英特尔中国2024教育行业ai实战手册.pdfVIP

英特尔中国

教育行业

AI实战手册

主编：赵朝卿，秦莉

作者（排名不分先后，按姓氏首字母排序）

崔爽，赖美璇，陆礼明，邱亮，温炜，吴缘，夏磊，徐焰庆，颜彦，伊红卫，于超，俞巍，臧战，赵玉萍，赵桢

此外，本手册的编撰工作也得到了合作伙伴及诸多英特尔同事们给予的大力支持帮助，在此表示感谢。

助力教育智能化转型

服务教育现代化进程

大规模的投入加快了智能技术在教育行业的创新应用，语音现教育的优质、均衡发展；另一方面，借助课堂行为分析等

识别、自然语音理解、深度学习、AR/VR等前沿技术和相关应用，能够通过动态、实时的教学数据分析，帮助教师和教

教育教学解决方案正在更多场景落地，包括自适应学习系统、学管理人员获得智能化的课堂观察和分析能力，让“教”与“学”

智能导师系统、智能测评系统、基于虚拟现实/增强现实的实现精准化。

场景式教学都正在成为现实。而这又推动了以智能技术为代

表的新一代信息技术，更全面深入地渗透到教育多环节以及•练习测评场景：人工智能技术的引入大大丰富了练习测评

英教与学模式的融合创新过程之中，为面向未来打造智能型泛的形式。一方面，师生可将教学练习与测评的场景延展至

特在学习环境，构建智能化、网络化、个性化、终身化的现代课堂之外，并获得来自智能系统和教师的双重反馈；另一

尔化教育体系添加了新动力。方面，在NLP、ASR等人工智能技术的帮助下，课程评测

中

国的内容得到大幅扩展，评测结果也能更加精准和科学，并

教人工智能在教育行业各场景中的应帮助学生依据评测结果制定和优化后续学习过程。目前，

育诸如口语测评等测评类人工智能应用已在各级教育机构获

行用探索与实践

业得广泛欢迎。

AI

实目前，在教育行业各场景中，如图1-1-2所示，由数据驱•教学管理场景：数据驱动的智慧教育场景更注重数据的快

战动，基于各类机器学习/深度学习方法构建，涵盖计算机视

手觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及自动语音识别（ASR）速处理、分析与反馈。得益于5G、边缘计算等技术的成熟，

册教育机构得以在校园部署更多的人工智能应用，进而能够

等技术领域的人工智能应用探索和方案部署，可以分为教学

通过更为快捷的数据交互和处理方式来对教学过程实施灵

环节、练习测评和教学管理三个核心场景：

趋•教学环节场景：与传统教学模式相比，智慧教育引入更多人活的调度和管理。例如，通过智能教学辅助能力，学校管

势理人员可以快速远程巡课、智能排课、获取教学大数据，

工智能应用来提升教学环节中的互动性和精准性。一方面，

篇教师可以进行智能备课，以及基于知识点地图和资源库开

通过交互式电子白板、双师课堂、AR/VR教学等应用，不