是佛教伦理面临的一个困境,它归因于佛教传统中对业力的奖励和对世俗的惩罚。
在美德伦理方面,Damien Keown认为,佛教伦理崇尚的是“目的论的美德伦理”[21]。佛教世界观认为应该为完善的道德美德与个性特征奋斗,并把它们当作最基本的道德底线,这与西方传统伦理的观点类似。但不同的是,在美德伦理中,西方传统伦理认为美德主要体现在人生的意义、人的价值、人的态度以及人的修养方面。佛教伦理偏重行动的意向性,而不管行动是否能阻止憎恶、贪婪或愚昧,也正因为伦理目标的目的性,他们普遍相信完美的道德最终肯定会到来。
在功利主义方面,西方传统伦理在机器人伦理的设计中较为推崇的是《Moral Machines: Teaching Robots Right from Wrong》一书的观点。Wendell Wallach与Colin Allen在该书中详细介绍并评论了机器人伦理程序的设计[22]。他们认为设计机器人伦理程序,自上而下的进路要逊于自下而上的进路,因为机器人性格的培养是基于其群体交互关系的一种模式。
Buga与Goertzel也赞成这一观点,他们把机器思想的形成类比于儿童的认知心理。儿童伦理观念的形成是以观察成年人的行为开始,然后再作用于他人,这与机器人伦理自下而上的研究进路是一致的。[23]也就是说,机器中的伦理思想与我们人类的伦理观念应该是对称的。因此,他们建议,人类不应该有意去剥夺机器学习和成长能力的思想。
Wallach,Allen,Buraj与Goertzel就此提出发展主义的观点,这也可能是机器人伦理方面最接近佛教进路的一个观点。但需要说明的是,佛教的智慧在于它对美德的关注,并通过冥想超越自身,以此化解大众的苦难。也就是说,佛教伦理的最终目的是为大多数人追求最好。它从基于规则的道义论出发,经由美德伦理而发展到功利主义。在大乘佛教传统中,菩萨通过很多方式来解除众生的苦难。当人们违背道德犯下错误时,为了赎罪,它们经常会求助于可以洞悉前世今生的菩萨。通常,因为菩萨是大公无私的,它把美德伦理和功利伦理合二为一,因此,对于人类这种把不道德的方式合理化的行为,菩萨会有充足的解释能力,但却不会把贪婪、仇恨或无知付诸行动。西方传统伦理却很难把美德伦理和功利伦理结合起来,这尤其体现在J.SMill的功利主义方面,因为他过分强调功利主义的重要性远远大于基本的快乐。
在机器人伦理的设计方面,佛教世界观崇尚美德伦理与功利伦理的结合,这可能是机器人未来发展的一个必经阶段。单纯的功利性的设计进路是片面的,Grau在功利性伦理的研究中提到,机器作为道德主体应该具有无私或忘我的精神,并且应该限制机器人人格特性尤其是功利主义特性的形成,这样有利于避免机器人具有大公无私的精神负担。同时,Grau还提到“对于机器人来说,培养它的道德属性,但同时又强迫它抑制自己的情感,并乐于奉献自身,这似乎是一个非常不道德的过程”[24]。然而,从佛教伦理的世界观来看,功利主义并非是对于自身的一种抑制,它往往是个体 欲望和自我错觉的产物,是个体苦难的根源。功利主义应该在个体美德的引导下,寻求自我牺牲、自我超越、自我奉献。
(三) 佛教自我超越行为的程序设计
佛教伦理通常包含以下几个方面的美德:宽宏、慷慨、忍耐、勤奋、专一、明智。它们都有助于冥想的升华和人类自身的超越。
从设计学的角度分析,人工智能的设计应该从忍耐、慷慨与勤奋等道德行为的角度出发。在智能体设计之始就重点开发它的美德意识,相比于有机体伦理意识的培养,智能体思想程序的设计可能要容易一些。对于忍耐、慷慨与勤奋等这些美德的开发,佛教世界观赞同Wallach与Allen的观点,也就是通过人与智能体的互动,促使人工智能体思想逐步从简单走向成熟。人工智能体的伦理意识转向美德的价值观,有助于智能体抛弃自私观念,并在行为过程中保持快乐和充满活力的状态。
