科大讯飞 数据采集捕捉
一直以来,AI在教育领域的应用受制于两个问题:一是如何将线下数据采集到线上,并进行处理;二是如何寻场景,与课堂教学结合,真正带来改变。姜子牙剧情
那么,对人工智能教育领域应用探索多年的科大讯飞是如何做的?在由北京师范大学与科大讯飞联合主办的 “人工智能与教育大数据峰会·2019”上,科大讯飞教育事业副总裁王卓分享了其经验探索,希望带来启发。
不同数据的采集方法不同
对于困扰许多企业的数据采集,王卓强调,教育大数据要常态收集,并建立一个数据互联互通的平台。“不是收集一次、两次的数据,而是对课堂教学、学习、互动家庭作业、考试等环节进行日常性的数据采集。”
他介绍,目前,科大讯飞对教学过程性数据的采集已经形成常态化完整链条,且不同数据的采集方法有所不同。例如:
用智慧课堂设备采集课堂教学互动和授课数据
用手机采集日常学生作业和练习数据
用校级云阅卷系统采集校内考试数据
用区域数据中心采集中考、会考等区域统考数据
通过建立网络化、数字化教学平台,采用伴随式教学数据收集方式,为学生个性化学习等应用做好数据储备。
覆盖课前、课中、课后全场景
2014河南高考语文准落地场景是AI实际应用的另一大考验,王卓首先介绍,AI在教育领域可发挥的作用可以概括为以下几方面:
数据采集。大量的教和学的过程化数据都以视频、音频、图片的方式存在,但这只是数字化。想要形成数据化,就需要人工智能技术。人工智能技术能把音频转成文字,把写在纸上的作文识别出来,把写在纸上的学科试题答卷智能解析出来。用人工智能技术对课堂教学场景进行分析,是人工智能技术在数据采集和分析方面的重要价值。
中国诺贝尔奖在重复备课、批改作业等重复性工作上,提高教师效率。
帮助学生实现个性化学习,提高学习效率。
为管理决策提供大数据支撑。国家对教育的年度投资已经达到了GDP的4%。想要知道投下去的资源是否产生了相应的效果,可以用人工智能技术分析教育大数据,给国家相关部门提供科学的决策依据。一个人心累伤感说说
中国名牌大学那么,如何保证人工智能技术能实际应用到课堂教学中,与教学结合?王卓说,科大讯飞将技术覆盖课前、课中、课后全场景,形成教学闭环。
在课前环节,传统课堂上,教师备课主要是研究教材、撰写教案,对学生的分析主要基于经验和平时的直观感受。通过技术, 教师可根据预习作业完成情况,分析学生知识点掌握情况,以学情分析为基础优化教学设计,。与此同时,教师也可利用优质备课资源和智能备课工具,设计教学内容。
在课堂上,基于智慧课堂云网端的综合应用,可开展多种形式的互动。教师可通过预习反馈、测评练习等方式创设情景、导入新课,并布置随堂测验。基于人工智能技术,教师可
在课堂上实现智能自动批改,并根据反馈信息定位教学重难点,实现精准讲解,学生则可得到即时的评价反馈。
在课后阶段,传统课堂教学是以学生完成课后作业、教师批改作业的形式为主,作业布置是统一的,批改和反馈是滞后的,一般是学生下堂课提交作业,再下堂课才能得到反馈,作业讲评也只讲共性问题。智慧课堂教学则基于信息化平台,重点开展个性化作业,进行针对性教学。老师根据学生学情,向学生发布个性化课后作业,人工智能实现自动批改。此外,教师的教学内容也会被记录下来,形成结构化课堂教学全景实录,方便学生检索微课视频并准确定位,同步显示讲解内容与课件,巩固提高。
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