篇一：人工智能与教育教学
推动人工智能与教育教学的深度融合。实施人工智能助推教师队伍建设行动，多措并举，助力教师主动适应互联网、人工智能等现代信息技术变革，创新教育教学和教育管理模式；加强
人工智能相关学科、专业建设，提升智能技术专业人才培养质量，确保人工智能可持续发展；将
人工智能教育全面融入各级各类教育，提高学生的数字技能和数字素养。
利用人工智能促进全民终身学习。构建智能技术支持下学校、家庭、社会协同育人的教育体系，建立健全生涯规划教育长效机制，利用智能技术保障弱势群体受教育的权利；建设服务终身学习的学分银行，探索并实现多种学习渠道、学习方式、学习过程的衔接，推动形成“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会。
基于全球调研，教科文组织梳理了中小学人工智能课程领域的主要问题并提出了相应建议：
1对人工智能能力培养的重视并未转为高质量课程开发的意识
全球大多数国家认同人工智能能力培养的重要性。在
2021年国际会议上，越南教育与培训部副部长
Phuc提出：越南将人工智能视为技术研发和促进经济发展的核心，并将从中小学开始培养下一代人工智能人才；同时，将提升教师、学生和其他用户应用人工智能的意识，培养人工智能技术研发的高端人才等。但是，全球多数国家对中小学生人工智能能力的培养仍停留在空谈阶段，应加强中小学人工智能课程的开发与实施，发挥政府对私有课程的审核和审批作用。
在多数国家，中小学人工智能尚属于新的课程领域，缺乏关于课程实施的大规模、实证性评估，故各国应加强对不同背景下中小学人工智能课程培养目标设定及分学段划分、教师培养与教学方法设计、课程对学生人工智能能力当前和中长期影响等方面的循证研究。
2跨界和跨学科合作不应成为人工智能课程与商业技术、商业品牌捆绑的立论基础
在多数国家，捆绑各自技术平台的私有企业课程填补了政府主导的中小学人工智能课程的缺失。在呼吁跨界和跨学科合作的背景下，中小学人工智能课程的开发需建立由政府主管部门、教师和教研代表、学术专家和企业代表组成的课程开发队伍。其中，国家或地方政府应持续强化开发、实施人工智能课程的能力和课程监管能力，引导、管理私有企业和非政府机构在课程开发与实施过程中的作用。为确保学生获得基础性知识、可跨平台迁移的技能、可跨场景应用的伦理和价值取向，课程目标和学习结果的界定应立足于基本应用原理和通用方法，而不应从
某个商业平台、设备或产品的具体操作出发。学校应尽量追求“平台去偏”
（Platform-Agnostic）
和“品牌去偏”（Brand-Agnostic）的课程内容，避免与单一或某些企业的人工智能平台或技术
品牌捆绑；同时，应鼓励企业向学生提供比较不同平台和工具的机会。
3人工智能教师的能力需求和教学资源需求是有效实施人工智能课程的前提
上述调研显示，几乎所有被调查国家都表示教师和教学资源是有效课程实施的必要条件，但只有不到一半的课程在其开发之初对教师和有关资源的需求进行了调研与分析，这导致某些国家颁布的人工智能课程标准常因教师能力准备不足、教学资源匮乏、倡导的教学方法脱离社会现状等原因而无法按期实施。鉴于人工智能课程的复杂性，应对现有师资的技术能力和教学法现状进行调查并分析其与课程实施之间的差距，在此基础上开发处于学校和教师最近发展区的课程；确保教师、教研人员代表参与课程的开发和预实验，提升人工智能课程的可操作性，并在课程实施筹备阶段开展基于需求分析的教师培训；同时，应基于有关课程内容所需的基本教学软硬件和课程资源，对资源配置所需的一次性经费投入和维持可持续发展的持续投入进行可行性分析，确保课程的资源要求不脱离实际。另外，还应重视开放性教学资源的价值，意识到学校购置技术平台或学生使用人工智能工具并非所有人工智能课程实施的前提条件。即便是在算法与程序设计、数
