人工智能时代的教育挑战及应对,人工智能在教育领域的应用有哪些

人工智能 8
2019年6月19日 环球 让中国教育因你而改变3版 今年5月,国际人工智能与教育大会在北京召开。
来自全球100余个国家和地区、10余个国际组织的500余位代表就未来教育、教育政策、教育管理、教学评估、课程开发、终身学习等多个议题开展了深入探讨,提出许多关于人工智能时代背景下发展未来教育的新观点和新思路,并通过了《北京共识》。
代表们一致认为,各国应制定相关政策以促进人工智能与教育教学、教育系统改造相适应,建设更加公平、优质的教育系统,为每个人提供终身学习和终身发展的机会。
人工智能时代的教育挑战及应对 □黄秦辉 人工智能是研究使用计算机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。
人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科,涵盖了自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴。
正因为如此,人工智能已经成为各国核心竞争力的重要组成部分。
当前主要发达国家的人工智能战略 为在未来人工智能发展浪潮中占据领先地位,美国、英国、日本、法国先后出台了人工智能战略,将发展人工智能技术作为优先事项。
实际上,人工智能作为新一轮技术革命的重要支撑,对人类社会诸多领域都有深远影响,也为未来社会的发展提供了重大机遇。
人工智能技术在教育领域的应用不仅为教育系统变革、教育技术发展、教学方法改进提供了重要机遇,也给学校、教师、学生带来了挑战。
•美国:让所有劳动者都能在智能时代转换角色 美国在人工智能领域占据了巨大优势,这不仅受益于美国雄厚的研发资金和大批高精尖的科研人才,也受益于美国在人工智能领域已经建立起完善的战略规划体系。
众多战略规划以美国白宫科技政策办公室2016年10月发布的《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》影响较大。
二者为人工智能领域的研究与发展提供了战略性指导。
《国家人工智能研发战略规划》提出,为人工智能时代培养劳动力,不仅应为预备劳动力提供相关领域的教育机会,还应该为现有劳动力进行再培训,以让所有劳动者都能在人工智能时代迅速转换角色。
该“战略”区分了硬技能和软技能,主张培养目标应体现国际性、时代性和全面性。
所谓硬技能是指语言、艺术、数学、计算机、化学等与专业、学科相关的认知技能;软技能则包括合作、管理、情境、决策等认知性技能,主要通过个人的情商、人际能力、行为等体现。
“战略”提倡在基础教育、高等教育、继续教育等各阶段均应以培养软硬技能兼备的人才为目标,加强对劳动者的数字素养和人工智能领域的相关素养的培训。
针对人工智能技术可能对教育带来的影响,“战略”指出:一方面,可 以通过将人工智能技术应用于教学环节,为学生提供个性化教学服务,提升教育的影响;另一方面,人工智能的发展为人才培养设定了基本目标。
教育系统应该培养面向人工智能时代的劳动者,为所有劳动者提供终身学习的机会。
此外,“战略”还针对人工智能人才培养的规模、结构等进行了说明。
2016年12月,美国发布了《人工智能、自动化与经济》的报告,提出制定相关政策发展企业和工人创造力。
2017年7月,美国又通过《人工智能与国家安全》的文件,提出通过人工智能推动军事、信息和经济领域的变革以维护国家安全。
2019年2月11日,美国总统特朗普签署了《美国人工智能倡议》,提出应重点发展计算机科学,培养公众对人工智能技术的信任与信心,通过学徒制等方式培养人工智能领域的研究人员和用户,开设科学、技术、工程等技能课程,以确保所有美国工人有自如利用人工智能的本领。
