人工智能輔導教育

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人工智能輔導教育范文第1篇

【關鍵詞】人工智能；診斷學教學；智能教學系統；智能組卷系統；智能閱卷系統；智能仿真教學系統

人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth學會上提出的，隨著計算機核心算法的突破、計算能力的迅速提高以及海量互聯網數據的支撐，目前已被廣泛地應用于各個領域[1-2]。近年來，人工智能也給教育教學領域帶來了機遇，人工智能+教育正如火如荼地開展和推進，改變著傳統的教育形式及生態[3-4]。2018年教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》，各大高校在人工智能及其教育發展上有了綱領性的指導[5]。醫學教育作為教育教學諸多領域的一隅，乘著人工智能發展的東風，各大高校在推進醫學教學改革方面進行了大量積極的探索與嘗試[6-8]。診斷學是由基礎醫學過度到臨床醫學的橋梁課，其教學質量的良莠直接影響到醫學生的培養質量，傳統的教學方法難以滿足現代醫學教學的要求，如何發揮人工智能的應用優勢，讓其更好地應用于診斷學的教學工作，也是診斷學課程教改的重要研究方向。

1傳統的診斷學教學方法存在的問題

診斷學是學習臨床基本技能最重要的一門課程，其內容包括癥狀學、體檢檢查、實驗室檢查及輔助檢查等四大塊，分為理論課和見習課，目前大多數醫學院理論課采用的是以大班的形式在多媒體教室講授，而見習課則采取分小組的模式進行，多年的教學實踐發現該教學模式取得的教學效果不盡人意，尤其是近年來隨著全國各大醫學院校的擴招，出現了師資及教學資源配套的相對不足，上述教學模式的問題逐漸凸顯。理論知識以老師講授為主，采取的是“滿堂灌”的教學模式，然而該部分教學內容知識點繁多，知識串聯度不高，課堂靈活度、生動度較為薄弱，學生聽完課以后對課程內容印象不深，知識掌握度差，同時由于學生的學習主觀能動性差異大，不能進行課前充分預習的學生在課堂上更加難以跟上老師講授的節奏。見習課是對理論知識進行實踐，培養學生的實踐操作能力，前期理論知識掌握度差又會影響見習的教學質量，導致教學過程形成惡性循環[9]。見習課主要采取老師講授要領及演示操作流程，之后學生們互相練習的教學方法，該部分內容需反復加強練習，同樣的動作要領反復錘煉才能熟練掌握，因課堂見習時間有限，而老師講授及演示需占用大部分時間，學生動手實踐機會不多，老師對學生的操作手法、操作內容、操作順序等重要內容進行指導和勘誤的時間少，學生操作的規范性難以保證，在以后的臨床實踐中，往往存在實踐操作能力的缺陷。上述教學模式教師與學生們之間除了課堂時間，其余時間是脫節的，不能很好地溝通，學生們有疑問的知識點難以得到老師的及時解答，教學活動中沒有充分反饋，各個教學環節難以進行教學反思，形成教學相長的良性循環。課后復習及階段性總結復習是課堂知識內化及升華的重要方面，傳統的教學模式通常是給學生布置課后作業，學生完成后上交由老師批改留檔，這個環節學生與老師缺乏有效的溝通，且由于學生們學習主觀能動性差異，課后沒有老師的監督及針對性地輔導，課后作業的質量良莠不齊，教學質量欠佳是顯而易見的。隨著現代醫學的發展及研究的開展，涌現了一大批新的診斷方法與手段，譬如關于腫瘤診斷的分子marker，評估預測疾病活動度及預后相關的指標，在臨床上已經常規應用，但由于教材更新需要周期，很難跟新進展同步介紹，另外由于課時有限，難以全面地就學科前沿及新進展進行講授[10]。

2人工智能應用于診斷學教學的重要意義

2.1教師方面

將人工智能應用于診斷學教學實踐，削弱了教師的知識權威而強化了教師的價值引導，對教師的個人能力提出了更高的要求，促使教師踏實踐行終身學習并持續更新自身知識結構。互聯網高速發展的時代，知識呈幾何指數更新并出現大爆炸，基于各種互聯網即時通訊平臺及手機APP，診斷學體格檢查、理論知識講授相關的小視頻及研究進展不勝枚舉，這就要求教師及時獲取、更新知識并進行相應的知識儲備。人工智能的應用促使教師從單人施教發展為團隊施教，為開發更具個性化的課程教學注入團隊的力量。基于大數據的人工智能可以減少診斷學教學過程中的機械性、重復性工作，如平時作業的批改、考勤統計等，減輕了教師的工作負擔，教師可以將更多的精力投入到醫德醫風、醫患溝通能力以及體格檢查手法的規范化培養上，更多的心思放在豐富課程內容及教學形式上。同時大數據可以及時反應學生的學習動態，教師可以根據學生的反饋及課程評價有針對性地對學生進行相應的輔導。

