如何進行ai教育關鍵技術支持

A. 關於人工智慧如何助推教育教學

為了推動教師主動適應信息化、人工智慧等新技術變革，積極有效開展教育教學，經研究，教育部決定在寧夏和北京外國語大學開展人工智慧助推教師隊伍建設行動試點工作。

據介紹，教育部啟動人工智慧助推教師隊伍建設行動試點工作，主要有三個方面的原因。

一是深化教師隊伍建設改革的需要。今年年初國務院印發的《關於全面深化新時代教師隊伍建設改革的意見》明確提出，教師要主動適應信息化、人工智慧等新技術變革，積極有效開展教育教學。

二是推動智能教育的需要。2017年國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，提出實施智能教育，利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革，開展智能校園建設，建立以學習者為中心的教育環境……教師是教育發展的第一資源，是推動智能教育實施的關鍵要素，沒有教師觀念的轉變、能力發展、素養提升，很難實現傳統教育向智能教育的跨越。

三是實施教育信息化2.0行動計劃的要求。2018年4月，教育部啟動教育信息化2.0行動計劃。教育信息化由1.0向2.0跨越，人的因素是關鍵。實施人工智慧助推教師隊伍建設行動，加快實現教師隊伍建設工作與人工智慧的融合，將是推進教育信息化2.0的關鍵之舉。

期待會有一個不一樣的教育和教學，也給孩子們帶來不一樣的學習體驗吧。

以上內容來源：人民網

B. 如何更好的推動人工智慧教育發展

近幾年，人工智慧人才短缺日益凸顯，全球開始將人工智慧布局於各領域。隨之，我國人工智慧產業政策密集出台，教育行業迎來人工智慧蓬勃發展的春天。

人工智慧進場教育領域

以小蓋茨機器人為例，已與全國多地中小學合作開展人工智慧課程。這背後除了小蓋茨機器人持續不斷的人工智慧普及推廣之外，更離不開國家政策的支持。

2017年7月，國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》，明確指出人工智慧成為國際競爭的新焦點，應逐步開展全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智慧相關課程。

人工智慧進入教育行業對學生和教師都提出了新要求

杜占元強調，人工智慧技術的發展將會對現代教育產生重要而深刻的影響，一是對教師職業的影響，二是對學習方式、教育模式的影響，三是對學生學習能力的影響。教育部高度重視人工智慧科技工作和對教育影響研究。

C. 人工智慧應該怎麼開展教學

教育部基礎教育司信息化處處長張權表示，從全國層面上看，無論是計算思維培養還是普及AI教育，都需要考慮教育體系如何整體推進，包括課程、教材、教學、教師等方方面面。
在人工智慧技術發展層面，課工場總裁肖睿提出了當下AI發展的六大困難，包括缺乏科學基礎、數據效率低、模型遷移能力弱等。同時肖睿認為，人工智慧核心技術並不在機器人上——但機器人卻是市面上多數AI教育產品的載體。
中國教育技術協會教育游戲專委會秘書長肖海明認為，人工智慧教育的核心是計算思維。肖海明從調研出發，闡述了AI教育普遍面臨的四個問題，包括缺乏培養體系、師資等。

D. 中小學如何開展人工智慧教育

近日，在北京大學教育學院召開的閉門論壇上，諸多國內教育發展的決策者、學者、企業人士，一同探討了如何基於中小學計算思維培養，開展人工智慧教育。
教育部基礎教育司信息化處處長張權表示，從全國層面上看，無論是計算思維培養還是普及AI教育，都需要考慮教育體系如何整體推進，包括課程、教材、教學、教師等方方面面。

E. 在教育行業，我們怎麼利用人工智慧

美國白宮科技政策辦公室於2016年10月發布了題為《為人工智慧的未來做好准備》和《國家人工智慧研發戰略規劃》兩份重要報告。報告認為，人工智慧技術對社會各領域的影響越來越深刻，教育是人工智慧應用的一個重要領域。

目前為止，人工智慧已經開始在很多社會領域發揮重要的作用，而人工智慧與智慧教育引領教育教學的創新，也已經成為教育信息化發展的必然趨勢。

（1）智能導師，個性化教與學

智能導師是人工智慧在教育領域的一個重要應用。世界首個智能導師出現在1982年，它主要由計算機模擬教師教學的經驗和方法，向具有不同需求和特徵的學習者傳遞知識。

（2）智能助手，如教育機器人

智能助手被應用於教育領域，主要作為教師的教學助手和學生的學習助手。

教學助手可幫助教師完成課堂輔助性或重復性的工作，如點名、批改試卷、監考等，還可幫教師收集整理資料輔助備課、教研，減輕教師的負擔，提高工作效率。學習助手可為學生快速地找到所需資源，或是針對性地推送學習資料，幫助學生管理學習任務和時間等等。

（3）實時跟蹤與反饋的智能測評

智能測評強調通過一種自動化的方式來測量學生的發展，擔任了一些人類負責的工作，包括體力勞動、腦力勞動和認知工作，且極大地縮短了時間、提高了精準度。通過人工智慧技術而實現的自動測評方式，能夠跟蹤學習者的學習表現，並實時做出恰當的評價。

（4）教育數據的挖掘與智能化分析

教育數據挖掘，是綜合運用數學統計、機器學習和數據挖掘等技術和方法，對教育大數據進行處理和分析，通過數據建模，發現學習者學習結果與學習內容、學習資源、教學行為等變數之間的相關關系，來預測學習者未來的學習趨勢。

教育數據挖掘與智能化分析，一方面能夠向學習者推薦改進他們學習效率的學習活動、資源、經驗和任務；另一方面，它能夠為教育工作者或智能學習系統本身提供更多、更客觀的反饋信息，來更好地調整和優化教育決策、完善課程開發，同時，還能根據學習者的學習狀態來改進教學計劃、組織教學內容以改進教學過程。

（5）學習分析與學習數字肖像

學習數字肖像是指將每個學習者的學習心理與外在學習行為表現特徵通過挖掘、統計、分析不同類型的動態學習數據而將其立體化、可視化地刻畫出來。刻畫學習數字肖像的實現也必須基於智能化的數據挖掘和機器學習演算法等關鍵技術。通過為學習者刻畫立體、可視的數字肖像，可為不同學生的個體化學習以及教師的針對性教學提供精準的服務。

目前，傳統的人工智慧學習系統更多是為了滿足某個專門領域的學習需求，而且這些系統常常作為學校教育的補充，尚未深入地影響學習者的日常學習和生活，但盡管如此，人工智慧也已展示出對未來人類生活勢不可擋的影響力。隨著各類人工智慧化教育產品的不斷研發面世，相信不久的將來，甚至在這一兩年，我們就能看到人工智慧給人類教育，尤其是教育工作者的教育方式、學習者的學習方式帶來的革命性改變。

我們翹首拭目以待。