人工智能在个性化STEM教育中的应用研究

随着全球经济社会和科技革命的迅猛发展,创新已成为驱动国际竞争力的关键基石。积极开展创新教育,培养学生的创新思维、意识和能力,是使其适应未来社会发展的教育诉求。尽管人工智能在教育中的角色日益重要,但其在个性化STEM(科学、技术、工程、数学)教育中的应用和影响研究仍不足。为弥补这一缺口,需通过研究人工智能在个性化STEM教育中的应用和影响,以及与智慧教育理念的融合,构建一个融合智慧教育理论、个性化学习理论和STEM教育理论的理论框架。在此框架指导下,分析人工智能在个性化STEM教育中的应用,揭示人工智能如何提升学习效果,增强学生的学习成绩和兴趣。结果显示,人工智能在个性化STEM教育中可以提升学生的认知能力和学科素养,同时培养创新思维和跨学科能力;人工智能对个性化STEM教育有积极影响,但同时也存在可能的负面影响,可以通过制定规范、建立标准、提高素养、加强监督等方式平衡人工智能正负影响。

人工智能在大学数学个性化教育中的探索

人工智能赋能下大学数学个性化教育可提供一个适应多样化需求的教学方式,有助于激发学生的学习兴趣和动力。人工智能在个性化教育中的应用场景主要包括智能辅导系统、学习路径推荐和学习者行为分析等。人工智能在大学数学个性化教育中发展的同时也面临数据隐私安全、多样性与公平性、算法可解释性及教师角色转变等挑战。未来人工智能在大学数学个性化教育中除了继续保持原有的优势,还有许多发展方向,在发展中需加强数据隐私保护措施,引入多样化评估体系,提高算法的可解释性,加强教师培训与合作,以更好地发挥人工智能在个性化教育中的作用。

人工智能技术赋能学生个性化学习:基本方略与实践图景

智能技术的飞速发展以及智能化教学设备的日趋完善,促使人们对学习行为的需求越来越多地取决于人与机的相互协作,人机协作学习必将是今后教育的一个主要构成方式。而人工智能技术是一种革命性的智力科技产物,既要研究其多重作用,也要重视从道德伦理角度考察其对学习的作用,本文对此进行了积极有效的个性化学习深度剖析。目前,在人工智能技术赋能教育个性化学习中,可以让个性化学习规划与学习资源同步生成、让个性化学习体验和数据供给双向交互,让个性化学习成效和学习能力公开透明。主要的实践聚集于以下几个方面:一是扩大研究范围,合理服务学生;二是融合核心技术,寻找最佳契合点;三是丰富表征资源,由知识传授转向知识共生;四是将网上与线下相结合,使人机协作达到一体化;五是寻求多方协作,构建个性化学习生态系统。

基于人工智能技术的高校个性化教育研究

高校个性化教育是基于个体差异的需求,为学生提供个性化的学习支持和资源,而人工智能技术的应用为实现这一目标提供了新的可能性。该文探讨了基于人工智能技术的高校个性化教育,分析了人工智能技术在高校个性化教育中的价值;审视了人工智能技术的高校个性化教育原则,包括学生需求导向的教育原则、差异化与个性化教学原则、数据驱动决策与个性化指导原则以及教育技术与人文关怀的平衡原则;最后探讨了人工智能技术在高校个性化教育中的路径选择,包括数据驱动的个性化学习分析、智能化的个性学习方案推荐、自适应的个性学习进度调整以及实时反馈的个性化学习评价。

“人工智能+教育”对高职学生的个性化学习研究

随着人工智能相关技术的发展,"人工智能"在教育领域的应用也日趋成熟。本文将人工智能引入到教学中,利用大数据和知识图谱等技术,通过对学习过程的追踪和记录,研究和分析学生的学习情况,并利用协同过滤算法等分析学生学习特征,最终根据分析结果,给予学生个性化学习内容和方案的推荐。同时教师通过设计不同的教学内容、制定不同的教学策略,准备不同的教学资源,服务于学生的个性化学习,并提高学生的学习效率和效果,真正的实现因材施教。

基于深度学习的继续教育个性化智能设计算法

为了满足继续教育中课程设计的个性化需求,实现按需学习,文中采用深度学习技术进行继续教育个性化智能设计算法的研究。针对协同过滤推荐算法只能推荐已被标注课程的不足,实现智能化的课程设计需求。首先利用词向量分布词袋模型来创建文本数据的词向量,并使用深度学习算法进行多源异构数据的特征提取、融合,然后使用SVD算法进行特征向量的降维,最终使用Skip⁃gram模型进行相似课程与用户的识别。通过整合传统的推荐算法评价指标,文中提出综合评判指标来评价算法的性能。数据测试与分析结果表明,文中所提算法比协同过滤推荐算法具有更高的准确率。

