浙江大学：一站式智能教学平台设计思路—中国教育和科研计算机网CERNET
人工智能带领人类走向智能社会，其所带来的社会变革必然推动教育领域的根本转变，促使教育模式向智能化、精准化的方向发展。美国斯坦福大学人工智能研究中心N.J.尼尔逊教授定义人工智能为“关于知识的学科”，即如何表示知识以及如何获取知识并使用知识的学科，由此可见人工智能将对教育教学造成巨大影响。
在传统高等教育中，教与学存在明显的边界，学生通过传统的课本学习和统一课堂灌输的被动学习模式进行学习。学生的志向、兴趣、潜力和创造力在这一过程中被忽略，只能获得标准化，统一化的教学，而非个性化精准化的教学。
如何做到在有限的资源下根据受教者的特性打造定制化的教学方案，培养富有个性和创新精神的人才，是教育亟需解决的问题。
人工智能因为其在分析、评估和预测上的优势，可以用来挖掘教学过程中学生的学习情况，进行总结归纳，结合知识图谱和专家经验等领域模型给予反馈。
因此我们可以借助信息技术的力量，建设一套基于人工智能的教学平台，实现对各个学生定制专属学习路径并获取教学过程评价，解决教学模式固化导致学生缺乏学习热情和创新能力的问题。
国内外发展现状
智能教学系统是近二十多年发展起来的一个重要教育技术学领域，该系统融合了人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学以及多媒体等技术，其研究目的是由计算机系统负担起人类教育的主要责任，实现最佳教学。
国外目前已有许多平台提供相关智能学习服务，如knewton是全球领先的自适应学习平台，基于大数据分析和推荐系统、根据学生特点和学习习惯，及时调整内容供应。亚利桑那州立大学使用Knewton提供个性化学习体验的课程后，通过率提升了17%。
国内目前也有相关AI学习系统，比如学霸君平台，基于海量数据和题库，通过OCR、知识图谱、大数据建模等技术将优质教师的经验和知识都沉淀到平台里，为每个学生制定符合长期的个性化学习方案。
市面上已有的智能教学平台大多局限于授课和题库，而对于比较前沿、复杂的学科，如大数据、人工智能等，需要强数据支撑和环境依赖，学生无法在平台上便捷地进行快速实践，往往需要另寻途径进行配置，效率极低，导致学习多数停留在知识理论层面。
而前沿学科的普及和深入学习往往能促进教育的变革和发展，两者相互促进形成良性循环；所以针对前沿学科，如何帮助学生身临其境、理论实践并存地学习，是非常值得探讨的问题。
国内外目前也有一些针对前沿学科学习的平台，如微软亚洲研究院人工智能教育团队成立了一个AI教育社区，集合微软与高校教师、开发者共享的人工智能教学课件、案例、开发工具和环境搭建；FastAI课程平台针对深度学习开放了一系列线上课程，可基于jupyterNotebook完成在线编程建模。
但目前这些平台都没有和个性化教学结合，为了让学生能全流程高效地进行定制化学习和实践，我们提出了一种一站式智能化教学平台。
一站式智能教学平台总体框架
系统结构
针对一些能够在线完成的实践，可将课程与实践集合成教学一站式平台。实现与教材中的内容和知识点对接，且在结构上以项目制的形式实现项目环境一键安装部署和项目数据一键导入，按照每个学生的特点进行定制化的引导学习。（平台的结构如图1）
图1一站式教学平台的系统结构
平台需有充足的计算和存储资源来支撑各个项目的数据和运行，底层一般采用云平台进行动态资源调度。框架集成学生实践所需的各种环境，并可支持一键部署，减少搭建成本。
上层包含课程库、模型库、算子库等业务配置库，学生在线上学习课程的同时，可以从业务配置库里获取需要的模型、数据、算子等资源，让学生能够快速上手学习。
功能模块
一站式教学平台需要实现以下几个基本功能模块：
1.定制化学习路径。作为自适应式教学平台，为各位学生制定个性化学习路径是最基本的需求。该模块主要由四个模型构成，即领域模型、学生模型、教学模型和用户界面模型（图2）。