2.2學生方面

將人工智能應用于診斷學教學實踐，可以實時動態記錄學生的學習情況及暴露的問題，如是否按時完成課程任務、測試中哪些知識點容易出錯等，人工智能系統能夠對這些數據進行關聯分析和深度挖掘，并且可視化呈現相應的數據，有利于教師及時掌握學生的學習進度、參與度以及學習效果，并根據具體的學情分析數據來調整輔導和教學方案。基于人工智能強大的算法和分析，可以為學生定制個性化的教學內容及進度，提供更有針對性的課堂內容和隨堂測試，并對測試及平時作業進行智能批改，真正做到查漏補缺。診斷學課程內容相對枯燥，學生們的學習興趣有限，基于人工智能的教學方式可以寓教于樂，在課程中將一些比較零散的知識點可以設置成互動小游戲，營造出良好的課堂氛圍，提高學生們的學習興趣及學習效率。

2.3教學過程

針對教學過程，人工智能亦發揮著至關重要的作用。第一，診斷學作為橋梁課程，是一門必修課，包括臨床醫學五年制、八年制、法醫學、基礎醫學等相應專業的學生均需要學習，人工智能擁有超強的計算能力和強大的“記憶力”，面對眾多不同專業的學生，可以根據大數據進行分析，制定出適合不同專業學生的完備教學目標。教學活動開展過程中，人工智能還可以根據學生的課堂及課后測試表現，依據分層教學的要求自動設置梯次教學目標，幫助學生們逐步提升學習能力和知識掌握度。第二，人工智能可以憑借自身信息化的特點，對各種教學資源進行分析，為教師和學生選擇更優質更合適的資源提供依據，促進個性化的教與學。第三，傳統的教學方式、教學內容相對有限，人工智能基于大數據能夠啟發新的教學思路，創新教學方法，為診斷學教學提供更多的可能性。

3人工智能在診斷學教學中的應用

3.1智能教學系統

智能教學系統是教育技術學中重要的研究領域，其根本宗旨是使得學生的學習環境更加優良和諧，智能教學系統能夠及時有效地調用最新最全的網絡資源并充分優化后供學生學習，使得學生能夠更加全方位、多角度地學習專業知識，提高學習效果[11]。智能教學系統大致由領域知識部分、教師部分及學生部分3個部分構成[12]，其中領域知識部分又稱為專家部分，這一部分既包含了需要講授的內容及掌握的技能，又可以添加專家的學術成果，既能夠保證學生對于基本概念、基本理論及基本技能的掌握，又能夠拓寬知識面，增加知識的廣度。智能教學系統的教師及學生部分主要是為設計和制定教學方案及策略服務，基于大數據基礎上，根據課程的特點、歷年教學情況、學生身心發展特點及學習實際情況，制定更加個性化、高效的教學方案，促成教師因材施教，取得更加理想的教學效果。

3.2智能網絡組卷閱卷系統

診斷學教學內容包括理論和見習兩大塊，教學過程中教師的大量時間用于出題、閱卷、批改平時作業等與考核相關的工作，并且在出題過程中需要圍繞相對固定的重難點內容不斷創新題型，消耗教師大量的精力。智能網絡組卷閱卷系統能夠充分發揮其優勢，將教師從繁冗的考核相關工作中解脫出來，使得教師的教學更高效，教師能夠把更多的時間。智能網絡組卷系統能夠有效收集和分析知名高校教學團隊編寫的在線題庫，實現教學資源的共享，通過隨機抽題組卷、答案隨機排序、題型隨機排序以及設置避免與歷年考卷重復等，顯著提升試卷的質量，亦能改善考試作弊的頑疾，客觀地考核學生對知識的掌握度。智能網絡閱卷系統有簡明的閱卷流程，能夠更有效地識別試卷及答案，能夠明顯降低傳統人工閱卷方式因疲勞帶來的出錯率，使得工作效率更高、考核結果更公正。

