人工智能正在掀起“教育革命”

 人工智能正在教育界掀起层层浪花。

 

  这种趋势,在日前由北京师范大学和科大讯飞共同主办的“人工智能与教育大数据峰会2019”上,体现尤为明显。

 

  “以人工智能为代表的新一代信息技术的快速发展,将会对传统的教育理念、教育体系和教学模式产生革命性影响,从而进一步释放教育在推动人类社会发展过程中的巨大潜力。”教育部科技司司长雷朝滋在出席会议时表示。

 

  正在掀起教育的一场革命

 

  “‘人工智能+教育’正在掀起教育的一场革命。它改变着教育的生态、教育的环境、教育的方式、教育管理的模式、师生关系等等。”中国教育学会名誉会长、北京师范大学资深教授顾明远也给出类似判断。

 

  记者了解到,目前图像识别、语音识别、人机交互等人工智能技术都已在教育领域开展应用。

 

  “通过图像识别技术,人工智能可以将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来;语音识别和语义分析技术,可以辅助教师进行英语口试测评,也可以纠正、改进学生的英语发音;而人机交互技术,可以协助教师为学生在线答疑解惑。”科大讯飞执行总裁吴晓如介绍。

 

  在吴晓如看来,个性化教育和因材施教一直都是最美好的教育理想。但由于老师教授的学生数量多、教学任务繁重,老师很难做到深入关心每个孩子的成长。面对这样的问题,人工智能与大数据的结合将可以发挥作用。

 

  “人工智能将教学变为大数据分析以及人工智能辅助的以学生为中心的个性化学习,为每个学生提供个性化、定制化的学习内容、方法,从而激发学生深层次的学习欲望。”吴晓如说。

 

  国内一些学校已经开始“人工智能+教育”的尝试。

 

  例如,在精准教学方面,借助大数据与人工智能技术,合肥、福州等一些中学开展的高效讲评课,将原本需要45分钟的习题讲解压缩至15分钟讲解共性问题,其余时间用于分组讨论或拓展学习。同时,还能够实现对学生的个性化分析、以学定教、提升学习的效率与质量。

 

  应尊重学生的个人隐私信息

 

  近年来,一系列推进人工智能教育应用的战略与行动规划陆续出台。

 

  今年2月发布的《中国教育现代化2035》中,“加快信息化时代教育变革”被列入推进教育现代化的十大战略任务,明确了推进智能教育应用的部署。

 

  “我们正在组织研制《中国智能教育发展方案》,以构建智能时代下的教育新生态为目标,全面创新教育模式,推动教育供给侧改革,转换教育发展的动力结构,促进人的全面发展,支撑引领教育现代化。”雷朝滋透露。

 

  谈到人工智能在教育中扮演的角色,吴晓如认为,未来很长一段时间内,人工智能在教育领域的应用会是一种辅助性手段,它会是学生和老师之间的一个“助手”。

 

  “‘人工智能+教育’正在使教育发生重大的、可以说是革命性的变革,但是教育的本质不会变。教育是传承文化、创造知识、培养人才的本质不会变,立德树人的根本目的不会变。”顾明远强调。

 

  人工智能在教育领域应用所涉及的伦理问题,也是此次会议热议话题之一。雷朝滋表示,智能时代“教育治理体系将面临社会伦理、数据安全的新挑战”。

 

  “现在所谓的教育大数据更多是考试数据、练习数据、测试数据。基于这些数据开发出来的人工智能系统,会不会给学生带来新的负担?会不会增加教育新的不公平?”首都师范大学教授樊磊问道。

 

