人机协同学习:实践逻辑与典型模式

随着教育数字化转型的推进和生成式人工智能技术的发展,人机协同学习成为未来学习的新常态。人机协同学习主要通过学生和机器的分工和有机协同提升学习的效率和效能,促进学生智慧和机器智能的共同增长,实现人机协同的教育智慧创生,完成超越人类智慧和机器智能的复杂任务,促进学生的知识建构、认知发展、思维提升和智慧养成。人机协同学习需要以学习者的智慧增长为核心,重视人和机器之间的博弈与平衡,强化人机角色的辨识与动态调整,加强人与机器自主度的灵活转换。本研究围绕面向知识掌握的“干预—自主”式学习、面向知识建构的“协作—探究”式学习、面向知识创造的“对话—协商”式学习,提出人机协同学习的典型模式,勾勒了人机协同学习的实践样态。未来人机协同学习需要优化智能学习干预的模式与策略,提高学生的自主意识,加强人机协同学习模式的探索,探究人机协同学习的发生机制,以支撑和引领智能时代学习模式的创新发展。

开放式情境判断测验的自动化评分

受限于评分成本,开放式情境判断测验难以广泛使用。本研究以教师胜任力测评为例,探索了自动化评分的应用。针对教学中的典型问题场景开发了开放式情境判断测验,收集中小学教师作答文本,采用有监督学习策略分别从文档层面和句子层面应用深度神经网络识别作答类别,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)效果理想,各题评分准确率为70%~88%,与人类评分一致性高,人机评分的相关系数r为0.95,二次加权Kappa系数(Quadratic Weighted Kappa,QWK)为0.82。结果表明,机器评分可以获得稳定的效果,自动化评分研究能够助力于开放式情境判断测验的广泛应用。

未雨绸缪:美国IFTF《面向未来全球青年能力报告》对我国基础教育的启示

能否以适当超前的理念研究并规划基础教育、培养青少年适应未来社会的能力,是衡量一个国家是否具备未来国际竞争力的关键要素。美国IFTF以全球6个城市60名16~30岁优秀青年为研究对象,通过深度访谈探究适应2030年人类社会的工作+学习能力及其习得路径。本研究重点介绍研究报告中5个最高能力表现域和15种核心能力,结合教育现代化的育人本质,阐述了IFTF《面向未来全球青年能力报告》对我国基础教育的重要启示:把现代精神全方位融入基础教育全过程;把培育学生适应未来的能力作为基础教育的重中之重;把学生塑造成为兼具中国情怀和全球视野的人才。

机器学习与行动者能力:技术可供性视角——以谷歌AlphaGo为案例

伴随着新一轮科技革命的兴起,具有颠覆性特征与影响的新兴技术迅猛发展,人类社会即将进入挑战与机遇并存的智能时代。在此背景下,机器学习有望成为行为主体在新历史时期提高自我能力、建立差异化优势、确保可持续发展的重要工具。以谷歌AlphaGo为研究案例,基于技术可供性视角,运用扎根理论研究方法,系统深入分析机器学习对行动者能力的作用机理。研究发现:①在概念内涵层面,机器学习满足技术可供性定义,符合时代发展特定情境,能够与行为主体进行广泛互动与深度融合,进而实现决策者既定目标;②在能动关系层面,人类对未知事物的好奇可以推动科学技术进步与发展,而新兴技术发展能够提高行动者行动能力,随着技术的迭代升级,人类的行动能力得到进一步精进。构建“机器学习与行动者能力”理论框架可弥补现有研究缺口,在实践层面满足时代发展需要,并对相关领域发展提供理论借鉴。

算法管理视角下在线劳动平台收益形成机理研究

通过深入分析在线劳动平台中人机交互的价值创造过程,探究人力创造与智能算法创造的收益在价值形成空间中的变化情况。基于比较静态分析与案例研究发现,智能代理算法系统能通过算法逻辑协助人类完成任务,提高人类劳动者个人绩效表现,促使劳动者群体创造更多收益;随着算法系统岗位胜任水平提高,系统内总收益不断增加,其中算法系统创造的收益越来越大,而人类劳动者创造的收益存在拐点,先上升后下降。研究结论对在线劳动平台调整人机交互过程中智能代理的价值属性以及收益分配策略,从而构建竞争优势具有一定的参考意义。

生存分析概述及模型应用

生存分析是循证医学的一个重要组成部分,常用来对生存数据(包括有删失的生存数据)作疾病的预后因素分析、评价治疗方法的优劣以及风险预测,它同时关注结局事件及其发生的时间,即使在生存时间有删失的情况下,也可以得到不同时点的存活百分比。但在临床研究中通常还存在着一些特殊的数据,如复发事件数据、存在竞争风险的数据等等,若忽略这些数据的特点,选择传统的统计模型,可能会使结果出现偏差,甚至得出误导性的结论。而随着统计技术、计算机技术以及生物医学技术的不断发展,各种模型也被相继提出并结合其他领域技术如机器学习等运用到了生存分析当中,为医学研究提供了更优的统计模型,使研究结果更具说服力。

