人工智能在教育数据采集中的应用.docx

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人工智能在教育数据采集中的应用

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摘要：人工智能正在推动第四次工业革命，云计算、物联网、大数据、人工智能等科技力量正推动着教育革命。设计了教育大数据人工智能教育系统的框架，分析各个主要模块教育功能，这种系统架构实现学校、教师等优质教育资源网络化、公平化。突破传统教育的瓶颈，实现人工智能时代“差异化、精准化、公平化、个性化”的教育和创新人才培养。

关键词：人工智能；教育数据采集；应用；

“教育即生活”，“教育为未来生活之准备”，“知识就是财富”，教育提升个人社会属性，教育扩大个人自然属性的自由空间。教育推动社会的进步。教育是社会体系中最复杂的和影响最为深远的体系，人类每个体、社会每家庭组织都在其中。社会与教育关系是硬币的正反面密不可分。

一、教育步入智能化时代

人工智能是制造智能机器的科学和工程，表现出与人类行为智能相关的特征，包括推理、学习、寻求目标、解决问题和适应性等要素。人工智能作为社会发展的重要科技力量，迅速渗透到各行各业，成为各行业发展的新动力和新趋势。在此形势下，教育如何适应智能时代的需求，利用智能技术推进教学模式变革以及创新型人才培养，成为世界各国政府面临的重要挑战。国务院2017年7月颁布的《新一代人工智能发展规划》提出要发展智能教育，利用智能技术加快推动人才培养模式以及教学方法的改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系，推动人工智能在教学、管理、资源建设等方面的应用。利用人工智能技术推进教育系统的变革与创新已经引起世界各国的高度关注。随着智能化时代的到来，人工智能将成为破解这些教育难题的“利器”，在创新教育教学模式、优化人才培养方案、发展学生专业技能、构建终身学习体系等方面发挥重要作用，推动未来教育的变革与发展。近年来，国内教育领域的专家学者围绕教育人工智能的内涵与关键技术、智能教育的内涵与目标定位、人工智能对混合式教学的促进以及深度学习与机器学习的创新教育应用等进行了初步探讨。但是，教育研究者和实践者对于人工智能与教育融合发展过程中的一些基础性问题的认识仍较为模糊，比如教育人工智能技术框架、应用模式、发展难题等。基于此，本研究将构建教育人工智能的技术框架，探讨教育人工智能的典型应用模式以及发展过程中面临的难题，并在此基础上提出教育人工智能的发展路径，以期对人工智能与教育的融合发展提供一定的借鉴。

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人工智能在教育数据采集中的应用

1.加强多学科交叉融合研究。教育人工智能是一门系统性科学，其研究属于多学科交叉型，需要教育技术学、计算机科学、软件工程、信息管理等多学科的对接和联合攻关。其中，教育技术学侧重于教育人工智能模型与方法的研究，并融合前沿教育教学理念，设计以学习者为中心、以创造性思维培养为目标、提供深度学习体验、支持多模态互动教学模式的智能学习环境和资源；计算机科学、信息管理主要负责教育大数据获取、教育知识图谱构建、数据智能处理与分析、智能化诊断评测、学习路径智能规划、学习资源智能推送等方法与技术的研究；软件工程则负责相关智能平台的工程开发与服务研究。此外，研究者还应加强教育人工智能与脑科学、认知科学、心理学、统计学等学科的交叉融合，以便为教育人工智能的深入研究提供理论基础。

2.教育大数据视角下的学习分析。学习分析的基础是教育大数据收集。学习者在学习过程中留下很多数据，包括学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与学习环境交互这些具有极大潜在价值的数据。目前一般用聚类、预测、关系挖掘、文本挖掘等数据挖掘方法及工具采集学习者相关数据，根据数据类型和特点对其进行存储。将采集到的数据包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，运用统计分析、内容分析、社会网络分析及话语分析等方法，从大量冗杂的数据中挖掘有用信息。其中，有达到课程目标的百分比的分析；有内容分析法分析学习者的学习历史，包括知识储备、认知水平、考试成绩；也有用话语分析法、社会网络分析法分析其努力程度，如，学习互动情况。但在实际分析过程中，各种方法常常配合使用。系统将评估及预测相关结果，并呈现给不同的关益者学生、教师及教育管理者。对于不同的学术视点教育大数据视角下的学习分析应用研究与思考关益者，学习分析具有不同的作用和价值。学习者以呈现的评估预测的结果作为依据进行自我反思，采取恰当措施改进自己的学习，从而推动自我导向的学习。教师以呈现的结果为依据，反思并改进教学策略，完善教学内容，并对学习者的学习过程进行个性化干预，设计适合的学习方法，实现个性化教学，并预测教学和学习效果，达成个性化的教与学。此外，系统的自适应也会根据学习者的学习习惯、学习问题等，为其设计合适的学习路径，推送恰当的学习内容，例如，系统记录学习者测验的错题，用以推