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兴起于欧美国家的大规模开放式网络课程MOOC(Massive Open Online Courses),又称为"慕课",成为大数据时代人们获取知识的新渠道和重要学习模式。MOOC井喷式的发展对世界范围内优质教育资源的共建共享产生深远影响,并对传统高等教育模式带来极大挑战。然而在MOOC的建设过程中,我们需要高度关注它本身的特点和我国高等教育发展的环境,引导慕课在本土化过程中实现可持续发展。文章通过对国内外慕课教学改革实践的研究,归纳大规模网络开放课程项目的主要特点,总结了MOOC在我国高等教育发展中存在制度建设、课程建设、配套服务方面的困境,并分析了其内在成因,从而探讨在我国高等教育环境下如何扬长避短,寻求一条适合我国慕课发展的高教信息化之路。 相似文献
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随着世界一体化进程的加速,教育不仅是国际合作的重要领域,也是促进国际社会可持续发展的重要因素。利用人工智能技术引领和推动教育数字化转型已成为各国建设高质量教育体系的重要合作点。2022年12月5日至6日,由我国教育部、中国联合国教科文组织全国委员会与联合国教科文组织共同主办的“2022国际人工智能与教育会议”以线上方式召开。大会以“引导人工智能赋能教师引领教学智能升级”为主题,共设4个全体会议和6个平行会议,来自全球50余个国家的部长级官员、专家学者和技术代表参与了此次会议。各国通过“共享人工智能推动教育数字化转型经验,共商人工智能教育”的国际合作范式,旨在促进具有全纳性与韧性的未来教育的共建。大会的举办充分体现了党的“二十大”对教育、科技、人才的统一部署,彰显了中国引领世界共促人工智能教育的未来能力和担当,对我国下一阶段教育数字化改革提供了重要启示。 相似文献
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新冠疫情的反复使得师生频繁切换不同的混合式教学模式,这对教育韧性生态系统提出更高要求,依靠人工智能赋能韧性教学生态成为当前重要的研究课题。然而,现有研究缺少从系统性的视角综合分析韧性教学生态的构建路径。针对此问题,本研究以Z大学为案例,一方面探讨人工智能赋能韧性教学生态的框架和表现形态,另一方面对人工智能赋能下韧性教学生态的实践经验和教学效果进行分析。研究发现:Z大学以中台架构为技术底座丰富教学平台的功能应用,并贯穿导学、讲授、协作、评价四个阶段,有效地保障了疫情反复过程中师生对环境异化的适应性和教学效果的有效性。最后展望未来人工智能赋能韧性教学生态的发展重点,并对潜在的挑战进行反思。 相似文献
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人工智能教育应用是实现个性化、智能化、情境化教学的重要技术支撑,其实施手段和应用效果受到教育界的高度关注。当前,人工智能教育应用中的人机交互关系主要包括静态反馈、动态反馈、混合反馈三类,其交互主体本质上均以机器为中心,学生处于被动地位。面向人类智能发展的未来,增强人工智能教育应用的反馈性、智慧性、迁移性特征,促进学习者的主体性发展,重构人工智能教育应用的发展生态,是人工智能教育应用转型升级的关键路径。本研究在归纳国内外学习者反馈素养相关研究基础上提出“感知反馈、认知统合、评价判断、采取行动、情感管理、动机调控”六类核心要素,通过搭建不同领域和层次的多元支架,构建面向智能教育应用的人机双向反馈机制模型,探讨解决人工智能教育应用面临的人机关系困境的路径,为未来智能教育发展提供理论思考和实践借鉴。 相似文献
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后疫情时代,教育形态已经发生重大变革,不断向着大规模、数字化、虚拟化、智能化方向演进。元宇宙被称为是第三次互联网革命,是通过去中心化架构对真实场景进行镜像的虚拟社会和社交网络。教育是元宇宙的主要行业场景和创新通道,开展教育元宇宙研究是寻求高质量教育发展道路、重塑教育主体间关系、解决教育公平等社会问题的重要方式。然而,元宇宙形态将走向何种未来以及面临何种挑战,产生何种社会影响,亟需“热炒作”下的“冷思考”。本研究从技术-社会互构视角出发,分析了教育元宇宙产生的时代背景和理论基础及其特点和应用案例,旨在厘清教育元宇宙的生态架构。研究最后回到教育元宇宙带来的数据运维、数字版权、资本胁迫等方面的挑战,并进行批判性反思,为总结新型互联网教育模式下的教育规律作出探索。 相似文献
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生成式人工智能的出现改变了人工智能与教育的关系,使其从工具型应用跨越到互构式发展。然而,生成人工智能真正走向与教育的融合发展依然面临诸多挑战,集中表现在生成式模型固有的低认知性使其难以与教育垂直领域求真求实的底色相符。因此,从以大语料和高参数为特征的生成式模型向以认知推理学习为基础的世界模型跨越成为人工智能发展的必然方向,教育的基本理论将成为推动这次跨越的重要力量。基于该视角,借助以世界模型为基础逻辑构建的契机,研究从知识、实践、态度和认知四个维度充分探讨教育对人工智能的反哺价值。此外,本研究还从技术实现和理念转变两个角度提出了相应的挑战。在当前生成式模型井喷式发展的节点,研究提出人工智能模型与教育的互构作用,对探索未来人工智能教育生态新高地有较为重要理论价值。 相似文献
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人工智能与脑神经科学在揭示教育规律中发挥着重要作用。大量研究从理论上阐述了两者结合的价值，但少有实证研究厘清相应的技术路径和解释方式。其原因是教育场景缺少复杂脑神经数据的智能特征提取方案，以及适配的智能分类和预测模型。本研究以40名在线德语学习者的脑电数据集为样本，将60个德语句子用四种媒体表征方式呈现，基于变分模态分解和样本熵的方法分析和解释学习者不同脑功能区和波段对数字资源呈现方式对视觉舒适度影响的内在原因，并通过机器学习分类方法比较在线学习视觉舒适度的自动识别精确度，为人工智能协同脑神经创设适宜的学习环境提供了理论基础，有助于优化学习者脑电的智能特征提取和分类方法，为构建健康的在线学习环境提供评价策略。 相似文献