图2教学平台模型结构
其中领域模型表示特定领域内的知识图谱和专家经验，判断学习者的步骤是否合适；学生模型即为当前学生画像，描述当前学习者当前的理解和技能水平；教学模型则负责定制教学策略，使系统提供合理的辅导动作。
2.项目制实践操练。基于项目的学习模式，可以让学生投入到有意义的解决问题活动中，使学生对相关的问题进行调查研究，用实践作品完成研究。会让学生对学习更加投入，项目学习赋予学生一个能动的角色一问题的解决者、决策者、调查者和记录者，可以有效提高教学质量。
3.集成式环境部署。平台需要集成学生较为常用的开发实验环境。例如初学者需要编写程序，或者是做建模、大数据分析等，让每位学生在本地搭建开发环境，准备模型、数据材料，会在一定程度上增加学生入门的复杂度，降低学习效率。而通过平台机制和配套环境进行简化，初学者则不会“望而生畏”，而是在不断进步的成就感中学习这一学科。
4.动态化业务配置。除了常用模型和数据的提供之外，平台也需要进一步支撑动态化和个性化的业务配置，以加深学习者的学习深度。例如在学习模型过程中，学生采用平台提供的标准模型和数据完成训练并学习运行过程，进入下一阶段后学生需要通过自定义一些参数或数据文件来加深对模型的认知理解。
一站式智能化教学平台案例
浙江大学于2020年7月正式上线了以人工智能学习为主的智能科教平台。平台深度聚焦人工智能技术创新，人工智能人才培养与生态建设，汇聚国内外前沿技术和产业资源，联动校、企、政力量，搭建开源、开放、互通的新一代人工智能体系。平台功能如图3所示。
图3智能科教平台功能示意
平台将为师生提供由简到难进行学习的全过程项目训练，并给出成绩反馈。学生在平台上实现了以逻辑推理为核心的“斑马问题与八皇后问题”，以搜索求解为核心的“黑白棋”、以线性回归为核心的“图像恢复重建”、以统计建模为核心的“特征人脸识别”等复杂算法。
2020年上半年疫情期间，238名计算机学院三年级本科生通过平台线上完成了《人工智能》课程的学习，同比2019学年该课程的通过率由95%上涨至98%，课程综合成绩80分以上占比由82%上涨至93%，成绩分布情况如图4所示。
图4《人工智能》不同授课模式综合成绩对照
据调研，相对于传统的教学模式，学生认为符合自身接受能力进阶式的学习模式更有利于该课程的学习，一站式平台极大提升了学习实践的效率。
平台还打通了企业生态，浙江大学和蓦（Momodel人工智能建模平台）联手提供对应难度的标准化测试，联系知名企业筹备浙大专场人工智能评测，给予通过者颁布具有实际效力的证书。
人工智能的发展，为高校的教学建设带来新的技术手段和依据。而人工智能的学习和普及，也将继续推动教育的重塑和创新。针对高校教学的实际情况，充分利用人工智能思想和技术，可以高效的提升教学质量和学习主动性。
在未来，一站式智能教学平台将整合各类前沿环境和资源，如虚拟现实、教学社区等，打造丰富灵动的教育生态，推动教育向智能化方向不断进步。
作者：周宇、张宇燕、张紫徽、陈文智（浙江大学）
责编：郑艺龙
人工智能技术在高中数学教学中的应用
人工智能技术在高中数学教学中的应用 摘要：随着技术的不断发展，人工智能已经广泛应用于各行各业，其中教育行业利用人工技能的时间相对较短，仍有一些待开发的技术和空间。教师可充分利用人工智能，将其融入到日常教学中，充分应用其识别能力，精准定位和优化学生学习态度和问题，并提供全面的线上资源，扩展教学的广度。本文将重点阐释在高中数学教学中如何准确应用人工智能技术。 关键词：人工智能技术；高中数学；应用 引言：人工智能技术是以计算机技术为基础的能够完成语言、动作、图像识别作业新型方式，对于保证数学图像和运算精度起到积极的促进作用，同时针对函数等代数问题给出专业化的图像，强化知识间的联系，达到提升学生能力和素质水平的目标。现阶段，随着教改的逐渐深入，教师可利用的人工智能软件逐步扩展，有助于引导学生关注社会变革，优化科学研究态度。 