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        促人工智能與教育有效融合,迎“人工智能時代原住民”
        來源:www.ebimaa.com 發布時間:2021年01月29日

        ELL與華東師大共同搭建人工智能教學實踐平臺


        人工智能與教育的結合并不是一個新產生的問題,人工智能教育,正走向深度融合發展階段:教育人工智能。在當前階段,人工智能技術運用于教學領域,出現了教育機器人、教育智能測評系統、智能教育平臺等新的人工智能教育應用形態,但是,在人工智能不斷提高教學效果的同時,對于教育也產生了一定的負面影響,制約人工智能與教育深度融合,阻礙教育現代化的實現。新形勢下,亟需技術理性,回歸教育育人本質,推動人工智能與教育深度融合,在滿足經濟社會發展的同時,最終實現發展,培養人工智能時代所需人才,實現教育現代化。


        人工智能教育問題凸顯


        盡管目前人工智能教育相比較于傳統教育取得了一定的成績,但是,隨著人工智能與教育的融合程度加深, 人工智能教育的問題也逐步凸顯。


        1.教學流于形式,脫離發展需求

        在實際教學開展中存在兩方面問題:一方面,不顧教學需要和學生發展需求, 一昧使用人工智能 教育技術, 不僅不會提高教學效果,反而會阻礙教學質量的提升;另一方面,由于人工智能與教育融合的程度不高,加之教師對人工智能技術的掌握有限,在實際教學開展中,人工智能教育脫離學生發展需求,難以實現個性化教學的需要,反而是大量的數據、機械式的課件,評價結果過于注重統一標準,固化了已有的傳統教學模式和已有的應試教育舊結構。


        2.教學單向灌輸,缺乏情感互動

        教學本質是一種由教師的教和學生的學構成的雙向交互活動,然而,現階段人工智能教育更多注重人工智能在教學效果的提升,局限于知識、技能的單向灌輸,缺乏對于情感的培養及價值觀、道德意識的培養,導致了人工智能教育在教學過程中出現了只見教育不見人的現象。


        3.教育數據數量不足質量不高,服務不精 確

        教育數據來源于真實的教學情境,不僅包括人數、測試水平等靜態教育大數據,還包括課題表情、肢體動作等動態教育數據,該數據的獲取具有較大難度,加之沒有統一標準,導致獲取高質量的教育數據難上加難。 人工智能教育的基礎就是教育數據,教育數據數量不足且質量不高,嚴重制約人工智能教育效果及人工智能與教育的融合程度。



        人工智能與教育有效融合


        華東師范大學成立于1951年,由教育部直屬,是教育部和上海市政府重點共建的綜合性研究型全國重點大學,位列“世界大學建設高校A類” 、“985工程” 、“211工程” ,入選 “強基計劃” 、“2011計劃” 、"111計劃” 、”國培計劃II'基礎學科拔尖學生培養計劃2.0、國家大學生創新性實驗計劃、 國家級大學生創新創業訓練計劃、 國家建設高水平大學公派研究生項目、 中國政府獎學金來華留學生接收院校、 國家大學生文化素質教育基地, 長三角高校合作聯盟、 金磚國家大學聯盟、 亞太高校書院聯盟、 中日人文交流大學聯盟創始成員, 國務院批準設立研究生院的高校, 學位授權自主審核單位。 學校設有4個學部, 30個全日制學院, 4個書院,8個實體研究院,2個管理型學院,1個教育部中學校長培訓中心, 在校全日制本科生15454人, 在校博士研究生3272人, 碩士研究生15940人, 在校 學歷留學生1341人。


        為切實造就具有國際視野和全球競爭力的創新型人才, 華東師范大學利用虛擬化教學資源, 聯合戴爾科技集團共同搭建人工智能教學實踐平臺, 將理論學習、 實踐教學和大數據及人工智能搭建、 挖掘、 存儲、 分析實戰融為體, 聚焦、大數據與人工智能等前沿科技領域的知識輸出和人才培養。 平臺的搭建有利于增強企業戰略人才儲備,促進高校和企業協同培養應用型人才新機制的建立,培養大學生的應用意識和實踐能力, 以此實現創新型人才培養的教學目標。 具體具有以下亮點。



        1.部署智能教學實踐平臺

        在國內大部分高校的人工智能課程處于理論多于實踐、 科普多于專業的情況下, 華東師范大學利用DELL解決方案, 將高性能計算集群作為人工智能平臺的CPU資源和存儲資源, 并另外支持200萬元用于GPU資源的購置以及人工智能平臺軟件架構部 署, 這是對培養創新型人才的充分重視, 對人工智能技術發展趨勢的充分把握, 顯示了學校在新工科背景下課程改革的決心與魄力。

        華東師大人工智能教學實踐平臺主要功能模塊包括:打標系統、 模型選擇、 發布與預測。 通過該平臺學生可以實現數據收集目標、 創建數據集、 數據清洗、 數據放大、 測試數據集、 訓練數據集拆分、 模型訓練、 算法優化及模型評估等任務。


        2.完善智能課程體系

        大學本科的人工智能教育絕不是科普教育,需要包括人工智能數字基礎、編程基礎、算法模型等基礎架構。因此,學校設計了一套完善的人工智能 教學系統,包括人工智能數字基礎、python進階內容、機器學習、深度學習、人工智能應用等方面內容,由底向上、由基礎到應用、由單一到交叉,完整的講解人工智能知識、訓練計算思維。


        3.設置實踐拓展課程

        “人工智能+教育” 課程設置的首要任務,就是要利用大數據跟蹤技術扁平化連接教育資源以實現資源共享,進而設定動態開放的課程結構,以知識信息和實踐任務。設置實踐拓展課程以激發學生的學習興趣、強化學生創新思維與計算思維,設計數據挖掘、自然語言處理、圖像處理等方面的實踐課程,對前沿深度學習模型,對數據分析、實體識別、關系抽取、自然語言理解、文本相似性、圖像分類、目標檢測和模式識別等主要領域熟練掌握與理解。


        4.以賽促學培養隊伍

        依托人工智能平臺,學校培養大學生計算機設計大賽人工智能參賽隊伍,實現數字、圖像和人工智能 融合,為學生搭建前沿交叉科學研究的模擬仿真環境,提供自主開放研究所需要的基礎硬件和系統。 課外的第二課堂學科競賽的激勵,使學生主動提高探索意識與創新意識,從而反過來提高學生在課堂上學習的主動性。學生在大賽準備過程中會有更加明確的技術需求,在課堂中會更加積極主動地實施學習實踐過程,這樣課堂教學才更加生動、教學效果才能更加有效。


        5.實施人工智能實戰

        “人工智能+教育” 必須實現線上線下深度融合,采用教育手段多樣化、學習形式泛在化、線上線下教育資源和學習空間融合的教育模式。人工智能實 戰分別以基于教室監控視頻的人臉識別、基于影像資料信息的病理分析和機器人智能問答系統作為實 戰任務,依托該平臺實現信息和人工智能融合,實現人、實體系統、實體環境的硬件協同和仿真模擬?;谘芯宽椖炕A,深入研究與實踐圖像數量、自然語言處理、模式識別等方面算法模型,并應用于人工智能實戰項目,實施人工智能在智能制造的應用,學習與智能制造融為一體,激發學生學習興趣,提升其獨立科學研究的能力。


        “人工智能+教育”不應該只是紙上談兵的教學, 而是需要建立與之相應的教育技術實踐平臺,利用平臺實踐開展深度學習。 在未來人工智能的人才培養和建設上提前布局, 才能在人工智能研究與應用領域占得先機, 才能迎來 “人工智能時代原住民”。




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