3.3智能仿真教學系統

診斷學教學的見習部分是學生提高技能的重要環節，常常采用分小組在病房完成的方式進行，在課程的開展過程也凸顯出了各種各樣的問題，譬如因學生分組進行詢問病史、體格檢查，重復次數多，患者難以多次配合；在教學時間段內病房缺相應的病種，無法對所學的癥狀進行直觀的學習；傳染病流行期間出于對學生健康安全的保護，無法進入病房見習等等，此時智能仿真教學系統能夠發揮重要的補充作用[13]。人工智能可以根據提供的海量真實臨床病例，由醫學專家整合其臨床特征，聯合計算機專家，根據相應的教學要求，形成虛擬病人學習系統，學生在仿真診療環境中，進行問診、體格檢查、診斷以及給出治療方案，同時系統能夠自動發現學生在問診及診斷過程中的錯誤，通過實踐、糾錯再實踐，提高學生采集病史、體格檢查的能力，同時能夠加強學生的臨床思維的訓練，夯實臨床基本功[14-16]。

4總結及展望

人工智能輔導教育范文第2篇

關鍵詞：人工智能；音樂教育；智能樂器；大數據

1引言

隨著人工智能技術的不斷進步，重新塑造音樂使得音樂教育的學科素養培育、審美感知、藝術表現和文化理解變得更有支持和創意。探索應用人工智能技術推進音樂教學的改革與發展有具有十分重要的意義。本文通過研究與實踐，引導學生學會用科學的方法培育計算思維創作音樂，用科學的意境欣賞音樂陶冶學生的音樂審美感，用科學的評價提升音樂課堂教學效率。通過這些措施，可以使學校音樂教育精準地開展因材施教差異化教學，彰顯音樂教育的特色。

2人工智能與音樂

人工智能技術與音樂教育有機融合，豐富了課堂教學資源，拓展了智能樂器的功能，提升了音樂教育技術手段。它支持個性化學習，可以觀察音樂課堂學習，分析音樂的旋律與節拍，有效評價教學效果，激發音樂教師運用人工智能技術創新音樂教學的熱情，發揮教師在課堂教學中的主導作用。

2.1樂器的智能化

樂器是學習音樂的重要工具。樂器植入人工智能技術，形成了智能化樂器。它能夠大量儲存多種樂器的音樂數據。尤其是在音樂鍵盤中運用，功能的提升特別突出，應用于音樂教學中引發了多種形式的教學模式。例如，圖1顯示了融合多媒體計算機、主控系統、音樂課堂教學智能評價系統將多部電子鋼琴連接起來的智能樂器實驗室。通過語音室方式授課，可以實現多種樂器的分組教學。這在傳統的音樂課堂上是無法完成的。

2.2智能化樂曲創作

智能樂器不僅能夠儲存樂器音色，而且還能用指令對各種音色播放進行控制，各種音色按照指令進行演奏。這種創作功能是以往其他樂器都無法比擬的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七聲部的合唱團，很好聽，但很難。運用智能樂器按指令合成該十七聲部音樂則輕而易舉。2.2.1機器學習生成樂曲人工智能技術賦能智能樂器，使得機器學習的功能日趨進步。機器學習在音樂領域所做的事情，就是提取音樂作品的“數據”，輸入給定模型學習音樂的“特征”，再對音樂數據進行分析和編排。例如，如果輸入的是《梨園金曲》民族音樂，則機器就能學會民族音樂的曲調特征，生成掌握特征模型的民族音樂作品。2.2.2用軟件生成樂譜使用MuseScore3forMac軟件可以制作樂譜，在工具欄選擇對應時值的音符輸入音符。例如，在MuseScore3窗口輸入如圖2所示的“我和我的祖國”樂譜，再導出MP3文件進行播放。2.2.3代碼生成樂曲用Python代碼生成曲子，要借助音樂標準格式MIDI—樂器數字接口，運用Python-midi庫編寫程序，編譯MIDI文件生成音樂。例如，生成一個簡單樂譜的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern對象表示樂譜；Track對象表示音軌，通常樂譜都有多條軌道組成，每種樂器是一個軌道；midi.NoteOnEvent表示每個音符的開端，在參數表中可以定義每個音符的音長和音高；midi.NoteOffEvent表示每個音符的結束。參考代碼如下：importmidi#定義patternpattern=midi.Pattern()#定義軌道track=midi.Track()#添加軌道到patternpattern.append(track)#音符開始，并定義位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符結束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#軌道結束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存儲midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序運行結果生成了如圖3所示的簡單音符：這樣如圖2的“我和我的祖國”樂譜，也可以通過Python代碼生成MIDI文件。

3AI賦能音樂課堂

在AI賦能的音樂教育環境，促使音樂教學實踐變革以及學生學習音樂方式。例如，圖4所示的集音樂創作教學及教學評價于一體的“智能化音樂課堂教學評價系統”，在教學設計的優化、教學方法的高效、教學手段的更新、教學評價的智能、教學策略的調整方面都具有借鑒意義[2]。