  樊磊认为,智能教育时代,还应该特别加强学生个人隐私信息的保护,而不能随随便便追踪学生的个体行为数据。“对于正在成长中的学生,这种事情一定要谨慎再谨慎。”樊磊说。

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如今,世界正在经历一场影响范围甚广的技术革命,信息技术(IT)正快速决定着一切事物的发展进度和计划。计算机问世之后,出色的想法得以转化为出色的创新。比如人工智能和机器学习,这两种技术让生活变得轻松起来,也让业务流程更加简洁高效。机器学习和人工智能依靠计算算法复制人类的智能行为,包括自动语音识别、增强现实和神经网络机器翻译。这些不同领域技术创新的成功问世促进了人们对计算机可视化和解释图像的深入研究。通过使用不同的软件,计算机视觉努力激活机器的双眼去观察和解释图像。技术已经证明,计算机视觉可为人类和科学家提供自动驾驶汽车、无人机、面部识别和更多其他的应用。随着技术领域引入图像标注技术,人们开始享受到这一非同寻常的发展。在计算机视觉领域,图像标注是一项重要的任务。尽管这项技术已经发挥了很大作用,但要想充分理解其功能以及使用情况,还需要揭开很多隐藏的信息。什么是图像标注?图像标注是一种创新型的计算技术,人们需要手动识别并定义图像中的区域,并为图像中指定的区域进行基于文本的描述。图像标注会在计算机视觉系统呈现新图像或数据时催化模式识别过程。识别图像上图案或标签的速度是不同的。与具有不同标签的图像或数据相比,具有类似标签的图像或数据识别要更加简单快捷。图像标注技术主要由人工智能(AI)工程师使用,为计算机视觉模型的开发提供有关图像的信息。图像标注的多种技术2D边界框使用2D边界框technique-Labelops.ai标2D边界框技术是用于标注图像的重要技巧之一。使用这种方法时,标注器会在特定帧和位置围绕感兴趣的对象创建一个边界框,标注人员可以在每个对象的边缘位置创建位置锚点。很多时候,对象看起来可能都是一样的。在这种情况下,标注人员可以为图像中的所有对象绘制边界框。另外,当位置中出现不同的对象时,必须在每个对象周围都绘制边界框。例如,如果位置中有汽车、自行车和行人,标注人员就应该在它们周围绘制边界框。绘制完成后,标注器将选择最适合框中对象的标签。3D边界框使用3D边界框technique-Labelops.ai标注的图像3D边界框也被称为立方体,是一种类似于2D边界框的技术。标注器在每个图像周围创建边界框。锚点被放置在每个对象的边缘位置。创建这些边界框是为了覆盖某个特定的位置和帧。但是,两种技术的不同之处在于3D边界框可以显示出被标注对象的深度。多边形标注使用多边形标注technique-Labelops.ai标注的图像多边形标注是一种出色的图像标注技术,标注器可用于标注形状大小不规则的对象。这种技术十分有用:2D和3D边界框只能标注形状规则的图像,而在多边形标注中,标注器在感兴趣的图像周围创建多边形。这样可以更容易地准确预测出图像在多边形空间中的体积和位置。折线折线标注是一种奇妙的标注技术,主要功能是让计算机视觉系统感知到标注的边界、样条和线。标注器还可以利用折线标注技术来规划无人机的飞行轨迹。折线标注可以在图像中绘制直线或曲线,所以它可用于标注人行道、车道、输电线等其他边界。关键点使用关键点technique-Labelops.ai标注的图像标注器可以用关键点追踪技术确定对象最外面的部位。这种技术也可以用来确定对象重要部位的大小和位置。打个比方,如果要标注一辆汽车,那么它的重要部位(如后视镜、前灯和车轮)都会被确定。语义分割使用语义分割technique-Labelops.ai标注的图像如果想要通过将图像分割为不同的片段或区域来标注图像,可以选择语义分割,比如可以用其标注停车场的图像。一个停车场包括树木、草坪和人行道,这些组成部分都被分成了不同的片段,并被分别标注。使用语义分割技术进行图像标注时,可能需要调整语义分割算法的阈值,这将有助于标注人员标注任何其需要的图像。图像标注的步骤1. 分析项目的局限性标注给定图像的第一步是分析项目的局限性。通过分析项目,标注人员可以对项目及其约束条件有一个大致的了解。2.使用恰当的工具标注人员可以使用的工具很多。但是,需要为将要标注的图像选择恰当的工具,之前所作的分析将有助于为特定图像选择最佳的工具。3.使用恰当的技术选好合适的工具之后,标注人员需要采用恰当的技术来标注特定图像,这就需要研究项目说明。采用恰当的技术标注的图像可作为训练数据。

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