人工智能赋能精准教学的几点思考

【摘要】精准教学是一个系统性过程，技术赋能教育的基本逻辑在于精准地控制教学的每一个环节，学情分析区块化、资源精准推送、多维数据实时监测、课后作业精准拓展、智能组卷阅卷、动态精准评价。精准教学的同时，需要注意从教师精准教学能力、学生隐私保障、师生关系三个方面进行检思，保证整个教学工作符合当代教育伦理。精准不是教育的机械化，赋能不是技术的僭越，人工智能赋能精准教学意味着智能化、科学化、个性化、有序化将成为未来教育教学的新常态。【关键词】人工智能;精准教学;赋能;智能教学新常态技术渗透于社会生活各个方面，赋能教育具有天然的合理性。现代的学校教育，有诸多让人不满意之处，人们期待智能技术精准地解决教育教学中的现实问题，自然在情理之中，也符合教育发展的一般规律。人工智能的核心要义在于使机器“像人一样行动”，其中包括机器学习、知识图谱、数据分析、云计算、算法等。因此，人工智能技术融入教学并不是简单地对某一个环节修修补补，而是从教学内容、方法、形式乃至整个教学系统都必须发生变革。因此，明晰人工智能技术赋能教学的新逻辑、新变化、新问题，更好地推进精准教学，落实教学的提质增效，成为新时代教学变革中必须深入研究的课题。人工智能赋能精准教学的教育学逻辑若想做到精准，教学之前必须科学地进行学情分析和教学目标的精细化。教学内容的裁定、学习方式的选取、教学策略的设计、课后作业的分析、学习结果的评测都需要进行科学地分析、记录与决策，这些工作脱离了信息技术是非常难以做到精细化的。1.教学过程的智能化转型在具体操作过程中，备、教、学、练、测、评六个方面均可产生大量的教育数据，人工智能通过机器学习、人脸识别、图像识别等智能技术全面掌握教与学全过程信息，并对教育数据进行汇聚、分析、提取，促使以往难以采集的学生多维度数据得以深度挖掘，可以智能剖析学生学情并自动生成可视化报告。人工智能能够形成学科知识图谱、学生画像，进而为个体和群体的精准教学提供智能服务。此外，基于智能技术的智慧教室、云学习平台、智能终端等也可建立智慧学习空间，共同促进精准教学的智能化转型。2.人工智能助力打造精准教学新常态人工智能赋能的精准教学可以面向每一个学生、尊重个体差异、弥补技术缺失，强调全面发展的新常态。传统教学的精准性是基于学生群体而言的，基本教学流程是课堂上知识传授与课下作业相结合，评价局限于结果导向而忽略行为本身以及教师凭借个人的教育热情对个别学生进行帮扶。在人工智能驱动下的精准教学，显现了一种新的风貌：以测助学、以测辅教、先学后教、以学定教、人机协同等。在学生发展上，从群体性精准转向个性化精准;在教学流程上，从课上知识传授与课下作业相结合细分到课前的学情全面评测、教学资源精确筛选、教学目标精准锚定，课中的教学内容精细深入、学生表现多维精确评估、教学过程贯彻因材施教，课后的作业练习依据课堂评测精确到个人制定、试卷智能批改分析并制定出配套的练习补救方案与相关学习资源供给;在教学评价上，从结果导向转向过程与结果相结合。3.科学有序的精准教学体系构建人工智能可在硬件、技术、方法、管理与文化五个层面促进“精准化教+个性化学”这一科学有序体系的建构与实现。首先，硬件层是最基本的保障，智能移动终端、平板电脑、各类便携式数据采集器、智能机器人等硬件设施可提供灵活的教学平台。其次，技术层是最基础的依托，数据挖掘、语音识别评测、社会网络分析等智能技术可为教学一体化提供科学支持。再次，方法层与管理层是必要的手段，学生建模画像、学习结果诊断与路径规划、多元评价等为精准教学提供了科学路径，预测决策分析、实时动态监测、多级人员联动等管理方式保障了教學的有序开展。最后，文化层是服务的支撑，技术素养、人机协同等文化营造和谐的教学环境。智能技术支持的精准着力点在人工智能中知识表示、机器学习、模式识别、自然语言处理、智能机器人、智能教学系统等方面对赋能精准教学具有显著的正面影响，主要体现在以下方面。1.学情分析区块化人工智能助力的学情分析，首先把学生从“学业分层”和“学习风格”两个维度分别加以区分，两个维度交叉形成二维坐标图，资质水平和学习风格不同的学习者分别置于不同的“区块”之中，实现有效的教学管理。