共查询到20条相似文献，搜索用时 359 毫秒
1.
智能技术的快速发展和智能教育产品的逐渐成熟为个性化学习的实现提供了可靠保障。然而,“片面化”的智能诊断、“程式化”的教育干预、“投喂式”的服务供给、“机器主导”的教育决策阻碍了个性化学习目标的实现。要从本质上实现个性化学习,应该从“技术应用”“个体发展”和“人机关系”的视角对个性化学习进行重新审视：实现对学生的智能诊断和精准干预,强化智能技术对于教育的“赋能作用”;强调学生自我意识的唤醒、自我认知的强化和自主学习能力的提升,保障智能技术应用回归“育人”的本真;通过学生和机器的“博弈”,找到“机器智能干预”和“学生自主学习”的平衡点,实现人机协同学习生态的优化。在此基础上,围绕“学生自主学习—机器智能分析—机器智能干预—学生主观评判”构建了人机协同支持的个性化学习模型,以期勾勒智能时代个性化学习的未来图景。 相似文献
2.
智能教育产品的研发与应用是智能时代学习模式变革的核心驱动力,也是教育数字化转型的重要依托。当前智能教育产品的研发尚处于起步阶段,在实践应用过程中呈现出诸多问题,限制了智能教育产品应用成效的发挥,包括聚焦知识学习,忽视学生核心素养的培育;讨好式的服务供给,无法为学生提供系统化的学业问题解决方案;完全依赖数据进行教育决策,忽视机器智能服务的不确定性;“单向度”的机器智能应答,忽视学生的主观体验;缺乏伦理规约,导致学生对智能产品的误用和滥用。原因在于产品研发机构知识取向的应用目标、工具式的产品定位、对数据和算法的核心效用及其局限性认识不清晰、忽视学生对产品服务质量的反馈、缺乏对智能教育产品潜在风险的合理预期。未来智能教育产品的转型升级需要进一步完善面向智能教育产品的个性化自主学习理念;推动知识学习和素养培育双轮驱动的应用目标转型;实现主动智能、系统精准的学习服务供给;强化基于人机混合智能的科学化学习干预;构建人机智能双向互动的人机协同学习模式;完善绿色科学的智能教育产品伦理规约。 相似文献
3.
大量学生直接利用ChatGPT生成作业,导致“智能知识喂养”的浅层学习新问题。如何促进人机协同深度探究性学习,是生成式人工智能教育应用亟需解决的重要问题。本研究基于人机协同学习理论、社会建构主义理论和涟漪拓展探究法,提出了人机协同深度探究性学习模型及其教学模式;以ChatGPT和QQ系统为基础开发了人机协同深度探究性学习系统和智慧助教,为学习者提供任务提醒、持续会话、学习评价和知识聚敛等功能。研究采用准实验研究法,以“现代教育技术”课程的“教学设计”一章作为教学内容,检测上述模式的效用。实验结果表明,该模式及其系统能够显著改变学生的学习绩效、问题解决能力、批判性思维能力、学习态度、自我效能感和内在学习动机,但对创造性思维能力和外在动机的效果不显著。为促进该模式与系统的有效实施,教师需要从在地化知识转化、人机认知冲突启动、人机协同探究学习理念树立和学生能力培养等方面提供支持。 相似文献
4.
人机协同系统正在全面渗入人类的工作与生活,社会正快速地人机协同化。在弱人工智能时代,人工智能没有“意向性”,但其智能程度在迭代进化中。人机协同系统存在人类与机器两类智能主体,以及人类智能、人工智能和协同智能三种智能元素,其中协同智能的主体是人类,人机协同系统的智能是分布式的。受国际关系“软”“硬”“巧”实力三分理论启示,本研究构建了人机协同时代社会智能的三维模型。“三维”指硬智能、软智能和巧智能,机器拥有更多硬智能,并向人类“学习”软智能,人类拥有更强的软智能和巧智能,并把更多的硬智能“让渡”给机器。基于社会的快速人机协同化,教育所培育的学生核心素养应以发展学生的软素养和巧素养为重点,在硬素养维度着力培育学生的计算思维。未来人机关系将决定个体的社会存在,因此强调以人机协同的价值观、意识、能力等为重点的巧素养培育具有前瞻性。 相似文献
5.
