新型智能教学系统
——人工智能2.0重塑学习技术路径

2018-12-22 01:27左建平柴青青
无线互联科技 2018年16期
关键词:教学系统重塑语音

左建平 ,柴青青

(1.重庆电讯职业学院,重庆 402247;2.重庆工匠汽车销售服务有限公司,重庆 402247;3.重庆派斯克刀具制造股份有限公司,重庆 400060)

1 人工智能2.0重塑学习技术的变革趋势

随着技术水平的不断发展,许多相关研究人员开始尝试实现真正意义上的智能教学,即以智能教学系统为教学执行主导,教师则为智能教学系统的控制者,在这一研究方针之下,才能使智能技术的功能、性能优势切实地融入教学。

在目前的智能教学系统应用上来看,真正意义上的智能教学已经初具雏形,已经具备取代一部分人工教学的功能,这样的应用形式,一方面说明了理论研究仿真可以实现,一方面也说明目前智能教学系统还存在不足,需要得以改善,本文即针对2.0新时代下,新型智能教学系统—人工智能技术重塑学习技术的路径进行探讨[1]。

2 人工智能发展的技术内涵与教育应用实践的发展

2.1 三大智能技术内涵

自人工智能技术发展以来,总共经过了3次高峰期,即计算智能化时期、感知智能化时代、认知智能化时代,在每个时代,均产生了具有独特性能、功能的智能化技术。而在新型智能教学系统的背景下,此3个时代的技术得到了综合应用,从而形成了完善的技术运行体系,本文为了对此进行探讨,将针对3个时代的智能技术,在新型智能教学系统当中的技术内涵进行分析。

2.1.1 计算智能化

计算智能化的特点在于读取、处理、分析的效率较高,在现代新型智能教学系统之下,通过计算智能化,能够实现高效率的数据传导、仿真计算、模型分析等功能,因此计算智能化主要能够增加新型智能教学系统运作的效率[2]。

2.1.2 感知智能化

感知智能化的特点在于通过语音识别、图像识别、动态识别等功能,去判断周边实际环境,并收集其中需要的数据。在新型智能教学系统之下,通过感知智能化,能够实现便捷的加密、解锁、语音输入、图像解析、手势动态控制等功能,因此感知智能化主要能够提高新型智能教学系统的便捷性与功能性[3]。

2.1.3 认知智能化

认知智能化在某种角度上与感知智能化差异不大,但两者最大的区别在于认知智能化的深度要更高,并且具备学习能力。认知智能化不但能够对语音、图像等进行识别,同时还能利用自身的学习能力,了解用户的习惯,从而在一段时间的应用之下,能够分析用户的语义,判断发言者的观点、情感动态等,因此在认知智能化之下,新型智能教学系统已经具备与人体相差无几的理解能力,此项技术代表了新型智能教学系统的实践性[4]。

2.2 智能教学系统在教育应用实践的发展

在智能技术出现的初期,便有学者将其应用于教学领域,但随着此技术的发展变革,其应用原理与方式也出现了不同的变化。首先,在计算智能化时期,智能教学系统主要通过预先建立的不同模型,例如知识模型、教师模型、学生模型与知识库构建来实现智能教学,即通过知识库的传输功能,来应对不同模型的需求,在此智能教学系统之下,依旧受制于传统教学体系,需要人作为主导,通过人工的操作来实现智能化运作。此外,计算智能化之下的智能教学系统,只能够应对知识库当中包含的知识,当知识库中没有人所需求的知识数据时,则难以满足需求。

其次,在感知智能化之下,智能教学系统得到了发展,已经能够接收更多形式的数据,以语音识别功能为例,即通过人工的语音导入,教学系统能够自行判断语音的内容,并将内容保存在知识库当中,当有需求时,再次通过语音识别功能,系统将自行判断与语音内容相符的知识数据,并将其输出,以此实现对问题的解答。但由此可见,感知智能化与计算智能化的运作原理基本相同,两者只在数据导入的多样性、便捷性上存在差异,并且在实践应用上,其数据输出存在僵化,难以读懂相同字句但语义不同的问题。

