大语言模型赋能智能学伴:系统架构与风险防控

大语言模型作为新一代人工智能技术的代表,因其在对话流利性、任务处理通用性和逻辑推理性方面的优势而受到教育领域从业者的广泛关注。当前智能学伴已在促进学习互动、提供个性化辅导、增进情感交流、辅助智能测评等方面进行了一定探索,但是仍然面临对话问答能力弱、感知性差和教学适用性低等挑战。大语言模型强大的推理和表达能力为破解这一难题提供了新的思路。大语言模型赋能智能学伴需要重点解决系统架构设计和风险防控两大问题。具体而言,大语言模型支持下的智能学伴系统架构应包括输入层、数据层、技术实现层、应用层和输出层,通过“多平台协作+智能机器人代理”的方式,实现多角色互动、强交互能力、专业教学问答与深度感知等功能。为避免技术整合过程中可能出现的数据偏见、认知误导、知识版权归属分歧、隐私泄露等风险,智能学伴系统需在数据收集、算法设计和应用实践等方面加强监管和规范,以确保数据的客观性、算法的准确性以及用户的隐私权和知识产权。未来要纵深推进智能学伴的发展,还需结合学科专业知识和教学基础理论,提升知识推理的科学性和教学的专业性。

“智能学伴”在小学游戏化学习社区中的情感交互设计

该文针对目前网络教育社区中存在情感教育缺失的现状,提出了基于小学游戏化学习社区中的情感交互设计研究。首先分析情感设计的相关因素,提出了相应的策略。而后通过实证研究,提出了"智能学伴"在小学游戏化学习社区中情感交互的模型及具体流程,最终目的是在游戏化学习环境中引导学生进行主动学习。

智能学发展史的启迪

遵循智能学发展史,概略地考察古代智能学及其终结、近代和现代智能学的特点,以及一些知名学者的学术经历简要情况;对智能学与数学、哲学、心理学、信息科学等的关系和智能学发展规律和未来趋势作了分析。

基于Android地方戏曲智能学唱系统的研究

随着科技的发展,使得通过智能手机在网络上学习和娱乐成为一种趋势。戏曲的学唱过程也必然从口耳相传、听录音磁带自学向网络多媒体教学发展。本文就基于安卓手机的智能戏曲学唱系统的基本架构与功能模块进行分析和介绍,并就音乐声道并轨与同步字幕摸索出一个可行的设计方案。

“AR智能学伴”在小学语文教学中的应用——以部编版三年级上册《搭船的鸟》为例

小学语文教学要求学生能够有条理地写下观察所得,但学生没有足够的精力、机会到大自然中去细致观察,且三年级学生仍处于形象思维主导阶段,仅靠阅读文字较难深刻理解观察的场景。借助信息技术开发的“AR智能学伴”将平面的图片转为立体的形象,将单纯的文字转为丰富的素材,有助于学生进行细致有效的观察。它为学生在预习、课中、课后学习的各个阶段提供“导学、辅学、延学”等伴随式学习功能,并为教师提供必要的教学反馈数据,以支持教师更好地开展有针对性的教学指导。

试论电脑智能学在档案图书查阅上的应用

随着电脑智能学的普及,利用电脑内网编排出三层索引。应用于查阅急需的资料,服务经济建设,是提升工作水平的自身建设必备技能,随着乡、村农家书屋、档案图书室的规范,本人应用电脑智能学查阅档案图书提升速度,就此进行探讨、应用,谈点看法。

知识追踪驱动的智能导学系统设计与实现

随着经济的发展,越来越多的家庭为孩子购买能够随时随地在线学习的设备。然而,在非面对面教学中,教育者难以掌握学习者的知识状态、学习进度以及未来可能的学习情况。同时,学习者面对海量的网上学习资源难以找到适合自己的资源。针对上面的问题,开发设计了以知识追踪为驱动的智能导学系统。首先,介绍了知识追踪的基本概念与常见的模型以及应用现状。其次,将知识追踪的结果运用到系统中。最后,通过实验表明,系统能够很好地解决上述问题。

