看点丨人工智能赋能基础教育高质量发展的路径

中关村互联网教育创新中心 · 公众号 · · 2024-10-16 12:33

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自2021年起，我国开启全面建设社会主义现代化国家新征程，基础教育高质量发展迈入实质性阶段。人工智能成为赋能基础教育高质量发展的革命性驱动力量，正在以前所未有的速度推动基础教育高质量发展。综合来看，人工智能赋能基础教育高质量发展，对教育资源供给、学生学习、教师发展、教育评价、教育治理将产生革命性的影响。在推进教育高质量发展进程中，我国极为重视人工智能技术与应用，相继从人工智能顶层设计、教育新基建、教师队伍等方面提出，大力发展人工智能教育，创新新技术环境下的教育教学，促进智能技术与教育教学深度融合，推动教育高质量发展。人工智能如何赋能基础教育发展的路径？一起来看——

人工智能赋能基础教育高质量发展路径

基础教育高质量发展意味着高质量教育公平与均衡、高质量教育环境与资源、高质量课堂教学与学习，以及高质量的全面发展人才。人工智能赋能基础教育高质量发展体现为技术深度融入基础教育教学中，并最终实现资源供给优质化与高效化、学习环境智能化与融合化、学生学习个性化与泛在化、教育评价精准化与多元化、教育治理数据化与科学化，如图1所示。

图1 人工智能赋能基础教育高质量发展路径

（一）5G助推“三个课堂”落地，推动教育高质量均衡发展

“三个课堂”是“互联网+”背景下，我国探索促进信息技术与教育教学融合应用的重要举措，对推动教育公平、提升教育质量具有重要战略意义。其中，专递课堂通过线上开课或同步上课等方式，用以解决农村及偏远地区开不出开不足开不好国家规定课程的问题；名师课堂通过组建网络研修共同体等形式，用以解决教师教学能力不强、专业发展水平不高的问题；名校网络课堂通过网络课程、网络学校等方式，用以缩小区域、城乡、校际之间教育质量的差距。“三个课堂”落地并发挥其实效，离不开新型信息技术的支撑，其中5G是重要的基础性技术。从技术角度来看，5G具有高速率、低延时、低消耗的特性，有助于保障三个课堂高效应用：构建基于5G的“专递课堂”，有助于解决传统课堂“传输速率低、画面不清晰、双向互动少”的问题，实现双向画面实时、高速、高清传播，为传送方和接收方创造优质的学习体验；开展基于5G的“名师课堂”，有助于破解传统教研中“观课体验差、资源难获取”的难题，推动基于“名师”的教研共同体开展线上线下相融合、移动化、泛在化的教研活动，并提供可供选择、个性化的教研资源，以此推动教师集群化发展和个性化发展；深化基于5G的“名校网络课堂”，有助于解决“开放性低、覆盖面窄”的问题，推动校际间在课堂教学、资源共享、师资共用等方面的深度合作，深化帮扶效益，促进学校集群化发展。

（二）VR/AR构建虚实融生的学习环境，创设沉浸式学习体验

应用VR/AR技术构建虚实融生的学习环境，有助于解决传统教学中“看不见、进不去、摸不着、体会不到”的问题，为学习者创设沉浸式的学习体验，提升学习兴趣和学习积极性。胡翰林等提出了虚拟现实助力教学的四种类型及当前虚拟现实技术3种主要存在类型，具体如表1所示。

表1 虚拟现实作用于教学的具体类型

其中，桌面式虚拟现实和完全沉浸式虚拟现实的教学应用包括虚拟实验室。该技术在教育中的应用不仅能打破传统教学中时空等限制因素，还降低师生进行实验操作带来的安全风险。除此之外，课堂教学过程中，教师借助虚拟现实能将学生难以理解的内容予以展示，化抽象表征为具体表征，学习者能真切地感知知识的“存在”感，实现新旧知识间的同化；此外，虚拟现实的应用还能强化情景教学，促使学生形成更为稳固、全面的认知结构，便于检索和记忆，有助于提高学生的学业成绩。