据建模和模式识别、人工智能技术开发等对平台和工具要求较高的模块中，仍可在一定程度上搜集、应用开放免费的学习工具和资源。在资源贫乏的国家和地区，也涌现了一些基于纸笔开展算法和人工智能原型设计练习、辨识和分析生活中人工智能技术及其工作机制、反思生活中人工智能伦理问题等方面的成功案例。
4人工智能课程目标应更聚焦于技术创新能力和真实问题解决能力的培养
在上述调研中，问及开发人工智能课程的动机时，各国普遍认同培养学生在人工智能领域的创新能力和问题解决能力的重要性。但从学习目标设定和课时分配等方面分析，现有课程并未显示各国对理解、应用和开发人工智能技术的重视。此外，对人工智能伦理问题的理解必须结合数据和算法设计和应用的核心过程，对相关社会问题的分析也应结合人工智能的全价值链和具体场景展开。中小学人工智能课程应进一步发挥对各国技术人才和创新人才培养的奠基作用，为学生提供更多深入理解并创造性地应用已有技术、开展与年龄相适应的技术创新等机会；应结合对人工智能底层技术的理解审视其中的伦理问题，应从人工智能技术设计、开发、部署、应用、监测、评估、迭代或淘汰的全价值链，整体分析有关的伦理问题，并结合具体的应用场景抽象讨论其社会影响。
5人工智能课程领域为项目式学习提供了广泛应用和演化的实践场景
在上述调研中，有关教学方法的反馈普遍认可项目式学习是实施人工智能课程的有效教学方法。对项目式学习有效性的判断，主要在于其可提供技能学习与培养的场景和真实问题解决的计划。一方面，现有中小学人工智能课程实施中对项目式学习的逐步认可和实践尝试，引发了该领域教学方式的变革；另一方面，人工智能课程的算法与程序设计、数据结构与数据模式识别、应用技术解决问题、开发新技术方案、人工智能伦理与社会问题等均属于建构不良的学习专题，与建构主义框架下的项目式学习高度内洽。而这些复杂、开放的概念和真实性的问题
情境，为项目式学习提供了进一步分化和演变的场景。人工智能课程开发者在提供教学法建议时，应强调教学任务的跨学科性和开放性，为学生提供结合任务理解和应用人工智能技术的机会，支持批判性思维、设计思维、计算思维、复杂沟通能力和协同创作能力等的培养。
6灵活的课程管理和实施方式不应弱化人工智能课程的核心价值
上述调研也揭示了中小学人工智能课程存在独立设课、融入信息与通信技术（或信息科技）课程、与数学学科融合、与其它非技术类课程融合等课程设置的方式，而目前的人工智能课程模块多以融合课程为主。课时安排也存在专属课内课时分配、课内外课时结合、完全课外课时、借用其它学科课时等多种课时安排方式。总的来说，现有的各国人工智能课程以选修课方式为主，而课程地位与各国教育部长重视人工智能能力培养的政治表态还相去甚远。因此，各国应在中小
学课程图谱中确立人工智能课程或模块在人工智能时代人才培养中的价值定位，并做好与其价值和课程目标相应的独立课时保障。对于适合采用跨学科方式实施的课程目标和课程内容，也应有明确的课程目标界定、教学活动规划、课时分配和学习结果评价计划。
人工智能与教育深度融合发展的逻辑框架
（一）人工智能与教育融合发展的关键要素
目前的人工智能发展主要有赖于三大要素的相互作用：大数据、硬件（主要指能够支撑处理庞大数据软件运行的硬件技术）和算法的发展（特别是深度学习的兴起）。由此，数据、技术和算法就构成了人工智能发展的三大基石。
人工智能与教育深度融合发展，就是教育应对人工智能等新一轮产业革命的战略设想与选择，旨在通过技术智能性的提升，推动教育的科学化程度和民主性进程，进而为教育的智能化发展以及新旧教育形态的深度融合发展赋予新动能。具体而言，就是通过技术、数据和算法的重组、调整和优化，推动教育走向数字化、网络化和智能化，即通过高智能化的技术推动教育资源的整合与教育大数据化的形成，实现教育资源的有效供给和个性推送。
