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丝瓜视频官网下载污版_一起教育科技肖盾:智慧教育2.0应具备这六大特性|全球AI+智适应教育峰会
来源:丝瓜视频官网下载污版    发布时间:2022-07-27 00:13:01
本文摘要:11月15日~16日,“世界AI智适应环境教育峰会”在北京嘉里中心酒店隆重发布,峰会由指导教育松鼠AI和IEEE (美国电气电子学会)教育工程和适应教育标准工作组共同举办,聚集了国内外的阵容。

11月15日~16日,“世界AI智适应环境教育峰会”在北京嘉里中心酒店隆重发布,峰会由指导教育松鼠AI和IEEE (美国电气电子学会)教育工程和适应教育标准工作组共同举办,聚集了国内外的阵容。AI智适应环境自学是目前产学研三界关注度最低的话题之一。在这次峰会上,主办者邀请了美国三院院士、机器学习泰斗Michael Jordan,全球机器学习之父Tom Mitchell、斯坦福国际研究院(SRI )副总裁Robert Pearlstein、美国大学入学考试机16日下午,共同教育科技的创始人肖盾在“今后10年的教育要做什么”的主题演说中,他总结了从教育信息1.0到教育信息2.0的变迁,思考了教育信息化对教育的本质影响,同时明确提出了智力教育2.0的6个属性, 以下是肖盾演说全文,(公众号:)展开了不改变本意的整理。

尊敬的大家好。首先,谢谢你学习教育。另外,IEEE给了我们这样的机会,自学分享。

我们公司今年早些时候做品牌升级,把一起工作变成一起教育科学技术,是探索如何和行业、政府、专家老师一起增进教育和科学技术的融合。教育信息化2.0我今天共享的主题是智能教育到底能做什么? 我还分享了另一个行业调查数据,这几年网络对自学产生了很大的影响。

共同教育科学技术于2011年正式成立。当时是教育信息化1.0。现在我们在线自学的用户已经达到了1亿人。今年,据教育信息化2.0发表,网络终端亲近率已经超过92%,多媒体教室普及率超过85%,网络空间自学数量已经达到7100万个。

另一幅图展示了国家政策与共同教育科学技术发展过程的关联性。左边是国家一级,2010年发布了10年的《中长期教育改革和发展规划纲要》,之后发布了《2011年—2020年教育信息化十年发展规划》。

这也是十年的计划。右边是我们企业自己的发展计划,随着国家这几年在教育信息化方面的大力投入,我们的企业也发展了。不巧的是,我们企业现在注册的帖子用户包括中小学老师、学生和家长,与教育部科技部门今年公布的数据正好是7100万个,他们出生在中国31个省,363个城市,约13万所学校。

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我们现在在这7100万用户中,有200多万老师,有2000多万家长,有4000多万学生,他们每天在我们的平台上生成数亿个自学数据。通过进一步挖掘和理解这些数据,我们可以更好地帮助所有学生蓬勃发展,更好地理解老师和家长如何协助自学,更好地理解自学本身。

近年来,我们看到了许多科学技术和教育融合的想法和构想,既有像一起教育科学技术那样的在线作业,也有利用OCR技术实现照片检索问题,用语音识别技术进行辅助。这是一个非常繁荣的领域,许多概念并不意味着不存在于概念层面,已经开始落地适用。教育信息化到底改变了什么? 我真的要问我们最明显的问题是教育信息化到底能改变什么。

首先在课程场景中,教育信息化已经改变了课程的样子,课程中有更多的科技化要素。老师可以通过电子教育的设备将内容多媒体化。

学生也有自己自学的硬件设备,上课时可以和老师开始对话。放学后,一些信息化手段已经在计划内容的变更、提出、测试对系统等环节,提高了自学体验。对老师来说,可以让他们反复摆脱劳动。

有些人指出科学技术的引进不会逆转老师,我对这个观点非常不同意,我和很多老师工作,找到他们是非常勤俭的人,他们的工作非常整天。只要批改作业,平均值就是一个老师每周做10个多小时,他们做的很多事情都是重复劳动。但是,没有时间实现实质上可以协助他们。例如,考试结束后进行学习型分析。

基于这些学习型的分析,每个学生都有个性和繁荣,更好地理解自己的教案应该如何设计,更好地执行自己的教育过程,实现了自己的教育目标。科学技术和教育的融合发生了很大的变化,但在过去十年中,科学技术在教育中所起的作用更多地反映在两个单词上。

