智慧教育發展現狀：AI賦能備課、教學、考評環節

• 陳博 2023年11月3日 來源：中研網 1377 91
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線下AI課堂主要采用"教師+AI輔助"的授課方式。AI助手在教授知識的同時，通過計算機視覺、智能語音、NLP等人工智能技術實現學生的表情識別、語音識別、姿態識別等，形成精準的學情分析報告，并通過班級學情調整授課內容；真人教師則根據分析數據為學生提q

相關AI技術日益成熟，加速賦能教育領域。近年來AI技術的飛速發展、愈漸成熟，是推動AI于教育領域規模化應用的主要原因。根據2018-2022年GartnerResearch發布的AI技術成熟度曲線(HypeCycleforArtificialIntelligence)，可于教育領域實現賦能的計算機視覺、自然語言處理、機器學習、深度學習、聊天機器人等AI技術發展迅速，并且在未來仍有發掘的前景，而語音識別技術等已處于成熟階段，可廣泛應用于產業化階段。隨著大數據、云計算和5G等支持技術的飛速發展，以及相關算法、模型、框架的日愈成熟，AI技術在多元化的應用場景下已實現落地，逐步成為國家產業、經濟擴張的重要推動力量，推動AI發展已上升至國家戰略級別。

新興AI技術層出不窮，加速AI自動化成為值得關注的技術趨勢。根據GartnerResearch于2022年8月發布的新興技術成熟度曲線，25項新興技術值得關注，其中生成式AI(GenerativedesignAI)、因果AI(CasualAI)等加速AI自動化的AI技術尤為重要。而以ChatGPT為代表的AIGC技術本質上為生成式AI，其未來具有較大的發展潛力，有望進一步推進深層次、多樣化"AI(GC)+教育"應用場景落地。

根據科技部聯合羅蘭貝格發布的《智能教育創新應用發展報告》，教學全流程可以分為備課、教學、練習、考試、評價、管理六大環節，以備課為開端、管理為末端，包含學校、教師、學生三大主體，覆蓋課前、課中、課后三大場景。為清晰展示AI如何在各應用場景下賦能，我們以學生、教師、學校三大主體為線索，將六大環節有機融入課前、課中、課后等場景中，并對典型的應用場景進行詳細分析。

1、課前備課環節：智能備課平臺(相似題推薦)

原理：基于班級或個體學情的輔助備課工具，通過知識圖譜、NLP算法、聚類算法等AI技術智能生成教師的個性化教案，具體功能包括自動生成授課教案、智能匹配同類型習題、根據學生反饋提供復習教案等，節省教師的備課時間，提供精準個性化的推薦內容。產品形態：以學海密探旗下的"同類題AI備課平臺"為例，其備課流程大體可以分為：AI智能生成：根據選定例題智能生成知識點與題型的講解內容。AI智能匹配：自動匹配命題方式、解題思路與選定例題類似的題目，節約教師尋找同類練習題時間;智能生成教師教案與學生學案，提升學生課堂學習與課下復習效果。AI智能分析：采集學生課堂練習作答情況，自動生成班級學情分析，并根據錯題情況生成教師復習教案與學生智能錯題本。

2、課中教學環節：線下AI課堂(雙師課堂)

原理：線下AI課堂主要采用"教師+AI輔助"的授課方式。AI助手在教授知識的同時，通過計算機視覺、智能語音、NLP等人工智能技術實現學生的表情識別、語音識別、姿態識別等，形成精準的學情分析報告，并通過班級學情調整授課內容;真人教師則根據分析數據為學生提供精細化輔導與個性化關懷。產品形態：好未來的"魔法雙師課堂"于2018年正式發布，推出了行業首創的AI課堂解決方案。以"魔法雙師課堂"為例，線下AI課堂的運行模式如下：真人名師團隊提供優質教學資源：好未來聘請具有多年教學經驗的優質教師，通過直播/錄播的方式，將優質教學資源上傳教研云、輸入AI智能終端T-Box。智能終端實現課中互動、學情分析。學生于智慧教室中學習經AI技術整合后的教學資源，并可在課中通過答題器等智能終端與"AI教師"進行實時互動。T-Box可通過表情識別、手勢識別、語音識別等AI技術，精準分析學生的課堂表現并生成學情分析報告。線下輔導教師全程伴學、答疑解惑。機構輔導教師全程陪伴、引導學生開展教學活動，根據學生的個性化學情反饋，提供有針對性的服務，如課前預習、課后答疑等。

3、課后作業、考試環節：智能作業批改/智能閱卷/智能錯因診斷。

原理：通過圖像識別、NLP、深度學習、數據發掘等人工智能技術，輔助老師智能高效地批改作業及考試中的客觀題與部分主觀題，如英語作文、口算、簡單題等，并可以通過采集匯總學生考試結果，分析不同學生的知識點掌握情況，從而有針對性的提供教學指導。產品形態：Gradescope是美國一款針對高等教育的在線批改工具，可應用于計算科學、物理、生物、化學、數學、工程、經濟學等廣泛的學科領域。該軟件除可以協助教師進行作業、考試的評分外，還可針對學生錯題提供錯因并生成不同知識點的綜合錯因報告。Gradescope的批改流程可分為以下步驟：掃描或在線提交作業/項目/考試：對于紙質作業/考試材料，教師或學生可通過掃描的方式提交在線平臺;對于代碼文件，學生可通過Github或Bitbucket進行提交。閱卷任務分配：Gradescope支持多人在線協同評分，既可以實現不同人不同題的評分模式，也可以實現不同人同一題的評分模式。AI輔助評分：針對客觀題，Gradescope可通過圖像識別、NLP等技術，智能完成評分;針對計算題、應用題等題目，教師可針對每一個細節點靈活設置錯因與分值，并可隨時更改分值，更改后的評分點也會自動同步到已批改題目，而對于新出現的錯誤也可進行手動輸入。同時，AI會針對相同類型的學生答案進行智能分組，教師可根據組內學生答案的相同錯誤原因進行批量修改，極大地節約批改時間。智能分析學情與反饋結果：完成作業/考試的批改后，教師可通過Gradescope一鍵智能生成學生日常練習情況報告與考試綜合情況報告，以為學生提供個性化的輔導。

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