（二）人工智能与教育融合发展的解释框架
人工智能与教育融合发展的解释框架，即人工智能与教育融合发展的宏观操作原理、技术路线和运作规则，主要包括技术基础、数据驱动和算法服务三个方面。
1.技术基础：支持智能教育关键技术的高智能化
支持智能教育的关键技术包括两个方面：一是人工智能发展的核心技术突破，如芯片技术、网
络技术和神经网络技术等；二是人工智能与教育融合发展需要依托的关键技术，如大数据、云计算、区块链、虚拟现实和增强现实等技术。即借助
这些高智能性的新兴科技力量的优势来辅助教育，重构教育形态，推进教育智能化，从而为打造智能化的学习生态环境和个性化的智能教育产品与服务奠定基础。
在当今时代，应更加强调培养学生适应社会发展的各种能力，尤其强调人工智能思维和方法的训练，包括教会学生如何搜索（search）、教会学生如何选择
（select）、教会学生如何思考（think）、教会学生如何交流
（communicate）
和教会学生如何写作（write）等。事实上，思维与方法的训练远比知识
本身更为重要，这也是当今社会乃至未来社会发展所需的必要技能。例如，现在培养学习者在这个新兴世界中的交流能力，不仅需要传统的阅读和写作训练，还需要他们学会如何运用不同的智能化媒体与那些有不同想法的人进行有效交流。
2.数据驱动：教育资源的整合与教育大数据的形成
360公司的创始人周鸿祎认为：“如果没有大数据的支撑，人工智能就是空中楼阁。”智能教育的发展亦是如此，如果没有海量数据的支撑，尤其是精准有效的大数据，教育智能化也就无从谈起。表面上，数据是一种无法触及、抽象化的东西，其
本身无足轻重，但是一旦当这些数据在恰当的时候被置于适合的位置，将会产生巨大的价值。在教育数据形成的过程中，我们需要明确四个关键问题：一是教育数据的特点，二是教育数据的获取模式，三是教育数据的功能，四是教育数据的质量与管理。
首先，教育数据具有多维度、多形式的特点，它依靠不同类别的活动和教学的整个过程而获得，不仅包括师生的图像等静态数据，还包括师生的语言、动作、姿态及行为轨迹等动态数据。其次，根据不同的教学环境，可以将教育数据的获取模式区分为两种：一种是在数字化的学习生态环境下，教育数据自然生成；一种是在传统的学习环境
下，教育数据的获取需要人为收集，并使之转化为教育数据。再次，教育大数据一旦形成，将有效提升教育教学的效果。最后，教育数据的质量与管理对于个性化教育的实现也至关重要。
我们一方面要深入教育刚需之中，挖掘更真实的数据；另一方面，要充分利用精准数据，提高效率，推动教育智能化向前发展。
3.
算法服务：教育资源的有效供给和个性服务
人工智能与教育深度融合发展的主要目标是教会学习者完成比传统教育完成得更好的事。没有人工智能发展思维和方法的训练，教育就不能跟上人类社会发展的步伐。但教育大数据的分析和深度挖掘需要强有力的算法做支撑，因而人工智能与教育深度融合发展目标的实现，需要对海量的教育数据进行快速处理，从而实现教育资源的精准供给和有效服务。
人工智能与教育深度融合发展的现实困境
（一）技术的智能性问题
现在的计算机只是在那些没有“感知”的且单一维度的领域远远胜过人类，但是在有“感知”能力下数以万计的综合性领域的学习上，人工智能实际上比人类差的不仅仅是几何级数的问题，或许有着巨大的几乎无法逾越的鸿沟。再先进的技术，如果一直游离于教育系统之外，技术的优势和功效就不可能充分彰显。
（二）教育数据存在重大缺陷
