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ai 智能教育(统一ai智能教育)

5月30日,华中师范大学打破学科壁垒,正式组建成立人工智能教育学部。华中师范大学副校长夏立新介绍,学院将以建设“人工智能+教育”集成攻关大平台、构建“人工智能+教育”复合型高水平人才培养模式、打造“未来教师”职前培养、职后培训一体化人才培养体系。

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华中师大人工智能教育学部的成立,再次提醒我们,人工智能不是单一学科,而将是带来各学科全面“智能化”。人工智能对教育来讲,一方面是要在人才数量及质量上加快加大培养,形成全教育体系的人工智能专业人才培养;另一方面是要将智能技术运用到教育的方方面面,从而带来教育形态的变革,以及教师能力的转变。

今天,我将带着大家简单了解一下我国及其他国家人工智能教育情况,以及人工智能对教育的影响。希望帮助对“人工智能与教育”有兴趣的朋友,建立起不太片面的认识。

• 各国人工智能布局与人才现状

• 人工智能师资情况与各级学校建设

• 人工智能运用于教育与教师协作

全球AI人才及不均衡,各国政策密集布局

智慧时代,未来已来。人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术已走出实验室,逐步与社会结合,推动社会经济向“智能化”迈进。人工智能将给各领域带来颠覆式的变革,小到企业机构,大到国家地区都在积极规划布局,希望抓住机遇。而AI竞争,核心是人才存量与人才质量竞争,面对全球AI人才存量不足、人才质量不高、人才流失等现状,如何在短时间内培养出高水平AI人才?是世界各国都非常关注的问题。

各国密集布局AI研究和市场

为开展AI研究布局和产业布局,全球各国都在密集出台大量政策文件,且广泛涉及到人才培养。相较中国,当前多个西方国家的AI技术创新与产业发展布局不仅开始更早,且政策支持力度也毫不逊色。

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全球AI人才极不均衡,各国培养体系均未完善

虽然全球对“AI”、“AI人才”尚无统一定义,概念边界较模糊。但仍有一些数据可作参考。如有数据显示,全球现有AI人才约30万,其中产业人才约20万,大多从业于各国AI产业公司及科技巨头,另有储备人才约10万,分布在全球367所高校中。

AI人才分布极不平衡,无论数量和质量美国都处于领先地位,中国、英国、加拿大等国家一直在奋力追赶,虽然成果显著,但仍与美国存在明显差距。

如今,全球每年约有2万AI领域毕业生,即使美国也尚未形成完善的人才培养体系,远不能满足当下百万量级的人才需求。且AI人才流动性较大,《2019年全球人工智能人才报告》显示,27%AI研究人员工作地与其获得博士学位的地区是不一样的,有些国家甚至达到三分之一。

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师资严重缺乏,大中小学大力推进人工智能教育

AI师资严重缺乏,各国加大培养力度

AI人才存量不足背后的深层原因在于师资。当前,一方面,现有教师缺乏AI相关专业知识,教师绝对数量不足;另一方面,AI教师与AI企业人才收入差距较大,难以吸引高端人才投身教育,甚至教师流向企业、海外。如谷歌、脸书、微软等技术巨头都在高薪聘请AI教师及毕业生。

为解决这一问题,美国通过总统奖彰等措施加大对AI早期研发大学教师的资助力度;英国则更强调基础教育阶段AI教师队伍建设,计划在4年内花费8400万英镑培育8000名计算机科学教师,从而保证每所中学都拥有一名合格的计算机科学教师;中国积极搭建AI领域教师工程能力训练平台,多所师范大学设立AI专业加大教师培养力度;加拿大通过营造开放、包容的教育科研环境,成功吸引了一批AI领域的先驱开拓者任职于当地大学,如多伦多大学的Hinton、阿尔伯塔大学的Sutton以及蒙特利尔大学的Bengio。