•英国:在人才培养规模、投入等方面发展人工智能教育 英国早在2013年就将人工智能列为国家级科研计划。
2014年出台了《人工智能2020国家战略》。
2015年制定了《机器人技术与人工智能图景》。
2016年发布了《人工智能:未来决策制定的机遇与影响》,提出充分发挥英国在人工智能领域的优势,增强国家竞争力。
2017年出台了《现代工业战略》和《在英国发展人工智能》两份文件,为发展人工智能提供详尽的指导。
2018年出台了《英国人工智能发展的计划、能力和志向》以及《产业战略:人工智能领域行动》,针对发展人工智能制定了具体措施,并于2018年4月启动了以人工智能技术为核心的“现代工业战略”。
为推进“现代工业战略”实施,英国政府积极发展人工智能教育,在人才培养规模、投入等方面进行了重要调整。
首先是调整人才培养的结构、层次及数量,扩大人工智能硕士、博士招生规模,调整学科结构,改进培养模式,鼓励大学和企业为人才培养提供支持。
其次是加大人工智能教育的投入。
英国政府拟计划对人工智能教育投入1.15亿英镑,并鼓励企业和大学投入相应比例的资金,为人工智能教育提供资金保障。
再次是鼓励校企合作,开展员工在职培训,为校企合作提供平台,为学生提供数字技能及编码等领域的技能培训。
最后是吸引和留住外国优秀人才。
通过设立奖学金、提高工作和定居待遇、简化签证手续等吸引人工智能领域优秀人才定居英国,开展相关研究。
•日本:鼓励高校完善人工智能人才培养机制 日本机器人产业在世界处于领先地位,在人工智能领域也占有非常大的优势。
2015年1月,日本发布了《日本机器人战略:志愿、战略、行动计划》,提出机器人发展战略。
2016年1月,日本制定了《第五期科学技术基本计划(2016-2020年度)》,提出建设“超级智能社会”,并组织了多次面向民众的对话会议,提出以人工智能技术为核心,在大数据、物联网和网络安全领域开展融合研究。
2017年,日本制定了《人工智能产业化路线图》,提出利用人工智能技术大幅度提高制造、医疗、护理效率。
2018年,日本出台了《科学技术创新综合战略2017》的报告,再一次强调了人工智能的重要性,提出应针对信息技术和人工智能领域面临的人才短缺问题大力发展信息技术和理工科教育,加强大学相关学科人才培养。
针对当下日本人工智能人才不足的情况,基金会为人工智能领域研究提供了充分的资金支持,并鼓励高校完善人工智能人才培养机制。
此外,日本政府制定了一系列科研奖励计划,吸引外国人才来日本进行研究。
•欧盟:致力于推动人脑研究和机器人智能研究 欧盟在推进人工智能领域也制定了一系列战略规划。
2013年1月,欧盟提出了《人脑计划》,致力于推动人脑研究和机器人智能研究。
2014年5月,提出了《机器人研发计划》。
2015年12月,发布了《机器人技术路线报告》,为机器人技术开发与市场化提供了通用框架。
此外,法国于2013年公布了《机器人发展计划》,并在2017年3月发布了《人工智能战略》将人工智能作为国家创新举措之
一。
德国于2018年公布了《联邦政府人工智能战略要点》和《联邦政府人工智能战略》,将发展人工智能上升到国家战略高度。
当前世界许多国家迫切希望在人工智能发展浪潮中获得竞争优势,并为此制定了较为完善的战略规划。
这些规划立足于国家需求,涉及社会领域的多方面,深入分析了国家发展人工智能的优势和不足,并就进一步参与人工智能领域的竞争提出了具体的行动要求。
虽然各国的人工智能战略各不相同,但是就人工智能时代的人才培养与开发、教育培训等领域各国的举措大同小异:
(1)以培养面向人工智能时代的劳动力为目标,关注学习者认知与非认知能力的培养;