3.1大數據學習

大數據云計算可以將所有音樂家們音樂數據存儲在云中，運用人工智能技術為學生提供更多有價值的音樂數據。學生通過音樂云學習音樂知識，欣賞音樂魅力、體驗音樂節奏、理解音樂韻律。它使得優質音樂教學資源跨越校園，開放延伸音樂教學，遠程輻射共享資源。這樣就擴展了學生的視野，音樂知識的來源無限擴大，整個音樂云皆有學生的學習教材。特別是大數據音樂云不僅可以推送給學生更多的即興音樂和更多的音樂信息，還能指導音樂愛好者創作出雅正、健康的音樂作品。

3.2個性化學習

人工智能技術從音樂學習行為數據搜集、數據分析與運用、個性化學習評價多方位幫助學生定制個性化的學習成長路徑。推送在線音樂教育資源，指導表演建議樂器學習技巧。搭建音樂教育虛擬課堂，匹配音樂教學資源，實現因材施教的個性化學習，支持一對一的教學輔導和群組式討論。通過這些措施提高教學質量和效率。

3.3教學評價智能化

運用人工智能技術將多個音樂輔助教學設備連接的音樂創作教學系統，基于音樂課堂教學的學生學習特質分析與教學效果分析的音樂課堂教學管理系統，來實現音樂教學的全程智慧管理，使音樂學習更有效率。例如，在虛擬音樂課堂樂器教學可以變成一對多的自選教學模式，使課堂變得輕松、愉快。教師可以開啟課堂教學觀察模塊，捕捉每位學生同步練習的音準、節奏、力度數據，分析判斷將評價信息同步反饋，給出學習指導建議。3.3.1創作教學模塊“智能化音樂課堂教學評價系統”中的音樂創作教學模塊，集視、聽、練和反饋評價為一體，適時演示教師教學作品和評價學生練習作品。例如，在進行《我和我的祖國》授課時導入電影片段，欣賞“我和我的祖國”音樂的表現形式、演唱形式以及歌曲風格，可以使學生更好地體驗作品的創作意境，激發創作意識。使用MuseScore創作“我和我的祖國”三聲部習作音樂，并能儲存、刻錄，編輯等二度創作。3.3.2課堂教學評價模塊音樂課堂教學評價有著傳統音樂教學評價無法比擬的靈活性、客觀性和實用性。從大數據分析角度獲取音樂課堂教與學相關數據，對學生的音樂基本素養與學習態度進行科學分析判斷。例如，以創作《紅河谷》中的和聲與音樂作品風格內容的“編配伴奏音樂”教學過程為例。課前在“課堂教學評價模塊”上安排學生根據作品風格完成伴奏的音樂；播放制作好的《紅河谷》MIDI音樂（在第二和第六個小節缺失編配和弦）；使學生感受、探討大小三和弦的表現力，形成對大小三和弦的感知。然后要求學生試著用MuseScore為《紅河谷》缺失的兩小節選配和弦，以適合歌曲的伴奏風格。學生需要邊哼唱歌曲邊試著套用不同的伴奏風格，找到他們認為最恰當的和弦伴奏風格，說出理由并提交[3]。評價系統將學生提交的作業比照音樂要素進行評價。及時反饋學習評價的信息，并對學生的學習進程制定一個個性化的學習方案[4]。同時通過教學反饋深度優化決策模型，促進教師實時改進教學策略，提高教學效率和效果，提升教學質量。

4結語

人工智能技術在音樂教育領域中的廣泛應用，為傳統的音樂教育模式注入了活力，為音樂教師創新音樂教學理念開辟了新思路[5]，為因材施教提供了新的適合學生學習的音樂教學模式。人工智能在音樂教育模式方面的探索，不僅給音樂教育教學的發展帶來了物質技術層面的進步，還從音樂教學層面促進計算思維培育開辟新途徑。這對音樂教育理念、教學手段、教學方式和方法以及拓展學生音樂視野、學習音樂、享受音樂、創造音樂等都帶來深刻的變化和積極的影響。

