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          人工智能時(shí)代怎樣當(dāng)老師?

          作者: 時(shí)間:2018-05-02 來(lái)源:北京日?qǐng)?bào) 收藏
          編者按:如今,世界各國(guó)都在加大人工智能的研發(fā)力度,投入大量的教育資源,為未來(lái)培養(yǎng)人工智能人才。那么,在人工智能時(shí)代該怎樣當(dāng)老師?

            教育部日前印發(fā)《高等學(xué)校創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》,要求推進(jìn)“新工科”建設(shè),重視與計(jì)算機(jī)、控制、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合,形成“+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式,到2020年建設(shè)100個(gè)“人工智能+X”復(fù)合特色專業(yè),建立50家人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201805/379331.htm

            人工智能是一個(gè)涉及多學(xué)科的復(fù)雜科技,需要一系列學(xué)科的基礎(chǔ)理論支持,在進(jìn)入應(yīng)用的時(shí)候,亦因技術(shù)快速進(jìn)步的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),對(duì)很多工種具有強(qiáng)大的替代性,并導(dǎo)致法律、社會(huì)道德、監(jiān)管等存在滯后性,進(jìn)而衍生出司法、倫理、就業(yè)、心理等各種復(fù)雜問題。而對(duì)于這些問題,單靠人工智能自身是無(wú)法解決的,必須連接其它學(xué)科,形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)交叉融合,激活人工智能和其它學(xué)科的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

            學(xué)生提問多 虛擬助教幫回答

            早在2013年,英國(guó)牛津大學(xué)發(fā)布了一份名為《就業(yè)前景:哪些工作最容易受到計(jì)算機(jī)自動(dòng)化的挑戰(zhàn)》的研究報(bào)告。

            報(bào)告分析了702種常見職業(yè)后認(rèn)為,需要大量社交、創(chuàng)造性的工作,或是需要技巧、靈活運(yùn)用技能的工作,機(jī)器人都難以取代。在報(bào)告結(jié)尾處長(zhǎng)達(dá)16頁(yè)的列表中,高等教育管理者和高等教育教師分別以1%和3.2%的幾率,位列未來(lái)被“計(jì)算機(jī)化”可能性最低的職業(yè)排名的第52位和112位。

            而且人工智能技術(shù)的出現(xiàn)不僅難以撼動(dòng)大學(xué)教師的工作崗位,而且還可能助教學(xué)工作一臂之力。

            為學(xué)生答疑解惑是教師的基本職責(zé),但是如果海量問題集中涌來(lái),想一一解答卻力不從心,這時(shí)希不希望有個(gè)人來(lái)分擔(dān)?這就是虛擬助教存在的價(jià)值。最出名的一個(gè)例子就是助教吉爾。2016年4月,美國(guó)佐治亞理工學(xué)院計(jì)算機(jī)專業(yè)教授阿肖克戈?duì)栭_設(shè)的一門人工智能課程臨近結(jié)束時(shí)炸開了鍋。作為一門每學(xué)期有300多名學(xué)生學(xué)習(xí)的核心必修課,學(xué)生在課程網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上發(fā)布的超過(guò)1萬(wàn)條實(shí)時(shí)信息讓戈?duì)柦淌诤退?名助教解答起來(lái)忙碌不堪。

            不過(guò)當(dāng)戈?duì)柊l(fā)現(xiàn),學(xué)生詢問的問題相對(duì)固定,通常與期末考、課程大綱和課程安排等相關(guān),于是就“偷偷地”設(shè)計(jì)了一款人工智能程序“吉爾”作為助教與學(xué)生進(jìn)行在線互動(dòng),緩解了任課教師和助教的工作壓力。

            虛擬助教的上崗并不意味著人類助教即將失業(yè)。畢竟目前來(lái)看它只是負(fù)責(zé)機(jī)械性地回答一些諸如正確的文件格式、數(shù)據(jù)使用,以及教職員工的日程安排等有客觀答案的問題。而一些更為復(fù)雜的問題,還是需要人類助教負(fù)責(zé)回應(yīng)。