就目前而言，教育数据仍存在很大的缺陷和不足。（1）教育数据的规模问题。目前所能感知到的数据量，只是属于“微数据”，更多相关的深层次的教育数据，我们目前仍然无法记录和感知。（2）在学校教学过程中，很多的数据都是分散存储和低效管理。而且随着教育数据的不断增长，中心化的服务器很难满足存储空间的需求，导致教育数据的存储和管理成本增加，进而影响整个系统的运行效率。（3）教育数据的透明化与共享性问题。如今最具价值和最重要的数据，大都掌握在教育机构和政府手中，教育数据的公开性和透明化问题一直未得到有效解决，更何况还有很多涉及机密的信息，因此就造成教育数据鸿沟和教育数据孤岛现象普遍存在。（4）教育大数据发展的悖论。即教育大数据被少数人掌握和使用时能产生神奇的效用，但是当多数参与者都知晓并使用后，教育大数据的效用将大打折扣，甚至引发反向的破坏作用。（5）教育资源的数据化，进程缓慢。现实情况是，各教育机构之间甚至教育机构各部门之间的数据仍然存在隔阂与间隙，存在教育数据口径不一，数据格式不兼容，数据更新滞后，数据共享实现困难等问题。同时教育数据的碎片化，连续性，多维性复杂性等特征，也对教育主体的数据素养提出了新的要求。
（三）个性化的教育服务能力和教育资源的有效供给不足
满足个体的精细化和定制化学习需求是人工智能与教育融合发展的终极目标。鉴于教育数据资源的即时性和多样性，以
及不同学习个体的发展特征，人工智能算法对个体学习资源的精准推送能力和定制服务能力均有待提升。因此，要想实现教育资源的高质量、精准化、定制性的个性服务，持续优化人工智能算法和数据结构是前提和关键。
另外教育数据的获取困难也影响着人工智能个性化服务能力的持续改善。一方面在传统班级授课制的深刻影响下，教育者与学习者之间的不对等关系，难以
适应人工智能时代教育的发展趋势。另一方面就算有部分敢为人先的教师，积极运用各种新兴媒体进行教学，但对于记录的教育数据也难以进行有效分析和深度挖掘，数据的有用性和能用性大打折扣。
人工智能与教育深度融合发展的推进策略
（一）改善依托技术的成熟度，重新思考技术世界中的教育
本质上，人工智能与教育融合发展是技术创
新驱动的。既然是技术驱动教育模式创新、教学形
态变革和学习方式转变，那么就要充分考虑教育变革所依托的智能技术的成熟度和适用性。
具体而言：（1）政府应加大对人工智能教育应用关键技术的研究投入；加快人工智能教育应用的长远规划和宏观战略布局；通过试点方式不断推动人工智能教育向前发展；通过立法等方式，加强对人工智能教育的监管，并明确哪些其他选择可以替代学校，学习者在追求其他选择之前要达到
哪些要求等。（2）教育机构应主动拥抱人工智能技术，在技术世界中重新思考教育应该何去何从，包括重新思考学习如何进行，什么样的学习内容更为重要，未来职业变化对教育的影响，如何培养学生应对学习与工作之间的过渡，以及教育领导如何转换以应对技术的变革等。（3）家庭和个人应主动应用人工智能教育产品和服务，通过与智能终
端（设备）的交互，扬长避短，实现人工智能与人类智能的合作共生，从而不断提升学习效率。
（二）加快教育数据资源的整合力度，提高教育数据单元质量
数据对于人工智能与教育融合发展至关重要。因此，我们必须充分考虑智能时代教育数据的获取、存储、管理和共享问题。
（三）创新教育资源的有效供给方式，实现学习需求的个性化定制服务
实践证明，大数据智能将使个性化教育获得极大支持，即基于人工智能算法的教育供给方式，能够使学习者学习参与度的识别表
现更为准确、便捷和高效，这将为精准教学和个性
化服务注入强大的生命力。而且人工智能在教育领域的加持，不仅为新教育技术打上了“智慧”的标签，能够使其更加了解学习者，并据此预测学习者的需求，为学习者提供更为个性化和有针对性的学习服务和体验，从而促使智能技术的工具属性上升到教育伙伴的关系维度上。
篇二：人工智能与教育教学篇三：人工智能与教育教学
