大数据与人工智能驱动开放教育的未来.docx
- 文档编号:7964800
- 上传时间:2023-01-27
- 格式:DOCX
- 页数:7
- 大小:458.76KB
大数据与人工智能驱动开放教育的未来.docx
《大数据与人工智能驱动开放教育的未来.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《大数据与人工智能驱动开放教育的未来.docx(7页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
大数据与人工智能驱动开放教育的未来
大数据与人工智能驱动开放教育的未来
【摘要】为推动开放教育创新发展,加强大数据、人工智能在新时代开放教育中的应用,构建智能化、网络化、个性化、终身化的开放教育体系,北京开放大学举办的第二届北京网络教育年会聚焦“大数据与人工智能驱动开放教育的未来”。
本文基于大会报告与研讨,梳理了当前开放教育关注的主题与方向:
智能教育、技术创新、数据驱动。
当前开放教育研究与实践呈现出以下趋势:
线上线下、校园内外的边界日趋模糊,教育逐渐走向开放和重构;大数据、人工智能等技术的广泛应用在一定程度上提升了教育质量,让有教无类、定制化学习成为可能;人工智能时代,对教师能力提出了新要求;基于个性化的智慧教育生态体系正在形成。
会议为新时代开放教育的发展提供了线索与启示。
【关键词】开放教育;智能教育;大数据;技术创新
一、背景
2018年11月25日,第二届北京网络教育年会在北京开放大学召开,大会旨在全面落实全国教育大会和北京教育大会精神,围绕着立德树人根本任务,准确把握新时代网络教育发展新的定位、新的使命、新的特征,整合社会资源,共享技术与教育融合的宝贵经验,共话新时代加速推进教育现代化的各项任务。
党的十九大报告提出,要“办好网络教育”“办好继续教育,加快建设学习型社会”,这是“网络教育”首次作为一类教育出现在国家文件当中,充分体现了党中央对网络教育的重视和期望(黄先开,殷丙山,2017)。
网络教育不只代表了使用互联网等软硬件基础设施的教育形式,更是代表了教学内容与教学过程的互联网化,新的组织模式和线下支撑体系的连通化、网络化。
根据网络教育的内涵以及互联网所具备的资源共享、超越时空、实时交互、大数据化和个性化等特点,网络教育也具备跨越时空国界、大规模传播优秀文化、教育教学过程可追踪、学习社群化和个性化等特点,有其独特优势和办学规律,是优化各级各类教育,推动学习型社会建设,提高全民素质的重要途径。
二、会议情况
第二届北京网络教育年会以“大数据与人工智能驱动开放教育的未来”为主题,旨在推动开放教育创新发展,加强大数据、人工智能在新时代开放教育中的应用,深化教育交流与合作,促进资源整合与成果共享,构建智能化、网络化、个性化、终身化的开放教育体系。
年会汇聚了开放教育、网络教育、智能教育等多领域、跨学科的国内外权威专家与学者,他们为大会带来了精彩纷呈的报告和发言,从国际视野、理论前沿、实践探索等多个维度研讨新时代教育信息化支撑智慧教育、未来教育的发展之路。
参加本次会议的还有来自国内高校、网络教育机构、企事业单位的代表310名,包括教师、研究人员、学生、企事业单位的相关管理人员等。
本次会议共一天时间,上午有三个大会主报告,报告人分别是北京大学教育学院的汪琼教授、中国科学院软件研究所数据科学与数据智能研究中心主任丁治明研究员和北京开放大学党委书记黄先开教授。
主报告之后是一个特别环节——新闻会客厅,由北京开放大学校长褚宏启教授主持,汇聚了开放大学的校长、普通高校的校长、国外知名大学的教授和国内在线教育企业家等各类专家,共同探讨未来教育发展趋势。
