“智适应”理论与实践——第三届人工智能和自适应教育国际大会综述

发布时间：2020-10-26 14:36

　　 近年来,人工智能在自适应教育中扮演的角色至关重要。本文基于2019年5月在北京召开的第三届人工智能和自适应教育大会(AIAED 2019)报告、小组讨论及相关文献,从教育和学习理论、智能技术、学习工程和应用实践四方面对会议内容进行了梳理和阐述,提炼出教育技术领域正在发生的五项重要趋势:1)以人为本;2)跨学科研究;3)共同的理论研究框架;4)实证主义研究导向;5)科技企业的研究新势力。本文对自适应教育理论研究和实践探索有所启迪,对把握教育技术研究发展前景也有所帮助。
【部分图文】：

习、强化学习、虚拟现实技术等方兴未艾，网络分析正在成为下一个热点。(一)深度学习作为当前人工智能再次崛起的突破性技术，深度学习通过多隐层结构模型和海量训练数据自动学习特征表征，实现分类或预测准确性的极大提升。教育领域引入深度学习技术必然成为自适应教育技术发展的时代选择。图2学习者掌握概念程度的动态谱系1．知识追踪学习总是处于动态变化之中。知识追踪(KnowledgeTracing，简称KT)根据学习者的表现推断学习者对知识或技能的掌握程度，这是学习科学不确定性建模的重要组成部分。基于深度神经网络的知识追踪模型(DeepKnowledgeTracing，简称DKT)正成为焦点，它超越了基于隐马尔可夫模型的贝叶斯知识追踪(BayesianKnowledgeTracing，简称BKT)存在的诊断结果离散性等问题(掌握与否的二值状态)。中国科学技术大学计算机学院刘淇博士建立的具有注意力机制的“EEＲNNA+EKTA”框架，实现学习者及练习题目的表征，可动态追踪学习状态的变化。实验结果显示，该框架预测学业表现比其他模型更有优势，而且对冷启动也有准确和稳定的结果(Suetal．，2018)。此外，该方法还能刻画学习者概念掌握程度逐渐变化的过程(见图2)。得益于上述技术的支撑，人们可开发更有针对性的知识追踪、认知导航和学习路径推荐等算法，构建认知结构增强的自适应学习框架(Cog-nitiveStructureEnhancedframeworkforAdaptiveLearning，简称CSEAL)，保持学习路径与知识结构动态的内在逻辑一致性(Liuetal．，2019)。2．自然语言处理对人类教师而言，评估学生的论点是一大困难，有些教师甚至避免给学生布置此类作业。对此，美国?

、信息技术研究科学家王宁(Wangetal．，2018)利用新颖的角色动画技术ＲACAS(ＲapidAvatarCap-tureandSimulation)创建共享人类学习者外貌的虚拟代理。它通过招募人类被试并实时生成其分享相貌的虚拟听众(见图5)，发现与数字分身的相似性既没有显著影响人类学习者对领域知识的学习，也没有影响他们教授虚拟代理的动机或自身的自我效能。后续分析发现，当学习者对知识充满信心时，他们希望代理人看起来像自己。同时，与虚拟代理共有的外表越多，学习者对代理的教学未来越有信心。图3小组交流分析评价框架图4小组交流分析计算框架图5ＲACAS捕获的虚拟听众三、学习工程学习工程的概念提出较早(Dym，1999)，但教育技术学术界及工业界也只是近年才开始重视。IEEE学习技术标准委员会主席埃文·巴尔认为，学习工程(LearningEngineering)将成为新兴职业，并在自适应系统中扮演重要角色(Barr＆Ｒobson，2019)。美国堪萨斯大学教师发展与辅导中心主任苏姗·茨瓦格(SusanZvacek)教授提出，在可预测的未来，构造自适应预警系统甄别处于边缘挣扎的学习者，为其提供恰当的学习建议，是研究的关键。这可将学习效能作为研究基础并提供资源支持，以实现自适应学习工程的规模化扩展。(一)数据基础综合来看，人工智能或适应性教育要么显得无足轻重，要么过于复杂拘谨，这种现状不仅会错失良机，甚至可能起反作用。哥伦比亚大学教师学院访问助理教授查尔斯·兰(CharlesLang)及其团队认为，当前重点是探索一条中间路线，以便在可用性与灵活性之间求得权衡。该团队用伪代码生成问题空间、训练数据及结果。实际应用中，人工

?Wangetal．，2018)利用新颖的角色动画技术ＲACAS(ＲapidAvatarCap-tureandSimulation)创建共享人类学习者外貌的虚拟代理。它通过招募人类被试并实时生成其分享相貌的虚拟听众(见图5)，发现与数字分身的相似性既没有显著影响人类学习者对领域知识的学习，也没有影响他们教授虚拟代理的动机或自身的自我效能。后续分析发现，当学习者对知识充满信心时，他们希望代理人看起来像自己。同时，与虚拟代理共有的外表越多，学习者对代理的教学未来越有信心。图3小组交流分析评价框架图4小组交流分析计算框架图5ＲACAS捕获的虚拟听众三、学习工程学习工程的概念提出较早(Dym，1999)，但教育技术学术界及工业界也只是近年才开始重视。IEEE学习技术标准委员会主席埃文·巴尔认为，学习工程(LearningEngineering)将成为新兴职业，并在自适应系统中扮演重要角色(Barr＆Ｒobson，2019)。美国堪萨斯大学教师发展与辅导中心主任苏姗·茨瓦格(SusanZvacek)教授提出，在可预测的未来，构造自适应预警系统甄别处于边缘挣扎的学习者，为其提供恰当的学习建议，是研究的关键。这可将学习效能作为研究基础并提供资源支持，以实现自适应学习工程的规模化扩展。(一)数据基础综合来看，人工智能或适应性教育要么显得无足轻重，要么过于复杂拘谨，这种现状不仅会错失良机，甚至可能起反作用。哥伦比亚大学教师学院访问助理教授查尔斯·兰(CharlesLang)及其团队认为，当前重点是探索一条中间路线，以便在可用性与灵活性之间求得权衡。该团队用伪代码生成问题空间、训练数据及结果。实际应用中，人工智能可协助教师脚本记录或?
【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2857123