參考文獻

[1]鄒孟雨.人工智能及其在音樂教育中的應用.北方音樂,2018(15):254-255

[2]郭文進.“互聯網+教育”運行模式探究.決策與信息（下旬刊）,2015(9):63

[3]段曉軍.電腦音樂系統與中小學音樂教學實踐.中國音樂教育,2006(6):26-28

[4]王迪.淺析娛樂教育中元學習能力的培養.河北廣播電視大學學報,2007(1):79-80

人工智能輔導教育范文第3篇

30年前，有人說電腦將會改變我們的世界，當時的人們認為這是天方夜譚，不料今天幾乎家家戶戶都擁有了電腦；10年前，有人認為智能手機將更深刻地影響我們的生活方式，人們照樣認為不可能，而今天手機連接一切卻逐漸成為了現實；同樣，今天李彥宏提出“中國大腦”設想，也有很多人認為是不接地氣，事實上，人工智能卻是跟我們未來的生活息息相關。

從目前來看，人工智能貌似與我們的現實生活距離十分遙遠，實際上它已經開始走入我們的生活，而且正以一種磁懸浮般的速度向我們奔來，人工智能已經打響21世紀新的軍備賽。

社會層面，人工智能成改善民生新利器

人民生活水平的高低一直都被作為發達經濟體與發展經濟體最明顯的區別和寫照，而人工智能的普及將會對人民的生活水平帶來翻天腹地的變化。

首先，在家庭生活方面，如果家里擁有保姆機器人，就可以免去苦于找不到保姆的煩惱，解決日常家庭勞務所憂。有些人可能會認為這還很遙遠，實際上日本已經開始在試用家庭保姆機器人了。我們再來看看眼下各大科技公司所倡導的手機連接一切：清晨，伴隨著悠揚的背景音樂起床，一天都感覺很精神；起床時，窗簾已經悄悄拉開，這個時候甜美的聲音開始播放當天的天氣預報；起床后，水溫已經設置為適合自己使用的溫度，不用擔心水溫時冷時熱；洗簌后，廚房已經傳來早餐的香味；上班前，不必擔心門窗、電視等是否關上；晚上回家前，可以通過手機提前打開熱水器，到家后就可以直接洗個熱水澡。

其次，在醫療健康領域，目前已經有很多智能硬件公司推出了智能醫療硬件產品，能夠及時地反應出人體的健康狀況。比如機器視覺系統自動完成乳房X光檢查和其他醫學影響的分析，通過模擬醫學專家診斷、治療疾病的思維過程能夠讓機器人自動診斷病人病情等。人工智能在醫療方面的應用一方面能夠改善就醫條件和環境，另一方面也能大幅提升醫療技術水平。

其三，我們再來看看人工智能對教育的影響。通過借助人工智能，我們的教學場景將得到極大改善，而通過人工智能和大數據的應用，老師也能更好地把握學生的學習情況并進行針對性的輔導。

不僅僅是教育、醫療、家庭等方面，人工智能將會人民生活的方方面面產生巨大的影響，它將會成為未來全球各國改善民生的新利器。

經濟層面，各國借人工智能再創經濟神話

目前發達國家都已經紛紛推出了自己的人工智能計劃，人工智能已經成為了發達國家經濟體向前繼續邁進的動力和標志。

一、歐盟耗資10億歐元打造人腦計劃。該項目旨在建立一套基于神經科學的全新的、革命性的信息通信技術，建造一種模擬神經元功能的芯片，然后將芯片用于建造超級計算機。

二、美國大腦計劃。美國通過借助DARPA部門，然后將每年的研究經費劃撥給各個大學的實驗室、科技公司等用于各式各樣的前沿研究，目前該部門已經與谷歌、IBM等科技公司達成了合作，并獲得了多項人工智能重要科研成就。

三、日本機器人計劃。目前日本工業的老齡化問題非常嚴重，為了推動日本經濟繼續發展，日本聯合各大企業推出了機器人計劃。通過機器人、無人搬運機等人工智能技術的應用，日本工業再次走上了世界前列。

中國的人工智能技術剛剛起步，而人工智能對于中國的經濟發展是難得的一次新機遇。李彥宏所提出的“中國大腦”計劃如果能夠得到順利實施，將對中國的科技創新發揮至關重要的作用。目前我國的經濟正在加速從投資驅動為主向創新驅動發展為主的轉變，人工智能作為未來科技創新的決定性力量，它是中國經濟繼續實現騰飛的有力保障。在未來的全球經濟競爭中，可以說誰在人工智能上領先了，誰就能引領未來的新經濟時代。

企業層面，科技巨頭爭先恐后

目前全球的科技巨頭諸如谷歌、百度、微軟、IBM、Facebook等都已經紛紛涌入到了人工智能領域，它們在以下五個層面展開了激烈的競爭。

一、圖像、語音識別技術

在圖像、語音識別技術領域競爭最為激烈的當屬谷歌和百度。借助移動搜索，百度和谷歌都向語音、圖像識別技術發起了猛烈的進攻。谷歌通過連續的收購確立了其在圖像、語音識別技術方面的領先地位，而百度則通過組建以吳恩達、余凱、張潼、徐偉等人才組成的豪華專家團隊，并堅持自主研發，最終在語音識別技術上超越了谷歌和微軟。