那是“多”和“慢”。“多”是我们主要关注的是通过简化多媒体来丰富本来相对基础的内容。“慢”主要是关注自学的效率。

除了这两句话,他还指出教育信息化2.0的时代不会扩展“好”和“省”两个方面。“省”是在更短的时间内,用更少的资源超过更好的效果。“好”不过涉及非常多方面,我自己的解读是,在教育改革中,这个时代最重要的一面是从只关注学科知识的自学扩展到学科知识南北核心素养这样的自学目标、自学方法的这种变化。

他指出科学技术特别是人工智能的技术,不会对这件事产生很大的影响。在2.0时代,智能教育更好地理解教育的核心,从一开始就是一些教育管理的工具,溶解,我们必须影响自学的过程,溶解,我们不关注自学的目标。我们在不同的时代生产不同的产品,形状不同,但这些东西没有对立。

但是,我们不能成为教育信息化2.0的时代,智能教育2.0的时代,更南北自学的本质,教育目标的本质。智能教育2.0的六个属性接下来谈谈一起教育科学技术的产品框架。我们做的第一步是在我们的平台上溶解内容和数据,制作科学知识地图、教研系统。

另外,我们必须有数据才能递归地展开它。这是人和数据,或者人的经验和机器的经验,人的特长和机器的特长合作。人类算法和机器算法、内容、算法和数据构成了一个三维一体的闭环,我们使这个系统更完善,不会更个性化。

结果和应用可以在每个场景中递归地使这个系统更智能,其内容更颗粒化,越细对系统的时间越短,对用户的影响更浅。我们也总结了这句话,阐述了智能教育2.0时代的工作目标。

“根据学生的构成性评价,系统介绍个性的拟合自学路径,学生培养学科知识和核心素养,负责最后的教育结果的管理。”这里最初的关键词是构成性评价,我们本来就不是考试低频对系统,而是动态地在学生自学过程中有对系统。二是个性化,本来可以对一所学校、一个地区开展抽样评价。

现在我们对所有学生展开评价,同时对他产生拟合路径的自学过程的影响。除了学科知识以外,我们从学科知识到能力、核心素养的培养,最后我们不负责这个结果的管理。

这是在智能教育2.0的时代,我要做大致的时间预测,在今后10年里我们必须逐步构建的目标。这还有几个属性。第一,把学生作为最终用户。

我们指出在智能教育2.0的时代,最后的用户是学生。我们也致力于老师、家长、学校、教育主管部门,这些数据协助他们的决定,但指出教育服务的最后对象是学生,智能教育2.0时代教育的产品智能对象一定是学生。第二,基于充分的自学数据。

以前大家都说这所学校,这门课好吗,更好的是这位老师很有经验,他说教得很好。但是未来,这位老师很有经验,他告诉我的是非常好的事情。另外,评价该数据是否指导课程设计和教研,同时评价这门课是否好,最后看看数据是否构成了系统的闭环。

他当时原作的自学目标是,学习结束后,我们必须做项目管理,达到目标,我们可以证明这个课程,这所学校很熟悉。第三,全部或部分由系统计划自习路线。如果我们教的东西大多是结构化描绘的,未来的所有道路都可以由智能规划。

但是,也有可能相对非标准化程度低,决策过程简单,这些必须由人和机器共同做出决策。但是,这里头部分的路径也是由机器计划的。

第四,每个用户都是个性化的。今天我们的产品在作业阶段,可以按班个性化。在有些类中,老师不用于分层功能,但为每个用户定制。不是说技术不能构筑,而是说在操作过程中,有很多课题实际落地。

但我指出在今后的十年里,这一定是一个趋势。这是大家不会拒绝进一步接受的。所有用户都拒绝接受自己的适当内容,有自己的起点和起点。

每个用户都有自己的个性化繁荣之路。第五,评价系统取决于效果。我们必须通过专家对学科的解读、教育测量专业的解读和输出,以及我们大量的数据对系统,一起通过这样的项目管理系统。

这样的系统必须有构成闭环的对系统。而且告诉他怎么递归地去这种产品,取决于这个产品的效果。最后,可以规模化、复制。

也是实际操作中非常重要的一点。实质上最后我们确实生产的智能教育产品应该可以规模化,复印简化。今天是好的教育产品或服务,其次的瓶颈之一是这个东西不能规模化,复印不能简化。好的学校,一般来说他限于这些受限的好老师,可以服务人们的能力。

