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生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content,AIGC）技术的飞速发展,为教育教学的创新性、颠覆性发展提供了无限可能。文章从学习、能力、评价三个向度,探讨了AIGC何以赋能大规模个性化学习和大规模协作学习、AIGC何以赋能学习者能力培养、AIGC何以赋能学习评价三个关键问题：AIGC赋能学习呈现从“千人一面”转为“千人千面”的特征,可从学习内容、学习方式、学习评价、答疑解惑、学习反馈五个方面赋能大规模个性化学习,并从适应性群体形成、专家促进、虚拟代理、智能调节四个方面赋能大规模协作学习;AIGC赋能能力呈现从“千篇一律”转为“标新领异”的特征,可促进学习者“传统认知能力”的全面发展,并为学习者“21世纪技能”的培养与评价提供支持;AIGC赋能评价呈现从评价学习转为理解学习、促进学习与重塑学习的特征,通过提供细粒度信息、提供及时评价与反馈、赋能学习评价达成AIGC赋能评价的目的。文章有助于教育工作者更深入地理解AIGC的赋能作用,并为推动AIGC与教育教学的深度融合、促进AIGC赋能教育高质量发展提供参考。 相似文献
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人工智能技术的转段升级为网络学习空间的智慧发展提供了重要契机,智能时代背景下重构网络学习空间对持续推动教育教学生态革新具有重要意义.文章立足于智能技术赋能网络学习空间的发展诉求,将其重构目标定位于教与学组织样态重构、人才培养新模式构建、资源服务供给新模式建设、智能导引个性化学习和促进知识深度学习五个方面,基于锚点要求,从智能技术视角、学习者视角、教学及管理视角、学习资源视角出发构建了网络学习空间SPDE模型,并阐述了其核心功能与模型结构,最后针对重构的网络学习空间新模型进行了价值探求,重构之后的网络学习空间有助于重塑教学环境的泛在化、促进教学活动的智能化、服务教育资源的体系化、支持学习路径的动态化. 相似文献
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思维能力的培养是智能时代个体发展的核心竞争力,明确和重构技术应用与思维发展的关系不仅是对技术赋能学习异化的基本回应,也是推进技术真正赋能学习的现实需要.技术赋能学习的价值冲突源自从整体认识论视角将技术的工具属性与学习的发生规律进行人为割裂,并希冀通过技术捷径获取高效的教育收益,而良好的教育并没有技术捷径.研究立足技术赋能学习的价值冲突,从技术与思维关系的视角提出以思维型教学引领技术赋能学习的基本共识.基于已有研究,从思维发展与技术支持两个层面廓清了思维型教学引领技术赋能学习的核心要素,并构建了思维型教学引领技术赋能学习的运行机制模型.提出思维型教学引领技术赋能学习的基本路径在于提升教师智能教育素养、完善学习空间设计、加强思维能力培养、构建多元主体协同联动发展机制,并重点聚焦影响学习者认知发展的思维能力的培养这一核心. 相似文献
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构建教师在线专业学习共同体对于完善未来国家在线教师教育体系有着重要意义.在线专业学习共同体借助互联网技术营造的网络学习空间,通过共同学习、资源分享、沟通对话,有力地支持教师学习者获得拓展个人专业学习边界的机会.构建教师在线专业学习共同体将赋能教师合作学习,丰富教师跨界学习路径,提升教师群体归属感,激发教师自我变革动力.应紧密结合网络虚拟空间的特征、教师专业学习的需求以及共同体的核心内涵,从技术性要素、认知性要素和社会性要素三方面着手构建高效的教师在线专业学习共同体. 相似文献
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教育范式由“教学范式”向“学习范式”转变,是高等教育对技术变革产生影响的回应。教师发展中心需要通过职能转向应对新的教育范式对教师教学及学习提出的新要求。然而,教育范式转变视角下教师发展中心职能转向面临现实困境：学习服务技术化,忽视教师学习的情境性;资源推送同质化,忽视教师学习的能动性;服务过度依赖技术,忽视教师学习的创造性。教师发展中心职能转向应由“管理”转向“服务”,由“独立”转向“协同”,由“教师培训”转向“教师发展”。 相似文献
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在大规模在线学习中,个性化学习和信息导航越来越受到学习者的欢迎。由于学习者众多、学习需求多样化和学习资源海量,个体化支持服务已难以满足个性化学习和个性化资源推荐的需求。相关研究表明,将社会化支持服务引入在线学习中,能初步缓解支持服务不足的问题。文章以社会化支持服务的属性和内涵为基础,构建基于掌握学习理论的在线学习环境,深入探讨社会化支持服务框架,并结合学习资源、学习伙伴、领域专家等社会性因素对学习者在线学习产生的影响,设计了社会化支持服务流程和个性化推荐模型,旨在为学习者提供智能、精准的支持服务。最后提出“一体化”的社会化支持服务模式,为研究面向个性化学习的社会化支持服务提供参考。 相似文献