智能时代个性化学习的现实困境、意蕴重构与模型构建

智能技术的快速发展和智能教育产品的逐渐成熟为个性化学习的实现提供了可靠保障。然而,“片面化”的智能诊断、“程式化”的教育干预、“投喂式”的服务供给、“机器主导”的教育决策阻碍了个性化学习目标的实现。要从本质上实现个性化学习,应该从“技术应用”“个体发展”和“人机关系”的视角对个性化学习进行重新审视:实现对学生的智能诊断和精准干预,强化智能技术对于教育的“赋能作用”;强调学生自我意识的唤醒、自我认知的强化和自主学习能力的提升,保障智能技术应用回归“育人”的本真;通过学生和机器的“博弈”,找到“机器智能干预”和“学生自主学习”的平衡点,实现人机协同学习生态的优化。在此基础上,围绕“学生自主学习—机器智能分析—机器智能干预—学生主观评判”构建了人机协同支持的个性化学习模型,以期勾勒智能时代个性化学习的未来图景。

机器翻译译后编辑能力体系构建——基于国家标准的探讨与分析

通过解读GB/T 40036—2021《翻译服务机器翻译结果的译后编辑要求》的相关内容,并基于该标准详细解构译后编辑生产前、生产中、生产后3个环节的活动要素,发现当前主流神经网络机器翻译的发展正悄然将译后编辑职业化,即译后编辑已超脱传统概念中机器翻译结果修改的单一范畴,是个体在译后编辑工作中全体活动的总和,涵盖沟通、决策、修改、服务等多项职业活动。文章结合译后编辑生产活动具体工作内容,从胜任译后编辑岗位所需具备的综合能力素养出发,构建了由态度、知识和技能3个维度组成的译后编辑能力模型,以期在译后编辑职业化范畴下重新界定译后编辑的能力要素,助力译后编辑行业的发展和人才培养。

数控铣一体化实训教学管理平台研究与应用

构建了数控铣一体化实训教学管理平台,通过数据信息识别、远端设备控制、学生实训能力评估等功能,对实训的薄弱环节进行相应改进,以推动数控铣一体化实训教学能力的提升,保障数控设备实训教学质量。

基于机器学习的建筑施工人员安全能力预测模型

为探究建筑施工人员安全能力的作用机制和关键影响因素,以社会资本和行为动机理论为依据,建立基于组织网络和个体行为的多指标数据集;借鉴成熟量表构建安全能力指标体系,通过问卷调查向中国境内若干建筑工程项目的457名施工人员获取数据;采用基于熵权法与变异系数法的多指标综合评价法进行指标权重计算和筛选;采用梯度提升决策树(GBDT)等5种机器学习方法分别建立回归预测模型,利用网格搜索法进行超参数优化,以提升模型的预测能力。结果表明:集成学习方法优于传统机器学习方法,GBDT算法在所有方法中拟合性能最佳;权重优化后的数据集可在一定程度上提升模型的预测精度;施工人员的安全参与行为和组织中社会资本的结构与认知维度对其安全能力影响较大;此外,个体特征中的工作年限和教育水平也与安全能力存在一定相关性。

智能时代教师的三“智”素养

如何重新定义智能时代教师的角色和能力已成为推动未来教育发展亟须解决的时代命题。面对育人目标、学习方式、教学模式的根本性变革,教师角色必须实现三个转变,即从“教书匠”转变为“育人师”、从“结界师”转变为“联结者”、从“独行侠”转变为“协同者”。同时,智能时代教师必须具备“智”创课程、“智”联世界、“智”主发展三项核心素养。

当代机器语言能力的研究现状与展望

机器语言能力是当代科学研究领域中的前沿和重大课题。文章首先对机器语言能力研究的现状进行了回顾和分析,然后对其发展趋势进行了展望,指出研究语言的大脑神经机制是实现机器语言能力研究突破的新路径;有必要构建机器语言能力评估等级量表,以便有针对性地提升机器处理人类自然语言的能力;提高机器的语言能力还必须加强学科间的合作和研究队伍的培养与建设。

基于支持向量机的建设工程项目经理胜任力评价

项目经理的胜任力是影响项目绩效的关键因素。在文献分析和专家研讨的基础上,结合中国情境,构建了建设工程项目经理胜任力的评价指标体系,将其胜任力分为四个维度:管理技能维、认知维、情商维和人格魅力维。在此基础上提出了一种基于支持向量机的胜任力评价模型,该模型具有自学习、自适应的能力,可以有效解决评价指标间非线性关联的问题。最后,算例表明该评价模型具有可靠性和有效性。