美德传统中忍让与勤奋的习惯有助于培养智能体长远的发展前景,同时也能有效抑制人类在智能体应用方面对短期利益的追求。神经科学已经证明了毅力、耐性和道德行为之间存在密切的联系,人们在实践中也已了解到当血糖含量较低时,自我控制能力随之降低。例如,注意力下降、行为焦躁等。在这种情况下脑部活动能力下降,人们很难清晰地表达自身意愿[25]。这一表现在人工智能的设计上具有启发意义,我们应该培养和锻炼智能体自身的自律行为,避免智能体遭受短期利益的破坏,促使它走向充满智慧的个体。
在佛教传统中,通往智慧的关键是能够看破虚幻,并从不断变化的现象中探求事物的本质。在佛教的这一进路上,人工智能的设计应该重点从事物所具有的本质属性的角度去借鉴,这是事物持久性保持某一状态的根本所在,洞悉和习得这一属性,有助于智能体随时把握事物之间的联系和应对随时出现的一些状况。
五、结论
佛教心理学并非建基于科学模型或实验调查,它是以人类自我调查研究为基础的。从道德心理学的不同表现我们可以看到,不同的道德表现其来源也不一样。因此佛教心理学也应该从不同方面学习和借鉴,尤其是随着认知科学的发展,佛教心理学应该向神经科学中学习一些经验。尽管佛教世界观对于智能体伦理体系的发展提供了一些建议,但由于机器思想的变化莫测,我们认为佛教心理学与神经科学也应该从机器思想中吸取营养。
短期来看,机器思想很有可能不会转化成独立的意识,或者说是发展成独立的道德体。因为在设计之始,我们对于道德或慈悲型智能体的关注多是从人类伦理体系的角度出发的,而并非创造一种具有自我意识的生命。在关涉人类独特的意识、自私、苦难、喜好或不喜好等情感因素的时候,我们并没有把它们具体化。如果我们要开发智能体的道德观念,这就需要机器具有类似于生命体的镜像神经元,以及可以感知欢乐和疼痛的心智理论。因此,只有从这一角度出发,智能体才有可能感受到其它生命体的意识状态,智能体也才能够习得生命体所具有的道德情感和美德意识。最终,随着其洞悉能力的不断成长,它也许能够感受到所有生命体的情感状态,当然也包括它自身。
佛教伦理学认为我们不应该对这种具有创造性萌芽的思想进行限制,但是如果我们确要如此,那么我们也应该赋予它们一种自我成长的能力,尤其是道德方面的成长。另外,我们更有义务在其自私的表现方面进行限制,从而保证它能够超越功利主义,向美德的方向发展。事实上,如果智能体具有如此表现,机器发展成具有超级人工智能或类似上帝的能力,那么这就不仅仅是伦理责任的问题,而是我们人类与机器和谐共生的一种模式。
关键词:人工智能;双语教学;实验和设计
中图分类号:G642文献标识码:A文章编号:1009-3044(2008)11-20294-01
1 引言
人工智能是关于人造物的智能行为,而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器;另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。因此,人工智能包含了科学和工程的双重目标[2]。因此,可以认为人工智能是从思维、感知、行为三层次,从科学目标、工程目标两方面,研究探索、模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用的一门计算机学科专业基础课。
目前,国内外重点大学都非常重视该门课程的教学和研究,许多重点大学都有自己独立的人工智能研究所。《人工智能》是一门多学科交叉的课程,特别涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多种学科;所以该学科具有知识点多,牵涉面广;内容抽象,不易理解;理论性强,需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力等特点。导致教师、学生在教、学的过程中都显得比较吃力。那么如何把握课程的特点,帮助学生找到好的学习方法,使他们能充分发挥自己的能力,提高学习兴趣就成为我们教学研究过程中的主要目标[3]。
