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学习者模型的“复杂性”和机器智能决策的“不透明性”，使得可解释学习者建模成为教育人工智能研究的重要议题。可解释学习者建模旨在通过对学习者多维度、多层次、多场景的精准刻画，实现学习者的可表征、可理解、可干预，进而为学习策略、教学模式、教育评价的设计和开展提供科学依据。其核心价值体现在对外在学习行为的准确表征、对学习者潜在特征的深度挖掘、对学习者模型的完整构建以及对学习机理的准确阐释，且在模型构建过程中充分体现出透明度和可解释性，进而增强教育主体对机器智能分析与决策的信任度和接受度。可解释学习者建模能够实现全景化细粒度的教育诊断，提供易于理解和接受的学习干预，推动高度适配且便于实施的教学决策，支持综合化高效能的教育管理，在“人机协同”的教育教学活动中具有广阔的应用前景。未来，还需通过加强多学科理论融合、科学智能方法运用、智能教育产品研发等途径推进可解释学习者建模研究。 相似文献
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当前,人工智能大模型在各领域迅猛发展,其中教育领域的人工智能大模型虽然能够在知识生产、知识计算和知识服务方面完成多种智能任务以提供教学辅助,但其在功能构建、数据收集与管理、教学测评和应用等方面仍存在局限,同时缺乏适用于多个教育场景的通用人工智能大模型。基于此,文章从人工智能的发展和标准化的现状出发,对教育通用人工智能大模型的概念、原则和属性做出界定,并提出教育通用人工智能大模型标准体系,包括总体框架、信息模型、数据规范、测评规范和教学应用要求等,以从指导角度对教育通用人工智能大模型的研发、应用、管理和评估进行规范。文章通过研究,旨在规范通用人工智能大模型在教育领域的应用与发展,赋能、赋智于教育,推动教育的高质量发展。 相似文献
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研究基于人工智能交互的助教学伴体系构建,运用人工智能技术中的自然语言处理技术、机器学习以及大数据等技术,构建智慧教育中的助教学伴体系,贯穿教师与学生的教学全过程提供交互性的教学辅助支持,减轻教师对于学生个性化辅导的压力,同时增强学生的自主学习的动力及成效。 相似文献
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以深度神经网络为代表的新一代人工智能技术,为推动教育数字化转型与智能化升级提供了底层支撑,智能教育成为当前全球教育发展的显著特征与重要趋势。但由于神经网络普遍存在的黑箱属性,难以阐释模型的决策过程或显性表达模型的内部知识,导致在教育实践中往往“知其然而不知其所以然”,制约了智能教育的纵深发展。为应对这一挑战,需从以下方面着力：揭示推动教育从可计算到可解释计算跃迁的多维因素,建立覆盖智能建模核心流程的教育可解释计算逻辑框架,发展具有因果效应的教育可解释计算技术路向。此外,教育可解释计算的长远发展还依赖于理论引导、评测适配与个性关切。 相似文献
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<正>主持人语从“古早”时期的机器学习、计算机辅助教学（CAI）和计算机辅助学习（CAL）,到泛在的“互联网+教育”、日益成熟的人工智能技术、以Chat GPT为代表的自然语言模型出现和随后的快速迭代、教育元宇宙概念的提出,新兴数字化技术不断为教育注入“新变量”的同时,也不断推动学校在实践中拓展未来教育的新图景。 相似文献
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人工智能技术正从各个方面驱动社会变革.在教育领域,智能技术的应用正在促发教师角色与教学形 态的嬗变.然而,仅从技术视角讨论其在教育中的应用容易招致"技术侵入生命价值"的批评.如何理解并重构智能技术下的教育世界是教育理论研究中的关键问题.本研究分析了智能技术的局限以及智能社会对人的要求,提出人机协同的本质是驱动教育创新,是理解未来教育世界的关键概念.在组织形态上,人机协同的教育世界是由学习者与人工智能体共同构成的网络;在运行机制上,要素之间的交互运行构成"自主、协作、探索、创新"的学习系统;其中,数据是驱动教育世界运行的动力来源.最后,文章基于人的安全、归属与成长维度提出"人控制机器、机器适应人、机器赋能智慧"的人机协同原则. 相似文献
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人工智能技术对满足特殊学生教育需要、提升教育质量具有重要推动作用。随着智能时代的到来,如何将人工智能技术融入特殊学生的教育教学实践中成为美国各界关注的问题。经验分析表明,美国学校在引入人工智能技术赋能特殊学生教育的过程中,形成了包括引入数据监测技术促进课堂教学管理精确化、依托智能文本转换确保信息获取途径无障碍、借助智能交互技术保障信息处理能力个性化以及运用智能辅助系统实现信息表达方式多样化的实现路径;构建了政策法律、基础条件、师资队伍与社会团体协同运作的保障体系,实现了人工智能技术在美国特殊学生教育中的有效实施与广泛应用。当前我国中小学正处于运用人工智能技术赋能特殊学生教育的起步阶段,需细化政策规划落地方案、促进校园智能教学设施升级、积极探索智能技术的应用路径、提升教师的技术应用能力并健全社会协同支持体系。 相似文献
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在现代社会中,培养计算思维能力对于学生的发展来说有着重要意义。通常用于评测学生计算思维的方法有编程与非编程两类,为了科学评测没有编程基础的小学生,教师宜采用不插电、不涉及编程的问卷等方法评测。教师借助ChatGPT等大语言模型工具,利用其智能交互、理解文意、实时反馈功能进行辅助评测,可灵活调整评测内容,评测形式多样,操作便捷、快速、节约人力。ChatGPT、文心一言等生成式人工智能工具将日益完善,它们在教育评价和教学评测领域有广阔的应用前景。 相似文献