下午的会议分为两个主题,一个是智能教育主题,由北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室主任黄荣怀教授、华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心常务副主任刘
教授分别做了精彩演讲;另一个是教育大数据主题,江苏师范大学智慧教育学院院长杨现民教授、华东师范大学教育信息技术学系晨晖学者冷静博士、国家开放大学信息化部副处长魏顺平研究员各自从自己的实践领域做了分享。
三、当前开放教育关注主题与方向
在本次会议中,开放教育领域内的专家与学者发表了精彩的报告,并就当前开放教育发展中关注的主题与方向、遇到的问题与困难、发展的趋势与展望进行了激烈的观点碰撞。
从这次会议中,我们可以梳理出当前开放教育关注的几个主题与方向如下。
(一)智能教育:
助推开放教育转型发展
近年来互联网的迅猛发展,以人工智能为代表的新兴技术也被不断应用到各个领域。
在教育领域,以大数据、AR/VR等为代表的人工智能正在与教育进行深度融合,掀起智能教育的浪潮。
在教育部发布的《教育信息化2.0行动计划》中强调,智能时代的教育从教育理念、教育方式、教育内容、教育目的等方面要有更大幅度的改革和转变(教育部,2018)。
今年8月在北京召开了首届中国智能教育大会,充分表明从国家到教育领域已经充分意识到人工智能的快速发展,其目前呈现出的在深度学习、跨界融合、人机协同、自主操控等方面的特征,为教育的发展带来新机遇和新挑战。
在本次年会上,北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室主任黄荣怀教授、华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心常务副主任刘
教授、北京开放大学党委书记黄先开教授分别围绕在线教育与智慧学习、教育智能化的趋势与进路、运用人工智能技术助推开放教育转型发展等做了报告。
黄荣怀教授提出,随着人类文明的进步,教育的形态也在不断发生着变化。
在智能时代,教育的动力系统不再为了谋求生存、改造环境、习得技能,甚至不只是为了个人的终身发展,而是为了人类利益的共同体的发展。
从学习内容上看,人工智能技术的发展正在重塑我们未来社会的面貌,学生必须具备能够适应终身发展和未来社会的关键能力。
学习能力、设计创造能力和社会责任成为培养的重点内容;从学习方式上看,人工智能可以带来真正的个性化学习,此外,泛在学习、协同建构和真实学习将是智能时代的主要学习方式;从学习环境上看,学生可以在任何时间、任何地点,即时获取任何感兴趣的学习内容,不仅限于本校,还可以聆听全世界名校名师的课程,不仅限于书本上的知识,各类场馆、各类活动都会带给学生不一样的视野和见识,教室不再是唯一的学习场所,而是形成一种多场域学习环境。
黄先开教授在主题报告中提出,开放教育是一项复杂的系统工程,迫切需要最新技术的支撑。
从当前发展来看,教育技术化让显示达到极致,教育智能化让算法达到极致,教育智慧化让理解达到极致。
通过智能教学终端,师生双方都能全面体验大数据时代的每一个智慧教学环节,将教与学的能力发挥到极致,打造个性化学习空间,共享多样化教学资源。
大数据分析教学状况,从教、学、评、测、管五大方面全面融合多样化的智能技术,助力开放教育的转型发展。
刘教授作了题为“教育智能化:
趋势与进路”的报告。
他提到,新一代信息技术为教育信息化的发展注入新动能,新一代信息技术将成为游戏规则的改变者。
当前,我国教育信息化取得突破性进展,处于新发展阶段的教育也面临新的主要矛盾,即优质教育资源欠缺与对高质量的教育服务的需求之间的矛盾。
因此,需要教育高位优质均衡。
而技术与教育的深度融合,可以为解决这一矛盾提供助力。
