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人工智能落地教育四大场景:考试最火、评管最难

2017-05-15 15:31
野明月
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上个世纪80年代开始的计算机教育,正式吹响了教育信息化的口号。随后进入了教育信息化2.0时代,这个阶段以“中国教育和科研计算机网CE R N E T”着手建设、教育部发布《关于在中小学实施“校校通”工程的通知》、国务院发布《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》等重点事件为标志。在此期间,运用信息技术分析解决问题能力不断增强,全民信息技术进一步普及和应用。

从本世纪10年代中期开始,教育信息化加速发展,步入了教育信息化的3.0时代。在此期间,CIBE(Cy-berInfrastructureBasedEducation)不断促进先进的信息技术与教育的紧密结合,产生如云计算教育应用、智能教学系统开发、语义网教育实践等研究。其中人工智能技术在教育行业的应用不断被寄予厚望。

四大场景

考试最热、评管最难

教育行业的“慢属性”如何和技术的“快速迭代”进行有效融合?这个问题贯穿了人工智能在教育行业落地。2017A I教育白皮书认为,人工智能技术基本覆盖教育全产业链条:教、学、考、评、管,且正逐步覆盖早教市场、教辅市场、高等教育、职业教育、语言教育等各类教育市场,其中语言类教育和k12教育为主要落地市场。

此外,上述白皮书还重点介绍了人工智能在教育行业的四大落地场景。

首先切入场景瞄准了考试刚需。经过调研总结并归纳发现,目前我国大部分人工智能技术首先落地场景是语言类口语考试,例如英语口语考试、全国普通话水平考试等。由于有考试需求,因此相对其他场景而言,属于刚需类场景。人工智能落地语言类考试,主要利用语音评测以及语音识别等相关技术实现口语考试中的发音评估、表达力评估工作。从考前练习、考中测试、考后评分,基本实现考试链条全覆盖。如今,人工智能在高利害关系英语口语考试中已逐渐开始试点,有的地区已经实施人工智能在口语考试中的完整解决方案。

除了语言类口语考试,人工智能还逐渐应用于其他学科的阅卷场景。具体操作主要有:机器对试卷进行一评,人工校验后,如果发现机器阅卷和人工阅卷超过一定阈值,就提醒第三人校验。这种应用模式能更好地发挥考试的公平和公正性。

其次,人工智能落地教育领域最受关注的场景是自适应教育。针对国内面临着批量化教学与个性化教学的矛盾,教育行业寄希望于人工智能等技术,基于深度学习、大数据处理等技术来解决该问题,最终目的是提高学习效率和学习效果。目前的自适应学习工具,大多从练习和分级阅读切入,这是因为人工智能依赖于数据,数据化程度较高的是练习和阅读。

第三,人工智能的难点场景则聚焦于“评与管”。相比于人工智能落地教、学、考三个场景而言,评价和管理两方面的技术落地具有相当的难点。因为就技术公司而言,(他们)对于学校治理模式和业务并不熟悉。相反,对于教育机构来说,(他们)对技术又相对陌生。面对这样的问题,不少公司试图通过资本运作以及合作的方式来解决这个问题。

除此之外,这份白皮书还以志愿填报为例提到了决策场景。每年报考哪所学校以及哪个专业始终困扰着考生们,而利用人工智能等相关技术,基于考生多维度分析,定位候选院校专业,生成量身定制的志愿表,可帮助考生做出选择。与此同时,技术还能进行目标志愿实时热度检测,动态录取概率分析,通过技术检测填报志愿梯度合理性,科学测评专业安排合理性,志愿与个性匹配度。

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