基于智能个性化学习策略的课程教学实践

阐述智能算法在个性化学习中的作用,探讨个性化学习在高等教育中的实践应用,包括个性化学习平台的设计与开发、数据收集与分析、个性化学习算法的选择与应用、效果评估与改进措施。

智能教育背景下个性化学习特征及保障机制

智能教育时代为学习者个性化学习的实现提供了无限可能,智能技术的高速发展及智能教育产品的不断优化为个性化学习赋能.从个性化学习的历史回溯、基本内涵两方面探明个性化学习的本质,指出当前智能教育背景下,个性化学习进程中呈现出学习分析可预测性、资源推送针对性以及学习诊断精准性、学习评价科学性等特征.未来要进一步实现智能技术对个性化学习的赋能,需建立规范的个性化学习体系,创设完备的个性化学习设施,构建个性化学习协同共同体,探索高效个性化学习路径.

基于人工智能的个性化教育研究与实践

在当前社会背景下,个性化教育已成为教育研究与改革的重要元素,然而,如何有效实施个性化教育,提供与学生特质相匹配的教学策略,仍是教育领域的重大挑战,本研究以人工智能技术为工具,深入探讨个性化教育的本质与问题,并提出一种由AI驱动的个性化教学策略,该策略综合考虑教学内容、方法和评估等因素,全面分析学生的学习模式、认知方式和知识掌握程度,为每位学生打造符合其个性化需求的“私人订制”式教学方案,实践结果表明,基于人工智能的个性化教育,能够有力地提高学生的学习效果,提升他们的学习兴趣,并对培养学生独立自主的学习能力起到促进作用。总体而言,人工智能在个性化教育实践中的应用对于提高我国教育教学质量有着重要的意义和价值。

“人工智能+深度学习”支持下个性化教育研究可视化分析

人工智能和深度学习在教育领域的应用一直受到学界的持续关注。为了清晰地展示“人工智能+深度学习”支持下个性化教育领域的研究热点和前沿,综合运用CiteSpace科学知识图谱分析工具,以中国知网CNKI中2010年到2020年的核心期刊文献为样本数据,对经过筛选后的文献进行数据可视化分析。研究表明,近十年该领域作者和机构的发文数量呈现线性指数级上涨趋势;基于关键词共现聚类图谱和时间线图谱,以2016年为时间节点划分为2个发展阶段,并梳理总结了该研究领域的4个方面,分别是新一代信息技术影响教育变革、个性化教育的支撑作用、学生的深层次认知和核心素养培育、创新人才培养模式等,期望可以为相关研究方向提供有益的参考。

元宇宙理念下个性化学习空间构建研究

分析并识别学习者个性化需求,在建模个性化的特征、学习过程、学习绩效评价及推送模型基础上,创建元宇宙理念下个性化学习空间,为实现个性化教育提供理论和实践支持。个性化学习空间的构建充分满足了学习个性化发展的趋势,实现了灵活且体验感强的“学”与“教”的过程,达到了“学”与“用”相统一的学习目的。

基于人工智能的职业教育个性化学习和多元评价研究

随着人工智能的发展,技术与教育的融合更加深入。在教学实践过程中,利用人工智能技术,对现有职业教育在线学习平台进行整合创新,搭建基于人工智能的职业教育精准教学系统,针对学生提供个性化教学方案,实现精准教学,促进师生、学生之间的互动,分析职业教育学生学习情况、学习过程中的情感状态,更精准地制定个性化的教育内容,创新教育内容的推送形式,构建虚拟教学场景,丰富学生的实践体验,实现“知行合一”的教学理念,可以促进职业教育达到最优效果。同时,引入情感分析模块,对学生学习情况进行多元评价,解决现有课程评价单一的问题,并针对学习评价发现的问题及时反馈给教师,可以为教学提供决策支持。

人工智能时代的机遇与挑战——第18届远程教育与在线学习研究会议综述

在第18届远程教育与在线学习研究会议上,来自24个国家和地区的600多位与会者就新兴技术的应用、教育理论和方法的创新、在线学习评估、国际化与跨国教育、学生的归属感和幸福感、在线协作学习等主题的120多项最新学术研究展开深入交流。专家立足远程教育与在线学习方面的理论和实践创新,对如何应对人工智能时代的机遇和挑战形成一定共识:一是人工智能等新兴技术正在重塑教育形态,二是推进教学理论与方法创新以助力人机协作,三是创设包容友好的学习环境和改善学习体验,四是灵活的教育形式可以改善资源不足和质量不均。