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2021年6月8日,OECD发布的《数字教育展望2021:用人工智能、区块链和机器人应用前沿》报告提出一个关键问题:智能技术如何改变教育?该报告通过对当下教育领域智能技术的分析,从学生学习、教师教学及学校管理三个方面指出智能技术对教育的赋能:在学生学习方面,自适应学习技术能够实现学生个性化学习,整体智能系统能关注特殊需求学生从而推动全纳教育发展,自动数字测量方法提高学生对数字学习技术的参与度;在教师教学方面,教育机器人的出现使教师角色开始转变,混合人工智能系统帮助教师高效管理课堂,数字技术应用于新的教学评价方式;在建立学校管理方面,建立学校和系统管理学习分析,早期预警系统以及区块链等技术的应用使学校管理更安全,组织系统覆盖更全面.智能技术有助于提升教育系统的有效性、公平性和成本效益,但需要合理利用.教育高质量发展不仅需要技术和研究协同驱动,还需要教师、学校领导和学习者的充分合作.本文分析技术在学生学习、教师教学、学校管理的应用现状后,总结了技术赋能推动教育变革、迈向教育实质公平以及教育伦理与价值问题,以期为我国高质量教育体系建设提供新思路. 相似文献
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个性化学习路径推荐是智能技术驱动教育服务智能升级的关键力量,是实现大规模个性化教育的重要驱动。然而,目前个性化学习路径推荐的研究与实践仍未成熟,难以满足学习者因人而异、因时而变的个性化需求。个性化学习路径推荐的主流推荐框架包括基于机器学习、基于进化计算和基于知识图谱三种方式,具有不同的模型机理和适用的教育场景,经历了起步探索、预测推理、改进优化和融合创新的技术演进历程。其对教育的价值导向体现在赋能课堂教学、助力因材施教,优化在线学习、驱动服务升级,支持场馆学习、增强智能感知,改善游戏学习、优化交互体验,为破解大规模与个性化相结合的应用难题提供了重要支撑。随着智能技术的迭代升级及深入应用,未来个性化学习路径推荐呈现四大发展趋势,即关注信息要素的深度融合、迈向全方位多尺度的形式化建模,融合多种技术优势、构建以知识为主导的高性能推荐框架,注重可视化呈现和动态感知、推动个性化服务模式的优化升级,重视全景性应用策略研究、促进推荐技术与真实教育情境的紧密耦合。 相似文献
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随着数字化学习的普及和发展,如何及时发现网络学习过程中学习者的个体学习需求,并实时地提供满足他们需求的数字化学习资源和学习服务已日渐成为E learning研究领域的关键问题之一。利用人工智能技术,通过提取数字化学习资源中的核心概念和对在线学习行为的自动捕获,建立基于概念图的知识模型,在此基础上智能地挖掘学习者个体认知状态和学习需求,为个性化学习服务提供支持。 相似文献
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文章基于范式理论,从工业革命视角研究高等教育范式演进历程,研究发现,到目前为止高等教育范式演进经历了传道、理智训练、专门化、多学科融合四个阶段.高等教育范式的转换受教育价值观、思维、技术、社会环境、制度、市场六个关键因素的影响."智能+"时代,高等教育新范式是在智能技术群、巨变的社会环境、多元心智和谐可持续发展价值观、人工智能思维、创客制度以及创新创业市场六个关键因素的影响下产生的.基于此,文章构建以数据为中心、多元数字在场的数字人交互共生新范式,形成正向循环的三层学习者成长飞轮,使学习者能够实时永续、按需学习.这种交互共生的高等教育新范式对我国高等教育转型升级具有重要的导向意义. 相似文献
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本文针对当前E-learning存在的智能化差等问题,提出了一种基于Agent的智能学习模型。文章讨论了基于Agent协商的智能化学习模型,以及Agent实现技术。E-learning通过Agent之间的协商,按需提供学习资源,以适应学习者的个性化偏好。 相似文献
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在教育数字化转型的战略背景下，推进数字智能技术融合驱动高校思政课深度学习的崭新样态，是解决思政课浅层学习难题、推动数字智能技术与思政课融合贯通、契合新时代大学生个性特点与成长发展需求的理性选择。数字智能技术赋能高校思政课深度学习，呈现出大学生深度认知学习内容、深度参与学习过程、深度感悟学习情境的应然图景；但也要警惕技术赋能推进形式创新而对内容与价值有所忽视、技术过度依赖导致主体地位消解与情感互动弱化、数据过度采集与数据泄露滥用带来数据安全问题等实践困境。为此，需提升师生数字素养，解决本领恐慌问题；构建数字学习平台，实现资源共建共享；加强数字技术规范，促进人机协同发展，持续优化高校思政课深度学习效能。 相似文献
