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人工智能教学设计

人工智能教学设计

在企业,数据分散在不同的部门,不同的企业有不同的分散数据。比如在医疗上,如果利用人工智能,我们会发现不同的医院有不同的图像数据,现在还没有比较好的办法把这些分散的数据聚集在一起形成大数据。针对这个问题,人工智能技术设计者自然会设想一些新的算法。现在有一个算法可以很好地解决小数据的问题—迁移学习,所谓迁移学习就是用类比的方法把一个已经建立好的模型和一个有大数据的领域的知识迁移到只有小数据的领域。我们发现在成熟领域数据足够大的前提下,我们可以非常好地实现迁移学习。

随着深度学习以及大数据、云计算等技术的突飞猛进,人工智能触及人类生活的各个方面,对社会各行业都会产生重大影响。在教育领域,人工智能技术将为新一轮的教育变革注入新的活力,也会将教师从烦琐的重复性工作中解放出来。在有效减轻教师负担、提高教学效率的同时,也会给教师带来了新的挑战——知识变得随处可学,学生能够从虚拟学习空间获得知识,教师是否具备人工智能不具备的角色和素养,以及如何在未来人机教学共存的社会中优化自己的专业能力?

教师与人工智能最大的区别是教师具有人的思想和情感,也更能感知、影响学生的思想和情感。以英语学科为例,基于工具性的语言学习会被人工智能逐渐取代,但教师与学生之间心与心的交流是人工智能无法做到的。尤其是在学生出现学习问题、感到挫败的时候,教师要主动倾听学生的声音并回应他们的诉求,从而及时给予关怀和引导。这也是人工智能时代对教师提出的更高要求,即从知识型教学角色逐渐过渡到育人角色。

教学是一门艺术,学生可以通过人工智能学习知识、掌握技能,但教师教学时创设的情境,师生在课堂中的交流、互动、碰撞、升华等,这些都是不可或缺的元素。实现深度学习的关键是培养学生的思维品质和迁移运用能力,发展学生综合分析、判断推理、评价创新等方面的能力,教师应该立足思维品质的培养设计课堂教学活动。

首先,我们把人类学习和机器学习进行对比。人的大脑由很多个神经元组成,我们的神经元组成我们的机制。不同的神经元之间可能有连接,连接管道的粗细代表我们学习的强度。

人类学习新知识的时候,经常会接触一些新的概念,大脑会加强对新概念、新知识的记忆。我们可以把这个理念赋予计算机,形成我们熟知的计算机神经网络,也是我们今天深度学习得以成功的一个最基本的单元。一个神经网络有输入,也有输出,输入和输出之间的学习过程,会把两个神经元之间的连接加强或者减弱,形成一个网络。人工智能的成功不仅取决于算法的成功,更取决于硬件方面的突破,以及大数据技术的发展。人工智能算法的设计需要很多模型的支持,包括神经元和神经元之间的连接、深度学习网络等。那么由谁来搭建这样一个网络?这就需要人工智能工程师。

综上所述,人工智能领域的人才少、培养时间长、投入成本高。我们很自然会提出这样的问题,我们有没有可能用AI设计AI?这可以解决很多企业、行业所面临的AI人才严重不足的问题。要解决这样的问题,我们不妨看看人工智能解决此类问题的流程。

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