人类与人工智能的碰撞与交融是连接当下现实与“近未来”人类场景的主要叙事路径。人机协同教育是人工智能时代教育变革的新范式和突破口，通过探究当前人机协同教育的作用机理和发展趋势，有助于构建“近未来”人机协同教育的路径和图景，引发对“远未来”人机协同教育的前瞻性审思。人机协同教育的发展进阶分人机协作、人机增强、人机融合和人机共创。以“近未来”的视角研究教育发展，更贴近对现实的结构分析、对发展变革的可行分析，以及对人类切身面临的挑战分析。本研究从三个方面探究“近未来”人机协同教育的新思路：首先，秉持“以人为本”的价值理念，从合伦设计、人因设计、体现人智的技术设计三个维度构建人本人工智能的研究框架和应用模型；然后，基于人机协同教育的技能本位、具身学习新范式和对学习生态的变革，提出智慧学习生态的理论框架与实施路径；最后，阐述人机协同教育的深度发展需要以智慧教育理论为指导和依据。 相似文献
6.
人工智能的快速发展与社会应用,正在带来教育系统的人机协同化.人机协同教育图景与传统教育流程大异其趣,人机协同的有效运转使得教育所需的智能结构发生转型.基于国家实力三分理论建构的教育人机协同系统所需的智能结构三维模型有硬、软、巧三种智能,在弱人工智能时代,机器的长处在于硬智能,人类教师则优在软、巧智能.由教育人机协同系统智能结构三维模型,推导出未来教师核心素养框架的三个维度:(1)硬素养,即数据化、结构化和可重复的教育教学能力;(2)软素养,即基于"关系能力"和创造性的教育教学能力;(3)巧素养,即教育人机协同的价值观、意识、知识能力与反思.基于人机比较,未来教师核心素养的重点应在硬素养中的计算思维、软素养和巧素养.培养未来教师的核心素养,需要师范教育率先建构基于人机协同的教育教学模式、课程体系和实训路径,以及提升教师教育者的人机协同教育能力. 相似文献
7.
生成式人工智能推动智能社会加速演进,智能技术赋能教育正引发教育组织和服务模式的深刻变革。教学实践转向教师智能和机器智能的互补与融合,人机协同教学将成为未来主流教学方式,以适应智能时代个性化、高效率、包容性和多元化教学需求。为释放人机协同教学潜能,推动其安全有序发展,本研究基于“计算机作为社会行动者”理论和人机协同教学的探索实践,分析物理空间、虚拟空间和混合空间中人机协同教学的典型形态,界定人机协同教学的内涵和关键场景,构建人类教师与教育机器人、虚拟化身/代理和数字孪生有机联动的人机协同教学框架——iSTAR。该框架将人机协同教学的实践层次分为人使用机器、基本人机协作、双重人机协作和复杂人机协作四个级别,强调以人为本妥善规划人机协同教学路径,包括从数据采集到人机交互的全流程合理设计,机器使能规范、伦理与数字素养保障,以及社会实验驱动的技术准入、场景规范和影响评估等,以期为智能时代人机协同教学发展提供理论借鉴和行动指南。 相似文献
8.
精准学习干预是实现精准教学和个性化学习服务的核心问题。为破解学习干预的困境，本文从人机协同的视角设计精准学习干预机制：首先从动力主体、动力作用模式和动力实现机制方面厘清人机协同的动力机制，接着从技术逻辑、实践逻辑和价值逻辑分析基于人机协同推动精准学习干预的必要性，最后提出基于人机协同的精准学习干预实践模型。该模型以学习场景为入口，引入人的决策，实现对学习问题的精准诊断；通过基于知识图谱的问题定位与知识推理，结合教师经验，实现针对学习问题的干预策略匹配；依据学习者画像筛选干预策略，以人机融合作为动力机制，动态协同修正干预策略，从而优化干预策略匹配的精准度，并利用人在回路的混合增强智能，形成精准学习干预的完整链路，构成个性化学习服务的闭环。 相似文献
9.
智能学习干预是智能技术驱动学习变革的关键环节，也是大规模个性化教育的重要依托。然而，干预目标的“短视化”、干预方式的“程式化”、干预条件的“粗放化”、干预成效的“模糊化”，严重制约了智能学习干预效用的发挥。文章重新界定了智能学习干预的内涵，指出智能学习干预旨在通过全景化教育数据的采集分析，智能诊断和综合评估学生的个体特质、学业问题和学习需求，通过教师和机器的协同决策，找准学生的学习困境，“主动”为学生提供定制化的学习内容、服务与策略，帮助学生减轻学习负担、克服学业困难、提高学业水平、提升学习素养；从主动性、适切性、渐进性、延展性、可解释性、可协商性六方面定义了智能学习干预的实施原则。在此基础上，文章围绕教育数据感知、干预对象刻画、学业问题诊断、学习干预设计、干预措施甄选、干预成效检验等环节构建了人机协同支持的智能学习干预模型，并从价值定位与理念重构、干预成效的长周期检验、风险防范和伦理规约、基于数字人技术的干预模式设计方面展望智能学习干预的实践进路。 相似文献
10.