具体来看,以大数据、云计算、人工智能等技术为支撑,在保障规模化教学的前提下,实现差异化教学、精准化教学,已经成为可能;传统学习方式面临前所未有的挑战,正式学习和非正式学习的界限日益模糊,在线学习、移动学习、智能导学等可以助力实现个性化学习;教育管理体系和运行机制更具智慧,能够为教学提供更好的支持,使教育系统的运行效率、决策水平、服务能力大幅提高,实现精细化管理;高校大数据科研服务平台,为教师提供了稳定易用的数据库建设工具、自组织的科研建设工具,科研走向精准化;智能信息服务不断走向实用化和大众化,智能短信服务、智能自助系统和智能搜索引擎等成为学校新的应用亮点。
(二)技术创新:
助力开放教育质量提升
“互联网+”时代的到来,给开放教育带来了前所未有的机遇。
丰富的数字资源和先进的技术,可以为更大范围的学习者提供服务。
与此同时,在“互联网+”背景下,开放教育的质量问题也一直是大家关注的问题。
在本次会议中,专家就技术创新如何助力开放教育质量的提升提出了一些建设性的观点。
专家认为,数字环境使教师变得“随处可见”,可视化技术使学习行为变得易于观测,序列分析技术使优秀学习者行为变得更易模仿,练习与测验将不仅是评价手段,更是促进学习的方法。
因此,技术创新使开放教育资源更为生动、高效,开放教育过程更为透明、灵活,开放教育理念得以落实、光大,开放教育质量得以有效提升。
其中,做大会主题报告的汪琼教授提出,开放教育质量保证的关键要素在于大规模。
大规模所带来的学生程度的差异性,就使同伴互教互学成为了可能,从而减少对教学服务和支持的依赖性。
而开放和在线就是让学生有可能成为大规模的一个关键的要素。
在开放教育中社会建构也很重要,各种人的聚合,各种经验的代入,使学生不只是跟教师学,更多的时候是跟他的同学学习。
对于教师来说,设计合适的就近发展区和学习脚手架来帮助学生更好地学习是一项重要的工作。
而技术在这一过程中是如何支持这些质量和元素的?
汪琼认为,技术的发展在不断影响和改变开放教育的形势。
比如慕课与之前课件相比最大的进步在于,慕课是一种解决办法,是用视频——多媒体表达的一种封装,更好地提高了资源的移动性。
因此,精心设计的开放在线课程,质量不会差于面授,甚至有可能会比面授更好。
另外,时空感知和情感计算也是这次大会中大家关注的热点。
中科院软件所大数据研究院的丁治明院长分享了他的团队在时空感知大数据计算方面的研究进展,此项技术可以实现基于深度学习的图像识别、基于深度学习的视频结构化分析、多源信息融合的情绪识别,能够基于知识图谱、机器学习和贝叶斯网络的知识图谱层次结构、深度学习与智能分析技术进行以学生为中心的大数据感知计算,能够根据学生表情识别、生物及心理特征识别、学生活动轨迹匹配、学生个体影像绘制以学生为中心的行为画像,并进行预测与预警(心理、行为、学业)。
近年来,情感计算在教育、认知科学等各大领域逐步受到重视。
随着在线学习平台的广泛应用和教育大数据应用技术的不断发展,在线学习者的学习情感将会被更准确地识别和追踪。
基于情感计算的在线学习平台将为学习者提供更加个性化、全方位的学习服务,实现智能教育的理想目标(薛耀锋,杨金朋,郭威,李卓玮,2018)。
来自哈佛大学的李太豪教授就谈到,在线学习中,智能教师代理能够捕捉学生的面部表情,而那表情恰恰能反映出学生当时所处的学习状态。
平台的管理人员和教师能够通过可视化的数据分析出学生在学习过程中情感状态的实时反映及变化曲线,判别在线学习者的整体情感状况,掌握学习者的学习特点和学习状态,从而有针对性地调整教学节奏和策略,为每位学习者提供有针对性的学习支持,对其学习行为进行干预,进而提升在线学习的质量。
(三)数据驱动:
引发未来教育创新变革
2012年,联合国在发布的《大数据促发展:
挑战与机遇》白皮书中提出:
“大数据时代已经到来,大数据的出现将会对社会各个领域产生深刻影响。
教育领域也不例外。
”(UNGlobalPulse,2012)
