迎接人工智慧時代的教育變革

在2018年新媒體新技術教學應用研討會的開幕式上，華南師範大學博士生導師柯清超教授分享了題為迎接人工智慧時代的教育變革的文章。該文章主要闡述了三個主要部分：未來教育：AI時代的大腦構建、腦科學與感知智能支持的教學、數據驅動的教育教學模式創新。

1.第一部分主要講述了人工智慧的發展歷程、趨勢以及人工智慧的發展路徑。

人工智慧發展至今，經歷了專家系統到機器學習的轉變，再到仿人腦認知的變化。同時，他認為人工智慧的發展趨勢是智能化、數字化、格網等，闡述區塊鏈和數字孿生的內涵及應用。區塊鏈是基於網路的一種新的連接和協作機制，而數字孿生是虛擬和現實的融合，是提供物理空間和虛擬空間之間的數據和信息交互借口，並以美國空軍研究實驗室和NASA為例，說明其應用。

此外，柯清超教授論述了人工智慧對教育的影響,認為機器智能與人類智能是相互學習、相互融合、相互寫作的關係；機器智能為人類學習與大腦結構優化提供了支持；機器智能與人工智慧催生大量無可預測的教育模式。在此基礎上，並提出人工智慧的發展路徑。

2.第二部分主要講述了腦科學與感知智能支持的教學的應用，列舉了學生表情識別等案例，讓我們親切體會到腦科學與感知智能背景下教學的優越性。為此，他闡述了基於智能感知技術的學習測量，提出了基於感知智能的教學模型：

3.第三部分主要闡述數據驅動的教育教學模式創新。他首先說明了機器智能的本質：機器是向人學習的。同時，他也指出基於大數據的機器智能的實現過程。

在此基礎上，他認為智能化教育的技術基礎是教育大數據，論述了教育大數據生產與應用循環模型（看下圖），並闡述了基於大數據的背景下，解決了師生畫像、智能分班以及如何挖掘支持個性化學習的小數據等。

最後，他認為基於人工智慧的數據統計方法為機器解決教育問題提供了新的視角，並指出腦科學+AI+大數據，為人類未來教育、人類智能重構提供了理論與技術支持。

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