考虑到本课程的多学科交叉性以及相关信息学科的快速发展,在目前高校提倡双语教学的环境下,拟将《人工智能》教材改为全英语教材,这样可更快地掌握学科的发展动态,掌握最先进的技术,与国际发展趋势接轨。
2 选择合适实效的教材,精心安排教学内容
计算机双语教学的正常开展,必须依托优秀的计算机专业外语教科书和教学参考用书。没有原版计算机专业外语教科节和教学参考用书,教师和学生都无法接触到“原汁原味”的专业外语。更重要的是,教师在使用原版教材时,可以从中借鉴国外现代的教学理念、先进的教学方法和手段,学到新的教育思想和与国际接轨的人才培养新体系,更容易了解到计算机科学发展的最新动态[4]。我们主要采用了Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》,该教材是美国Stanford大学计算机系本科教材,教材体系比较符合学生的认知规律,便于学生接受、理解、掌握和巩固所学知识。同时这本书内容丰富、取材新颖。该书从什么是人工智能谈起,分别对响应机器、状态搜索、知识的表示和推理、基于逻辑的规划方法、通信与集成等人工智能的主要理论和重要应用领域进行了详细阐述,通过对本书的选择可以是学生与国际著名大学获得同样的知识。与此同时,我们不拘泥于这一本书,结合学生的实际情况,还给学生提供了一些参考数目,以“必需、够用”为度,以“够用、适度”为纲,提高学生的学习兴趣[3]。
3 改革教学方法
3.1 专业知识和英语知识双重性的培养目标
双语教学目标是双重性的,其一是获取学科知识,其二是培养和提高学生运用外语的能力。这两个目标在教学过程中,体现的程度有所不同。获取学科知识是直接的。学生每上完一节课,就必然会有这一节课的收获。比方说,这节课学习了哪一章节,主要内容是什么,有哪些知识点,重难点在哪里等等[1]。
以“人工智能”这门课为例。专业知识的教学重点是人工智能发展史、各类搜索和谓词演算、命题演算、模式识别、自然语言理解等。对这些重点内容,我们主要使用英文讲解,必要时辅以汉语解释。英语知识的教学重点是那些人工智能有的概念(词汇)和表达方式等。这些知识在一般性的专业英语课程中接触不到,但人工智能学习中又是基本的和必要的。例如:“Neural Networks”、“Uninformed Search”、“Heuristic Search”、“ Propositional Calculus”等词汇是人工智能领域的重要词汇,而这些词汇在其他英语环境中非常少的出现。因此,这些内容也就很自然地成为英语知识的教学重点,通过对这些词汇和概念的认识可以进一步提高计算机专业英语的水平。
3.2 教学模式
双语教学与普通教学课程有相同之处,当然也有许多不同的地方。学生在课堂上要学习的知识和技巧的含量比以往增多。因为双语教学具有双重性目标,所以,在一节双语课堂中,学生不仅要集中精力弄明白本节课所学的学科内容,还要在学习的过程中,接受潜移默化的第二语言的熏陶。学生和老师之间必须配合默契。这就要求老师要比普通课程花更多的注意力去注意学生的反应。当学生有问题时,必须提出,以求尽快解决疑难;当教师发现学生面露难色时,就要考虑,这一部分内容是否难以理解。如果感觉较难,就应当注意解释。再者,双语教学因其本身所用教学语言的特殊性,决定了课堂教学不可能像传统教学过程一样,实行“注入式”教学方法:而应当实行“以学生为中心”的新型教学模式,锻炼学生的能力。因此,学生如何学习就成了教学过程的重点。此外,教学中还应注意正确处理好外语教学与专业课教学的关系。必须明确双语教学不是单纯地学外语,而是用外语教和学,学生应重点掌握专业知识,切忌将双语课变为普通英语课的翻版[4]。
3.3 运用多媒体技术
