AI技术在高校物化教学中的应用

来源:用户上传      作者:王玲玲 闫娜 姜杉

　　摘 要：万物互联的5G时代正式开启，科技发展推动教育变革，基于人工智能技术构建的智能教学系统将为物化专业教学内容和教学方式提供借鉴，“人工智能+教育”将为教育变革提供新动能。从“当前物化教学发展的弊端、基于AI技术的教学方式可做出的改善及当前实施所面临的困难与挑战”三个方面进行重点阐述，旨在为相关研究提供借鉴。
　　关键词：5G;人工智能;物化教学
　　0 引言
　　《信息产业指南》指出，到2020年第五代移动通信（5G）启动移动商用服务，高速、移动、安全、泛在的新一代网络通信技术建成。众所周知，2019年5G基础设施建设已全面铺开，国内5G基础设施建设初具规模。5G为人工智能提供网络保障，教育信息化2.0工程使“人工智能+教育”势在必行。人工智能的引入将改变传统的教师、学生“双主体”的模式，构建智能教育系统。本文将以物理和化学专业的教学为例，旨在探索智能教育系统对物化专业教学内容和方式的改善。
　　1 当前物化教学弊端
　　物理学与化学同为实践性很强的学科，但长期以来，物化专业的教学多为“填鸭式”。老师是信息的发出者，学生是信息的接受者。随着计算机的普及，计算机辅助教学（简称CAI）被引入教学活动中，教学内容从黑板搬上屏幕，教学方式改变，教学内容却改之甚少，理论与实际的联系仍不甚紧密。并且在理论教学中，CAI系统内容预先设定，教学的趣味性和学生交互性不足，教师成为课件“解说员”，学生对知识的渴求和探究能力也未得到很好的激发。“慕课”平台虽打破了教学的时空限制，但大多数慕课采用录播形式，学生与教师缺乏交流，无法精准地解决学生的问题，且教学内容多为知识片段，未形成完整的知识体系。计算机辅助教学、慕课平台等推动了教育变革，但是变革并不彻底，仍存在很多无法解决的现实问题，教育变革收效甚微。现进入5G时代，人工智能必将为教育变革注入新活力。
　　2 基于AI的教学方式可做出的改善
　　2.1 授课方式多元化
　　2.1.1 双师课堂
　　双师课堂是一种依托平台远程直播教学的新型教学模式。其中“双师”有三种不同的定义：第一种是校企合作，物化专业的学生在课堂上可远程参观企业，教师与企业负责人针对实际问题，为学生讲解知识，打破知识与工作应用的壁垒;第二种是不同学校的两位老师互相交流，共同完成教学任务，主要体现为优质物化专业教學资源的整合与共享;第三种则是以教师、AI教育机器人和学生为教育“三主体”。人工智能引入教学系统，将赋予机器人“人类智慧”，并基于云计算、大数据和边缘计算平台形成新型“双师课堂”环境。汪时冲等提出了新型“双师课堂”的三种形式，即AI教育机器人和教师共同担任教学角色、AI教育机器人承担教师部分教学任务及AI教育机器人为学生提供个性化学习服务。不同形式中机器人的参与程度不同，但其共性为AI教育机器人不仅可以为教师减轻负担，还能为学生的个性化问题提供帮助。在教学实践中，三种双师课堂互为补充，可共用参与到教学任务中。
　　2.1.2 仿真交互课件
　　（1）仿真性。仿真也称为模拟，即利用计算机模型来复现实际发生的本质过程。仿真交互课件要先建立与仿真对象相似的仿真模型，通过实验观察模型，在计算机的帮助下达到预期目标。在教学中可利用多媒体信息表现和处理技术，模拟物理、化学实验或微观离子，将视觉、听觉、触觉与虚拟概念模型相连，尽可能使学生有身临其境之感，提高学生的学习积极性。
　　（2）交互性。人机交互是指用户与系统为完成某项既定任务而进行的信息交互的过程。课件与学生之间可进行全方位的、双向的、能动式的实时互动。在学生对实验有一定的理解后，可进行随机操作，仿真交互课件进而呈现出对应的结果和现象，若操作错误会有相应的判断及提示。仿真交互课件也具有一定的趣味性，寓教于乐。
　　2.1.3 多终端交互
　　5G多终端交互教学的核心是各必要的硬件模块像手机终端一样进行5G化匹配。5G时代万物互联，可满足多学生、多设备互联并发，5G低延迟可满足交互需求。课前，教师通过移动手机端或电脑端进行移动备课，完成后可实时传送至教室多媒体或学生手机端，节省实际操作步骤，提高教学效率。课中老师手持移动终端，实现移动讲台式授课。同时人工智能教学机器人实时反馈学生的听课状况，传输至教师手持移动终端，老师可根据学生的接受情况，调整教学内容与教学进度。课后，学生学习全程的数据传送至边缘计算平台，结合大数据分析和人工智能技术得出客观分析结果，教师根据分析结果反思教学过程，不断完善教学计划。
　　2.2 教育精准化系统化
　　2.2.1 构建AI自适应学习系统，实现非线性教育
　　自适应学习在Pearson集团推出的《解码自适应学习》的研究报告中被定义为一种教育科技手段，其通过自主为每位学生提供适合的帮助，与学生产生实时互动。非线性教育则指让引导者为学生构建一个适于其学习的框架和模式，来满足孩子的不同特性和动态的环境因素。
　　当前我们学生多是按照教学系统的内在要求和学校的教学规划在规定的时间、场所集体学习特定的内容，是谓线性教育。而实则，世界是非线性的，学生离开校园进入社会，在实际场景下对经验方式的学习与应用也掺杂了许多变量，是非线性的。尤其对于“Z世代”来说，生活在高速发展的信息化智能时代，要使学生能够更好与世界相处，亟须实现教育教学的差异化、精准化，提倡非线性教育，而基于AI技术的自适应学习是当前发展非线性教育的最优方式。