所以,我真的认为智能教育确实提供了外侧的改革,它大幅度提高了生产力和生产关系,让我们发挥了本来的极限,优质的内容,优质的教育资源成本指数上升。所以我真的指出这六个属性是我们整个行业应该一起去希望的方向和标准。这是未来十年,我想看看。我相信我也一定能看到。

我们做的产品更不符合这样的特征。让我再做一个比喻。虽说是教育信息化1.0,如果是这样的状态,老师就像团队的导游一样,带大家去看。在未来,智能教育必须像更个性化的编剧。

那是根据每个学生自己的想法,比如想起这个孩子特别飞上天来,我们协助他构建这个起点,寻找他的起点,一步一步地让他飞上天,有什么个性化繁荣路径呢在其合作和参谋长下,做出这样的决定。我看到的实际操作路径(这主要是因为中国现在的教育系统要求)我们的课程设计、大纲设计已经体现了这种变化。

包括我们中考试的改革,已经体现了这个变化。这是我看到的实际上我们在今后10年可以着陆智能教育2.0时代的道路。Socrates :智能自习系统现在构建了名为Socrates的智能自习系统,包括学科知识、学科能力、跨学科思维模型,从起点到起点都有个性化的路径。

本来我们关注学科知识,现在除了学科知识以外,我们不会同时挖掘学科能力。在挖掘学科能力的同时,我们不会更多地挖掘横穿这些学科的能力和想法。

我们不会把这些扩展到核心素养。这也是我们自己解读刚才的事情,基于我们自己制作的我们的产品、技术、系统,它大致产生了这样的样子,我们推出了这个苏格拉底智能自学系统。除了特别洋气的名字,是以希腊哲学家、教育家苏格拉底命名的,但它是怎么产生的,今天还是第一次。最下层是AI技术,我们称之为AI操作系统,基于图像识别、自然语言处理、语音技术,基于深入的自学和自学路径,个性化介绍和挖掘技术。

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中间层可以说是我们与自学科学相关的一些技术。这里包括我们如何解读学科科学知识,如何解读理解技能,如何解读能力,如何解读思维方法,以及解读人的素养。这些不是刚才提到的下层技术,可以说下层技术是标准化的,中间的技术我们必须与教育相结合。例如,我们需要提高人的逻辑思维能力。

这怎样才能提高项目管理的正确性? 用什么方法我们可以提高人的逻辑思维能力? 例如,你听说在英语和任何语言的读写能力中,如何使项目管理更准确? 怎样才能配置最有效的系统闭环? 下面两层只是最重要的东西。上层是实质上不同的企业和不同的场景,可以改变它来应用。我们更好的是实时内容课,包括挖掘很多学生的训练数据,所以我们做不了很多这些相关的东西。

有前测量、后测量、中间的内容,从前测量、后测量的数据相反我们的内容怎么递归进行比较好呢? 这一带也有一系列专门用于项目管理的工具,对刚才提到的这些能力进行更权威和正确的评价是有素养的。刚才说的可能有点元神,我推荐几个明确的例子。这是小学的数学。从科学知识看什么是南北能力? 第一个问题是我们小学时日元的周长和面积有半径,有很多问题。

第一个问题是“圆的半径是2厘米,你想要那个面积吗? ”。这个问题也不能说不好,那个评价是科学知识好还是相对单一? 如果我们想更好地调查它是如何应用的话,那个想法可能第二个问题有点不好。

“公园里有花坛。通过中心必须往回走十米。

花坛的面积是多少? ’这个他必须融合现实来考虑。这里面没有提到花坛,但这里说的是半径还是直径,这个学生自己必须做非常简单的建模过程。下一个问题更有趣。

“农场有水龙头,可以喷出5米、长方形100米的田地。我必须做几个水龙头来适合所有的庄稼? ”。

这相对来说想法复杂,解决问题的方法也不是单一性的,学生必须解决问题的问题能力也不是统一的,也不是说设置公式就结束了,而是空间上想象这样的水龙头复盖面积附近的作物。这是什么场面? 这是维度,我们有可能从知识点的南北能力,从单学科能力的南北跨学科能力,从抽象化的南北抽象能力,回到抽象化的能力,总结一系列的方法论。这是最后一次我说的抽象,有可能从南北抽象。这也是与日元有关的问题。

“不能制作这么多日元硬的纸壳,一起组合成菱形,但委托的份数越多,这个菱形就越像长方形。’最后当然,把这么多这个圆的小块排列起来做的时候,这个面积和圆的面积是一样的。这是一个非常好的方法。为什么只不过是圆的面积的公式等于r2? 因为它的长度正好是它周长的一半,2r的一半是r。