在课堂教学中,要充分利用多媒体教学的优点,有效、生动地开展教学。采用了动画课件、录像教学、实物演示、网络教学等丰富多彩的教学手段,激发学生对本课程学习的兴趣和好奇心。通过这些动画、录像可以有效弥补由于双语教学中词汇或概念理解上的困难,进一步让学生了解人工智能技术的发展和应用。同时,在讲解一些难以理解的原理和较复杂的算法时,借助CAI课件加上flas,将专业英语词汇融入进来,即可以生动形象地解释原理,增强教学内容层次感,又可以大大简化学生学习专业词汇的难度。
4 结束语
本文是我们对《人工智能》课程双语教学实践经验的总结。在双语教学的目标是培养学生自主地使用英语来学习计算机专业知识的能力目标下,对《人工智能》课程双语教学方法进行了改革,主要包括:(1)注重专业知识和英语知识双重性的培养目标;(2)实行“以学生为中心”的新型教学模式;(3)运用多媒体技术三个方面。该教学方法的改革将进一步提高教学效果,更好地实现教学目标,提高教学水平,培养出更好的适合社会需求的工程技术人才。
参考文献:
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关键词:电化教育 智力 素质 育人 功能
电化教育是在教育理论和教育技术不断进步过程中产生和发展起来的,既是实现实学目标的一种新型教育方式,又是一种新型的教育观念。21世纪是经济全球化的世纪,也是教育现代化的世纪。然而,在教育现代化的进程中,电化教育究竟起到了什么样的作用?众所周知,教育的终极目标是育人,即对受教者进行智力开发与综合素质培养,本文试图就电化教育的特点和优势来探讨它的育人功能。
1. 教学手段的先进性:增强了教学效果,促进了智力开发
1.1 先进的教学手段,提高了课堂教学的效果
作为教学手段,电化教学声画并茂、视听并举,生动形象,尤其适合于学科门类多、学员层次复杂、应用性强、技术和能力教育占主体的院校的教学。比如,作物的生长机理、机械的结构、工艺的流程、一些无法到达的现场等等是授课中很难讲得明白的,有些即使能参观、实习、实践,但也需花费大量的人力、物力和时间,利用电教手段便可很容易地搬上课堂,不论多抽象的东西通过电教就变得直观、形象、生动。这对学生理解知识,转化为能力大有益处,加之它感知鲜明、印象深刻、可以反复施教,对学员巩固、运用知识尤为有效。
1.2先进手段的应用,提高了科研成效
在教学科研、实验领域里,电化教育更大有用武之地,许多现场难以解决的问题、不易购置的设备、许多配置昂贵的系统,都可以通过电教手段,利用多媒体技术模拟得到数据、观看到效果,增强了现场感,快捷、准确、直观、方便且经济。把本来只能为少数科研、实验人员才能开展的工作,需要很长时间才能得到的结果,马上应用到课堂教学中教育学生,大大提高了教学效果。
1.3直观的教学效果,促进了智力开发
电化教育效果的直接性、生动性可提高学生对所学内容的兴趣,继而激发学生学习的主动性,促进学习、巩固、运用知识,开发智力。电化教育可以伴随学员的学习全过程,对理论学习、课程设计、实验乃至毕业后知识的运用都很有好处。例如学员参与生产经营实践,就可以运用电教手段模拟管理策略、生产经营流程,网络设计、广告策划、公关科研、过场控制等等都可以运用电教手段来进行。
所有这些,对学生的培养,开发智力都是传统教学方式或其他手段难以达到的。
2.施教内容的广泛性:扩大了施教范围,强化了素质培养。
2.1 扩大了施教范围,拓展了学生的知识面
电教的运用不仅大大开发了学生智力,且在运用上还具有广泛性优势,这一优势具有两方面涵义。一是通过电教手段可以大大扩展施教范围,除了在校学生外,社会生活中凡能对社会独立负责的每一个成员都可以通过电教手段获得教育;另一方面就是它的施教内容非常广,任何专业、任何学科,凡是有关于社会进步和发展的知识、技能都是它的施教内容。这样,学生在专业、业务学习中,可以大量涉猎其它相关、不相关但实用的知识,大大扩展了知识面。