高等教育:我国已有59所学校设立AI学院/研究院,相关专业过1000

各国在高等教育AI学科体系构建方面也作了很多努力,如建设AI学科专业、设立AI相关硕士博士学位、促进多学科交叉融合等。

在美国,卡内基梅隆大学设立美国首个AI本科专业,斯坦福大学设立AI研究院,麻省理工学院投资10亿美元建设AI学院等。

英国在高等教育领域投资1亿英镑设立AI奖学金,设置AI学位,开设AI课程,实施硕博贯通人才培养,鼓励不同学科背景学生深造,计划每年至少增加200个相关专业博士。

在加拿大,以蒙特利尔、多伦多和埃德蒙顿为代表的三大地区依托本地大学开设AI专业,建设AI实验平台,培养AI、机器学习和大数据开发的领导人才,在硕士阶段推出课程教授大型数据集转化技术和策略,用于未来智慧城市、智慧医疗和制造业升级,并计划在未来几年培养800名AI领域的博士生;以蒙特利尔大学、多伦多大学、阿尔伯塔大学、滑铁卢大学等高校的AI实验室为平台,加拿大培养了众多高质量AI人才,他们大部分成为了加拿大初创企业的创始人或者是谷歌、脸书、亚马逊等科技巨头的技术精英。

在中国,高校占据AI人才培养总量的80%。2018年4月,教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》,对中国高等教育AI人才培养体系进行了较为全面的设计。据不完全统计,截至2020年3月底,全国已有59所院校建立了AI学院/研究院,215所高校获批AI本科专业,数据科学与大数据技术专业616个,智能制造工程专业130个,还有机器人工程、智能科学与技术、智能建造、智能医学工程、智能电网信息工程和智能车辆工程等相关专业过百个。

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中小学:教育部门及学校共同大力推进智能教育

美国2013年制定了《联邦STEM教育五年战略规划》,至2016年超过40%美国学校都设置了编程课程。此外,美国人工智能协会(AAAI)和美国计算机科学教师联合会( CSTA)联合发起AI4K12项目计划,正在制定K-12AI教学国家指导方针,并已发布人工智能五大理念,并据此提出K-12阶段的分学段教学建议。由卡内基梅隆大学支持的世界人工智能青少年竞赛(WAICY)也大力推动了人工智能在美国学校的发展。

日本在2016年的《日本再兴战略2016——面向第四次工业革命》中提出将人工智能相关课程纳入中小学必修课范围,2019年起更将实施教育改革,将大规模培养人工智能人才作为重要战略。

在欧洲,波兰数字化部创建了《波兰人工智能战略设想》项目,其中2019-2020学年100余所学校开设AI课程,课程分三个学段——K-3年级、4-6年级、7-8年级。K-3年级的教学目标是,让儿童进入编程世界;4-6年级,了解AI原理和基于Scratch、IBM Watson创建人工智能解决方案;7-8年级,将学习机器学习算法,并在Python中用编程实现。

我国各地教育部门也积极探索中小学智能教育。

北京市海淀区则根据《中国互联网学习白皮书之人工智能教育发展报告(基础教育)》初步拟定的人工智能能力培养目标框架,初步构建起了中小学AI教育课程内容。

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上海市徐汇区,2019年将人工智能教育融入信息技术课,使用自主开发的徐汇区人工智能学生读本和教师读本,第一轮先在8所高中、12所初中、20所小学开展了实验。2020年,预计AI课程将大面积进入全区中小学。

南京市首先注重AI教师的培养。2018年开展了尝试性的第一期人工智能培训,第一部分是专家讲座和一线教师对人工智能的理解、应用和展望分享;第二部分是Python语言的培训。而在2019年的人工智能培训中,形成了10个菜单式系列课程,包括人工智能视觉编程、人工智能学科融合、数字美术、数字音乐、3D打印创意、物联网创新设计、AR/VR设计制作、虚拟世界程序设计等内容。全市教师自主报名,参培人数达到500余人。此外,南京还搭建了人工智能竞赛平台,在2018年的中小学电脑制作竞赛就设置了智能程序(现在改为人工智能)板块内容。

一些学校也在积极系统布局人工智能教学。

在人大附中一方面开设了种类丰富的人工智能课程,如机器人课程、建模与仿真课程、人工智能的机器学习、数据挖掘、计算机视觉、大健康与人工智能、计算社会科学等,多数以自由选修课的形式提供给学生;另一方面为了培养高级AI人才,还通过自愿报名和选拔相结合的方式,成立了全国基础教育首个人工智能实验班,开设专门的人工智能课程《人工智能与关于心智的生物学》,以及以“复杂系统科学”为主要方向的课程。学校还组织学生参与高校和科研机构组织的学术和实践活动。

