第六章 驅動教育
原文：
人工智慧顛覆了傳統的了學習體驗，新型教育體系正在形成，中國教育發展正在走向智能時代，但人工智慧教育前路漫漫，有機遇，也有挑戰。據介紹，人工智慧教育方面未來也將面臨一些挑戰，首先是人工智慧教育的數據量不足；其次是老師應該如何配合智適應教育，從過去單純「教」轉向「培育人才」的角色轉換；還有一個就是未來懂教育的AI人才如何統籌資源，打造更好的平台的問題。
面向未來的智能化教育評價：
一、未來教育評價發展的新趨勢
技術發展為教育評價帶來新動能，主要有三個方面：
1、雲計算、大數據、5G、物聯網及智能終端技術的發展，是支撐智能評價環境構建的新要素；
2、VR/AR/MR支持的沉浸式情境營造、AI支持的智能識別技術及可穿戴設備支持的數據採集，為開展真實情景下的教育評價創造了新契機；
3、是教育數據的建模、分析和可視化，成為支撐智能評價全過程、多維、高效的新方法。
二、所有這一系列技術的整合、結合將推動教育評價進入新的發展階段。教育評價事實上已經開始進入新的發展階段，就是智能化的教育評價新趨勢已經出現，一共有七大趨勢：
1、評價可實現目標的變化。從過去的注重知識、基本能力的評價，到關注德智體美勞全面評價。
2、評價功能的變化。從過去的甄別、選拔，到精準改進、促進發展。
過去，只能基於簡單有限的方法，用於選拔和甄別。現在我們可以發揮評價更重要的功能，那就是用於改進、促進學生各個方面的發展，進行精準的改進指導，包括提供改進的方法和內容。
3、評價對象的變化。從過去採取抽樣的方法選取部分學生，到面向所有學生，關注每個學生。現在使用新的技術，使得我們可以面對所有的學生，甚至不用取樣了，用整體取樣的方法就夠了，還能給每一個學生進行個性化的評價、指導。
4、評價信息源的變化。從過去較單一模態的信息，到多元化、豐富化、多模態化的信息。
過去我們收集的數據只能用比較簡單的文本信息或者一些圖片信息，視頻信息都很有限，以及做研究用視頻信息成本太高。現在我們可以用大量的更豐富的多模態信息，而且能對這些信息進行自動化的智能化的分析，加工評判。
5、評價任務的變化。從過去的非典型場景，到真實化、生活化、趣味化。
過去我們的評價是在一些非真實的典型場所。專門的考場，特定的時間，特定的要求。時間可能就是高考那兩天。過去我們不能在真實的生活學習工作過程中，在真實的情景中對人進行評價。現在智能化的評價使我們對這樣一種工作成為可能，例如通過遊戲建構接近真實的問題場景，在交互操作中測量學生的高階思維能力。
6、評價方式的變化。從過去顯性化、總結性的評價，到嵌入式、伴隨式、隱形性評價。
過去的評價就是考試。無論小考還是大考，就是測驗。現在的評價考試可以潛入你的日常行為和學習，協助老師日常的教育，帶有一些伴隨性，隱形性的特點，增加了評價結果的真實性。
7、評價結果反饋的變化。從過去的滯後反饋到即時反饋，從過去面向群體反饋到面向群體+個體反饋。
過去的評價分析成本很高，通常需要延遲反饋和指導。現在可以做到即時反饋和指導，而且是有針對性的個性化的推送。所有這些都是在一系列新技術發展整合的條件下，我們能夠實現隨著未來新技術的發展進一步的發展，這方面能力會越來越強大。集成創新將是智能化教育得到發展的一個重要前提。現在世界各國，包括我們國家已經在應用智能化的教育測評方法方面取得了重要的一些進展，這些進展儘管是初步的，但是隨著時間的推移，隨著我們應用的深入，隨著不斷地研究研發，我相信它的應用水平會越來越高。
評說：
人工智慧的出現對教育有了新的憧憬，未來的教育模式既有模式的創新又有新一代教育的亮點。智慧教育空間擁有先進教學模式、教育理念、全新教師和先進人工智慧教具。顛覆傳統教育，讓人人可以選擇接受不同的教育實現職業化教育、興趣教育、成長教育。解決傳統教育的時效性問題，也可以解決人口老齡化帶來的用工問題。
智慧教育空間亮點：
1、根據喜好選擇有特點的老師、專業課程、學習場景等，通過大數據匹配選擇去具有專業老師、場景和智能教具搭建的教育空間；
2、將知識場景化、理論實驗實踐化、建模常態化、教育展館開放化等；
3、著名詩境在現化、經典實驗程序化、學習空間講堂化。
4、教育選擇可選擇化，可以圍繞職業進行全面編撰課程，從小學開始職業化教育。
5、3-18歲完成職業化教育，深造統一在科研院所完成。
6、受眾者為願意接受教育的人民。
7、素質教育德智體美勞場景化體驗。
與傳統教育相比較：通過大數據為孩子解決興趣問題，發覺由潛力的專業培養；解決傳統教育的格式化，使用靈活的教育體制；可以讓更多的學生接觸到最經典最前沿最美妙可想像的場景化教育；邀請著名學者、教育家、各行業領域專家進行現場講演指導；從固化是教育到引導性教育轉變。
技術壁壘：開發大數據匹配平台；同各科技館聯繫作為教學實驗基地；取得地方教育局的支持；智慧教育空間場景搭建；職業化教育課程編撰