(2)加大人工智能领域投入,大力发展工程、信息科学技术研究;
(3)鼓 励校企合作,促进人工智能技术转化;
(4)扩大人工智能人才培养规模,完善人才培养结构、层次;
(5)设立专项奖学金,吸引和留住国际优秀人才;
(6)搭建实践平台,推动国际人才交流。
从本质上看,人工智能技术发展的关键在于劳动者素养的提高,劳动者素养的高低直接影响技术的使用,而教育在培养预备劳动者和劳动者再培训过程中都发挥着至关重要的作用。
因此,不少国家的人工智能战略将教育作为推动其发展的重要推动力和优先发展事项,主张在培养目标、教学内容、教学方式、教学手段等进行变革。
当下,人工智能技术的进步既为教育发展提供了重要机遇,也给整个教育生态系统带来了不小的挑战。
学校将走向“智慧型校园” 大数据、云计算、深度学习、图像识别、语音识别、虚拟现实等人工智能技术,让人类的学习活动得以突破传统的时空结构,颠覆了教育者与受教育者的关系。
学生可以在任何时间、任何地点接入学习平台,这给传统的、以学校为主体的、较为封闭的教育生态带来了巨大挑战。
因此,传统的学校应变革为面向未来的“智慧型校园”。
智慧校园是物理环境、虚拟环境和混合环境的整合,在对校园基础设施、教学资源、教学内容、教学活动等进行的数字化改造的基础上,构建智能化的教育生态系统,最大化地提高学生学习、生活质量,促进师生全面提升。
此外,智慧校园还为家庭、学校和社会协同发展提供了重要条件,有助于提升学校治理水平。
教师成为构建者、协助者 人工智能技术也给教师带来了重大挑战。
传统的教学模式以教师为中心,教师作为学习活动的组织者和控制者,在学习过程中占主导地位。
而在人工智能时代,学生可以很方便地从网络上获取丰富的信息资源,学生处于学习活动的中心。
因此,教师应从传统的知识传授者转变为帮助学生建构知识体系的协助者、教学活动的组织者。
教师更应重视激发学生自主学习,充分调动学生积极性。
首先,人工智能时代知识获得更加便利,学生认知方式也会发生根本变革,因此教师应更加关注学生的认知特点,着重通过多样的教学活动和 教学过程将能力培养与知识获得结合起来,促进学生认知和非认知能力的养成。
随着人工智能技术在教育领域的应用不断深入,教师工作的环境将逐步智慧化。
智能备课、智能阅卷、智能评估和反馈系统成为可能,教师能够更加准确、快捷地把握学习者的学习特点和情况开展个性化指导。
人工智能时代,教师不仅需要掌握学科专业知识、教学方法,还应具备“数字化能力”。
这就要求在教师专业发展过程中,不仅要重视学科知识的掌握,更应重视教师专业发展的情境性和实践性,强调过程体验和参与,在教师专业发展的不同阶段确立不同的能力目标以适应课程教学的新要求。
学生面临的挑战与应对 人工智能技术的快速发展也给学生带来了巨大挑战。
首先是学习内容变化带来的能力培养上的挑战。
与传统学习相比,人工智能时代的信息获取更加便捷,对于信息的处理能力将会是未来学生必须培养的核心能力。
学生不仅需要具备认知能力,还需要具备全球素养、开放心态、自主管理能力、数字素养等。
其次是学习方式变化带来的自主管理的挑战。
人工智能时代的学习将以学生为中心,学生在学习活动中处于主体地位,可以根据智能教学系统生成个性化学习方案,自主选择学习内容,安排学习进度,开展小组合作学习等。
个性化学习方式对学生的自我调节和管理水平有更高的要求,在实际教学过程中也应重视对学生自我管理能力的培养。
总之,随着经济与科技全球化的深入发展,人工智能技术的重要作用日益突出,各国纷纷将发展人工智能技术视为国家优先事项,各国人工智能人才竞争日益激烈。
教育在劳动力培养、人才开发过程中发挥着至关重要的作用,不少国家将教育视为推动人工智能发展的重要力量。
