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学习
儿童们每天来到学校,并不是以纯粹的学生——致力于学习的人——的面貌出现的,他们是以形形色色的个性展现在我们的面前的。每一个儿童来到学校的时候,除了怀有获得知识的愿望外,还带来了自己的情感和感受的世界。
曾文婕
在求学的道路上充满荆棘,教师如果用自己明朗的心境,理性地赏识学生,悉心地理解他们,即使是枯燥的学习,也会因此而充满阳光。
刘畅
人工智能技术通过提供的模型和算法服务构造智慧校园和智慧课堂,也构造了智慧学习空间,通过提高环境的智能程度为学生提供不同的学习资源和学习路径,从而朝着个性化学习的方向逐步发展。
方海光
人工智能关键技术包括:机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互技术、计算机视觉、生物特征识别技术、虚拟现实、增强技术。
方海光
人工智能和教育创新一直是紧密联系的。教育应用是教育大数据与深度学习算法建立的个性化自适应学习系统。人工智能在教育中的应用,包括智能导师系统、智能机器人、智能阅卷、个性化智能推荐等。人工智能还将在教学组织形式、教师角色、智能校园、教育观决策等方面带来显著变化,从而极大地促进教育的发展。
方海光
与一般信息技术相比,人工智能的最大特征在于人工智能是具备自主学习和自我进化能力的系统,而且随着系统的运行,其性能会越来越好。
方海光
智能化的表现是AI利用大数据分析结果自动化决策的程度,学生的辅助机器人可以根据学生的基本特征(年级、心理、性格)数据,学校行为数据、学习过程数据作决策,自动为学生分配个性化学习资源,并根据学生的动态实时更新。这个过程中,人是不需要参与运营的,AI会为每一个学生提供个性化的学习路径和学习环境。到这个阶段可以说初步实现了智能化。
方海光
学习小组可大可小,与之相对应的学习空间大小划分的灵活性尤为重要,而且对大小空间的转化速度要求顺畅,这就是开放空间、灵活空间在新型学习中出现的必然性的结果。把学校作为具有生活情趣的环境进行设计,是未来学校建筑的一个重要方面。向社区开放的学校空间层次依次分为城市-社区-街巷-校园-教室。学校的规划要考虑社区居民的行为活动规范,使社区居民、儿童互不干扰。从建筑设计的角度来说,通过对空间的安排和对材料的运用,把教育哲学包含到设计里面,或者说通过建筑设计来实践教育理念,强调人性化与个性化,并融入生活的情趣,这样设计出来的学校建筑才是我们所希望看到的新型未来学校建筑。
方海光
未来的学习将突破传统学习的标准、统一的教学秩序,允许不同的学生在不同的时间,学习不同的内容,帮助他们达到自己所能达到的最高水平。
方海光
未来学校学习空间将从“为集体授课而建”逐渐转向“为个性学习而建”,并呈现出一些新的发展方向:灵活、智慧、可重组。
方海光
未来学校具有以下主要特征:1)学习场景相互融通。利用信息技术打破校园的围墙,把一切有利的社会资源引入学校,使学校的课程内容得到极大拓展,学生线上、线下混合学习,学习平台无处不在。2)学习方式灵活、多元。把知识学习与社会实践、社区服务、参观参观考察、研学旅行等结合起来,将正式学习与非正式学习融为一体。3)学校组织富有弹性。鼓励学生自主管理,增加家长和社区在学校决策中的参与度,根据学生的能力而非年龄来组织学习,利用大数据技术让教育变得更加智慧,让学生站在教育的正中央。
方海光
大数据技术在智慧校园中的具体应用包括以下四个方面:构建公共数据集成与共享平台,提高校内信息传递速度;构建智慧化提醒平台,适时对学生进行提醒;创设智能学习环境,改进课堂教学方式;采集、分析、处理海量数据,为学校管理提供决策支持。
方海光
一般我们把从感觉到记忆再到思维这一过程称为“智慧”,智慧的结果是行为和语言,行为和语言的表达过程称为“能力”,两者合称为智能。智能一般具有以下特点:第一具有感知能力,第二具有记忆和思维能力,第三具有学习能力和自适应能力,第四具有行为决策能力。具有以上四个特点的系统,我们一般称为智能系统或智能化系统。
方海光
智慧学习可以为学习者提供一种轻松、投入、有效的学习体验。
方海光
技术支持的学习过程,也将成为智慧学习和未来学校的典型特征。未来学校教育将是自组织的。学校形态将是一个自组织的智慧学习环境,支持完全的个性化学习,不仅能补齐学生薄弱的知识结构,还能促进学生的优势与特长发展。在全面采集全体学生的全学习过程数据的基础上,按照心理学、学习科学、数据科学等原理与模型,进行教育大数据分析,可以精确的了解他们的认知结构,知识结构,情感结构,能力倾向和个性特征,在此基础上,自组织课程的结构自主学习的路径和自组织学习的内容都将出现。
方海光
未来的教师必须第一时间感知社会的发展变化。教师不仅仅是知识的传递者、新技术的实践和运用者,同时还是个性化学习的服务者、一起参与交流讨论的学习伙伴、培养学生创新精神的领路人。教师可以利用机器人来大幅度提高教学效率。
方海光
随着机器人走向讲台,简单的知识记忆类和技能操作类教学,终将被人工智能所取代。人工智能时代的教育方式和方法主要基于学生的个性化需求。人工智能时代的教学将更加关注个性化学习体验,根据学生的认知水平、学习能力和自身素质来制定个性化的学习方案,因材施教。
方海光
个性化学习计划(PLP)的特征包括以下5点:1) 学习节奏是可以调整的;2) 学习目标、方法、内容和工具都是为每个学生量身定制的;3) 学习是由学生的兴趣驱动的;学生可以选择学习的内容、方式、时间和地点;4) 学生能够得到技术支持。
方海光
个性化学习计划(Personalized Learning Program, PLP)的核心是根据学生特点,为其量身定制学生计划,以此来满足每个学生的个性化需求。个性化不是“做你自己的事”,它是基于学生兴趣和能力的学习选择,为学生提供与他们的能力和兴趣相适应的学习内容。
方海光
大数据时代,技术帮助学生实现个性化学习从以下方面入手:建立学生档案,真正了解学生;挖掘学生兴趣,建立学生分组;分析学生数据,设定学习目标。
方海光
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