近年来,我国教育领域对教育大数据也给予了热切的关注。
此次会议中,有多位专家就教育大数据的研究进展与应用现状展开了分享与讨论,共同探讨从大数据视角如何服务于教育发展。
从国务院2015年《促进大数据发展行动纲要》中对大数据的定义我们可以知道,大数据指以容量大、类型多、存取速度快,应用价值高为主要特征的数据集合(国务院,2015)。
那么在教育领域中,大数据可以帮助教育组织者详细了解学习者的学习需求,从而对教学内容进行有针对性的调整,满足学习者对学习内容和学习方式的个性需要,实现“因材施教”。
通过对用户学习偏好、学习风格、学习过程以及学习结果数据持续有效的采集,实现学习资源、学习路径、学习活动与服务的适应性推荐,支持每位学习者进行个性化的网络学习。
通过各种资源元数据的动态标记以及资源使用过程数据的采集,实现海量学习资源的智能分类与动态聚合以及劣质学习资源的自动淘汰,加速优质数字资源在不同平台之间的无缝流通共享。
江苏师范大学的杨现民教授提出教育大数据的五大应用模型,包括:
驱动教育政策科学化、驱动教育评价体系重构、推动区域教育均衡发展、助推学校教育质量提升和促进师生个性化发展。
同时,他还提出了教育数据分析的模型,包括:
决策支持模型、校情监测模型、适应性学习模型、学业评价模型、学习预警模型、深度学习行为诊断模型和学生画像模型,这将从多角度、全方位地为教育过程的每一位参与者(学生、教师、管理者)提供有理、有力的决策和改进依据。
由于在线学习是发生在网络学习空间中的,因此网络学习一定是高度数据化的,所有数据信息都被记录在网络学习空间中。
从平台使用者的角色来看,可以分为学生学习数据、教师教学数据和平台管理数据三大类。
其中,学生学习数据包括:
课程学习、资源管理、在线讨论、互动问答、练习测试和成果总结六类数据;教师教学数据包括:
在线备课、课程设计与开发、教学活动、作业/测试、课后辅导、网络研修六类数据;平台管理数据包括:
平台用户、平台使用和平台维护三方面的数据。
通过对平台数据的分析利用,我们可以更清晰地掌握学生的学习情况。
如华东师范大学的晨晖学者冷静博士就分享了一个文科与理科学生在平台各学习模块访问差异的比较研究。
通过对平台的数据分析发现,文科学生更加关注学习评价,学习评价与学习资源相关,积极的使用者会在课程学习的过程中通过小组讨论的方式完成创作;理科学生主要集中在内容创作和学习支持上,注重在线学习中的自我创造能力和交互能力,积极的使用者会关注教师的状态,以教师的任务为导向。
而学习资源使用者则时刻关注自身学习的发展动向,并常使用日志和博客的形式关注教学或调整自己的学习步调。
可见,文科学生偏向通过对学习资源的使用来提高成绩,而理科学生较文科学生能更全面地使用网络平台。
这样的分析结果对教师调整后续的教学策略及平台功能的完善都有相当清晰的帮助。
同时,我们也应该看到近些年来我国教育工作者在教育大数据分析方面取得的进步。
如国家开放大学信息化部的魏顺平研究员分享了其团队近几年对国家开放大学学习平台数据进行分析的经历,发生了从一个人、不规范的零星数据、简单的抓取分析工具到一个团队、真正的海量数据、完善的分析工具、可视化的呈现方式的巨大转变。
四、未来趋势和展望
在互联网迅速发展的今天,教育的形式已经有了新的变化,其组织形式、资源内容、策略方法及评价系统都展现出前所未有的新面貌。
目前,国家发布的一系列政策、计划,都表明我国的教育迎来了系统运用科学技术助力教育改革与发展的机遇。
而开放教育作为“互联网+”背景下一种重要的教育形式,受到了更大范围的关注和认可。
根据此次会议的发言主题和专家研讨,我们可以看到:
(一)教育走向开放和重构
黄荣怀教授就提到,当前线上线下、校园内外的边界日趋模糊,教育逐渐走向开放和重构。