　　如何构建自适应学习系统呢？依据学生不同学习动机设置不同的操作模式，可粗略分为自主学习与任务型学习两类。
　　对物化知识有兴趣的自主学习者可作为学习的主导者，自我组织、制定并严格执行学习计划，AI系统依据其需求形成科学的教学方案。学习过程中，AI系统及其配备教师仅负责辅导、解惑、组织教学资源等。 　　对于物化专业的学生的学习，要从课前，课中，课后三个阶段来看。①课前。课程初学者要进行AI系统提供的学习者信心和物化知识的自我评估，如可用少量问题使学生进行主观、开放式作答，为教师设计科学的教学方案提供客观依据。教师可根据AI系统预先设定的程序，以学生在学习页面上的停留时间等因素为变量创建自己的教学规则，也可使用AI系统内置课程教学方案进行教学。②课中。课堂可使用丰富的多媒体形式，对于有实验教学的物化类专业也可建立虚拟实验室。内容方面，经过系统高效的测试，学生可跳过其已掌握内容，若未掌握，系统则提供更多资源以支持其继续学习。当教师通过AI系统了解到不同学生群体的困惑后，可操作系统将学生自动形成小组，集体讲解。AI系统可依据一定指标实时观察并记录学生的思维模式、情绪状态及协作能力等。③课后。教师端可了解学生完成任务的情况并有针对性地给予学生适量学习后测，以便调整下一步教学方案;学生则可查看自己的学习报告并及时自评总结。
　　2.2.2 AI构建学生个人知识图谱
　　知识图谱是一张巨大的语义网络图，可描绘现实中实体间的关系。当代信息源空前广泛，加之人们学习内容与方式的碎片化，学生个人很难形成个人知识体系，而AI系统可依据其科学构建的模型，反馈给学习者一个系统的“个人知识图谱”，并在此基础上给予对部分知识深入学习的选择，以改善学生知识的零散性、无序性和片面性，促进其对知识的深层理解与建构。
　　2.2.3 构建学生个人成长档案
　　可利用AI技术、大数据构建学生成长空间服务平台，记录学生成长轨迹并进行智能分析，最终形成学生的专属动态成长档案。档案大致可包括四部分：①学习档案。记录学习成绩、成长;②生活档案。记录学生基本信息、生活状况;③实践档案。记录课内外实践课程与活动;④健康档案。记录学生在校体检情况、运动情况、健康监测等。基于以上，可定期对学生的个人成长进行综合评价，进而给予教学与学生培养有针对性的引导。
　　2.3 AI助力实现云课堂
　　应当前社会学习需求，泛在课堂成为一大趋势，即通过互联网实现无处不在的课堂，学生可在任何时间、任何地点通过网络进行学习。云课堂是泛在课堂的重要组成部分，据中国移动5G+教育白皮书提出，其通常由主教室端、远程教室端、云课堂系统和远程学生端组成，是一种基于云计算技术、AI技术的高效、便捷、可实时互动的教学课堂形式。其中云课堂系统包括用户认证、分组管理、教学互动、课件管理、试题管理、积分系统、录播系统、智能视频、数据平台等部分，可涉及多个教室和远程学生，支持实体互动、在线互动及基于AI技术的双师课堂互动，适用于大规模混合式教学，既可助力实现教学资源的共享，也能有效提高教学效率。
　　3 面对的困难与挑战
　　3.1 对教师有极大挑战
　　要想让教师接受诸如双师课堂、自适应学习的新模式，就要能够为其减少负担，令其相信技术能为教育带来巨大的潜力，看到智能教学系统的价值。同时教师角色的重新定位已成必然，因此教师应提升危机意识与变革意识，努力提高教师的不可替代性，减少自己的重复性、标准化工作，花更多的时间和精力更多地去关注学生的学习成长、素质培养、心理发展等。教师将不再是教学的主导者，而渐渐转变为学生的学习伙伴、引导者，也要注重培养应用先进技术的能力。
　　3.2 技术可产生副作用
　　研究表明，在传统的教学环境中接入与互联网连接的设备会使学生分心，设备带来的正面作用反而会不及其消极作用，经合组织指出“将21世纪的科技力量注入20世纪的教学方式中实则是在稀释原本的教学效果”。因此，基于AI技术的教学变革应是全方位的，从教师到教学环境到学生培养方案都应与时俱进。
　　3.3 当前中国教育环境的限制
　　与自适应学习具有弹性的时间安排不同，中国的应试教育是集体教育，不能够因为少数学生进度的快慢而改变教学计划，因此为实现教育精准化、系统化而采取的改善措施放到学校的背景中定会面临重重困难。
　　3.4 系统需要不断完善
　　人工智能是根据预先设置的一系列程序与复杂的模式进行运作的，但它毕竟不是人类，除不能提供绝对精准的服務外，相较于人，其也缺乏一定的环境适应性，离预期的学习效果多少会有一些距离，便需要不断地去修复漏洞，完善智能教学系统。
　　4 总结
　　综上所述，当代的物化教学方式仍存在着脱离实际、缺乏趣味性、个性化不足等弊端，已不能更好满足当前教育需要。在5G时代，人工智能已成为教育变革的驱动力。虽受限于教师接受度、技术成熟度与社会教育环境等因素，人工智能技术尚未在教育领域全面推广，但人工智能与教育的深度融合已成为一大趋势，我国应克服重重困难，大力推进人工智能技术在教育领域的全面应用，以提升整体教学效率与水平。
　　参考文献
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　　[5]李韧.自适应学习——人工智能时代的教育革命[M].北京：清华大学出版社，2019.
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