二、深度學習

在深度學習方面，微軟、谷歌、百度、Facebook、IBM等科技巨頭都投入了巨大的力量。日前，微軟的研究人員在學術論文中表示，微軟最新的深度學習系統在分辨2012年版的ImageNet圖像數據庫時，錯誤率只有4.94%，相比于普通人的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上面超越了人類的水平。

三、無人駕駛

最早將人工智能技術應用到汽車領域的是谷歌，隨后國內的百度、華為也先后向無人駕駛技術發起了挑戰。未來百度自動駕駛計劃的核心方向就在百度大腦，它可實現人與汽車的語言互動，車輛定位，駕駛輔助甚至自動駕駛等功能。而華為則通過聯合東風汽車共同打造無人駕駛汽車。

四、智能家居

說起目前的智能家居，谷歌、蘋果、微軟等都已經在摩拳擦掌，而國內的智能家居格局競爭更是相當激烈，已經形成了戰國紛爭的局面：小米+美的、海爾+阿里+魅族、聯想+百度、360+格力、騰訊、華為等。

五、機器人

人工智能未來的最終方向就是意識機器人的出現，通過機器人的使用，企業能夠節省大量的成本和提升效率。對于機器人公司的收購，谷歌總是樂此不疲，去年谷歌連續收購了10來家機器人生產企業。而百度開發的“小度”機器人走紅網絡則向我們表明：機器人將會受到越來越多人的歡迎。

其實不僅僅是科技巨頭，已經有越來越多的創業公司正在涌入到人工智能領域。對于企業來說，人工智能是一次絕好的商機，它的產值將在萬億規模以上。

軍事層面，人工智能打響新的軍備賽

著名軍事理論家張召忠可謂對李彥宏“中國大腦”計劃給予了高度肯定，并且認為它將有助于軍隊現代化建設。事實上，在我國軍方的一些研究機構，已經在網絡科學、神經科學等領域有很好的投入，并獲得了一些階段性的成果。此次，人工智能如果能夠上升到國家戰略，對于軍隊科技的創新將有著深淵的意義。

目前，各國的軍事機器人、無人駕駛飛機等早已應用了人工智能技術。有人說未來的戰爭是無人飛機、機器人之間的戰爭，對此我絲毫不懷疑。而這場戰爭的勝負也就取決于誰擁有更先進的無人飛機和軍事機器人，也就是取決于人工智能技術，一場有關人工智能的軍備賽早已悄然打響。

人工智能輔導教育范文第4篇

“農村地區的孩子，越來越難考上好學校。像我這種屬于中產階級家庭的孩子，衣食無憂，而且家長也都是知識分子，而且還生在北京這種大城市，所以在教育資源上享受了得天獨厚的優越條件。”2017年北京高考文科狀元熊軒昂的這一段話紅遍了網絡，人們再次掀起對教育資源分配不均現實的討論。與此同時，另一位高考網紅也出現了，沒有知識分子家長和中產階級的家庭，也沒有享受北京的教育資源，卻和高考狀元們同場競技并取得了134分的數學高分，這就是學霸君的智能教育機器人Aidam。

將人工智能應用到機器人參加高考是為了什么，像AlphaGo一樣挑戰極限？學霸君的創始人兼CEO張凱磊表示：“很多人都搞錯了，我們做機器人自動解題，不是為了去挑戰人類做題的能力，這是沒有意義的，機器不可能自我覺醒地去發現一個新定理。” 他對智能教育機器人的期望是成為人類的助教，而且是可以針對每個學生的個性化助教。

超越“老中醫”

在初高中階段，一個優秀的教師是怎么樣的呢？假設他在考試后批閱學生的卷子，除了卷子上題目的對錯，他還會回憶學生近期的表現，分析學生為什么會錯，是知識點沒掌握，還是無法將題目的信息和已有的知識相聯系。優秀的教師由此在腦海中對每個學生有一個整體的感覺，知道如何因材施教，然而這種感知能力是要靠長期經驗積累的（而且并非人人都能達到），難以表述和傳授，只有靠少數極優秀的老師進行方法總結，但代際傳承的效果并不好。

張凱磊認為，教育資源的不足，本質是優秀教師數量的不足。如果能在降低教師負擔的同時，將優秀教師的能力“復制”給普通教師，同時“放大”這種能力，將大大緩解教育資源不足的問題。