智能教育产品的研发与应用是智能教育领域关注的热点话题,旨在以新兴智能技术为依托,打造面向多元学习场景的智能教育产品生态,实现多元学习场域的泛在感知和深度融通,构建面向全周期、多场景的智能教育数据生态,以此重构智能时代的教育服务供给模式.智能教育产品的应用通过学习意图识别与应答、学习情境感知与计算、学习数据采集与汇聚、学生画像构建与更新、学习需求分析与预测、学习服务生成与推送,能够在学习中扮演"助学者""导学者""督学者""伴学者"的角色,从多个维度重构智能教育服务的供给体系.从长远来看,智能教育产品的应用能够实现"人—机—物—环境"的泛在感知和智能互联,打造"产品—资源—数据—服务"一体化的智能教育供给模式,强化"学校—家庭—场馆—户外"多元学习场域的深度融通,构筑"学生—教师—家长"多端联动的智慧教育学习社区,以此重构基于AIoT的智慧教育新生态.未来智能教育产品的研发需要重视以下内容:研发与改进基于多模态交互的智能教育产品、打造联通多元学习场景的智能教育产品生态、构建人机协同学习的理论体系、划定智能教育产品应用的伦理边界、构建智能教育产品的评价体系、推动优质智能教育产品的普及等. 相似文献
11.
智能教育产品的研发与应用是智能教育领域关注的热点话题,旨在以新兴智能技术为依托,打造面向多元学习场景的智能教育产品生态,实现多元学习场域的泛在感知和深度融通,构建面向全周期、多场景的智能教育数据生态,以此重构智能时代的教育服务供给模式.智能教育产品的应用通过学习意图识别与应答、学习情境感知与计算、学习数据采集与汇聚、学生画像构建与更新、学习需求分析与预测、学习服务生成与推送,能够在学习中扮演"助学者""导学者""督学者""伴学者"的角色,从多个维度重构智能教育服务的供给体系.从长远来看,智能教育产品的应用能够实现"人—机—物—环境"的泛在感知和智能互联,打造"产品—资源—数据—服务"一体化的智能教育供给模式,强化"学校—家庭—场馆—户外"多元学习场域的深度融通,构筑"学生—教师—家长"多端联动的智慧教育学习社区,以此重构基于AIoT的智慧教育新生态.未来智能教育产品的研发需要重视以下内容:研发与改进基于多模态交互的智能教育产品、打造联通多元学习场景的智能教育产品生态、构建人机协同学习的理论体系、划定智能教育产品应用的伦理边界、构建智能教育产品的评价体系、推动优质智能教育产品的普及等. 相似文献
12.
自主学习重视学习者的主动性和探究性学习,同时强调教师要创造性地教学．教师的引导和帮助对学生的知识建构和自主发展极为重要．过去人们习惯于“讲—学—练”的教学思路,而自主学习则要大力强化“学—讲—练”和“通过问题解决来学习”的教学思路,要形成以学生为中心的生动活泼的学习局面,要以问题情景、自由讨论和课堂操作作为教学的主线,要将面向结论的学习转变为面向过程的学习,要把传授知识的过程变成在教师引导下学生主动探究知识的过程． 相似文献
13.
人工智能技术正从各个方面驱动社会变革.在教育领域,智能技术的应用正在促发教师角色与教学形 态的嬗变.然而,仅从技术视角讨论其在教育中的应用容易招致"技术侵入生命价值"的批评.如何理解并重构智能技术下的教育世界是教育理论研究中的关键问题.本研究分析了智能技术的局限以及智能社会对人的要求,提出人机协同的本质是驱动教育创新,是理解未来教育世界的关键概念.在组织形态上,人机协同的教育世界是由学习者与人工智能体共同构成的网络;在运行机制上,要素之间的交互运行构成"自主、协作、探索、创新"的学习系统;其中,数据是驱动教育世界运行的动力来源.最后,文章基于人的安全、归属与成长维度提出"人控制机器、机器适应人、机器赋能智慧"的人机协同原则. 相似文献
14.
