人工智能在教育领域的潜在用例

人工智能在教育领域的潜在用例已经在改变教育的面貌,并可能被用来帮助学生学习并带来机会。其可以为每个学习者进行修改。随着人工智能技术在日常生活中变得越来越重要,其正在改变教育。

人工智能在教育领域的潜在用例已经在改变教育的面貌,并可能被用来帮助学生学习并带来机会。其可以为每个学习者进行修改。随着人工智能技术在日常生活中变得越来越重要,其正在改变教育。

人工智能在教育领域的潜在用例

人工智能在教育领域的潜在用例:

差异化教学:人工智能系统可以监控学生如何完成任务、需要多长时间以及是否成功。如果学习者有困难,系统可以提供帮助;如果学生成功了,系统可以提供更难的问题来保持活动的趣味性。这种实时反馈通常很难提供给单个学生,更不用说整个班级或大学了。人工智能自适应学习系统已被证明可以快速动态地调整学习环境、信息和挑战,帮助学习者学得更多,进步更快。该系统可以理解数学规则,并根据人类主管的指示调整其方法以应对前所未有的挑战。

智能教科书:斯坦福大学的研究人员一直在构建和测试智能教科书的原型,称为“Inquire”。这是一款iPad软件,可通过查看学生与应用的交互方式来跟踪学生阅读时的注意力。交互式文本提供了基本术语的解释,学生可以通过触摸或鼠标访问这些术语,还可以阅读时进行标记和注释。教科书还可以针对每个学生提出有关主题的问题和进一步研究的想法。其可能会修改文本的阅读水平,并包括额外的照片、视频和资源,以帮助学生掌握正在学习的内容。

改进评估:教育评估与教师如何确定学生是否正在学习所教内容有关。传统的评估作文、选择题、简答题,百年未有太大改变。人工智能可以通过发现个别教师或管理人员可能看不到的学习模式来改变这一点。Reach Every Reader是哈佛教育研究生院、麻省理工学院和佛罗里达州立大学牵头的另一项评估计划,为家长开发教育游戏,让其在教孩子阅读的同时与之互动。在一些游戏中,成人和儿童扮演现实生活中的角色。

个性化学习:当学生的兴趣和目标决定学习时,这被称为个性化学习。教师充当促进者,而学生决定学习什么、为什么学习和如何学习。使用人工智能系统可以根据每个学生的具体兴趣定制个性化教育。人工智能自适应学习系统可以检测到学习者何时失败,然后提供更多或替代支持以帮助取得成功。当学生表现出对主题或技能的掌握时,AI工具会分配越来越难的活动和资源来进一步推动学习者。

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