人工智能时代背景下的课堂转型探索与实践
发表时间：2018-07-23T18:08:47.847Z来源：《知识-力量》2018年7月下作者：王陈
[导读]近年来，信息技术在学校教育中的推广应用获得了前所未有的迅猛发展，教育技术学刊物不断推出运用教育技术促进教育发展和学
生学业进步的成功案例—且不管那些小范围的实验本身是否可靠。
（宜昌市夷陵区东湖高级中学）
摘要：近年来，信息技术在学校教育中的推广应用获得了前所未有的迅猛发展，教育技术学刊物不断推出运用教育技术促进教育发展和学
生学业进步的成功案例—且不管那些小范围的实验本身是否可靠。人们相信，互联网正在让世界变平，让更多的人可以分享文明进步的结
果，所以巨额技术经费的投入和每一种信息技术的教育应用都被看作是努力消除“数字鸿沟”的举措。
关键词：人工智能；课堂转型
1引言
近两年，谷歌计算机围棋程序先后战胜世界顶级围棋棋手李世石、柯洁，顿时“一石激起千层浪”，人工智能迅速成为坊间热议的话
题。人工智能的滚滚而来之势在为这个时代注入发展新动能的同时，对经济、国家安全、公共交往、私人生活等诸多领域也带来新的挑
战。教育作为社会发展和人类文明遗产延续必不可少的社会活动，必然也会遭遇人工智能的冲击。当人工智能广泛应用于教育领域，将会
对教育带来哪些变化？本文试图对上述问题做出较为系统的分析。
2人工智能时代概述
近来，人工智能的发展及AlphaGoZero的崛起，为教育发展开启了新的视角。AlphaGoZero没有使用人工数据或人工专长，从零开始，
面对一张空白棋盘和游戏规则进行学习，通过自我学习提高游戏技能，从而与通过一堆人类标注数据及模型进行模仿训练的经典模式渐行
渐远。这意味着它可以突破人类预设的模型和知识限制，从它认为最优的东西中学习，结果是它可能比人类的看法更加细致入微。由此，
教育技术学的发展应该从工具性思维转向人工智能思维。尽管机器工业发展迅速，但智能仍然是人类和机器在执行任务时的根本区别。
2017年，AlphaGoZero的出现可以视为人工智能爆发的元年。这是人类六十年来对智能问题不懈探索的结果。而与AlphaGoZero相关的机器
学习则是一门专门研究计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的学
科。机器学习有四种通用方法：监督学习；无监督学习；半监督学习；强化学习，目标是使机器能够预测、执行集、提取关联规则，或
者依据给定的数据集做出决策。至于深度学习本身不是一种独立算法，而是一系列通过无监督学习实现深度网络(神经网络)的算法。这些网
络有n层深度，以至于(除了计算节点集外)需要采用新计算方法来构建。DeepMind的深度强化学习领军人西尔弗(DavidSilver)认为，强化
学习+深度学习=人工智能(AI)。当然，这种说法只是一个视角，尽管其非常成功。
3人工智能时代教育领域面临的冲击
3.1教师与非教师类职工
人工智能的“类人物”属性，使得智能机器人存在广泛的应用市场。例如，扫地机器人、无人驾驶、无人超市、机器人送餐，已从概念
转变为现实。随着互联网的发展、数据的易获得性、云计算的升级，人工智能无疑将会飞速发展，智能机器人的应用范围也将更加广泛。
学校内一些固定工序、标准范式、重复性劳动将会被智能机器人代替，人工智能在学校中的广泛应用势必对教师和非教师类职工造成影
响。
3.2学习资源形式与构建
从信息时代到人工智能时代，远程开放教育学习资源的变迁体现在三个方面：一是学习资源的形式变迁。从教材+课件资源，向教材
+课件资源+互联网资源转变；特别是学习资源的微型化，是开放大学学习资源建设面临的重要变革。随着机器学习、深度学习、视觉技术
不断发展，不论学习资源的长度如何，原有的视频资源都可以通过视频分析技术，实现对视频进行切块、标记，分割成众多小资源以推送
给不同需要的学习者；二是学习资源的结构变迁。由单结构化向适应于学习者个体的跨媒介型、非结构化形式转变；三是学习资源的生成
变迁。由静态向个性化动态生成变迁。比如，在智能化学习系统里，虽然不同学习者学习同样的知识，但系统给他们设定的学习路径、推