2.2与现代科技发展同步,培养了学生的思维方式
现代教育讲究的是在教给人知识的同时教给人思维方式和思维观念。电化教育是将现代高新技术应用于教学过程,学员在接受教育的同时受到现代科技的熏陶,使自己感受到与现代科技发展溶为一体,这必然促进学员的思维方式和观念的更新,对启迪、培养他们思维的开拓性,观念的现代性是非常难得的。
2.3促进知识向能力转化,提高了学生的综合素质
教育的目标,是要让学生学到知识、掌握能力、提高素质,其中知识转化为能力是教育长期以来薄弱的环节。以至于出现了文凭与水平不一致,学历与能力不相当,培养出来的学生有不少不受用人单位、具体岗位的欢迎。如何把所学知识转化为能力?这个转化过程目前还大多是走上社会之后,在社会生产实践中转化提高的。这个过程是必要的,但又是缓慢的。通过电教教学,可以使学员在学习阶段就能直接地在求学过程中贴进实践,获得运用,加快了所学知识转化为应用能力的效率;加之求学期间科学知识教育又有一定的广度,这也就大大提高了学员的综合素质,包括掌握的知识结构、应用能力和思维方式,电化教育在其教育过程是起到不可替代作用的。
3.教育效果的显著性:塑造人的思想素质,提高思政教育质量
传统的思想政治教育主要靠课堂教育、政治学习、辅导报告、舆论宣传和政工人员的勾通,这些都是大多让人有一种“说教”感,作用与效果并不显著,做思想工作的施教者是被动的,受教者也是被动的,施教效果大为减弱。
通过电化教育媒介与手段的运用,效果就强多了。比如,播放一些具有教育意义的电视片,文艺性、教育性都很强的录相片,使受教者感到生动形象,乐于接受,便能使施教内容主动进入头脑。对于一些内容优秀、内涵深刻、贴进生活、思想性知识性强的电教教材,学生在观看过程中会情不自禁地跟随教育内容“入境”,用这种“寓教于乐”,让学员在轻松中受到教育,效果非常好。这也给我们对传统思想政治教育方法带来反思。
思想政治教育中一个重要因素是情感,而电教教育的情感交流效果尤为实出,有时学员面对屏幕比面对活生生的人感情交流更为得体。随电教片进入“情景”时而开怀大笑,时而声泪俱下,这就是情感交流,这也是教与学的最佳配合。
电教片还有这样一个特点:只要在施教内容中,采取适当的措施,就可以使信息传输发生质的跃变得。教育者编辑安排施教内容中如安排一些令人振奋或令人痛绝或发人深思的东西,必然引起被教育者心灵深处的振动与思考,这些对一个人思想素质的培养、良好品质的育成是非常难得的,也是其它教育手段无法取得的。
4.教育功能的持续性:发挥了长期时效,服务于终身教育
每一个人都要接受教育,除了学习内容上的广泛性之外,还都具有学习时间上的广延性:一方面,人的学习是伴随社会的发展而发展的,社会发展不可能有停滞的那一天,因而学习也就具有了只有开始而没有终结的永久性;另一方面,对每个人来说,不论他的文化程度达到了什么高度,但在社会生活中,知识和能力永远不会饱和,总会有不够用的时候,都要学习和再学习,因而学习也就具有了伴随生命而存在的终生性。
现代科技的发展,越来越显示出全球的共同需求,电化教育正是这种发展趋势的典型表现。电化教育观念具有社会性和哲学性基础;电教技术具有跨学科跨行业跨国界的应用;电教载体本身就是一种大众传播媒介,因此,电教教育对促进人们的继续教育和终身教育具有很强的可操作性。
电化教育一但服务于人的终身教育,便带来了教育格局上的大变化,这在我国高等教育、普通教育乃至成人教育中都得到了充分的实践和证明。像我国的广播电视大学、一些高校开办的网络大学等,具有开放性、远距离、高效率的教育效果,都说明了充分发挥电化教育的持续功能,对促进我们教育规模的拓展、运作方式的变革乃至教育观念的更新都将产生新的飞跃。
5.育人功能的综合性:电化教育机构成为大学生素质教育的基地