教学方式的变革必须以学习方式变革为前提并与之相匹配,管理方式变革必须服务于学与教方式的变革,教育研究必须关注信息时代的新型学与教的方式,并改变传统以经验和思辨为主要特征的研究,转变为以基于证据和大数据(全样本)为主要特征的研究(黄蔚,高靓,2014)。
(二)教育智能化带来教育力的变化
刘
教授提出,教育智能化带来教育力的变化,包括理解力、感知力、服务力、计算力。
其中,理解力是对教育主体的深度洞察,其核心科学问题为学习是如何发生的、学习过程中到底发生了什么;感知力是对教育情境的智能感知,其核心科学问题是显性行为的非侵入式感知、隐性状态的深度捕获;服务力是教育服务的智能供给,其核心科学问题是算法定义学习;计算力是教育场景的可计算,其核心科学问题是从边缘计算到边缘智能、从教育云到云端一体化。
(三)人工智能时代教师能力新要求
在人工智能时代,教师的职能将发生颠覆性的转变。
在此次会议中,专家们一致认为,教师虽不会被人工智能所替代,但是可以将知识传授的任务交给机器,而教师将成为学生学习的组织者、启发者,价值观和情感发展的陪伴者、呵护者,核心素养和关键能力培养的引导者,学习和人际交往的参与者,优质核心课程和教学资源的开发者,这些都是人工智能尚无法做到的。
可以说,人工智能的出现让教师可以把一部分精力腾出来,更好地实现学生智慧提升与人格完善相统一的教育诉求。
如:
在美国佐治亚理工大学,名为吉尔·沃特森(JillWatson)的机器人代替助教为学生授课5个月,帮助佐治亚理工大学的毕业生们解决毕业论文中遇到的各种问题。
在回复电子邮件或在论坛发帖时,沃特森的语气比较随意,而且多用口语,能够在几分钟之内提供细致准确的回应。
直到被告知真相,学生们才意识到他们的助教是机器人,许多人对此深感震惊。
今后,人工智能的教师在知识传授方面一定会比很多教师强。
但是在虚实结合的形态下,会出现很多新的服务的现象。
(四)基于个性化的智慧教育生态建设
人工智能的发展为教育带来了新的活力和契机
基于个性化的智慧教育生态体系正在形成之中。
未来的开放教育有了人工智能等一系列新技术的助推,将能够分析学生学习行为路径,支持个性化的学习,保证学习过程中学生的深度投入,提供教学过程的适切服务,挖掘深层次的行为数据,提供学业测评的精准性,帮助教师将更多的精力投入到创新性和启发性的教学活动中。
或许未来学校的形态是一种自组织,我们在精确了解学生学习数据的前提下,学生完全可以自组织自己的学习服务。
北京师范大学未来教育高精尖创新中心在北京通州开展了一个基于“互联网+”与大数据的区域教育质量改进试点,基本思路是全学习过程数据的采集、知识与能力结构的建模、学习问题的诊断与改进、学科优势的发现与增强。
通过对学生个性学习数据的收集,形成学生的知识点、素养、能力、体质健康、综合素质的报告,在这个基础上给学生推荐所需要学习资源、教师以及跟能力相匹配的学伴。
五、结语
本次会议围绕新技术支持下开放教育的模式变革和生态重构、新技术在开放教育教学中的应用、未来开放教育的发展趋势、未来智能教育将面临的新机遇和新挑战等展开深入研讨。
从专家的发言中,我们可以看出,当前线上线下、校园内外的边界日趋模糊,教育开始走向开放和重构。
大数据、人工智能等技术的广泛应用在一定程度上提升了教育质量,对教育发展起到了一定的积极作用。
其中,互联网技术的应用对解决教育资源不公平,教育发展不均衡不充分做出了贡献。
开放教育的理念让有教无类、定制化学习也成为可能。
希望在今后的北京网络教育年会中,能继续在应用大数据、人工智能等技术保障和提升网络教育质量方面,做好前沿技术推介、实践案例分享和专题学术研讨,并进一步推进网络教育、开放教育工作的开展,为加快中国教育现代化、创造教育美好的未来做出新的贡献。
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数据 人工智能 驱动 开放 教育 未来