送的学习资源往往并不一样。
3.3教学绩效评价与管理
在传统教育的环境下，由于针对学习者的个性化和发展性评价的操作难度较大，因此，对学习者进行教学绩效评价的主要形式是纸笔
考试，而且一般只在课程教学结束后实施评价。这种评价方式的主要问题是偏重结果评价，忽略过程评价，偏重体发展，忽视个体发展
等。在“人工智能+教育”的环境下，新技术为实施个性化学习评价成为可能。正如前述，大数据技术支持对学习者进行过程性评价和个性化
评价，通过记录学习者的所有在线学习行为，包括学习路径、答题情况、考试评价、师生互动信息等，每个学习者都有个性化的学习行为
数据。实现对学习者学习行为作出精准的学习分析，达成学习者评价的个性化。目前，一些研究机构已经推出应用产品。例如，美国普渡
大学的“课程信号灯”，通过采集和计算学习者的课程学习表现、学习努力程度、学习者特征等数据，实时预测学习者课程学习绩效，帮助
学习者取得课程学习的成功。
4人工智能时代背景下的课堂转型探索与实践
在人工智能的背景下，学生化被动为主动，主动进行知识的实践，同时，教师在教学生态中的主导作用也得到了增强。教师从知识数
据库出发通过本人或学生传递知识，将“以学生为中心”和“以实践为根本”的新教学模式取代“以教师为中心”“以知识为根本”的缘由模式。在
人工智能的时代背景下，教师的劳动力需要改变，要求教师成为善于解决问题的解决者，并形成良好的教师与学生、教师与数据库、学生
与数据库等多元交互的教学生态。文章以《折线的奥秘一绝对值函数图像性质探究》课堂教学为例，谈教师如何引导学生利用图像研究函
数的性质。在课堂教学中，教师利用信息技术，整合学生课前驱动环节的适时反馈信息，利用实际检验台模型引出问题。例题：n台机器位
于一条直线上，它们所生产的零件必须送到一个检验台上，经检验合格后，才能送往下一道工序继续加工。已知移动零件所需的费用与所
移动的距离成正比，问检验台放在哪里可以使移动零件所花费的总费用最省？在分析提取数学要素并迸行数学建模之后，学生可以看出这
只是一个绝对值函数的最值问题的应用，对应课前驱动的文本设计。对于学生来说，不管是数学建模，还是绝对值函数的最值问题，都是难点。教师需要引导学生搭建“台阶”，让他们能够自己构造模型，解决问题。遵循由简单到复杂的原则，学生先考察机器较少的特殊情
况，再从中寻求其一般规律，从而解决这一类问题。在个性化的分层教学设计中，教师可以适当调整各个机器的效率，使得这个数学建模
更加完整，也可以请学生将各个机器设置为不同效率，探宄机器效率对模型建构的影响，并修正该模型。如设机器M1的效率是机器M2的2
倍等，即同一时间内，机器M1传送的零件数是机器M2的2倍，那么函数应调整为：f(x)＝
在课中互动环节，学生积累了从具体到抽象的活动经验，通过抽象、概括去认识、理解、把握问题的数学本质，能逐渐养成学生一般
性思考问题的习惯，能在其他学科的学习中主动运用数学抽象的思维方式解决问题。学生可以积累用数学解决实际问题的经验，并在实际
情境中发现和提出问题，针对问题建立数学模型，运用数学知识求解模型，并尝试基于现实背景验证模型和完善模型，从而提升应用能
力，增强创新意识。
5结束语
人工智能对教育环境、教育时空、学习场景、教育管理等都产生较大的影响，使之变成一种数据支撑的行为科学。在这种背景下，教
师在提升信息技术应用水平的同时，应该深入反思教育价值与教学作用，理解教育的价值更多在于帮助人认识和理解人生，教学的重要作
用则是为了帮助学生学会学习，从而科学指导我们的教育教学实践。
参考文献
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志,2017,v.35;o.24205:40-53.
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[3]高文杰.转型的力量:第四次工业革命对职业教育的影响[J].中国职业技术教育,2016,o.61333:5-12.
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