其次，计算机视觉技术可智能追踪记录、搜集整合学生的多模态数据，对学生的整体情况进行可视化分析，综合把握学生个体和班级整体学情。最后，教师可借助智能助手进行学情诊断，有针对性地通过虚拟教学场景进行自动备课，形成精准的教学目标与个性化教案。2.资源精准推送人工智能赋能教学资源的按需供给与精准推送，即通过智能代理、知识图谱、模式识别、深度学习等技术实现对学生的学业能力及认知需求的画像建模，为教师在数字资源库中精准提炼、重构、重组教学内容提供依据，为学生规划出最优的学习路径，对其所需的个性化学习资源进行一对一智能推荐，从而支持教学计划的顺利完成。3.实时多维数据监测人工智能赋能教学数据的精准监测，使学生的学习生活有迹可循。教学过程中学生实时产生的学习行为、课堂表现、情绪变化、心理状态、注意力等多维度数据，皆可通过智能计算、感知技术、计算机视觉、机器学习等技术捕捉到，并且可通过学生佩戴智能手环监测其运动数据。教师可据此了解学生的生理、心理、认知能力等情况，能够及时调整改进教学安排，并为预测、优化教学提供现实依据，为精准化教学提供有效助力。4.精准拓展课后作业人工智能赋能教学知识的深度延伸，可以精准深化知识与实现个性化作业推荐。教师依据学生个体课程内容掌握情况，通过机器辅助编制并推送与个人适配的作业练习，然后基于作业完成情况反思学习效果，依托各类在线学习平台与管理系统开展一对一或一对多的个性化指导，引导学生主动巩固复习、加强变式练习、逐层深化知识以及精准拓展知识，发挥作业的更多价值。5.智能组卷阅卷人工智能支持的精准评估，要求能够准确、客观、科学地考察学生某一阶段的学习效果。基于人工智能遗传算法的智能组卷阅卷系统，可以根据学生以往的表现，包括答案的对错、作答的速度、解题的技巧，重新命题组卷，针对每一个学生生成个性化试卷，为教师的授课班级精准投放匹配学情的试卷。智能批改技术、OCR识别技术等可有效开展机器自动阅卷，这有效地降低了人工出错率，减轻了教师负担。6.动态精准评价人工智能赋能教学评价的精准实施，能够帮助师生发现问题与解决问题。通过自适应学习、多模融合、数据驱动等技术，既能够针对学生的学习表现、习得结果、核心能力、必备素养等水平进行动态过程性评价，也能构建课堂教学质量反馈系统对教师教学水平进行动态客观评估，据此可为学生精准匹配到适合其学习能力、学习风格的教师，可以践行以人为本的教学理念，更好地发挥教学评价的导向激励功能。精准教学的伦理问题检思1.教师精准教学能力问题人工智能在精准教学中对教师的能力要求愈来愈高：一是要求教师在具备基本教学技能的基础上，扩展自身的人工智能素养、数据素养、测评素养、教学调节能力及评价能力等，在教学过程中审慎、灵活、精准运用智能产品，将自身智慧与机器智能结合起来。二是要求教师积极主动参与教研与培训，提升教师利用人工智能赋能精准教学的认同感与价值感，培养教师的精准教学能力。三是加强对教师的政策引导，为教师与企业、机构等主体的外部联动创设有利条件，使教师能精准地干预教学。2.学生数据隐私保障问题保护学生的数据隐私成为人工智能赋能精准教学实施的重要挑战，原因在于：一是采集学生数据的限度与边界含糊不清造成的，容易在追求精准的过程中侵害学生的人格尊严与情感意志。二是学生数据的高速流动与社会联通容易被校外机构精准捕获分析，以实现其商业目的，而这违背了精准教学育人的初衷。三是人工智能使用者的隐私意识容易松懈，且伴随新时代对精准教学的诉求愈益强烈，使得学生的隐私空间也在逐渐缩小。四是丰富而又详尽的学生数据带有一种预测性，學生的隐私可能会被人工智能算法推断出来。3.涉及师生关系的变化问题人工智能赋能精准教学的新型师生关系突破了传统的教师主导、学生参与的封闭系统，教师的主导地位趋于弱化，基于人工智能的各大教学平台及其产生的学生数据、智能学伴、教师助手等成为助教助学的重要依托，并逐步形成以学生为中心的、教师辅助、社会关注、家长参与的多元开放关系。在教师与教师的“教”之间、学生与学生的“学”之间以及教师与学生的“教—学”之间实现了更加开放、多元、精准、深度、有序地联合，有效带动精准教学的主体关系走向合理化。精准教学在人工智能的赋能下，逐步迈向以智能化、科学化、个性化、有序化为特征的新常态。在精准教学的过程