他將教師的工作和醫生進行了類比。醫生的工作可以劃分為診斷和治療兩部分，對應教師對學生的能力判斷和知識講解。目前的教育模式恰似傳統的中醫，診斷同樣是要靠醫生 “望聞問切”的個人水平，而且傳授不易。“沒有清晰的數字可讓人理解，也沒有可供分析的系統。”但現在醫院已經靠數字化很大程度上解決了診斷的問題，“未來教育也會變成一個有科學依據，有信息數據做支撐，數字驅動的領域，因為這樣的效率更高。”張凱磊說。

相較人類教師，計算機的問題在于機器的理解能力，要如何看懂題目。這也是學霸君利用人工智能在做的核心工作。智能機器人Aidam在考試中被扣掉的16分，全是在理解上出的問題，當然這也意味著人工智能已經能看懂134分的題目了。想象這樣一個場景，學生做完作業和測試后，將結果傳輸給機器進行判卷，除了判別對錯，還和以往的數據進行比對，通過算法發現學生知識的薄弱點，給出針對性訓練的題目，并將學生的學習狀態以可視化圖表的形式傳遞給教師。

這個場景已經開始實現。學霸君在安徽落地的合作學校中，數學、物理、化學和生物使用了學霸君軟硬件服務的班級，這幾門學科的成績都大幅提升。通過學霸君研發的數據采集筆，在不改變學生書寫習慣的情況下，將整個過程的數據全部采集，然后由機器進行識別判卷。“目前批改作業，機器批70%，正確率會在99%以上，機器判斷不了（主要是無法識別）的交給人工，未來會全部交給機器。”張凱磊說，每天僅批改作業，教師就能節省接近2個小時，而數據分析結果將通過云服務展示給教師，“作業數據和考試數據實時更新，學生的學習能力、掌握的知識點、學習態度，全部在表上清清楚楚”，學科主任、年級主任和校長還可以看到學科、年級和全校層面的數據分析。

和時間做朋友

追根溯源，中國的教育源自于普魯士教學法，本質是“在規定的時間，以規定的課時和標準，學規定的內容，最后考一次試”。在張凱磊看來，這樣的教育模式就像工業的標準化生產一樣，而未來的教育模式將是高度個性化、規模化和專業化的，“個性化是解決教育負擔過重和教育不公平的核心手段。”

這個發展可能會分為五個階段：

第一階段，進行教育基礎數據的數字化，并且可以進行數據管理。

第二階段，學生的學習數據被全面數據化，學校以數字化的形式對全校學科進度進行管理。

第三階段，教育實現中度的個性化，學生開始按學習進度分層教學，出現小規模的教育集團推動數字化技術應用的進一步發展。

第四階段，教育實現高度個性化，中度的規模化。出現少數的大型教育集團，“比如現在有7.6萬所學校，未來2萬所頭部的學校，是由100家教育集團組成的。”一個校長可能會管理十幾個校區，體系內高度信息化，體系外形成學科、教學理論的競爭。

第五階段，教育高度個性化、規模化、專業化。不再有教布置作業，學生使用系統進行個性化的自我訓練，并依據能力和學習效果，在兩個月或更短時間內分為不同層次接受教學。由最頂級的教師，通過系統觀察學習數據，對班級進行針對性輔導。通過發達的視音頻及時通訊技術，一名教師也許可以教學上萬名學生。

“長期來看，學霸君會成為一個教育運營公司。”張凱磊認為，目前學霸君實施落地的學校中，有一兩所已經達到了第二階段，而從技術上來說，學霸君即將達到第三階段。但這依舊“任重而道遠”。以學霸君核心技術之一的手寫識別為例，“我們可能是國內做得極好的了，但直到今天，還有17個主要的課題沒解決，比如說離線環境下混合中英文公式的手寫識別，沒有任何突破性進展；聯機環境下的中英文識別已經做到了高精度，但還不到大規模商業化的程度。”除此之外，學霸君的技術圖譜中還有視覺自然、語言語義、中文符號識別、在線手寫數學公式、提名推薦、深度學習，視音頻通訊等數十項技術的落地，“但好在我們已經找到了模式，可以用海量的時間、數據來趟平它，然后讓用戶習慣和熟悉，帶來真正的價值。”