人工智慧顛覆了傳統的了學習體驗，新型教育體系正在形成，中國教育發展正在走向智能時代，但人工智慧教育前路漫漫，有機遇，也有挑戰。據介紹，人工智慧教育方面未來也將面臨一些挑戰，首先是人工智慧教育的數據量不足；其次是老師應該如何配合智適應教育，從過去單純「教」轉向「培育人才」的角色轉換；還有一個就是未來懂教育的AI人才如何統籌資源，打造更好的平台的問題。
面向未來的智能化教育評價：
一、未來教育評價發展的新趨勢
技術發展為教育評價帶來新動能，主要有三個方面：
1、雲計算、大數據、5G、物聯網及智能終端技術的發展，是支撐智能評價環境構建的新要素；
2、VR/AR/MR支持的沉浸式情境營造、AI支持的智能識別技術及可穿戴設備支持的數據採集，為開展真實情景下的教育評價創造了新契機；
3、是教育數據的建模、分析和可視化，成為支撐智能評價全過程、多維、高效的新方法。
二、所有這一系列技術的整合、結合將推動教育評價進入新的發展階段。教育評價事實上已經開始進入新的發展階段，就是智能化的教育評價新趨勢已經出現，一共有七大趨勢：
1、評價可實現目標的變化。從過去的注重知識、基本能力的評價，到關注德智體美勞全面評價。
2、評價功能的變化。從過去的甄別、選拔，到精準改進、促進發展。
過去，只能基於簡單有限的方法，用於選拔和甄別。現在我們可以發揮評價更重要的功能，那就是用於改進、促進學生各個方面的發展，進行精準的改進指導，包括提供改進的方法和內容。
3、評價對象的變化。從過去採取抽樣的方法選取部分學生，到面向所有學生，關注每個學生。現在使用新的技術，使得我們可以面對所有的學生，甚至不用取樣了，用整體取樣的方法就夠了，還能給每一個學生進行個性化的評價、指導。
4、評價信息源的變化。從過去較單一模態的信息，到多元化、豐富化、多模態化的信息。
過去我們收集的數據只能用比較簡單的文本信息或者一些圖片信息，視頻信息都很有限，以及做研究用視頻信息成本太高。現在我們可以用大量的更豐富的多模態信息，而且能對這些信息進行自動化的智能化的分析，加工評判。
5、評價任務的變化。從過去的非典型場景，到真實化、生活化、趣味化。
過去我們的評價是在一些非真實的典型場所。專門的考場，特定的時間，特定的要求。時間可能就是高考那兩天。過去我們不能在真實的生活學習工作過程中，在真實的情景中對人進行評價。現在智能化的評價使我們對這樣一種工作成為可能，例如通過遊戲建構接近真實的問題場景，在交互操作中測量學生的高階思維能力。
6、評價方式的變化。從過去顯性化、總結性的評價，到嵌入式、伴隨式、隱形性評價。
過去的評價就是考試。無論小考還是大考，就是測驗。現在的評價考試可以潛入你的日常行為和學習，協助老師日常的教育，帶有一些伴隨性，隱形性的特點，增加了評價結果的真實性。
7、評價結果反饋的變化。從過去的滯後反饋到即時反饋，從過去面向群體反饋到面向群體+個體反饋。
過去的評價分析成本很高，通常需要延遲反饋和指導。現在可以做到即時反饋和指導，而且是有針對性的個性化的推送。所有這些都是在一系列新技術發展整合的條件下，我們能夠實現隨著未來新技術的發展進一步的發展，這方面能力會越來越強大。集成創新將是智能化教育得到發展的一個重要前提。現在世界各國，包括我們國家已經在應用智能化的教育測評方法方面取得了重要的一些進展，這些進展儘管是初步的，但是隨著時間的推移，隨著我們應用的深入，隨著不斷地研究研發，我相信它的應用水平會越來越高。
評說：
人工智慧的出現對教育有了新的憧憬，未來的教育模式既有模式的創新又有新一代教育的亮點。智慧教育空間擁有先進教學模式、教育理念、全新教師和先進人工智慧教具。顛覆傳統教育，讓人人可以選擇接受不同的教育實現職業化教育、興趣教育、成長教育。解決傳統教育的時效性問題，也可以解決人口老齡化帶來的用工問題。
智慧教育空間亮點：
1、根據喜好選擇有特點的老師、專業課程、學習場景等，通過大數據匹配選擇去具有專業老師、場景和智能教具搭建的教育空間；
2、將知識場景化、理論實驗實踐化、建模常態化、教育展館開放化等；
3、著名詩境在現化、經典實驗程序化、學習空間講堂化。
4、教育選擇可選擇化，可以圍繞職業進行全面編撰課程，從小學開始職業化教育。
5、3-18歲完成職業化教育，深造統一在科研院所完成。
6、受眾者為願意接受教育的人民。
7、素質教育德智體美勞場景化體驗。
與傳統教育相比較：通過大數據為孩子解決興趣問題，發覺由潛力的專業培養；解決傳統教育的格式化，使用靈活的教育體制；可以讓更多的學生接觸到最經典最前沿最美妙可想像的場景化教育；邀請著名學者、教育家、各行業領域專家進行現場講演指導；從固化是教育到引導性教育轉變。
技術壁壘：開發大數據匹配平台；同各科技館聯繫作為教學實驗基地；取得地方教育局的支持；智慧教育空間場景搭建；職業化教育課程編撰