一、识别技术 此种技术是人工智能技术的重要组成部分，其能够实现语音和动作精准定位和识别的效果，结合人的表情和动作做出相应判断，不仅有助于教师准确把控学生听课状况，还能够结合学生的表情确定某部分知识的掌握和理解情况[1]。课堂上，教师无法照顾到所有的学生，对于学生整体掌握情况了解略显浅薄，因此可充分利用识别技术，在课下观看课堂实录视频，分析学生的具体表现，从而制定针对性的辅导计划，在保护学生自尊心的前提下，实施精准教学。 例如，在讲解有关两条直线平行与垂直的判定内容时，首先确保每个学生的课桌上安有识别仪器，并输入对应的场景，在详细制定好教学计划的基础上，利用人工智能技术识别学生的具体行为。学生在疑惑、肯定以及溜号等不同的心理状态下所显示的动作和微表情有所差别，教师结合系统给出的反馈内容，确定平行和垂直定理的接受情况。通过分析反馈报告，发现学生能够第一时间确定两条直线斜率的重要性，并可准确记忆平行条件 、垂直条件 的理论内容，但在实际应用中，若条件较少，很容易理不清题目解决的步骤，因此提醒教师要增加应用方面的习题。 二、VR技术 虚拟现实技术能够基于计算机技术，创建仿真的三维立体场景，配合使用电脑、投影仪等信息硬件设施，提升交互式教学的效率和效果，学生沉浸在数学情境中，刺激其自主学习欲望的产生，解决过去课堂环境枯燥的问题。数学知识具备抽象化的特点，而一些学生对于此部分内容的兴趣不高，导致理解层面的问题，利用VR技术提升数学课堂的趣味性，给出直观立体或平面图形的基础上，展示微观数学世界的变化，学生随着光影的转换，逐渐深入到数学活动探究中[2]。 例如，在讲解有关三视图或者立体图形的知识内容时，教师可充分利用VR技术，学生带好特制眼镜，观察到不同方向上的图形的特征，利用能够光影变化，直观演示同一物体具体结构。不难发现，高中阶段的学生好奇心较重，应用新型技术将提升其对于数学学习的重视程度，直接获取到立体图形展开图和具体结构的信息。高中阶段是学生能力和思维养成的关键时期，应用人工智能技术将空间构型显示在学生眼前，对于培养空间思维能力起到促进作用。人工智能时代，计算思维培养的七种教学策略
以下文章来源于中小学数字化教学，作者尹以晴等
中小学数字化教学
《中小学数字化教学》（CN10-1490/G4）系教育部主管、人民教育出版社主办的国家级教育专业期刊，主要服务于运用信息技术改进教学的中小学教师、教研员、校长，以及师范院校师生和科研院所的科研人员。本公号是刊物“纸数联动”的支撑平台之一。
计算思维已成为当今国际学术界多学科领域关注的热点议题，随着人工智能等新一代信息技术的飞速发展，计算思维培养需要全新的教学策略框架。本文基于美国k-12人工智能教学指南，提出了人工智能时代培养计算思维的四类七种教学策略框架，并结合案例阐述七种教学策略及实施。文章基于我国计算思维教育的发展实际，提出中小学计算思维培养的若干实施建议，以供学校和教师开展计算思维教育参考。
自周以真教授2006年在ACM通讯上提出计算思维的概念以来，计算思维逐步渗透到各级各类教学体系，并成为人工智能时代个体必备的基本素质。世界各国都在加快步伐开展培养计算思维的相关课程，以帮助学生更好地适应未来。英国皇家学会在《停止还是重启：英国学校计算教育的前进方向》报告中就强调了计算思维对于学生认识世界的重要性，并主要在计算机科学中实施了一整套计算思维课程。我国《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》也将计算思维列为信息技术课程的核心素养之一。如今，在大数据和人工智能的推动下，计算思维被赋予新的内涵，进一步深化了计算思维在科学与社会经济领域的意义和价值，人工智能时代中小学计算思维培养需要全新的策略框架。
01
人工智能时代
计算思维培养的策略框架