它的长度正好是半径,r。rr是r。这种对话教育的方式有助于提高刚才那样的思考能力,这是我们的假设。

你知道你刚才的思维能力提高了吗? 我们在智能教育2.0的时代怎么验证这样的事情? 非常简单。当一个学生遇到这样的问题,不告诉他如何解决问题时,我们不会给他这样的介入性教育内容。他自己去自学,自学结束后,我们不能用后测定的方法看这个学生认识的学会吗? 在全班弄错这些问题的学生生产中,他们的平均和分散在这些介入性的内容提高之后提高了吗? 提高了多少? 有了这些,我们就能去更好的项目。

目的是管理这个内容本身的有效性我们可以更明确地帮助学生繁荣。我迅速推荐另一个例子。这是个经常错误的问题。

我们自己的数据库显示这个问题达成了5万次以上,其中42%的学生是错误的。这个问题是“长方形果园长35,比宽30,果园的面积是多少?” 你能告诉学生怎么错吗? 原来我们通过老师的经验说学生很可能是怎么错的。

现在我们有实际的数据。这是实际数据的生产。这是一个非常简单的问题。

我们找到了一些学生问1050,答案130,答案150。最少的问题是1050。你应该说阅读的问题是对的。宽30长50。

但是,这里写的不过是宽30。所以,36.4%的错误学生就是这样错的。这个问题有审查问题。

我认为你这样错了。问题150应该用长度除以5,比如计算错误。

通过这个统计资料,我们能正确地告诉你到底我们经常可能出现的问题是什么吗? 因为我们有这个错误的原因,我们以后测量会有错误变化的情况,所以哪个内容确实需要,哪个内容需要切实协助我们解决问题,最后解决问题这些问题到底怎么样呢? 我只是举了数学例子,实质上各方面都有这样的应用。最后超出我们期待的效果是刚才提到的数学计算、思考能力、空间想象等能力的提高。

德才兼备,知行合一。这是对教育部明确提出的六个核心素养,是人文基础、科学精神、学会自学、健康生活、实践中的创造性、责任担当。

这六种核心素养最后培养的人才都有这种情况。我们阶段性地,现在我们的企业至少还很近。阶段性地废弃这些东西,作为我们可以管理项目的数据指标,废弃在我们的内容系统中,用科学的方法,通过数据、智能算法的融合,可以提高这些东西。最后谈谈我们自己现在的产品,现在分为这两种。

第一,校内。我们现在是千人千面的个性化工作。有些在小学,有些在中学。现在每天有数千万学生在这个平台上做作业。

他们能做的越多越个性化。后面确实是课外。不是老师做作业而是学生自己能自学的我们最主要的产品是小优智能实时练习。是个性化的实时自学的产品。

实时的意思是,我协助你构建你的课内自学目标,但每个内容,人们的教育手段和方法都不同。这已经是至少小学语文、数学、英语三个学科阶段已经十分个性化了。下一步,从刚才提到的科学知识朝着能力、跨学科能力、核心素养的深度方向朝着更多的方向发展。

最后我想再次感谢你,我的分享应该是班门做斧头。你说今天有很多来自国内外的大咖啡馆专家。我们在这个行业实践了七年。我自己也在教育科学技术融合的行业创业,今年正好是第十年。

你应该说还早十分钟。我是小学生。

但是我们指出未来的时代是教育和科学技术融合非常幸福的时代。我们公司的愿景是让自学成为幸福的体验。

期待着和大家一起工作,一起打起精神。我们一起把教育和科学技术的融合构筑在未来,谢谢。

(演说全文完成) 2018年度AI最优秀掘金案例投票人工智能风雨60年,与其说技术升级促成了今天的浪潮,不如说现在的人工智能,另一站离商业最近。去年,首次“AI最佳导航包年度投票”活动日后发售,引起了AI程序输出者和AI技术需求者的关注。投票来自业务维度,寻找用户/客户问题解决能力强的产品和解决方案。现在我们再次把车站放在AI波的顶端,每月开始第二次“AI最佳挖掘案例投票”。

在AI教育领域,我们一共设置了六个奖项,热情报名,评选地址: https://WWWW.le IPhone.com/special/custom/AITOP TEN 2018.HTML相关文章:采访一起科学技术CEO “全球AI智适应环境教育峰会”的亮点和干货集锦原创文章,发布了许可禁令。以下,听取刊登的心得。


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