在上海市西中学,2018年建成基于课程的中学AI实验室,通过选修课的形式面向高一、高二开设课程,并配套由华东师大等编撰的《人工智能基础(高中版)》教材实施。实验室里可以体验无人车、无人机、手势控制机器人、面部识别、卫星云图识别、空气屏等AI技术,并进行Python语言教学。

学校更进行了系统的AI教育五年规划,分三个阶段实施:第一阶段通过讲座、竞赛等科普活动,普及AI知识;第二阶段进行实验室和拓展型、研究型课程的建设,开展人工智能原理、模块功能、语言与算法等的学习;第三阶段再将人工智能延展到学校教育教学管理当中。

近日,北京四中国际课程昌平区佳莲学校也宣布,与中国教育科学研究院合作创办的人工智能特色项目。自初中起进行学生培养,由中外博士挂帅,以培养学生全面素质和人工智能素养为特色。

智能支撑个性化教育,“智能+全能教师”将出现

人机协作高效教学,智能数据诊断支撑学生个性化教育

人工智能对于教师有特殊意义,可以将教师从繁琐、机械、重复的脑力工作中解脱出来,成为教师有价值的工具和伙伴:一方面,人工智能可以取代教师某项单一的技能,完成批改作业等日常工作中繁琐、机械性的工作,把老师从重复性、机械性的事务中解放出来;另一方面,人工智能会成为未来教师工作的组成部分,由人机协作完成智慧性工作。面向学生个体发展的教育服务体系,单靠教师个人很难支持。

尤其是在我国,一个教师常需面对几十个学生,没有技术的支撑,想要精确了解学生的特征是很困难的,没有人工智能的支持,要想实施因人而异的个性化教学也不可能。进入人工智能时代,在全面采集、分析学生学习过程数据的基础上,人机协同既可以实现群体班级的规模化支持,也可以实现适应每个个体发展的个性化教学。

而且人工智能与教学大数据结合,可以帮助我们洞察隐藏的关系,对教育的本质规律实现认识。曾经,我们认为同样得高分的学生,大多未来会有所发展与成就,可结果未必如你所愿。究其原因,每个学生背后有着完全不同的个性,这种个性在学生的成长阶段将起到关键性作用。每个学生的微观表现,比如学习实践数据、学习路径数据、学习交互数据、学习过程情感投入数据等高度个性化表征的数据,通过智能技术对数据进行描述性统计,可以实现表象的概括归纳性理解,通过诊断性分析超越表象,发现表象背后的问题,从而进行诊断性分析,对学生的未来做出预判,帮助老师洞察真实的学生。

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因此,未来教育是人类教师与人工智能教师共同协作承担教学任务。两者各自发挥优势,在教学中承担角色。

教师职能将向两个方向专业分化

随着人工智能运用于教学,未来教育对教师提出了更高要求。未来教师队伍会向两个方向分化:

一是人工智能支持下的全能型教师,即教师既要为每个个体提供个性化支持,又要为带有生态性质的群体提供支持,这就要求他们既要掌握学科知识,又要掌握教学法知识、技术知识,掌握认知、脑科学发展、儿童身心健康相关知识,还要了解各种社会属性,具有领导力和社会协作能力,这是一般教师难以胜任的。但有了人工智能的支持,能够对儿童的身心健康和全面发展负责的全能性教师是可能存在的。

二是专业型教师。未来教师会出现精细的、个性化分工。让每位老师成为全能大师不太可能,但部分教师可以在某一方面做到极致。未来将会有专门做练习辅导的老师、做项目设计的老师、疏解学生心理问题的老师、授课老师、做教学设计的老师等。教师角色分工越来越细,就像拍电影一样,有编剧、演员、导演、摄像、后期制作。所以,教师需要善于基于大规模的社会化协同开展教育服务。

随着未来教师角色和职能的转变,未来课程也将发生改变。跨多个领域的综合性课程,期望老师独自完成是不切实际的,必须辅以教师间协同、教师与人工智能协同环境结构的支持。今后,一门课可能由多位教师负责,其中有学科专家、教学设计师、知识传递者、活动设计者,人工智能助教或其它角色。

原创 视觉变量 东西视野EDU

部分信息数据来源:教育部、重庆高教研究、新校长传媒等

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