人工智能课后(人工智能课后作业)

 

21世纪经济报道王峰北京报道人工智能与教育的融合在不断深入，双减以来，作业、课后服务、课堂教学等场景都需要人工智能的赋能。

12月16日，2021全球人工智能与教育大数据大会在北京举行。本届大会由北京师范大学、中央电化教育馆、中国教育国际交流协会、科大讯飞股份有限公司联合举办。

教育部原副部长、中国教育国际交流协会会长刘利民指出，人工智能技术在教育中的深度广泛应用，将彻底改变教育的时空场景和供给水平，实现信息共享、数据融通、业务协同、智能服务。

可以预计，无论未来教育如何发展，人工智能都是极为重要、不可忽视的影响因素。在一定程度上甚至可以认为，人工智能是影响未来教育形态的最大变数。教育部原副部长、中国教育学会会长朱之文说。

双减以来，人工智能+教育在教育基础设施、数字资源建设、教育评价改革等方面展现了广阔的前景。

产业界协助教育基础设施建设

新型教育基础设施建设正在完善。刘利民指出，要推进建设聚焦信息网络、平台体系、数字资源、智慧校园、创新应用、可信安全等方面的新型教育基础设施体系，保障人人能够利用互联网享有平等教育机会的权利。

互联网小常识：根据防火墙的实现技术，可以将防火墙分为包过滤路由器、应用级网关、应用代理和状态检测。包过滤规则一般是基于部分或全部报文的内容。包过滤路由器有时也被称为屏蔽路由器。

我国基础教育是世界上在读规模最大的教育体系，目前有2.3亿学生、近52万所学校，包括学前教育、义务教育、普通高中三个学段以及特殊教育。

目前，全国中小学（含教学点）联网率达到100%，出口带宽达到100兆的学校占99.9%，约四分之三的学校实现无线网络覆盖，99.5%的中小学校拥有多媒体教室，教师终端基本普及，教育信息化条件明显改善。

刘利民指出，要尝试建立教育与人工智能产业的对接对话机制，将产业界的创新创造及时转化为教育技术新产品，提供更多更优的人工智能教育基础设施。

加强数字教育资源内容审查

数字资源建设与共享正在加强。面对疫情，2020年，中央电教馆承担了建设运营国家中小学网络云平台的重要任务，截至11月30日，云平台浏览次数58.39亿，访问人次33.97亿。

刘利民指出，双减文件印发后，教育部和各地进一步加大了对国家中小学网络云平台的推介力度。

减轻学生负担的根本之策在于全面提高学校教学质量，我们要用好网络云平台，这一教育资源公共服务体系中由国家统筹提供公益资源的应用阵地，为互联网+教育发展提供引领，助力学校提升教育质量。他说。

联合国教科文驻华代表处代表Shahbaz Khan介绍，联合国教科文组织近期启动了关于人工智能和未来学习的新项目。自2021年至2025年，该项目将为教育中使用人工智能的伦理原则提供指导，为在校学生开发关于人工智能能力的工作指导框架。

丰富学习资源的同时，刘利民指出，还要加强数字教育资源内容审查，严把内容审查监管关口，为青少年学生营造更加清朗的网络学习空间。

人工智能+作业+课后服务

互联网小常识：划分子网的三级地址结构为：网络号+子网号+主机号。

双减扩大了教育人工智能的应用场景，尤其是作业和课后服务。

教育部基础教育司司长吕玉刚指出，要充分利用信息化手段，促进学校提高作业管理水平，优化作业设计，实现差异化作业布置和个性化作业辅导。

原来，老师习惯了给一个班内50个学生布置同样的作业，现在，老师要给50个学生布置分几层的作业，挑战之大可想而知。

科大讯飞总裁吴晓如介绍，科大讯飞研发的作业平台，可以一键式布置作业，看似简单，其实背后需要作业要有多维度、动态的标签，和教学行为形成的学情数据紧密关联。

解决了布置作业的问题，批改作业又是很大的挑战。原来批改一个类型的作业老师得心应手，现在如果要批改几个类型，甚至要批改每个学生不一样的作业，老师的压力非常大。

在批改作业上，人工智能也能给老师很大的支持。实际上，人机一体化批改试卷已应用到了中高考中，来提高批改的准确度。

刘利民还指出，要通过人工智能+教育支持学校开展各种课后育人活动，面向社会开放更多更优的学习资源，满足学生的多样化需求和终身学习需求。同时，人工智能教育普及也要从娃娃抓起，构建人工智能课程体系，使学生对人工智能实现从感知到认知，再到创新的提升，全面提升学生的信息素养，为学生终身学习和发展奠定基础。

中央电化教育馆党委副书记李萍介绍，近年来，央教馆也陆续推出了中小学人工智能系列课程，包含小学版本、初中版、高中版。据初步统计，课程已在全国28个省份落地，课程质量和应用水平不断提升。

在推进课程应用的基础上，前不久又发布了《中小学人工智能技术与工程素养框架》，正在研制相关课程标准和评价办法，初步搭建了中央电化教育馆中小学人工智能教育体系。

提高教育评价水平

只有改革教育评价，才能有效减轻学生学业负担，人工智能在其中也有用武之地。

吕玉刚指出，要提高教育评价水平，利用大数据有效收集分析教育教学过程性数据，支撑教育质量评价和学生综合素质评价，提升教育评价的精准性、实效性。

随着评价体系在工程技术上不断取得突破，我们已经可以对全过程的学习数据进行伴随式采集。并可以对这些海量数据进行多模态的分析，得到实时的反馈，从而对老师的教学进行调控。吴晓如说。

比如在运动场上，一位老师不可能同时关注50个、100个学生。但通过体感设备、摄像头，感知智能、认知智能和大数据结合的一系列技术，学生的运动技巧、运动规范将得到的提升。

教学与评价的行为相分离是非常危险的，学生会为了考试评价而学习，但过程化评价可以形成教与学的闭环，对于提升教学效果非常重要。吴晓如说。

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