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专注提升数学成绩和学习能力的AI学习系统

大数据 2019-10-21 28 admin

 

2018年,AI风口正盛,在线教育产品纷纷与人工智能技术结合,试图从这片红海中,杀出一条血路来。

搜题软件借助图像识别技术,提升了搜题效率;作业批改软件实现了对自然语言的处理,可快速判断语法正误;正在直播的学习课堂中,屏幕可以通过情绪识别系统,识别出学生情绪;教学机器人可同小朋友“对话”,执行一些简单的学习指令……

这些软件和技术都借助了人工智能技术,或多或少地影响了我们的学习方式。但这真的就是传说中的“人工智能教育”吗?

如果我们将学习过程进行分解:

 

我们将清楚发现:以上提及的人工智能技术,大部分都停在学习过程的测试和练习等辅助环节中,尚未贯穿到整个学习链条,更谈不上个性化,教学的质量和效果很难提升。

人工智能自适应教育是什么?

最好的人工智能教育是什么?——像一位优秀的老师一样因材施教,且完整地拥有优秀教师的教学能力。

传统教学方式最大的问题就是:在一个40-50人组成的班级中,再优秀的老师,也很难照顾到每个孩子的认知能力和知识点漏洞。上课内容相同,作业习题一致,在强调统一化教学的环境中,孩子的个性容易被压制。

但人工智能技术可以解决这个问题:

它可以通过自适应的测评,找到学生的知识漏洞和认知特点。

它可以为学生规划最适合的学习路径,包括学习内容、学习顺序、题目难度…

它可以通过自适应再测评,评估学生的学习效果,并循环以上步骤。

这种新型的教学方式,我们将它称为“人工智能自适应教育”。

 

如何实现人工智能自适应教育?

实现自适应教育有最基本的三个步骤:

1、采集学习数据

2、构建学习模型

3、输出学习建议

采集学习数据

学习数据有很多种,最常见的有学习内容数据,学生学情数据,甚至还包括学生的行为、个性、心理认知数据。采集这些数据时,需要用到“自适应技术”。例如:

“当测评发现小朋友的数学加法不大熟练时,就不会测评他的乘法能力,而是继续测评他的个位数加法能力和十位数的加法能力,以精确定位出现问题的知识点在哪里。”

构建学习模型

这里涉及到人工智能的核心——让人工智能模型可以“借鉴”大脑的思考过程

主要有以下几个方面:

1、借鉴学生大脑学习的路径、认知特点,构建学生学习模型

2、借鉴教师教学的过程和策略,构建教师教学模型

3、借鉴学科本身的特点和知识网络,构建学科模型。

这三种学习模型,可将学生、教师、学科三者之间的关系搭建出来,形成一个科学有效的整体学习模型。在采集到数据后,学习系统会判断学生的薄弱知识点和薄弱的认知能力环节,而对学习模型而言,最核心的是知识点拆分:

 

美国人工智能教育行业巨头Knewton创始人Jose Ferreira 就曾经说:“自适应学习的核心在于知识图谱的构建。而人工智能所做的工作,便是把所有信息收集在一起,建立起个性化的知识图谱。最终提升学生的学习效果,提出相关学习建议。”

输出学习建议

前期的数据采集任务,已经让教学系统掌握了学生的薄弱知识点和薄弱能力,构建学习模型让教学系统掌握了知识点和教学方法,接下来便是让这位AI教师,对学生进行教学。

教学步骤简单来说,分成三步:

对学生进行自适应测评,基于学生自适应测评时的正确率、答题时长、对知识点的熟练程度——以最恰当的学习顺序——为学生推送最适宜的学习素材。

小学数学精准教育AI学习系统

数理大数据的“小学数学精准教育AI学习系统”,就是一种人工智能自适应学习系统。

它通过自适应测评,可精准定位学生薄弱知识点及薄弱学习能力(情感能力、认知能力、数学能力),智能生成“学习分析报告”,规划学生的学习路径,对薄弱知识点和能力进行专项训练,以提升学生的数学成绩和学习能力。

整个系统的运行过程为:

1、自适应测评阶段——定位学生知识漏洞,还能测评学生综合能力,带来更精准的学生画像,为后续个性化教学做好铺垫。

2、智能规划学习路径阶段——学习系统可以根据测评结果,为学生智能规划学习路径,做到真正因材施教

3、教师教学阶段——它可根据不同学生的情况,为教师生成不同的教学建议,辅助教师对学生进行个性化教学。

4、学生学习阶段——针对学生的薄弱知识点和薄弱能力,系统会对其进行知识点的教学和能力的专项提升训练。

5、实时评估学习效果——在以上的学习过程中,系统会根据学生表现实时判断学生的掌握程度,重新规划学生学习路径,直到学生掌握了某个具体的学习内容为止,并以此往复。

 

小学数学精准教育AI学习系统特点

从本质上而言,小学数学精准教育学习系统还是一种人工智能自适应学习系统。但相较于普通的人工智能自适应学习系统,它将心理学与大数据结合,带来了更显著的学习效果,赋予了AI学习系统更多的价值:

1、更符合认知规律的知识图谱:引入心理学后,由心理学专家和AI共同搭建的知识图谱,将更符合学生的认知规律。

2、更精准的用户画像:通过引入心理学测评,可以更加精确的了解学生的认知能力、解决问题的能力,甚至包括学习动机。避免传统教学中对学生“一刀切”的不合理评价。

3、更精准的学习和教学路径:有了基于心理学的测评结果和知识图谱,在为学生规划学习路径时,会更加考虑学生的认知特点。教师也将尊重学生的学习特点,进行教学。

4、更准确的知识点熟练度判断:心理学中对知识点的掌握情况分为“未掌握”、“掌握却未自动化”、“自动化”三种状态,可以判断学生的熟练程度,提供规划学习路径的重要依据。

5、更多元的教学和学习方法:根据学生的认知规律,为教师和学生提供多元化的教学及学习方法,例如通过视频、模型展示等方式,对不同的知识点进行演示,通过心理学小游戏,提升学生认知能力等。

 

尾声

自2016年谷歌阿尔法围棋机器人首次进入公众视线以来,人工智能日益为大众所知,技术也在不断成熟;互联网在线教育产品积累的大量数据,也为人工智能自适应教育提供了实验数据和经验支持。

它将教育行业,从劳动密集型的农业时代,带到了成本更低、效率更高的工业时代。它让学生拥有了专属自己的个性化学习方案,减少因学习方案不匹配造成的挫败感。也让教师能从繁重的教学任务中解脱出来,从“教书育人”到“育人教书”,重新建立起教师和学生之间的情感联系。

标签: AI学习系统

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