建构主义下翻译教学自主学习模式的构建 总被引：1，自引：0，他引：1
张卫萍 《湘潭师范学院学报(社会科学版)》2008,30(6):223-225
传统的翻译课教学方法已很难满足社会对翻译的要求,难以有效提高学生的翻译能力。以建构主义观点为理论依据,提出了“教师导学—学生自主探究—评价反馈”的翻译教学自主学习模式,以引导学生自主学习,建构知识,形成能力,提高翻译水平。 相似文献
15.
基于“人机协同”理念，以某高校英语写作教学的实际情况为切入点，构建人机协同反馈促进学生个性化学习的模式，并进行教学实证研究。结果表明：人机协同的智慧教学中多元化反馈能够促进学生个性化学习和教师精准教学；学生投入度高，与智慧教学平台的积极互动有助于学生在主动学习中发展批判性思维；学生的学习质量得到很大提升。 相似文献
16.
人工智能时代的教学实践发生了质的变革,人机协同教学是技术与教育融合的必然趋势。为更好地理解与践行人机协同教学理念,在分析“人机协同”概念演进的基础上,进一步厘清人工智能时代的人机协同教学内涵,系统阐述了人机协同下人类教师与智能机器的角色定位,重点讨论了人机协同教学的构成要素以及目标指向,并给出了人工智能视域下人机协同教学的一般流程框架。人机协同教学分为课前教学准备、课中教师教学和课后学生发展三个阶段,包含协同预习、协同备课、协同授课、协同测评、协同辅导、协同批阅和协同评价七个环节。基于此,还开展了人机协同教学实践研究,结果表明,人机协同教学不仅有助于提高学生的学业成绩、计算思维与创新思维水平,还能为学生带来更好的心流体验。而针对如何规避智能时代人机协同教学可能引发的伦理沦丧与技术异化风险这一问题,认为在遵循人控原则、育人原则和赋能原则的基础上,还应尽早设立人机协同的规则、边界及伦理规范等方面的法律法规。 相似文献
17.
人工智能与教育的融合实现了教育的规模化、个性化和智能化,然而它并未突破传统教育知识传授模式的局限,未来的人工智能教育应用应当从"机器教人"向"人机共生"的知识创造性发展。"人机学习共生体"这一后人工智能教育时代的学习形态,是在分析人工智能发展历程和学习者角色演变的基础上,以经验之塔理论和知识创造螺旋理论为基础提出的。后人工智能教育时代人机共生的学习形态,即在学习者的客体观、主体观、主体间、共生观和他者观等基础上,形成的具有连续统样态的人工智能教育模式。人机学习共生体围绕隐性知识和显性知识之间的转化,形成了学习者与智能体的共生关系,通过共同化、表出化、联结化和内在化等知识转化过程,持继促进知识创造。人机共生学习是学习者、智能体和教师所构成的以知识共生为核心的学习过程。未来人机学习共生体的实现,需要解决智能体的主体性技术、学习绩效支持以及学习模式创设等挑战。 相似文献
18.
新课标提出要建构“自主、合作、探究”的学习模式．有很多专家和一线教师都提出选修教材也要着重进行“探究”式学习（研究性学习）的观点．但我以为觋阶段仍要以“自主”学习为突破口为重点。这是因为,一是我们的学生仍是未经历过新课改或经历过不太成熟的新课改的“旧”的学生,二是“自主”学习是“合作、探究”学习的基础与前提． 相似文献
19.
“知识建构”是建构主义的课程与教学论的核心理念，它与新课程倡导的“自主、合作、探究”的学习方式和“交往、互动”的教学观念相吻合。在语课堂教学中可以“知识建构”为基本理念，实施情感性、情境性、协作性、支架式教学策略。关注学生的个性差异和不同的学习需求，引导学生在问题情境中学会协作探究、自主吸收、消化和运用知识，学会在实践中反思，从而全面提高学生的语素养，促进学生持续发展。为提高语教学实效，依据“知识建构”的基本理念．在教学过程中应注意以下几种教学策略的实施。 相似文献
20.
吕芬娇 《教学月刊(中学下旬版)》2007,(9):54-55
一、科学“情境-问题-探究”式教学
科学“情境-问题-探究”式教学是一种教师创设相应的情境，让学生在此情境中发现问题，激发起探究欲望，从而自主探究、主动建构知识的科学课堂教学体系，其中“情境”为知识产生或使用的具体环境，“问题”为学生在情境中发现并想要解决的对象，“探究”为学生在情境中自主进行的各种学习活动。[第一段] 相似文献