人工智能与教育教学
面对信息化技术日益发展的现状，我们必须有清醒的认识，排斥它为洪水猛兽，则是缺乏变革的精神。学校开设的“双师课堂”“智慧课堂”“空中课堂”“网络课程”等，包括所谓的“慕课”，都是借助信息技术手段分享优质教育资源，解决教学不均衡、不公平的现状。对于促进贫困地区教育发展、理念更新、教师专业提升等，有着不可估量的促进作用。包括对教师个体而言，网络化自主研修，也成为现代社会很普及的提升渠道。我想：教育教学借助人工智能和信息技术，可以收集学生的学习过程性资料，以机器的方式客观地分析海量的数据，由于储存的信息大，运算、分析方便快捷，以实证的方式检验教学效果，当然胜于主观的臆断。在传统的教学里，我们凭借个人的主观经验判断教学效果，有时候会被表面的现象所迷惑。从专家们描绘的场景看，人工智能和教学结合，无疑是今后教育教学发展的重要趋势之一。
关于信息技术和大数据，运用在教学中，必须从正反两面接收，我有以下几点浅薄的思考：
1.人工智能下的大数据教学，能够减少教学的盲目性。根据分析，比如对某一个班级学生作业出错率的统计，可以在练习时候，习题的设计以出差部分为重要，提升练习的针对性，有效的改善授课中出现的问题。减少盲目地扩张总量，杜绝训练的机械化和单一化。海量的习题，以及不停地刷题，更应该变化方式，找到每个孩子薄弱之处，为其量身定做设计需要巩固和纠错的题。比如，北京好未来集团开发的“魔镜”软件，就是一款基于人工智能的评估软件，可以对学生进行脸部扫描，从而分析出他学习的专注度和参与学习的状况。为后续的辅导和培优，提供基础的参考数据。2、人工智能下的大数据教学，能够实现个性化教学理想教育状态，达到因材施教，尊重人才发展的规律。最好的教学当然是分层教学，每个学生之间存在着先天的差异性。既有家庭背景的不同，也有性格的不同。按照相同的标准和评价方式，势必把孩子培养成为一个模具。大数据在动态化的分析过程中，可以采集出不同学生的学习需求，尤其是生源数量比较大的学校，为社团开设、活动评比做出了相应的参考。新高考之后的走班化教学，也需要人工智能的参与，借助大数据来管理学生，做好未来的职业规划，以及选科指导。3、人工智能下的大数据教学，能充分地满足多元化教学发展的需求。“教无定法，贵在得法”。教师为了更好地适应变革中的教育教学，必须要跟随着时代的步伐朝前行走。大数据不仅仅是指具体的数据，而是指更多形式的资源包，比如音频、视频、课件、教学设计、课堂实录、习题、导学案等。教师在互联网的世界里，查找相对应的资源和数据变得轻而易举，也许足不出户，就能轻松获取到需要的课堂资源。但是，人工智能和大数据只能是教育教学的辅助技术手段。我们老领导说过：“决定战争胜利的武器是人，而不是枪支。”人不能被技术所压榨、奴役。比如，过于依赖人工智能和大数据，师生之间的情感沟通、交流会被淡化，影响到师生双边关系。就像网络环境里的电子化阅卷工作，将试卷上传到服务器，教师按照流水作业，进行严格评阅。虽然评阅过程是快捷了，数据分析也较为精准，得分率、失分率、平均分的变化情况、分数频段分布等，都能借助机器得出详细的报告，却失去了传统阅卷的个别化判断和经验型的积累。其一，到底是哪个孩子在哪一道题上出错呢？找出学生学业知识或技能中的薄弱之处，为个别化改进找到对象。其二，即便是相同的题失分，老师在阅卷的过程中，根据自身的经验分析，能做出大致的判断，会比机器更加有情感。会知道失分的具体原因，有的是解题技巧的问题，有的是解题格式的问题，有的是知识点混淆或者含糊的问题。人工智能和大数据的运用，还存在的另一个弊端是：我们大脑对机器的过