人工智能輔導教育范文第5篇

恐怕很少人能回答這個問題，但是，用過“樂輔通輔導王”的學生都說，學數學離不開“輔導王”。

在科技的時代，學生該如何有效地利用科技手段，來完成課外學習的高效，同時養成自主學習的好習慣呢？這是一個困擾無數家長和學生的難題。

有一款智能輔導軟件，正好解決了這個難題。

且讓我們看看這款智能輔導軟件是如何來幫助學生自主學習的：

讓我們以一道方程題為例：

首先，輸入一個方程：

系統很快就會解答出來，點擊【逐步提示】，首先提示您“如果按解分式方程的一般步驟轉化為整式方程，會產生一個高次方程，不易求解，請仔細觀察題目，你能發現什么特點？”

學生看完之后就會動腦子認真想一想，如果看了之后仍不會做，可以點擊【下一步】：

“觀察發現此方程中含有相同的因式x2+2x，如何利用這個特點呢？”

接下來系統會提示您如何用換元法解出這道題，最后系統還會提醒您“解分式方程不要忘記驗根”。

這樣的提示方式，是不是相當于一位好教師在旁邊點撥呢？同樣的，如果選用幾何題，電腦會有同樣的指導和點撥。如果家長想檢查一下孩子做的對不對，可以輸入自己的監護密碼，點擊“詳細解答”，就能看到完整的解題過程，另外還有解后反思、舉一反三等內容，讓學生做一道題學會做一類題。

這樣的科技成果，來自于一位“商人”，但支撐他的團隊，卻是擁有200多名專家、學者和一線教師的智慧群體。這個“商人”便是張彥華。而他和他的團隊研發的自主學習的科技產品，就是“樂輔通輔導王”。

“商人”如何與教育結緣？“商人”的科技創新又如何如此前衛？其“智能”究竟在何處？如何幫助學生實現自主學習，同時助推區域教育的公平發展？讓我們走近張彥華，與他共同解讀“智能”學習。

記者：在此之前，您是一名成功的商人，怎么會選擇跟教育有關的科技工作？

張彥華：舒適安逸的生活不是我追求的全部。我一直很想做一番事業，所以1995年的時候，我放棄了“鐵飯碗”，選擇了“下海”，摸索出了一條屬于自己的路。這些年，我先后創立了3家技術性公司，曾經也遇到過很多挫折和困難，但我都堅持了下來，有了一定的原始積累。

直到2001年前后，我開始正式從事數字教育領域的技術開發工作。那時候，我發現傳統的家教方式對學生提出的問題，一般只重視給出答案，這無意間養成了學生的惰性和依賴心理，沒有培養出他們獨立思考問題和解決問題的能力。

那時候，我也發現身邊許多朋友在教育孩子方面方法缺失，無法引導孩子養成良好的學習習慣，以至于耽誤了孩子的發展——這不僅影響一個家庭的幸福，更可能耽誤未來的民族發展。于是，我想：若能有個網上家教，及時輔導學生的課程該多好！那時我隱約預感到，信息化、智能化在未來一定能在某種程度上可以替代人工。

記者：所以，您選擇了研發“樂輔通輔導王”？

張彥華：是的。實事求是地講，信息化時代早已來到我們身邊。信息技術與教育的接軌是一個必然趨勢，我們有幸最先開始做嘗試。

我們的“樂輔通輔導王”，同其它的遠程教學，還是有很大不同的。遠程教學主要是教學再現，就是把優秀教師的講課錄像放在網上，即使給孩子解答問題，也只是給出一個解答結果，而且解答時間一般承諾24小時內。而“樂輔通輔導王”是采用獨特的人工智能技術，模擬優秀教師的思維自動解答課標范圍內的任何數學問題，并給出解題思路，培養學生獨立思考問題的能力，是學生自主學習的好工具。它可以24小時隨時快速為學生答疑解惑，就像一個“貼身家教”。

對于學生不會的問題，“樂輔通輔導王”不是簡單地把答案告訴學生，而是通過【逐步提示】、【解后反思】、【鞏固練習】和【相關知識點】等最具輔導功能的方式一步步引導學生獨立解決問題，并學會舉一反三，觸類旁通。要想看到【詳細解答】，必須要家長輸入一個監護密碼，以避免孩子不動腦筋直接抄襲答案。

記者：果然具有名師的智慧。現在在市場上使用效果如何？

張彥華：產品目前已開始在全國進行推廣，得到了廣大老師、家長和學生的高度關注及贊賞。產品之前在西安鐵一中和70中試用時，家長和老師紛紛表示：產品的智能化程度之高，遠遠超出了他們的想象。哥倫比亞副總統桑托斯一行在西安高新區訪問時，看到這個產品演示后，感慨地說：“我們那里有許多山區和農村，如果有了這個軟件，孩子們的教育將會得到很大的改善和提高，希望哥倫比亞的孩子能早日用上‘樂輔通輔導王’。”