            教學(xué)個(gè)性化 學(xué)習(xí)系統(tǒng)做決策

            如果要問當(dāng)今高等教育領(lǐng)域最當(dāng)紅的技術(shù)是什么,自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)一定會(huì)被反復(fù)提及。

            “它將讓學(xué)習(xí)系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)整課程、學(xué)習(xí)材料或?qū)W習(xí)活動(dòng),以符合學(xué)習(xí)者個(gè)人情況、性格和需求,從而為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。”由國(guó)際新媒體聯(lián)盟發(fā)布的《地平線報(bào)告(高等教育版)》,在2015-2017年連續(xù)三年預(yù)測(cè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)未來(lái)將在高等教育中被普遍采用。而人工智能無(wú)疑為其在教育領(lǐng)域更好的使用提供了有力的技術(shù)支撐。

            自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以利用基本的人工智能算法,基于學(xué)生的學(xué)習(xí)經(jīng)歷“算出”他們需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容,更好地實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)個(gè)性化。同時(shí)對(duì)教師而言,由于此類系統(tǒng)可以在學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中更好地了解他們的學(xué)習(xí)進(jìn)度,這也有助于系統(tǒng)向教師反饋數(shù)據(jù)、提供信息,以便分析和了解某位學(xué)生及其班級(jí)的整體需求,協(xié)助教師做出正確的教育決策。

            考試評(píng)分成本高

            人工智能先挑錯(cuò)

            在給學(xué)生作業(yè)或考試評(píng)分時(shí),對(duì)開放性試題(如作文)的評(píng)價(jià)對(duì)教師而言是一項(xiàng)艱巨的任務(wù),在大型課堂為個(gè)人提供反饋更是如此。一些人相信,由于學(xué)生的回答有其固有的句法和語(yǔ)義結(jié)構(gòu),因此只需對(duì)計(jì)算機(jī)“稍加訓(xùn)練”,用人工智能系統(tǒng)取代人類反饋是很有可能的,而且其成本要比靠人打分低得多。通過(guò)深度學(xué)習(xí)幾百萬(wàn)篇作文和相應(yīng)的評(píng)分,人工智能很快就能掌握批改作文的套路。想一想,一名教師在從教的四十多年里可以閱讀一萬(wàn)份作文,那么僅在幾分鐘內(nèi)就讀完上百萬(wàn)份作文的人工智能似乎經(jīng)驗(yàn)更為豐富。而且確有實(shí)驗(yàn)表明,人工智能給出的分?jǐn)?shù)與人類教師的幾乎完全匹配。

            從2017年秋季學(xué)期開始,密西根大學(xué)的教師就開始用計(jì)算機(jī)輔助給學(xué)生改論文作業(yè)了。這個(gè)由該校教師團(tuán)隊(duì)研發(fā)的輔助評(píng)分工具M(jìn)-Write,利用文本自動(dòng)分析技術(shù),借助不同的算法(如詞匯匹配、題目匹配)分析學(xué)生提交的文章內(nèi)容,從而找到學(xué)生論文中存在的問題。此外,老師還能通過(guò)語(yǔ)義分析的結(jié)果,找到在寫作上需要幫助的學(xué)生。不過(guò)在將最終評(píng)分反饋給學(xué)生之前,教師還需要先對(duì)計(jì)算機(jī)的打分結(jié)果進(jìn)行核對(duì),并進(jìn)行一定的修正。

            類似的應(yīng)用中國(guó)高校也在嘗試。2017學(xué)年末,浙江外國(guó)語(yǔ)學(xué)院國(guó)際學(xué)院的11位外國(guó)留學(xué)生完成了一份特別的中文試卷——批卷老師為來(lái)自阿里巴巴的人工智能系統(tǒng)。在這批試卷上,人工智能系統(tǒng)用代表不同意義的符號(hào)在試卷上精確地圈出外國(guó)留學(xué)生們的多詞、缺詞、錯(cuò)詞和詞序錯(cuò)誤等錯(cuò)誤的位置,完成了對(duì)作文的批改,其準(zhǔn)確率和細(xì)致程度接近甚至超乎人類的水平。



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