大数据与人工智能
 

在谈到人工智能+教育之前，让我们先简单了解两个概念，一个是大数据，另一个是人工智能。对大数据概念的简单理解就是数据价值的过程。目前，大数据正从概念向产业转变。目前，大数据产业已初步形成包括数据采集和组织在内的数据型产业链。传输、存储、安全、分析、演示和应用，可以说大数据紧紧围绕数据中心进行各种价值操作。
 

大数据与人工智能有什么关系?简言之，大数据是人工智能的基础。随着大数据的发展，人工智能领域迎来了新的发展机遇。目前，人工智能领域的研究正在大数据基础上逐步展开。可以说，大数据正成为推动人工智能发展的重要力量。

 

人工智能与教育

 

人工智能在世界范围内的兴起，带动了许多行业的深刻变革，也带动了工业、医疗、金融、交通等相关行业的布局调整和转型升级。然而，作为一个与每个人都息息相关的教育领域，人工智能的深度融合仍然面临诸多挑战。当前的教育模式仍以传统教育为主，重大的革命乃至革命探索还有很长的路要走。让我们看看人工智能面临的一些挑战。
 

人工智能+教育的五个典型问题
 

“人工智能+教育”还处于起步阶段，真正的教育改革要实现还有很长的路要走。在发展过程中，需要解决以下五个问题：
 

(1)在智能技术层面，人工智能教育技术还不成熟，解决教育问题还存在很多问题，市场上很多产品还不够智能，学习数据稀疏，学习模式不全面等问题亟待解决。
 

(2)在应用领域，人工智能技术与教育的结合不够紧密。目前，大多数产品只关注单一狭窄的适应性学习领域，很少关注学生的成长、综合能力发展、身心健康等方面。当然也不能全盘否定，在目前技术情况下也也有一些比较好的应用，如：翌学。这就是一款比功能比较健全的面向学校教师及学生的智慧服务SaaS平台。
 

(3)数据是人工智能的“养料”，教育人工智能的关键瓶颈在于数据。不同教育系统和平台之间的数据不开放、不共享，信息孤岛现象严重。
 

(4)在智能决策层面，单一的智能算法无法适应复杂多变的教育场景，存在泛化风险。多智能系统需要联合决策，加强人工干预，实现人机联合决策。
 

(5)对于人工智能价值认识的两极分化。既有肯定人工智能在教育过程中应用的“人工智能”思想，也有全盘否定、忽视人工智能的益处的思想。人工智能教育的应用，要强调人机协调，不要高估，也不要低。

 

发展人工智能与教育的五点建议
 

国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中强调了人工智能在经济发展、民生改善、国际竞争等方面的重要性，应当利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。为更好地推进“人工智能+教育”改革，建议：
 

(1)加强数据融合，消除数据壁垒，建立合理使用数据的制度和政策体系，促进数据的流通和流转，在保护学生和家长隐私的前提下，合理均衡地使用数据，发展教育智能;
 

(2)着眼于多种应用场景，避免人工智能强化应试教育，改变以“讲、测、考、练”为核心的人工智能教育应用现状，人工智能要减轻教师负担，减轻学生学习知识的负担，促进学生德智体全面发展等方面的艺术，发挥更加积极的作用;
 

(3)开展跨学科研究，任何单一的技术创新都不会促进人工智能+教育的变革，积极推动教育、科学、管理科学、信息科学、心理学、体育等多学科的协同研究，提出相应的一套重大研究项目指南，促进多学科、跨学科的交流与创新;
 

(4)提供开放平台和服务。大型企业和研究机构应开发更多的开源人工智能组件库和算法库，提供人工智能开放云服务，向中小企业开放计算能力，实现人人可用的人工智能服务，构建智慧教育服务生态系统。
 

(5)推进智能教育实验示范，开展人工智能教育示范区建设，推进大规模应用，探索人工智能解决教育问题的思路，寻求提高教育质量的有效途径，探索“人工智能+教育”的系统设计。
 

相信在不久之后人工智能教育就会在传统教育领域的广泛应用，为传统教育模式注入了新的活力。人工智能教育推动了教学管理模式的改革，使教育在改革中不断探索新的方向。未来，在人工智能时代，全面智能化、个性化的素质教育或许离我们不远了。
 

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