大数据、云计算、图像和语音识别、虚拟现实等技术极大改变了整个教育供给、管理、实现模式,有助于构建共享、开放的新型教育生态系统。
这种新型教育生态系统的主要特点就是教育服务和管理的精准化、个性化和适应化。
在构建新型教育生态过程中,学校、教师、学生面临着技术变革带来的各种挑战和问题。
要解决这些问题,实现技术与教育的无缝衔接,还需要教师、家长、学生以及其他教育生态系统成员的共同努力。
(作者单位系北京师范大学国际与比较教育研究院) 主编:高影电话:010-82296737冯永亮电话:010-82296740投稿邮箱:美编:孙东电话:010-82296729图片新闻投稿邮箱: 动态 英国:工党领导人表示将废除小学阶段的全国强制性考试 据英国《卫报》报道英国工党 计划将取消英国小学阶段的全国 强制性考试,并承诺减轻学校压 力,解放教师,致力于提供“丰富多 样的课程”。
Sa(tStandardAttainmentTests) 考试于1990年推出,是一项旨在评 估学生对基础学科掌握情况的考 试,检测科目包括3R(阅读、写作、 算术)和科学。
按规定,所有7岁、 11岁以及14岁的英国学生都将参 加该考试。
近日,工党领导人杰里米·科 尔宾在参加全国教育联盟年度会 议时提出了废除“极压测试”制度 的建议,他谴责了考试文化的风险 性,并提出废除7岁和11岁学生的 Sat考试,以及仍存争议的基准评 估计划的建议。
此外,他还表示了 对教师压力的理解。
他表示,工党 将征求家长和教师的意见,建立
套更灵活实用的评估体系。
相关 消息人士表示,这一评价体系将于 几个月后启动协商,除上述考试 外,一年级的语音检查也将列入讨 论范围。
(黄莹莹) 新西兰:学校不应让数字设备取代人类互动 据《新西兰先驱报》报道近日, 新西兰资格认证局NZQA已放弃 在网上进行数学、科学和地理等 非文学科目的考试。
因为通过面 对面的互动、交流、聆听、讨论以 及记笔记等方式,可以更有效地 培养学生的学习力、注意力,这对 学生智力发展和社会化的作用远 比在屏幕上学习更有效。
“学校不应让数字设备取代人 类互动。
”奥克兰儿童理疗医师朱 莉·卡伦表示,一些学校正在无视 “适度使用”数字设备的指导原则, 即小学生每天使用数字设备的时间 不超过25分钟,中学生每天的使用 时间不超过半天。
经合组织上月的一份报告建 议采取预防措施限制儿童使用电 子设备的时间。
例如,在孩子睡觉 前一小时关掉屏幕,指定不允许使 用电子设备的时间(晚餐)、地点 (卧室)等。
教育部正在对有关学 校限制屏幕时间的数据进行“大致 观察”。
迄今为止的证据表明,使 用电子设备的时间长短对孩子的 心理健康几乎没有什么危害。
但 明智的看护和幼儿教师不会等待 数据来证明此结果。
(穆翎) 西班牙:马德里智慧学校——在课堂外学习 据西班牙《阿贝赛报》报道马德里智慧学校将“离开教室”作为其教育项目的核心所在。
该学校不仅在此项目上倾注了大量的资金,还为其配备了精良的设备。
此外,参与该项目的教学人员还对学生的学习以及人际关系保持持续关注。
为什么要让孩子“离开教室”到课堂外进行学习?因为课堂外的世界才是真实的世界。
在成长过程中,学习环境所起的作用非常关键。
马德里智慧学校发现这种类型的教学方法激发了学生对其所观察到的事物的好奇心。
通过这种方式还能够提高学生对周围环境的参与意识,与同学建立友谊。
各种研究证明,学校以外的工作和活动不仅可以提高学生的学习成绩,而且是学生提升其创造力、沟通力以及决策能力的重要途径。
(谭瑞欣)

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