人工智能时代的个体核心能力体现在以计算思维为代表的高级思维能力。然而，中小学校现有的计算思维教育理念沿袭了“计算机能力—编程能力—计算思维”的线性思维，高度依赖计算机学科教育或编程教育，忽视了计算思维培养的其他路径。随着人工智能技术的快速普及，嵌入人工智能系统的大量算法模式丰富了人类对算法的认知，也丰富了计算思维的教学内容和教学策略，更有助于提升学生的问题解决能力，培养他们的计算思维。基于此，美国人工智能促进协会联合美国计算机科学教师协会和卡梅隆大学研制了K-12人工智能教学指南。该指南不仅设计了从小学到高中开展人工智能教学的目标与内容，还对中小学阶段该如何教人工智能课程给出了具体清晰、可操作性强且符合学生学习规律的教学策略与活动建议。我们发现这些策略和活动也特别有利于对学生计算思维的培养，受此启发，本文立足我国中小学技术类相关课程的教学实际，结合具体案例，阐述中小学计算思维培养的四类七种策略（见表1）。
▲表1中小学计算思维培养的策略框架
02
解析中小学计算思维
培养的教学策略
（一）实验探究
教师组织学生使用各种类型的人工智能软硬件资源，通过实验探究教学，促进学生体验和理解人工智能，在实验中提高计算思维能力。
策略1：游戏化教学
游戏化教学包括数字化游戏和游戏活动两类。有学者以Blockly游戏为平台对学生进行计算思维训练，证实了教育机器人可提高学生对科学、技术、工程和数学等学科知识的获取能力，同时促进计算思维的培养。Garneli等人将学生分为两组，一组通过包含科学内容的电子游戏情境，另一组通过设计适当的项目来学习相同的科学和计算课程。结果表明，游戏情境更有助于学生获得计算思维技能。这种跨学科的游戏化教育情境可以应用在典型的学校情境中，以促进学生获得更多计算思维技能和学科内容。此外，AI机器人课程是游戏化教学应用最多的学科，在利用人工智能技术提高计算思维的研究中，Bers等人发现，由于机器人课程中包含游戏化的思维训练，学龄前学生可通过与机器人一起学习获得基本的计算技能。Kahoot是一个基于游戏实现课堂实时反馈的网络评估平台，是包含智能批改和排行公告榜的自动化智能系统。由此衍生的Kahoot教育模式十分流行，将编程中的计算思维难点变成一个个游戏，学生完成教师的测试题就像在游戏中升级打怪，他们的计算思维会自然养成。
策略2：小组学习
小组学习包括合作学习和协作学习。根据Papert的建构主义学习理论，学生在虚拟环境中通过互动和合作完成学习任务，能有效提高学生的社会互动、认知、高阶思维和计算思维。Wilkerson构建了一个协作学习系统，以帮助学生学习如何计算面积。从实验结果可以看出，学生通过主导和分配角色合作完成学习任务，所得到的学习效果是最好的。计算思维是一种问题求解思维，它将问题求解的过程用“程序化”或“机械化”的方式表示出来。《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》设立了“人工智能初步”选修模块。其中，探究“机器人巡线问题”是使用机器人完成各种任务的一个重要环节。学生可通过小组合作探究，分析实际问题，提出解决问题的方法和步骤（算法），再通过流程图转化为实际程序编写的过程。这一过程中，学生需要运用合理的算法形成各个小组的问题解决方案，由此锻炼和提升了学生的计算思维。
策略3：翻转教学
人工智能为翻转教学注入了新的动力。一方面，基于语音识别、自然语言处理等技术的教学测评系统和智能问答系统，可以将教师从重复性、程序性的工作中解放出来；另一方面，人工智能技术为学生提供了更为精准、个性化的指导，凸显了教学中学生的主体地位，增强了学生学习的自主性。例如，在以“计算机科学”为教学内容的翻转课堂中，学生3/4的课程时间花在计算机实验室，用以学习教师在学习管理系统中预先发布的学习材料，并通过个人实践与线上测评等活动消化和吸收相关知识。剩下的1/4时间，教师引导学生讨论学习的关键概念和技能，加强对所学和所实践内容的理解。研究表明，翻转教学不仅提升了学生的计算思维技能，还激发了他们的学习动机，改善了他们的学习策略。
（二）不插电编程