基于人工智能技术的MOOC学习平台优化

在分析MOOC学习平台发展中所暴露问题的基础上,从学习者学习成长档案、交互式备课、协作学习社区、智能学伴、监督机制等维度探讨基于人工智能技术的MOOC学习平台优化策略。利用人工智能技术对在线学习者学习行为进行分析并干预,提高在线学习者的学习效率,充分发挥MOOC在线学习平台的功能。

基于AI学智能学习平台的高中数学教学分析

随着我国《“十四五”国家信息化规划》以及《教育信息化2.0行动计划》等政策的深入推行,对于高中教育从线下理论讲述式教学朝着“互联网+教育”“平台十教育”等新式教学模式转型发展,发挥了重要的助推作用。同时,包括云计算、学习分析、大数据、人工智能等现代教育技术的出现和应用,都为提升高中教育教学水平发挥了积极的促进作用。为此,本文选择高中数学教学作为研究重点,并将AI学智慧教学平台作为重点教学手段,分析其在高中数学学科中的具体授课应用策略,最后以案例分析的形式总结应用成效,希冀借此为相关教职人员提供参考。

“机器微纳光学科学家”:人工智能在微纳光学设计的应用与发展

微纳光学材料与器件是光通信、光传感、生物光子学、激光、量子光学等诸多光学领域的关键.目前微纳光学设计主要依赖传统数值方法,存在依赖计算资源、创新效率低、得到全局最优设计困难的难题,是当前微纳光学设计的瓶颈.人工智能(artificial intelligence,AI)目前已经在多个学科开展应用,带来了科学研究的新范式.本文从微纳光学设计对象、数据集构建、学习任务与算法以及性能度量四个方面对AI在微纳光学设计领域的应用进行综述.对AI在微纳光学研究中的难点及未来的发展趋势进行了分析与展望.

“建筑智能环境学”课程教学改革与实践思考

“建筑智能环境学”作为建筑电气与智能化专业的一门重要的基础课程,教育工作者在教学中应遵从课程性质和特点,制订不同的培养目标,并选择合适的教学方法,促进教学质量的不断提高。由于该课程具有较强的理论性,教师在教学中需注重实践环节的设置,以丰富理论知识的讲解。课程还具有一定的综合性特征,教师要充分考虑其与其他课程之间存在的关联性,加强对课程教学内容的改革和实践能力培养的思考。文章分析了课程教学的难点,对课程教学改革与实践措施进行了详细阐述。

基于集成算法的知识追踪智能导学系统的设计与实现

为了更准确地判断学生的知识掌握状态,设计开发了一个基于集成算法的知识追踪智能导学系统。该系统从学生的学习行为数据出发,提出了一种新的基于集成算法的知识追踪模型,将当前主流的知识追踪模型的结果进行集成,达到更加准确地判断学生知识掌握状态的目的。实验表明,该系统可以较为准确地判断学生的知识掌握状态,预测学生未来的学习表现,便于教师了解学生的知识掌握状态,从而进行有针对性地教学;也便于学生了解自身的知识掌握状态,从而进行自适应性学习。

智能导学中学生个性化自我调节学习与情绪研究

科学技术使教育教学逐渐呈现智能化、精准化、个性化,面向学生真实学习需求,提供适切的学习服务。文章通过综合国内外相关文献,对照智能导学系统特点,构建智能导学中学生个性化自我调节学习成分模型和发生机理,智能导学系统(Intelligent Tutoring System,ITS)中学生认知、情绪和情绪相互关联,学生与ITS互动可以增强学生学习效果。调查情绪价值发现,学生利用智能导学系统学习表现出更积极的情绪,而且男生自我效能感比女生稍强,对促进学生认知、行为和情绪等方面的协同效应,智能导学系统也起到一定的积极作用。