渡依赖症。就像电子备课，责任心强的教师，会把电子查阅当作一种资源，结合教学经验，结合学生的学情，做出大量的修改和删减，包括整合。但是，责任心弱的教师，则会将此当作管理的漏洞。基于此，教师任何时候都不会消失。只是对教师专业化要求会更高。总之，人工智能和大数据，并非就像网络报道的那样神奇，借助一块大屏幕，就能让无数的落后地区学子考上高校，这绝对有夸大、宣传的作用。但也不可否认，它在教育教学方面的积极意义。
篇四：人工智能与教育教学
浅谈人工智能与教育教学
当前，各中小学开始设置人工智能相关课程，请人工智能进课堂，将其与中小学课堂教学进行深度融合。在推广编程教育的过程中，通过开展人工智能大赛、机器人大赛等方式，进一步吸引社会力量参与计算机辅助教学软件、游戏的开发和推广，打造寓教于乐的智慧教育。并且国内部分高校已经设立了人工智能专业，积极响应“人工智能+教育”的号召，已然形成“人工智能＋X”复合专业培养新模式。同时部分试点院校已建立人工智能学院，开设人工智能学科，进一步开展硕士、博士招生工作，实现复合型人才的培养目标。
人工智能在教育领域更多的是应用于学校教学和远程教育等方面。人工智能教育应用使教育资源内容更加丰富，教学方式更为灵活，教学环节和流程得到了优化。如Z+Z智能教学系统、智能导师系统、智能自适应学习系统及机器人DIY等在教育中的应用，充分考虑学习者的个体差异，协助教师更好地进行因材施教，优化和创新了教学方式；实现了O2O混合式个性化教学，创造了新的教育生态。同时在教学过程中，人工智能为智慧教育提供了技术支撑，如智能批改、基于案例的推理等新兴的机器学习为教育注入了新鲜的血液。机器阅卷减轻了教师的负担，教师能够腾出更多的时间和精力关注学生互动、教学设计、专业发展和教育质量。
教师如何才能拥有独特、不可替代的价值和作用?这需要先洞悉人工智能将为“学校”、为“学生的学习”、为“课程与教学”等带来了什么变化,以这些变化为前提和依据,再来聚焦教师是否能够
在这些变化面前有所作为,以及如何作为。
对于“学校”而言,人工智能时代的学校同样具有生存危机,它未必会“脱胎换骨”为大小不一的“学习中心”,但可以肯定的是,学校这座“孤岛”会在信息技术带来的开放中,与外界的联系愈加紧密。学校空间的利用率、学校时间的弹性化也会大幅度提升。更重要的在于,学校的功能和作用将发生重大变化,越来越走向“精准教育”,通过“精准定位”为学生的成长提供“精准服务”。
这是人工智能时代学校最根本的变化,学校不再是为未来职业做准备,而是真正为人的终身学习、终身发展而准备。同样是“准备”,人工智能时代的学校准备是“精准准备”,与人才培养和能力提升的“精准特色”有关,这样才可能带来真正的“个性化教育”。
在学习目标上,首先是“人之为人”的普遍目标。
它的重点不再是习得为将来从事某个职业所需要的特有知识、技能与方法,而是拥有合理的价值观、强大的创新思维与能力,以及自主学习的能力等,这些都是真正“成人”并走向“终身学习”的基础性、根基性前提。
其次是特殊目标,它与学生的个性化需要有关,是真正的“学以为己”。满足自己的兴趣和需要的学习,形成个性化的知识体系,而不只是适用于所有人的标准化知识体系。
与此相关的是学习方式的改变。移动电话、平板电脑、掌上电脑等便携设备使学习不再局限于固定和遇到的地点,它在改変现代社会知识的性质与来源的同时，也改变了知识习得的方式，最终形成移动学习与固定学习并驾齐驱、线上学习与线下学习比翼齐飞、人工智能
与人的智能交融共生的新格局。
对于课程与教学而言,各种课程资源和课程定制的丰富性、专业性,已无须学校和教师过多参与,课程外包或订购逐渐成为主流。课堂教学的“人工智能化”已是大势所趋。例如,除了白板之外,未来的显示屏可能大到覆盖整面墙壁,可以操纵显示几乎任何课堂需要的内容。智能屏幕成为现代黑板,智能课桌成为现代课桌的升级版本,教师可以随时插入并控制屏幕与课桌。这些联网的平板提供了与智能手机相同的在线资源并实现“课堂在场”。