算法是计算思维中必不可少的核心内容。通常情况下，算法与计算机、互联网紧密相关，而不插电编程则让学生不再依赖计算机设备开展开放性活动，是一种帮助学生理解问题解决思路与技术手段的新形式。
策略4：基于任务的教学
不插电编程就是通过各种生动有趣的任务活动或者开放式的学习环境，将编程知识和计算思维融入其中，让学生不用电脑就能学习到计算机科学知识[8]。Havva等人在Bebras国际计算思维挑战赛基础上开发了不插电编程任务，包括简单、中等、困难三个水平，让学生在经历抽象、分解、算法和泛化的思维过程中解决问题。研究表明，不插电编程任务同样可以提高学生的计算思维技能，当然，它也要求教师教学时紧扣知识内容与计算思维的内在衔接关系。在不插电编程的社区网站上经常更新一些与计算思维概念紧密相关的教学案例。例如，在“分解”活动中，学生得到的任务是将情景问题（如种树）分解，并写出解决问题的必要步骤；在“莫妮卡地图”活动中，学生需要在一张地图中使用上下左右（即↑，↓，←，→）找到两个物体之间的最短路径。之后，学会使用乘数（即→→→→=4x→）来表示解决问题过程。学生在完成这些任务的过程中，深入理解分解算法、模式识别、抽象等计算思维概念。
（三）设计类活动
在活动设计教学中，教师为学生提供不同形式的支架，引导和鼓励学生设计出自己的作品，在设计和实践中促进学生计算思维的发展。
策略5：隐喻教学
隐喻作为常见的修辞术语被大家所熟知，而在教学中，隐喻往往是用具体可感的事物来类比抽象的事物，避免了纯粹的概念和枯燥的逻辑带来的教学困难。Diana等人使用隐喻和图形化编程软件相结合的方式向小学生教授编程，即在教学过程中用学生可以理解的事物类比概念性较强的指令，如变量和输入输出指令、条件指令、循环指令。学生在理解了基本概念后，再用图形化编程软件练习并设计出一件作品。结果证明，隐喻和图形化编程软件相结合的方式有利于培养小学生的计算思维，并且更适合10~11岁的学生。这是因为教师可以通过隐喻形象地呈现逻辑关系，清晰具体地描述问题，图形化编程不强调复杂的代码编写功能，能够降低学生的记忆难度。
策略6：支架式教学
人工智能技术能帮助教师更好地构建支架和创设情境，从而将复杂的问题分解，引导学生逐步发现和解决学习中的问题。北京大学学习科学实验室提出以培养计算思维为核心开展人工智能教学的理念，其中，“AI积木编程”系列课程采用了AISpark人工智能编程实验平台的人工智能功能模块。人工智能的基本原理是晦涩难懂的，该平台却以智能语音、智能翻译等技术构建的支架紧扣学习主题，并要求学生以小组协作的方式设计出一个创意作品，为学生对人工智能原理的学习铺设了阶梯。计算思维测评结果发现，在智能技术的支持下，学生的计算思维技能有了明显提高。还有研究者关注性别差异，在基于人工智能的教学中使用了两种不同形式的记忆系统作为脚手架，并发现男生更多地受益于个人主义、动觉空间导向和基于操纵的脚手架活动，而女生更多地受益于小组协作的脚手架活动。
（四）案例研究
学习是一种复杂的心智活动，涉及背景和社会文化因素、学习者及其周围环境，强调知识的主要来源是社会实践活动。学习常常发生在学生为达到某种目标或解决某个现实问题而进行的活动中。教师可通过综合性的社会实践案例，引导学生从多个角度探索和解决问题，从而达到培养学生计算思维的目的。
策略7：社会文化教学
编程被认为是教授计算思维的最佳方法，但实际上，部分学生面临着学习编程语言的挑战。在编程学习困难者面前，编程不一定能有效地培养他们的计算思维。社会文化教学理论认为，学习是一套复杂的活动，涉及背景、社会文化因素、学习者及其周围环境。因此，计算思维的发展可以被描述为一个学生进入实践社区的过程，其中专家位于社区的中心。在这个过程中，学生能够分享经验、概念、情境和实践，积极参与并解决问题；学生能够基于PBL练习开发解决方案，将与计算思维技能相关的概念转换为经验。例如，有教师通过智能机器人模拟购物环境培养学生的计算思维——他创设了生活化的虚拟超市环境，提供智能机器人的视频资料，引导学生思考并绘制出机器人的购物路线和流程图。学生以小组为单位编写机器人购物的程序，交流展示作品，在反思经验的基础上优化作品，将所学应用于实际生活中解决现实问题。这也表明，计算思维符合维果茨基提出的社会文化教育愿景，使学生能够在PBL情境下积极参与社会互动。