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智能时代下,人工智能是推动国家高质量发展的新引擎。智能技术拥有优越的算法和自主决策能力,是助推教师专业发展的重要组成部分。目前已有研究将人工智能技术融入教师专业发展,为教师专业发展带来三大机遇：人工智能赋能教师自我发展、人工智能优化教学资源获取、人工智能驱动学生评估动态全面化。文章梳理了三种挑战：技术门槛与应用挑战、数据采集与算法伦理、角色定位与态度迷失。基于教师应用智能技术存在的问题,需从掌握人工智能专业知识,提升教师人工智能素养;坚定人工智能专业信念,树立教师人机协同信心;培育人工智能专业能力,建立终身学习的资源库三种路径助推教师专业发展。 相似文献
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黄有福 《番禺职业技术学院学报》2013,(3):26-30
移动学习是教师将教育内容与教育服务通过无线网络技术或移动通信技术进行信息传输,学生利用便携式的智能移动设备获取学习信息、学习资源和学习服务而进行的学习方式,教师与学生可以通过移动计算技术实现交互式的学习。利用移动学习便捷、及时的特点,在分析移动学习的学习模式、课程设计的基础上,研究移动学习在高职教育教学过程中的应用。 相似文献
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聚焦中国式高质量教育发展的要求,深化落实新时代教育评价改革,创新学生学习质量监测体系则至关重要。围绕融合学科核心素养,以认知诊断自适应测验技术为保障,建构人工智能赋能学生学习质量监测体系,助力中国式教育现代化。人工智能赋能学生学习质量监测体系以个性化评价适配学生个性化学习,以智能化监测推动学生智慧学习与教师智慧教学,以增值评价实现学生学习质量增效的可视化。该体系兼具评价性、学习性和教学性功能,可以从多方面、多层次对学生学科核心素养进行全面测评,支持学生个性化学习,提供智慧学习资源包,辅助学生知识进阶;可以依据测评结果提供智慧教学策略,辅助教师提升教学效能,为学生学习、教师教学、家长督学提供可视化的证据。 相似文献
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在强人工智能时代,“智能+教师培训”的核心价值在于从工具理性的视角出发助力教师不断提升教学水平、发展专业能力,以更好地服务学生成长,然而人工智能技术赋能教师培训的机遇与挑战并存。基于此,文章首先分析了“智能+教师培训”的核心价值、表现形态与关键应用场景。然后,文章从智能技术发展水平的限制性、培训数据采集的完备性、智能培训系统应用的接受性三个方面,探讨了“智能+教师培训”面临的挑战。最后,文章从做好顶层设计、坚持应用导向、系统组织实施三个维度,提出了“智能+教师培训”可持续发展的突破路径。文章的研究有助于进一步深化“智能+教师培训”的理论探索和实践应用,为人工智能技术赋能高质量的教师专业发展提供参考。 相似文献
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教师是教育发展的第一资源,教师发展数字化转型是教育数字化转型的关键力量。基于对当前教师发展的数字化基础与转型诉求的分析,该文首先从721学习理论的视角提出了教师发展数字化学习逻辑架构,包括基于平台资源的自主式学习(10%体量)、基于协作互助的混合式学习(20%体量)与基于工作场景的嵌入式学习(70%体量)。接着,提出了与三类学习范式相适应的教师发展评价与治理需求的金字塔模型,即构建数字画像提升评价学习行为、利用技能认证评价知识技能,关注伦理道德促生实践智慧。最后,为支撑学习范式变革与评价治理转型,文章提出了教师发展数字化转型服务升级的行动框架,以平台化打造多级贯通的在线学习架构、以生态化创建多维融合的无缝学习空间、以实践化引领适时学习到适需实践的转变,最终实现教师实践智慧的跃升。 相似文献
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基于Web Services的个性化学习资源获取 总被引：4，自引：0，他引：4
学习资源的共享与获取是电子学习中的重要内容,本文首先根据概率论模型提出一个学习资源与学习需求之间的相似性计算方法,然后基于WebServices技术提出一个获取个性化学习资源的解决方案,用来解决教育机构资源的整合和学习者获取个性学习资源的问题。利用该方案,学习者在任何一个提供此服务的客户端索引学习资源时,都可以从众多教育机构提供的学习资源中获得最符合自己需要的学习资源。 相似文献
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现代远程教育存在＂两个远距离＂。一个是教师和学习者的＂物理远距离＂,另一个是教师和学习者共同面对的与无生命的计算机的＂心理远距离＂。物理和心理上的远距离导致教师和学习者、学习者与学习者之间相互沟通困难,学习者与资源之间沟通困难。这种远距离的状态使得现代远程教育缺乏传统教育中师生面对面的交互及情感交流。因此要使学习者的个性化网络学习能顺利进行必须克服这两个远距离。而克服＂两个远距离＂最有效的办法是为学习者的个性化自主学习提供有效支持和人文关怀。个性化网络学习支持系统是指整合了现代网络技术和个性化支持技术的网络学习支持系统,它的本质是为学习者提供个性化的学习服务,使学习者的个性化网络学习顺利进行。概括地说,个性化网络学习支持系统就是为学习者的个性化网络学习提供支持的软件系统。 相似文献