德州职业技术学院计算机信息技术工程系 李 娟
从数百万年的第一次仰望星空开始,人类对科技的探索永不止步,技术不断推动人类文明的进步。人工智能技术在在教育行业中,它不但改进了教学方式,而且给教育带来了全新的技术支持。在助力创新型人才的培育中,人工智能技术逐渐融入智慧课堂中,深度学习借助智慧学习环境,促进高技能人才的培育。人工智能技术下的智慧课堂是集成了各种交互式技术、数据分析技术、模式识别技术、情感感知技术、及智能网络平台等信息化手段的设备。在这些技术的支持下,在教师指导下能够让他们在学习活动中有针对性的、个性化的深度学习。
未来互联网、5G移动通信网的全面融合,加快了新一代的信息网络的发展。人类社会、信息空间与物理世界全面联通并相互融合,进入人、物、机和谐共生的计算模式。人工智能技术进入后深度学习时代,新一代人工智能技术是关键所在。人工智能技术下的智慧课堂是集成了各种交互式技术、数据分析技术、模式识别技术、情感感知技术、及智能网络平台等信息化手段的设备。在这些技术的支持下,对于渴求知识的学生来说,能够让他们在学习活动中有针对性的、个性化的深度学习。
人工智能是所研究的、所开发的功能主要是用于模拟人的思考,让机器拥有智能的一门交叉边缘学科,被称为世界三大尖端技术之一。人工智能是一门介于自然科学、社会科学和技术科学的交叉边缘学科,依据多元智能理论,可以分为八个范畴:语言智能、逻辑-数学智能、空间智能、身体-动觉智能、音乐智能、人际智能、内省智能和自然探索智能,让计算机实现高层次的应用。人工智能技术是多层面的,贯穿了应用、算法、器件、芯片、工艺等技术层级。人工智能技术层级如图1所示。
图1 人工智能技术层级图
智慧课堂建设紧紧扣住“针对性、创新性、智慧型”这一关键,着眼解决传统课堂的滞后问题,构建起以人工智能微支撑的集软硬件智能设施、技术于一体的高效智慧新生态。智慧教育借助现代化信息手段如大数据技术、增强现实技术(VR)、人工智能技术,将教学过程变得不再那么枯燥,样式多样、更加智能,从而实现智慧赋能,打造新模式,科学甄别不同专业不同特征的学生特征,尽量满足不同学生的学习需要,精确定制课程内容,智能优化课堂教学,以师生互动、人机互动为主,实现教育过程的转变,提升课程的针对性、创新性和智慧型。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习模型,在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域有非常突出的优势。其在数据挖掘、智能搜索、机器翻译、语音识别、图像识别、计算机视觉、语音处理的使用多重非线性变换构成的多个处理层对数据高层抽象的算法。
在智能化发展的今天,会让学习无处不在。智慧教育是对变革的超越性诉求,将使得教育发生重大的结构性变革。在学校里,教师通过智能化的教学平台给学生提供丰富的资源。与此同时,人工智能首先要获取现实世界的大数据,要进行数据收集、数据清洗、特征提取与选择、模型训练、模型评估测试、模型部署与整合等。机器学习的整体流程如图2所示。
图2 机器学习的整体流程
人工智能的自然语言处理技术包括自然语言处理基础、语言理解、语言生成和机器翻译等四个子服务。自然语言处理基础服务为用户提供包括分词、命名实体识别、关键词提取、文本相似度等自然语言相关的API,可应用于智能回答、对话机器人、舆情分析、内容推荐等场景中。语言理解服务为用户提供情感分析、观点抽取、文本分类、意图理解等语言理解相关的API,可应用于评论观点挖掘、舆情分析、智能助手、对话机器人等场景中。语言生成服务基于先进的语言模型,根据输入的信息,包括文本、数据或图像,生成可读的文字表述,可应用于智能问答与对话、新闻摘要、报告生产等人机交互的场景当中。自然语言处理技术如图3所示。
图3 自然语言处理技术
人工智能技术的应用,就是教师借助智慧职教云课堂中的资源,让学生游刃有余地学习,教师设定规则和提问进行模式匹配。教师通过智慧职教云平台和光感应黑板可以轻松打造新一代智慧课堂。学生可以随时随地学习,通过平台构建的“云、端、芯”三层生态:在云侧丰富的前端主流框架;在端侧提供丰富的上层功能业务;在芯端异构资源灵活调度,满足学习者的需求。首先,可以将线上的在线资源带到线下环节,实现“一次创建,多次复用”;其次,可以实时、随时、稳定地进行交流学习,为教师和学生带来了高性能的非凡体验。人工智能技术的应用,智慧课堂光感应黑板,PPT、板书、语音、互动等授课内容可以以时间轴无缝衔接在一起,形成线性教学记录,在课后自动沉淀成为课程资源,这样方便快捷地实现了“上课即建课”的效果。此外,基于智慧课堂及光感应黑板产生的教学内容及数据,在很大程度上推动教学改革。比如在计算机应用技术专业的Python程序设计课程学习中,以任务驱动的方式完成“打地鼠”游戏,融入python语言的基础知识、掌握面向对象的程序设计技术、掌握python语言的基本语法、函数、数据库编程等知识和技能。
人工智能技术中的人机交互主要研究人物和机器之间的信息交流,主要通过语音唤醒、语音识别服务、对终端设备发送语音命令,对设备进行实时操作,提升人机交互体验。语音识别合成服务可以将书本上的文本内容合成为语音,接近真人的发音可模拟真人教学场景,实现专业课程的演示与操作,也可以实现课文的朗读和带读,帮助学生更好地理解和掌握教学内容。例如进行专业课程学习的时候,教师通过人工智能技术将任务进行分解,创建一个游戏,角色有玩家、计算地鼠出现的个数、生成游戏、玩家开始游戏、不服输接着玩、创建地鼠对象、将玩家信息记入数据库、完成游戏开发。在学习的过程中,通过键盘、鼠标、显示器、头盔式显示器、位置跟踪器可以实时看到学生实际操作的内容,并且也能实时反馈到数据库中,教师可以根据实际反馈,了解到每个学生的掌握情况。
人工智能技术中的机器学习有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等四种形式。
机器学习训练方法可以采用梯度下降,为当前位置最快下降方向,梯度下降中越接近目标值,变化量越小。公式如下:
目前我国正处于信息化时代,人工智能技术不但改变了我们的工作和生活方式,同时也改变了我们的学习方式。基于人工智能的新一代智慧课堂通过互联网、物联网技术、大数据技术正在悄然改变。人工智能技术在智慧课堂精准教学、人机交互学习和学习行为监测中起到了重要作用。不但为学习者提供了更加个性化和更为智能化的学习环境,而且促进信息技术的常态化。