人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索
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摘 要:在科学技术高速发展后,科技兴国已经成为我国国家战略,例如中国制造2025、人工智能2.0、机器人产业发展规划等项目,都将進一步提高我国人工智能领域的实力。从世界范围来说,人工智能已经成为整体发展的潮流,我国人工智能也在迅猛发展。在科学技术领域,人工智能占据重要地位。有专家认为,未来30年或50年,人工智能将会成为科学进步最大的动力。随着人工智能的发展,智能化教育也受到广大教育工作者的重视。如果人工智能能够在教育领域充分发挥作用,教学质量将会得到提高。这样无疑可以为社会提供更多优质人才,对我国科教兴国战略有促进作用。在人工智能领域,机械学习属于核心技术。本文将从人工智能视域下机械学习的教育应用作用出发,探讨其创新研究内容。
关键词:人工智能 机器学习 教育应用 创新探索
中图分类号:G420 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2019)03(c)-0186-02
在几年前,世界围棋大赛中,中国围棋选手柯洁迎战人工智能今AlphaGo,以0:3告负;同年12月,谷歌制造的Al与美国航天局在太空发现新太阳系,人们开始重视人工智能的作用。随着人工智能的高速发展,教育模式也随之而改变。一方面,人工智能开始与学科学习相结合,并形成全新的领域——教育人工智能。这种人工智能主要面向学生与教师,可以辅助教学与学习。学生对教育领域的改革与人工智能的发展有十足的兴趣。教学如何改革,学习效率如何提升,这些都是学生所关注与思考的。在最近几年,部分学校已经引入人工智能系统,这些系统充分利用人工智能技术和教学资源的整合,通过对学生行为的跟踪,设计合理的、独特的学习方案。另一方面,智能教育已经成为信息化教育的主要创新内容,对教学创新的发展有促进作用,这已经成为信息时代发展的主要潮流。
1 机器学习的分析
人工智能的缩写是AI。它主要是对智能技术进行研究与开发,是对人的智能的扩展,属于新的科学技术。该领域面向对象是机器人的语言识别、图像识别等内容,是人意识的重新定义与模拟。人工智能虽然可以模拟人的思维,但不属于人,只是数据的构成,在某些方面可以超越人脑,但无法成为真正的人类。
机器学习并非是普遍意义上的学习,这是机械模拟人意识的一种行为,属于一门研究。通过这个过程,机械可以获得新知识,再结合以前储存的知识,进行自我识别。普遍意义的机械是指计算机等工具。机械通过学习可以加快模型的生产,将生产过程进行自动化,从而得到大量的数据进行分析,这可以使信息的传输更便捷,得到的结果更准确。
机械的学习能力能否超过人的学习能力,是目前广大科研人员所关注的内容,同时这也是一个敏感的话题。从普遍的角度看,机械的设计者是人,是按照人所设计的动作进行计算活动。因此机械的学习能力难以超越设计者,该说法对不具备学习能力的机械是准确的,但具备学习能力的机械不符合这一说法,拥有学习能力的机械在实践过程中会不断变化。设计者赋予机械的是学习能力而非具体的能力,所以一段时间后,机械所能达到的水平是难以估量的。
2 机器学习与智能教育的融合
在智能教育中,学生各项数据集合成大数据,以智能手段筛选数据,对数据进行分析整理,将学生潜在能力发掘出来。机械学习是对规律的分析,以大数据为基础,预测未来的走向。所以,机械学习可以帮助智能化教育更进一步发展。
智能化教育是教育模式发展的体现,是学生对全新教育模式的诉求,该模式通过技术的融合,建立丰富的教学环境,使该种教育模式下所有人受益。教育方法的高效可以帮助学生养成良好的学习习惯,减轻学生家长的负担。同时教育机构也可以利用机械学习扩展教学受众,提高教学品质。
机械学习在智能教育中的运用无法替代教师的作用。教师依旧是教学的引导者。学生可以利用机械的学习能力辅助自己的学习,但不能形成依赖。学生依旧要根据教师上课内容进行自主学习养成良好的学习习惯。
3 机器学习在智能教育方面的应用
人工智能领域最核心的技术是机器学习技术,这是建立在大数据基础上的技术,在教育方面也有广泛的运用。
3.1 智能教育与机械技术的跨界融合
在以前的教育模式中,教育工作者中很少有技术人员,部分懂技术的教学人员却不精通,而真正懂技术的人员很少会参与到教学活动中,对教育也缺乏深入理解,这就造成技术人员在进行智能技术开发的时候没有考虑到教育的内涵,教育者也无法从技术的角度进行反馈。这就造成教育者对机械学习给出的数据难以准确掌握。从这一角度看,人工智能领域的高速发展造成跨界技术难以融合,但这种融合却是必要的。例如智能领域和教育领域的人员在利用智能化教学手段的时候,交流是十分重要的,可以以开发新技术为目的促进两个行业人员进行交流学习。这既可以帮助人工智能的研究人员充分理解教学模式的深刻内涵,也可以提高教育工作者对人工智能技术的认识。
3.2 机器学习在学习场景的运用
AI技术在教育行业有着充分的运用,这是教学模式改革的必然趋势。教育行业涉及的学科较广、内容丰富,无法像设置扫地机器人一般单一对待。机械学习在智能程度上远超一般机械,但教育行业所使用的教学情景和教学资源差异性较大,一般的机械学习难以进行统一利用。这既是机械学习需要突破的难点,也是机械学习的创新之处。例如,技术人员可以利用机械学习对大数据的使用,分析学生学习的兴趣爱好,从而安排合理的教学安排。
3.3 智能技术的创新
大数据的统计与整理是一个纷繁复杂的过程,在处理大数据的时候需要有一定的秩序,但过于庞大的数据造成数据秩序处理难度的提高。同时,数据的共享往往会涉及隐私以及专利等问题,如何在保护个人隐私的同时,做到资源最大化利用是在数据共享方面通常涉及数据隐私和伦理问题,因此如何保护人们隐私又最大化的合理利用是当前最大的困境。因此要协同多方组织开展对大数据的整理,提高教学的质量,保证数据合理合法的利用。还要求教育工作者更具数据的独特性,对学生不同的个性满足不同的需求。
3.4 未来机器学习在教育领域的运用
未来机械学习的发展发向将会是机械与人脑想结合。机械学习载体将会以类似芯片的形态存在。这种芯片一般的机械学习将会与人脑进行生理层次的结合,促使人脑进行高度低耗的学习,并将学习成功长期保存在人脑之中。这一未来可能出现的技术将会帮助人类摆脱身体的限制,使学习成为一件简单的事情。
4 结语
从上文可知,人们对人工智能机械的学习高度关注,是大量科研人员倾注心血的技术,具备重要的科研价值。而在教育领域的利用是将机械学习与智能教育相结合,在场景设置与资源利用等方面充分利用机械学习。在大数据时代,人工智能视域下的机械学习将会成为我们学习的主要辅助工具,对教育模式的创新具有积极意义。
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