03
中小学计算思维培养的实施建议
（一）构建具有普适性和跨学科性的计算思维课程体系
如前文所述，培养计算思维不局限于编程一种方法，教师还可以与科学和数学等多学科融合，培养学生的逻辑概念、计算思维、解决问题的能力。换句话说，计算机编程是运用计算思维通过计算机解决问题的过程，而不是依赖于计算机的活动。美国IEEE计算机学会前任主席DavidGrier认为，未来10~15年，计算机教育面临的挑战是，如何构建一个课程体系来帮助人们更清晰地思考计算。Weintrop讨论了将计算思维嵌入数学和科学语境中的方法，认为其有三个益处：①它建立在计算思维与数学、科学的相互学习关系之上；②它解决了触及所有学生和拥有熟练教师的实际问题；③它使科学和数学教育更符合这些领域当前的专业实践。采用跨学科教学模式，使学生能够通过计算思维来管理和分析各个学科的材料，从而加深他们对跨学科知识的理解，体验跨学科知识和计算思维在解决现实世界复杂问题中所起的作用。交叉创新是普适性计算思维发展的根本途径，将计算思维跨越计算机科学边界应用于多学科领域（如STEM），是目前众多计算思维教育研究者所寻求的实践路径。将计算思维发展与学科内容相结合，设置一套完整的计算思维培养课程体系，将有助于学习者了解计算思维的现实应用。
（二）建设人工智能技术赋能的、友好的计算思维教学环境
国内外研究表明，教育机器人作为一个积极的辅助工具，正越来越多地出现在教育环境中，用以培养学生的认知技能和计算思维。从本质上说，人工智能可以作为新兴的教育技术，优化和改进传统的信息技术课程。同时，嵌入人工智能系统的大量算法模式能增强学生对于算法的认知，丰富了计算思维的内容。当前，针对大数据分析以及各种人工智能体的研究、设计和应用，产生了许多新的计算模型、算法形式和计算技术。这些进展推动了人们对计算思维更加系统和深刻的认识。在教学实践中，教师可利用这些技术和资源，建设一个规模适当的计算思维实践基地，针对学生不同的学习需求，采取相应的教学策略，在实训中提升学生提出问题、分析问题和合作探究的能力，培养学生的计算思维。
（三）完善具有动态适应性的计算思维评价指标体系
计算思维是一个抽象的术语。“让学生像计算机专家那样思考”，实际上就是让他们尽可能充分地从计算机学科的视角思考。如何发展以“形式化思考、模块化建构、自动化处理、系统化实现”为指向的计算思维教育，是目前困扰教育研究者的最大问题。要测评计算思维教学成果，这一维度又恰恰最为关键。国内外研究者采用了不同的方法和工具来评估教学策略对提升计算思维技能的效果，如测试、问卷、访谈等。但目前来说，大部分计算思维测评研究关注的是算法、模式、抽象、综合、评估和自动化等计算机概念。在进一步的研究中，需要将数字素养、创新性思维等核心素养纳入整体视野，并从思维的一般过程和思维的具体行为表现来构建测评体系，建立测评框架。
（四）提升教师计算思维素养与教学能力
计算思维可以在生活中被广泛应用，而不仅限于被计算机工程师使用。然而，一些教师仅从表面理解了计算思维概念，不能设计出有意义的课程，将计算思维的概念和工具与学科内容或教学方法结合起来。为此，Bower等人举办了一系列K-8年级教师计算思维研讨会。他们用实例说明，通过有针对性的专业学习，教师的计算思维理解、教学能力、技术知识和自信心可以在较短时间内得到提高。教师在教学时需要考虑学生的学习状况，或对不同的学生提供适当的帮助或反馈，引导学生通过学习教师设计的相关课程培养计算思维。
