當教育遇上人工智能
2018年12月11日（） | 
打印內(nèi)容
以北京市的小學英語為例。北京市小學階段共有200多種英語題型，其中，北京海淀區(qū)的常考題型有13種，考試的平均難度較順義區(qū)更高。有了這些數(shù)據(jù)，便能夠以班級為單位，對學生的學習水平進行評估，幫助教師推薦適合班級的個性化作業(yè)。
對于同樣是初次使用作業(yè)推薦系統(tǒng)的兩位教師來說，第一次拿到作業(yè)是相同的，但從第二次開始便不再相同。小劉說，“系統(tǒng)會根據(jù)第一次作業(yè)的班級正確率，確定第二次的推送內(nèi)容，正確率越高，下次推送作業(yè)的難度就會上升；反之，則會降低”。
智商為什么從90提高到120
在國外，已有一些成熟的智能教學系統(tǒng)投入應用。它們完全不同于目前中國市場上常見的AI教育應用。
2010年，張杰夫從南非地區(qū)引入一款嵌入了感知能力訓練的智能教學系統(tǒng)——凱米系統(tǒng)，在成都地區(qū)的多所公立中小學開展教學實驗。心理學有一個觀點，感知能力是人類學習的基礎。一些孩子在數(shù)學學習時總是丟三落四，問題可能出在感知能力上，該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)模型進行測試，找到學生感知方面的弱點，然后推薦相應的學習內(nèi)容，并對其進行感知能力訓練。
張杰夫舉例稱，澳大利亞有個入學智商測試只有90的孩子，使用凱米系統(tǒng)3個月后，智商竟然達到了120的正常水平。
張杰夫認為，這些智能教學系統(tǒng)具備個性化、發(fā)現(xiàn)式學習和交互式指導的功能，代表著智能教育的發(fā)展方向。