智能机器人及其教学应用:创新意蕴与现实挑战

第三次人工智能浪潮的到来,掀起了人类历史上最具颠覆性的智能化革命,深刻地改变了技术与人的关系。以人工智能(AI)为驱动力的智能机器人技术,正逐步进入学校与课堂,赋能教学创新,催生了整合智能机器人的新型教学与学习生态系统。基于此,从智能机器人的内涵出发,梳理智能机器人的发展特征与教学功能;结合智能机器人的教学应用典型案例,审视智能机器人作为教学赋能之要素。通过计算与连接工具,探讨智能机器人助力精准教学、实践创新能力培养,开展智慧学伴、智能测评、大数据教学过程管理、人机协同"双师课堂"等方面的教学应用;从教学系统变革层面出发,以智能机器人为增强要素,促进教育系统的协同与治理;支持教师数字素养提升,补偿性教育技术应用,教学管理智能化,助力学校教育"智"理等;同时,结合现实提出智能机器人在教学应用中面临的五大挑战,以期为智能时代智能机器人的教育应用与发展,提供参考与思路。

智能导学环境下个性化学习模型及应用效能评价

教育信息化促进教学飞跃式发展,但是中小学学生的培养仍然是工厂流水线的模式,学生的创新意识薄弱。伴随着创客时代到来,有必要创设智能学习环境促进学生自主学习。本研究依据个性化学习理论和学习分析理论,构建了智能导学系统的结构模型与学习过程模型。并以Betty’s Brain系统为例,采用实证分析研究方法探讨学习者个性化学习过程。结果表明智能导学环境下有助于促进学习者的自我调节、自我反思及自我评价。最后,从元认知视角对学习者个性化学习效能进行了评价,以期研究能对智能导学系统的发展有一个推动作用。

智能导学系统设计

通过对远程教育现状分析 ,指出当前远程教育系统中普遍存在的问题 .根据个性化学习理论 ,利用人工智能技术 ,分析设计了一种智能导学系统 ,阐述了其主要对象模型、系统结构和运行机制 ,以及研究的关键问题 .这种智能导学系统可以有效地解决远程教育中存在的弊端 ,实现个性化。

基于学习过程的智能导学系统的研究与实现

针对远程教育系统的缺陷———缺乏个性化和智能化,对智能导学系统进行了较为深入的研究。IIS能根据学员的不同情况,制定个性化的学习方案,而且还可以根据学习过程信息,计算出学习相对速度、知识掌握程度以及学习效率等评价指标,不断地动态调整学习方案,从而达到指导学员学习的目的。

采矿科学发展的新方向──智能采矿学

采矿科学发展的新方向──智能采矿学ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ──ＡＮｅｗＤｉｒｅｃｔｉｏｎｉｎＭｉｎｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ￥／／冯夏庭，王泳嘉（东北大学，沈阳１１０００６）采矿科学是以具有地质构造的岩石为对象...

基于元认知能力发展的智能导学系统研究

通过比较分析国际典型的7个智能导学系统,文章发现各系统之间存在教学法、心理学、技术和实用主义的差异,但在智能化程度和有效促进元认知发展方面具有相同点。之后,文章采用系统建模方法分析了学生的元认知策略,构建了ITS中的元认知能力模型。最后,文章以Betty’Brain系统为例,通过实证分析得出:元认知意识的智能导学系统不仅有利于促进学生元认知能力的发展,还能培养学生的问题解决能力。

智能导学系统人机互动的跨学科研究与设计

智能导学系统(ITS)是借助人工智能技术,让计算机扮演专家指导者向不同特征学习者传授知识、提供学习指导的适应性学习支持系统。它有着不同于传统导学系统的基本结构与运行机制,学生模型建构与适应性指导是其两大核心特征。学生模型建构过程是ITS导学过程中通过追踪学生学习过程逐步形成特定学生知识学习模型。按照建构方式不同,常见的学生模型有四种,分别是期望与错误概念调整适应的学生模型、贝叶斯网络的学生模型、学习追踪的学生模型以及基于限制的学生模型,它们采用不同的学习行为指标。有效的人机互动不仅要以学生模型为基础,教学模型、课程脚本数据库还需要储存丰富的言语指导行为策略。ITS人机互动教育心理学研究,以及教育技术学、计算机科学领域的探索性设计研究进展启示:我国要推动ITS发展应联合不同领域研究者在已有基础上进行跨学科研究与设计;多研究专家教师的言语指导行为,形成科学系统的互动结构、脚本与策略;重视情感对学生学习的影响,建构集认知与情感为一体的学生模型。