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教育人工智能发展面临的难题

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发表于 2020-1-13 17:41:36 | 显示全部楼层 |阅读模式

数据是产生智能的基础,足够的高质量数据才能促进人工智能技术价值的发挥,减轻教师、学习者以及管理者的重复性工作,使教育教学更具个性化与科学性。
1.教育数据的数量与质量存在“短板”,限制了人工智能技术价值的发挥
首先,较之金融、医疗等行业,教育行业目前能够采集到的数据量仍相对较少。智能的产生需要依托大量的数据。作为人工智能关键技术的机器学习是一个始于大量数据的统计学过程,其试图通过数据分析导出规则或者流程,用于解释数据或者预测未来数据(White House,2016)。而在教育领域,教师的教学过程和学生的学习过程数据并未得到完全记录,无法为人工智能提供足够的数据支持。人工智能需要跟踪记录完整的教学与学习数据,从大量的数据中多学科、多层次、多精度、多情境、多语义(周庆等,2015)地分析教学与学习特点,从而辅助教学、学习、考试与管理。
其次,教育行业本身存在数据标准不一致、数据采集不完整等问题导致其数据质量不高。高质量的数据集可以提升机器学习的效率以及精准性,从而更好地为学习者提供个性化服务。目前教育数据并没有形成统一的标准,教学与学习过程产生了大量的文本、图像、声音、影视、超媒体等半结构化与非结构化数据,其格式多样,标准不一。与金融等行业不同,教学与学习是非线性活动,很难从大量、复杂、凌乱、无模式的教学活动中获取高质量数据(杨现民等,2016)。此外,大数据时代新媒体的便捷性、海量信息内容的离散性、学习者阅读方式的随意性以及学习时间的零碎性使学习者获取的知识更加碎片化(王承博等,2015),学习的碎片化进一步加大了人工智能获取高质量数据的难度。
2.教育业务复杂多样,加大了通用人工智能技术“嫁接”教育的难度
教育是一个超复杂的系统,涉及教学、管理、科研、服务等诸多业务,不同地区、不同学校的教育业务虽然具有一定的共性,但差异性也很突出(邢蓓蓓等,2016)。教育业务随学校、学科、知识传授方式和应用场景的不同而不断变化。每所学校拥有独特的组织架构以及办学特征,每个学科也都有不同的知识体系和应用场景,每位教师的教学方式和学生的学习方式亦不相同。因此,教育系统的复杂性对人工智能技术提出了更高的要求,通用人工智能无法满足学生、教师以及管理者的个性化需求。人工智能在教育行业的“嫁接”需要结合不同的场景做出适应性的改变,以满足不同业务以及不同人员的需求。
此外,人工智能技术本身发展的不成熟进一步加大了其适应目前复杂多样的教育业务的难度。虽然语音识别、文字识别、图像识别等人工智能技术已有较大进展,如百度、搜狗和科大讯飞的语音识别准确率已经非常高,百度作业帮、学霸君等文字识别技术和图像识别技术在拍照搜题方面的应用也相对成熟。但是中文自然语言处理、情感计算等技术仍存在较大的发展空间。目前自然语言处理仅能对句法结构、拼写正误等进行判断处理,对篇章结构、语言逻辑、观点表达等方面的分析尚未完全成熟。教学与学习均需要大量的语言交流,无论是数据分析还是人员对话均对自然语言处理技术提出更高的要求。在情感计算方面,学习是一个复杂的过程,学生随之产生诸如气愤、厌恶、恐惧、愉悦、悲伤以及惊讶等复杂多变的情绪。当前简单的情绪识别技术不仅无法识别学习者复杂多变的情绪,而且也不利于学习者个性化学习的发生。
3.教育用户对人工智能技术存在应用价值和角色关系上的双重困惑,对其信任感不强
许多教师以及教育管理者对人工智能技术在教育领域的应用价值存疑,导致对其信任感不强。依据技术接受模型理论,感知有用性和感知易用性均影响着教育用户对人工智能教育应用价值的判断。首先在感知有用性方面,人工智能是否可以优化教学目标、教学内容、教学方法、教学过程、课堂环境、作业设置、学习活动,从而提高教师的教学质量,以及人工智能是否可以真正促进管理的自动化、科学化,从而提升学校各类事务管理水平,这两个方面目前仍存在较大疑问。其次在感知易用性上,从硬件设施来看,目前大多数学校已完成了数字校园建设,但学校引入人工智能技术需对部分设备进行更新,甚至需要引入一套新的系统和技术来接入人工智能;在软实力方面,目前教师以及教育管理者本身具有的能力能否胜任人工智能在教育中的应用,从而提高教学质量与管理水平,也需要进一步深入思考。
此外,大多数教师以及管理者对人工智能与教师之间的关系认识模糊,这种认识模糊也导致教师无法实现对人工智能的完全信任。首先教师困惑于如何与人工智能相互合作完成教学,其次教师对将人工智能应用于教学之后,谁在掌握教学主导权存疑。此外,社会上诸多关于人工智能的负面舆论亦影响着教师和管理者对于人工智能的认识。随着人工智能时代的到来,建筑工人、司机、收银员、检测员、保险员、翻译等将不同程度地被人工智能代替。而在教育行业,教师是否将被人工智能代替也存在较大争论。可以确定的是,人工智能可以取代模块化的任务,替代重复性的工作,减轻教师重复性劳动的负担,但教育领域中创新创造性的工作以及学生情感态度价值观的培养却是人工智能所不能胜任的。
4.专业教师队伍与课程体系缺乏,阻碍了人工智能融入教育的进程
目前人工智能在教育中的应用尚处于起步阶段,国务院2017年印发的《新一代人工智能发展规划》提出要在中小学阶段设置人工智能相关课程,推动人工智能领域一级学科建设,把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重,完善人工智能教育体系等(国务院,2017a)。但目前来看,关于如何建设人工智能教师队伍以及人工智能相关课程体系等问题尚未形成统一清晰的认识,阻碍了人工智能融入教育的进程。
人工智能教师队伍与课程体系的缺乏加大了人工智能相关人才培养的难度,人工智能融入教育也缺少全面系统的理论以及实践案例的支撑。众所周知,教师是教育的实施者、组织者和引导者,课程是教师开展教学的活动载体,只有具备完整的教师队伍与课程体系才能系统全面地指导人工智能人才培养,进而指导教师和管理者应用人工智能技术提高教学与管理质量。
来源:社会科学网

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