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    當教育遇上人工智能

    2018年12月11日() | 打印內容 打印內容

    以北京市的小學英語為例。北京市小學階段共有200多種英語題型,其中,北京海淀區(qū)的?碱}型有13種,考試的平均難度較順義區(qū)更高。有了這些數據,便能夠以班級為單位,對學生的學習水平進行評估,幫助教師推薦適合班級的個性化作業(yè)。

    對于同樣是初次使用作業(yè)推薦系統(tǒng)的兩位教師來說,第一次拿到作業(yè)是相同的,但從第二次開始便不再相同。小劉說,“系統(tǒng)會根據第一次作業(yè)的班級正確率,確定第二次的推送內容,正確率越高,下次推送作業(yè)的難度就會上升;反之,則會降低”。

    智商為什么從90提高到120

    在國外,已有一些成熟的智能教學系統(tǒng)投入應用。它們完全不同于目前中國市場上常見的AI教育應用。

    2010年,張杰夫從南非地區(qū)引入一款嵌入了感知能力訓練的智能教學系統(tǒng)——凱米系統(tǒng),在成都地區(qū)的多所公立中小學開展教學實驗。心理學有一個觀點,感知能力是人類學習的基礎。一些孩子在數學學習時總是丟三落四,問題可能出在感知能力上,該系統(tǒng)通過數據模型進行測試,找到學生感知方面的弱點,然后推薦相應的學習內容,并對其進行感知能力訓練。

    張杰夫舉例稱,澳大利亞有個入學智商測試只有90的孩子,使用凱米系統(tǒng)3個月后,智商竟然達到了120的正常水平。

    張杰夫認為,這些智能教學系統(tǒng)具備個性化、發(fā)現式學習和交互式指導的功能,代表著智能教育的發(fā)展方向。

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