基于知识图谱的个性化学习资源构建研究

将知识图谱等人工智能技术应用于教育领域,实现人才的个性化培养,是未来教育改革的重要方向。课题对知识图谱和个性化学习的发展现状进行了梳理总结,对个性化学习普遍存在的问题进行了分析,在此基础上提出采用职业岗位能力、教学能力双标准为知识图谱可信数据源建立学科知识图谱,并探讨个性化学习资源构建方法与个性化学习开展方法。课题对传统教育开展数字化转型,构建更高质量的未来教育具有重要意义。

“人工智能+教育”对高职学生的个性化学习研究

在高职学校的教育领域,课堂教学仍然是主要的教学形式,且在学生的个性化学习过程中,教师仍占据主导地位,学习者的个性化学习需求并未真正得到满足,学习效果并不十分理想。而人工智能技术的日新月异,给教育行业带来了新的挑战和机遇,近年来,国家出台多项政策,要求教师主动适应人工智能、信息化等新技术变革,利用人工智能积极有效地开展教育教学工作,以满足学生的个性化学习需求,真正实现高职学生的个性化学习。

“人工智能+”时代的个性化学习理论重思与开解

个性化学习是技术与教育深度融合在高级阶段的表现形式,以机器学习和深度学习为关键支撑的人工智能技术的回归,对个性化学习进行了重塑和再造。在"人工智能+"时代,个性化学习应具备"一个中心、三个导向"的理论支撑,即以学习者为中心,以目标、过程和评价为导向。个性化学习的应然特征包括心智分析性、服务差异性和目标导向性三个层面。个性化学习首先要把握学习者的心智特征,并在此基础上为其全学习过程提供符合其个性需求的内容、活动、路径和评价,最终在学习目标上实现自我导向的有意义学习,在成长目标上培育自主发展的核心素养。个性化学习服务的确立应当以基于人工智能技术的智能教育云服务平台为支持,以需求本位的个性化学习内容推送、能力本位的个性化学习路径生成和掌握本位的个性化学习评价为服务方向。

促进个性化学习的理论、技术与方法——对美国《教育传播与技术研究手册(第四版)》的学习与思考之三

本文首先介绍了"个性化学习"的由来,然后从"促进个性化学习的核心理论——学习者建模""促进个性化学习的关键技术之一——人工智能"和"促进个性化学习的关键技术之二——教育数据挖掘"等三个方面,对促进"个性化学习"的理论、技术与方法作了较全面、深入的论述。由于人工智能技术用于促进个性化学习,主要是通过智能技术所支持的"适应性教学系统"实现,所以本文最后强调,适应性系统的研发必须满足"四维适应"的需求。

人工智能视域下开放大学个性化教育的实践路径

开放大学亟需人工智能技术赋能,为开放大学学生群体提供个性化的教育支持服务。开放大学的个性化教育依托三类人工智能关键技术的支持:准确构建学习者画像模型的智能技术、建构各类学科“知识图谱”的智能技术、基于个体学习干预的智能技术。在人工智能技术赋能下,开放大学可构建由人类教师与机器人教师共同提供支持服务的个性化教育模式,为学生定制个性化学习方案,智能推送实时匹配课程资源,全程追踪学生学习行为,数据化立体多维评价学生的学习效果。个性化教育模式的实现策略包括:构建“专业+X”的人才培养体系,建设智能教学系统,加强“人-机”协作师资队伍建设。

智慧学习环境下基于SPOC混合教学的个性化学习

针对智慧技术影响下个性化学习目标缺少差异化、学情数据采集困难、机器智能依赖过重和学生自我发展意识弱化等问题,提出智能时代个性化学习应对策略,阐述如何构建智慧学习环境下基于SPOC混合教学的个性化学习模型,旨在以新型教学模式实现以学生为本的自主发展。

基于互联网+人工智能的个性化学习创新与探索

个性化学习是技术与教育高度融合发展的一种新型表现形式,人工智能与教育学习的结合又诞生了教育人工智能这一分支。借助互联网这一基础设施的高速发展,同时伴随着人工智能新技术诸如机器学习、深度学习等应用的发展,教师的教、考、学生的学都发生了深刻变化,因此如何开展教育人工智能以及个性化学习成为必然,同时也必须注意在开展教育人工智能过程中必须面对的各种问题。