这样的课堂,是线下实体课堂与线上虚拟课堂的穿梭转换,学生在线上通过网络社群、创客空间与智能机器人进行个性化的自主学习,在线下集中时进行分享、交流、讨论、练习、创造等活动。
人工智能时代的课堂会更加趋向“个人导向的系统学习”,它是介于“碎片化学习”与“学校内系统学习”之间的课堂学习方式。学习者更多根据个人的兴趣爱好、问题解决需要选择学习内容和学习路径,而不只是按照学科知识体系的要求进行系统学习。在此过程中,通过平时碎片式的“零存”,最终实现系统性的“整取”,将碎片化知识按照个人的需要逐步建构成属于自己的知识体系。
这样的课堂，教师可以利用人工智能技术和大数据，更加精细、精准地了解学生特点、个性和需要。例如，教师运用一个软件大致可以知道哪一个知识点、能力点、方法点学生会了,什么还不会;利用英语语音分析智能软件,学生跟随软件讲一句,软件马上一点一滴地帮助教师指出学生的发音问题在哪里、怎么改?又如,人工智能技术能够
让教师知晓哪些学生在听“我”讲话,或在走神,或在睡觉,甚至可以通过脑电图了解学生课堂上的思维走势和情感波动·.....
到此为止,已经无须对人工智能带来的改变做过多描述,现在最紧迫的问题依旧是:既然如此,教师怎么办?什么可以被人工智能替代,什么无法被替代?教师需要做出什么改变才可能适应这个变化,并掌握主导权,重新置于时代的潮头。
当教师遇上人工智能，这已经不是传说，不是遥远的想象，更不是玄想或臆想，而是正在到来的现实。
篇五：人工智能与教育教学
教育教学人工智能化
有人的社会就存在教育，教育延续至今，已经形成传统固定的模式。教师台上讲，学生坐着听，知识为灌输的形式。然而随着人工智能技术的日趋成熟和完善，渗透到教育领域，引发教育教学模式变革。格物斯坦小坦克来说说教育教学是如何智能化的。
我们常说教育是点燃一把火，而不是灌满一桶水，人工智能教育中的大数据分析，让教学更个性化。“因材施教，有教无类”是孔子两千年前提出的教育理念。随着人工智能的发展，这一教育理念可以实现，通过对学生学习数据的收集和分析，AI学习系统可以为学生定制个性化学习计划，补足学生的薄弱知识点，点燃每个学生心中的火苗。
教育教学的智能化还表现在智能批阅，让学习更简单。借助AI的图像识别和文字识别功能，AI系统可以代替教师为学生进行作业批阅，从而省去了教师大量重复性操作，提高了工作效率，解放了教师，让教师有更多的时间去关注孩子的心理成长。AI甚至可以做到主观题规模化批改，AI会根据对学生进行的大数据分析和计算，得出每个学生不同的性格特征以及学习习惯和特点，进行个性化分析。而学生只需将问题上传到电脑上，立刻看到相关的解析答案，并且及时的纠错，孩子对错题的印象也将十分深刻。
教育教学智能化表现在AI语音识别，让口语发音更标准。AI智能化时代，享受更好的教育教学服务，必须攻克语言大关，因为AI需要统一的语言来执行一系列操作命令。越来越多的英语加入了口语英语，部分学生会深陷在语音训练，口语困境里，导致成绩不理想。人工智能语音识别技术可以采集纯正的英语发音，对学生的口语发音作出纠正，让学生的英语口语变得标准和流利。
教育教学的智能化还表现在时刻关注学生身心健康，全面发展。随着生活水平的提高，人们更加开始关注自身健康问题，尤其是青年一代学生的身心健康，这关于未来的发展。而AI进入教育教学，可以凭借强大的数据统计，计算和分析，记录每个学生每日生活学习作息时间等日常行为，从中得出更加全面的数据，和智能化的解决方案。帮助每个学生建立和养成有利于自身的良好生活和学习习惯。
不得不说人工智能教育带来了无限可能，改革了教学方法，改变了学生的学习方式。人工智能时代一步一步向我们走来，未来智能教育的发展越来越快。