人机协同时代智能素养的理论模型研究

智能社会人机协同的作业方式要求我们重视学生智能素养的培养。基于加涅的学习结果分类理论,通过研究整合法,提出了智能素养的定位,进一步从智能知识、智能能力、智能思维、智能应用、智能态度五个维度阐述了智能素养的构成,构建了由十六个二级维度构成的智能素养理论模型。研究提出的智能素养理论模型可为智能素养的培养以及素养测评工具的设计与开发提供支持。

人机协同视域下教师数智素养之内涵、功能与发展

人机协同教学场景对教师的现有能力结构提出了新的挑战,以融合数据素养和AI素养为基本属性的教师数智素养是教师应对挑战的必然选择,它将成为未来复杂多变社会中教师核心素养的重要组成部分。教师数智素养是教师在数智时代为了完成学习、工作和生活等多方面目标,而合理、有效、符合伦理地融合使用人工智能技术,以及多种类型数据的能力。教师数智素养包括基本数智知识与技能、高阶数智思维能力、数智信念与伦理三个方面的内容,其在解决人机协同教学问题的每个阶段都发挥着关键作用。未来强人工智能的出现,将会使教师数智素养更为强调高阶思维能力和数智伦理。基于以实践为中心的教师教育发展趋势,教师数智素养的培养应该围绕一组“数智核心实践”进行组织,不断促进教师数智知识、技能和信念的发展。

聚酯单丝整经机结构与控制设计

整经是一道重要的织前工序,整经过程中张力因素是影响经丝质量的关键因素,针对这个工艺参数,设计了整经机总体结构,包括:送卷结构、收卷结构、张力测量结构等,介绍了其工作原理和设计特点。针对该整经系统存在不稳定和精度差的问题,分析了聚酯单丝整经机控制系统的组成及其工作原理,硬件系统采用PLC、触摸屏、张力传感器、伺服电机等,软件系统采用数字滤波型PID算法实现对经丝张力的控制要求。实验结果证明:整经张力精度达到2.5%,经丝排列均匀,经轴表面卷装平整,满足工艺要求。

基于退化数据与故障数据的导弹竞争故障预测

针对具有多元退化量的导弹竞争故障预测问题,分析了导弹退化特性,并在考虑突发故障与退化故障相关性的基础上,建立了具有多元退化量的导弹竞争故障预测模型。对导弹性能退化数据与突发故障数据进行统计推断,确定了数据的分布类型,在此基础上对竞争故障预测模型的参数进行了求解。针对导弹性能退化数据分布参数存在非线性、小样本等问题,运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型对性能退化数据的分布参数进行了预测,得到了性能退化数据未来某一时刻的分布函数;针对退化量与突发故障的相关性,应用位置-尺度模型分析了退化量与突发故障的关系,得出了突发故障与退化量的相关参数,进而根据导弹竞争故障预测模型得到了导弹未来一段时间内的竞争故障概率。以贮存状态下的整批导弹为例,实现了导弹竞争故障预测,并与其他预测方法进行了对比,结果验证了方法的合理性与有效性。

基于竞争威布尔模型的加工中心可靠性评估

为了实现故障数据按故障机制的分类,使用竞争威布尔模型对加工中心可靠性进行评估,通过故障特征属性和故障信息序列概念的定义,以故障信息序列表示故障,利用模糊聚类的方法对故障信息序列按故障机制相似性进行分类;利用自助法和基于灰色预测的改进自助法实现小子样评估中威布尔模型的参数估计;通过实例验证了该模型和方法的可用性。

基于能力本位的数控机床编程及应用课程改革研究

基于目前数控技术应用的前景,分析了数控机床编程及应用课程目前存在的问题,介绍了基于能力本位的课程模式,提出课程改革的目标,论述如何应用能力本位来构建数控机床编程及应用课程模式,阐述了课程改革的具体措施,并对课程的发展提出了方向。

复杂工程问题解决能力培养中《机械设计基础课程设计》教学内容与组织

《机械设计基础课程设计》是继《机械设计基础》课程后的一门重要的实践性课程,但传统《机械设计基础课程设计》的教学内容及组织模式,难于对学生复杂工程问题解决能力的培养形成有效支撑。首先分析了传统《机械设计基础课程设计》教学内容及其在学生复杂工程问题解决能力培养方面的不足,然后对重新规划后的《机械设计基础课程设计》教学内容进行了介绍,并分析了其对培养学生复杂工程解决能力的支撑作用,最后介绍了《机械设计基础课程设计》的组织模式与考核评价方法。