最后,在认知智能化之下,智能化系统达到了一个新的高度,其在保留了感知智能化对数据识别的多样性、便捷性的基础上,增加了学习能力,以此能够针对性地了解用户的习惯。此时在教育应用实践上,认知智能化下的教学系统,在通过一段时间的使用后,能够记忆使用者的习惯,从而在使用时,系统通过字句识别与使用者习惯的综合判别,能够针对性地读懂使用者的语义,实现更深层次的智能化应用。并且,当使用时间延长之后,认知智能化教学系统,还能够对不同情绪下,用户的提问习惯进行记忆,由此说明,认知智能化能够有效地判断用户的情感状态,并结合相应的方法来给出学习建议,例如用户出现了过于烦恼的情绪,那么系统将会建议其休息后再进行学习。

3 人工智能2.0重塑学习技术的应用路径

3.1 大数据与跨媒体智能学习路径

大数据技术同是现代社会的核心技术之一,其与智能化技术有着良好的应用效果。在大数据技术与智能化技术的结合之下,即形成了大数据智能技术,其能够实现浅层计算到深度神经的推理,以此形成具有解释功能的人工智能化系统。在教学当中,通过大数据智能技术的应用,其能够自身反复学习,并推演每一步学习之后的转化,形成多种逻辑构建路径,满足不同个性化的学习需求。

并且因为智能化本身的功能性,大数据智能技术同样能够有效接受不同形式的数据,例如文字、图像、计算机语言、语音等,而在此功能之下,大数据智能技术将不再受限于媒体类型,进而形成了跨媒体智能学习路径。在跨媒体智能学习路径之下,学习人员能够在不同的媒体上使用智能教学系统,同时也能够得到不同的数据形式,例如学习人员处于需要静音的环境,那么可以通过设置,使系统将语音数据内容转化为图像数据,进而可以满足此类情境下的学习。此外,因为大数据智能技术依旧保留了图像识别能力,所以即使在没有语音输入的情况下,其依旧能够通过摄像功能来读取学习人员的面部表情,从而推断当前学习人员的情绪状况,以此提出相应的学习要求,由此说明大数据智能技术,能够拓展新型智能教学系统的应用范围,满足不同情境下学习人员的需求,在学习技术重塑方面具有较高的引导价值。

3.2 人机协同学习路径

虽然2.0时代人工智能化技术的深度已经达到了一个相当的水平,并且在无数实践应用上,已经证实了其应用结果,但是人在不同的情境之下,其产生的决策结果存在极其强烈的动态性,此点是人工智能技术无法完全取代的,例如当某人面临重大考试时,其多数难以相信人工智能所给出的学习方案。此类现象的产生原因在于,虽然智能系统能够对人的情感进行识别,但智能系统本身并不具备情感,所以无法形成情感上的沟通,自然无法使两者产生信任感。

所以为了更好地将智能技术融合在教学当中,新型智能教学系统应当重视人机协同的学习路径,即在人面临重大抉择时,使用智能化系统能够产生相应的方案,而为了使得人接受此方案,可以通过其他专业人员对方案进行注解,通过案例促进人对方案的理解,从而变相地增强两者之间的信任度,实现学习技术路径的重塑。

4 结语

本文主要分析了新型智能教学系统—人工智能2.0重塑学习技术路径,首先针对人工智能2.0重塑学习技术的变革趋势进行了阐述,之后对人工智能发展的技术内涵与教育应用实践的发展,了解智能技术的三大发展趋势及其内涵、应用,最终提出了两项人工智能2.0重塑学习技术的应用路径。

猜你喜欢
教学系统重塑语音
基于Unity的计算机硬件组装仿真教学系统设计
自动化正悄然无声地重塑服务业
魔力语音
基于MATLAB的语音信号处理
基于MQ3与MP3的价廉物美的酒驾语音提醒器
多地远程互动同步教学系统的设计与实现
对方正在输入……
基于交互式双板教学系统的高中地理教学研究
汽车配件营销实践教学系统开发