（来源：《中小学数字化教学》2021年第4期。作者/尹以晴、李宁宇，系温州大学大数据与智慧教育研究中心硕士研究生；柳晨晨系温州大学教育技术系副教授；王佑镁系温州大学教育技术系教授、博士生导师，温州大学大数据与智慧教育研究中心主任）
中国青少年科技辅导员协会
提醒广大科技辅导员
戴口罩勤洗手少集会
不给病毒可乘之机！
原标题：《人工智能时代，计算思维培养的七种教学策略》
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郭绍青：人工智能助力教师教学创新
人工智能作为关键共性与颠覆性技术，正在对产业结构、生活环境等产生影响。人工智能进入教育领域，推动了智能学习系统、虚实融合学习环境、智能教育助理等智能系统和工具的开发与供给，智能教育环境建设已现端倪。实现机器智能与人类（教师）智慧相融合指向学习者的高级思维发展、创新能力培养，启迪学习者智慧的新教育，培养复合型、创新型、战略型、智慧型的人才，能够对人工智能与人类智慧相融合从事社会工作的劳动者的智慧教育进行广泛讨论。教师作为人工智能融入教育的直接利益相关者，具备利用人工智能学习系统和工具开展教学的知识与技能，提升人工智能技术素养显得十分重要。当前人工智能教育产品正在快速进入学校与课堂，为教师利用人工智能技术实现教学创新提供了支撑。
智能诊断助力教师优化课堂教学。适应性学习系统、手写板、智能阅卷等系统进入学校，为教师提供了对学生个体、小组、班级等随堂数据和课外数据采集与分析的手段，教师利用数据分析结果，精准定位学生个性学习问题与班级的普遍问题，找准学生个性与共性薄弱点、聚集学生学习障碍点，改进教学策略与方法，进行分层、分类教学，提升教师在课堂教学中解决学生学习问题的针对性与教学效率。
学习分析技术助力教师开展规模个性化教学。《中国教育现代化2035》提出“走班制、选课制等教学组织模式……利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”的要求，具备大数据学习分析功能的网络学习空间的应用，对学生学习的精准画像，使教师在精准掌握学情的基础上，能够有效组织翻转课堂、小组合作学习、探究学习等学习活动。同时，学习分析技术正在推动网络学习空间中以个性化发展为核心的动态学习组织的发展，并引发实体学校动态走班制度的建立，实体学校与网络学习空间相融合的动态学习组织发展，将使教师实施规模个性化教学成为现实。
课堂智能分析助力教师精准教研。集自然语言处理、计算机视觉、生物特征识别等技术的课堂教学智能分析系统的应用，实现了对课堂教学过程数据的伴随性采集，汇聚课堂教学多维数据的智能分析能够形成更加精准的教师课堂教学行为的可视化分析结果。跨校际、跨区域的教研活动，利用课堂教学智能分析系统的分析报告，结合教研员与优秀教师评价分析，为研修教师提供精准服务，指导、组织、协助研修教师进行深度学习，对提升研修效果与效率具有显著作用。
智能学习系统助力教师提升教学质量。目前相对成熟的智能学习系统主要集中在智能语言学习方面。英语流利说、英语趣配音等一批利用自然语言处理技术开发的智能语言学习系统进入了教育领域，教师利用英语智能学习系统能够支持学生的听说训练，特别是在面向农村教学点的专递课堂中的应用，能够弥补教师自身的能力缺陷。同时利用自然语言处理技术与AR/VR相融合开发的藏、维双语智能学习系统将为学生提供多通道的人机交互，提升国家通用语言的学习质量。
人工智能助力教师家校协同。人工智能技术在家校协同教育中的应用，正在改变家校教育分离、难以形成合力与协同监管的现状。一些县区在推动人工智能教育应用过程中，利用人工智能技术助力家校协同教育，利用智能校徽与体温和人脸采集摄像机，无感采集学生体温、运动量、行动轨迹等数据，协助教师与家长掌握学生健康状况、安全信息、运动强度。要求学生阅读课外书籍，并在每天规定时间内利用纸笔系统写出读后感，教师能够及时进行点评，对培养学生的学习习惯、扩宽知识面等发挥了积极作用。（西北师范大学郭绍青）