（三）人工智能教学助手创新教学模式，推进人机协同教学

《教育部办公厅关于开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》提出开展“教师智能助手应用行动”。人工智能助手核心功能包括智能推荐、学情分析、决策支持，可应用于学生自主学习、课后练习、教学预设、课堂教学、备课与教研、校园管理、教育治理等常见场景，有助于构建以学生学习为中心的新型教学模式，推进人机协同教学应用。

人工智能教学助手目前有两种类型：第一类是面向教学全过程的智能学习系统。智能学习系统基于学生基础信息和学情信息，结合学科知识点的行业建模，生成学科知识图谱，向学习者智能推送相关的微课、试题、课件等学习资源，智能学习系统的应用流程如图2所示。

图2 智能学习系统的应用流程

第二类是面向某一类教学业务的智能代理。智能代理在网络教学和远程教学中基本上能胜任多重角色的任务。一是充当协调员，为学生提供合适的学习环境；二是作为导师，通过交互、测试等方式帮助学生高效地自学；三是充当学习顾问，与学生进行情感交流，为学生的困惑提供建议以排解其学习压力。智能代理融入教学，充分发挥以“教师为主导”和以“学生为主体”两种教学模式的优势，为教与学创造了新的结合形式。

（四）智能评测工具替代教师，助力个性化学习落地

在基础教育领域，教师通常要完成繁重的作业、试卷批阅工作，消耗大量精力。应用智能测评工具替代教师批阅作业、试卷，既有助于减轻教师负担，将教师从繁杂、重复的工作中解脱出来，更好地发挥教师育人的功能，也能发挥智能工具快速分析、智能推荐的优势，助力个性化学习落地。

目前，基础教育领域的智能评测应用以语言类科目居多，能够实现对语言的自动测评，并根据学习者测评结果智能推荐学习资源与学习路径，助力个性化学习落地。例如，梁迎丽等在10年前以语音评测方法和技术为支撑，构建以语音评测为核心的英语口语智能导师系统（Intelligent Tutoring System，ITS）原型。其中以学生模型为核心，通过测评客观反映学生的知识技能水平，随后教学模型根据结果提供个性化的资源推送。实验验证该系统的语音评测信度与人工评分具有较高的一致性，而且对于提高学生口语水平效果显著。陈桦等基于中国英语学习者语言数据库，开发了中国学生英语自动评测系统。该系统充分发挥人工智能算法与专家的优势，极力为学习者打造“母语式”英语交流氛围，从学习辅导、教学评测、教学场景等各个环节多方位地提升学习者学习英语的效率，其中对学习者个性化的指导也推动了个性化教育的进程。

（五）基于大数据的学习分析，推动精准化教与学

教育大数据是教育过程中产生或根据教育需求而采集到的所有可用于促进教育发展的数据集合。而对教育数据进行挖掘与分析，能为开展课堂教学提供思路和方法。师生教学行为大数据的自动诊断与分析，可以为精准化教学落地提供支撑。付达杰等提出，基于大数据的精准教学模式包含三大板块的内容，分别为精准化教学目标建立、程序化教学过程框架设计、精准化教学评价和预测。其中，基于大数据的精准教学模式如图3所示。

图3 基于大数据的精准教学模式

信息技术赋能教育改革发展已成为不可逆转的历史潮流。在对传统课堂和现代化课堂进行差异性分析后，章继钢等提出借助大数据技术构建学生成长信息化助力系统，清晰呈现每一位学生的成长“画像”，方便教师进行更具针对性的干预和指导。大数据技术能及时从教育环境、学习者行为、教师教学等维度快速收集数据，捕获各种教育因素的关系并建立关联规则，从而构建更具前瞻性与指导性的教学模式，不断优化教育教学过程。

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