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整合人工智能技术的学科教学知识(AI-TPACK):内涵、教学实践与未来议题

发布时间:2020-11-16 11:45
   随着人工智能与教育融合的不断深入,人工智能对教育教学正带来越来越大的挑战。人工智能技术不同于以往的信息技术,它不仅全方位渗透与影响教与学,而且还催变教师原有的认知结构与教学方式。以往整合技术的学科教学知识模型(Technological Pedagogical Content Knowledge,简称TPACK)需要注入新的内涵,即需要与时俱进,才能使教师更好地适应AI时代的需要。因此,构建整合人工智能技术的学科教学知识模型(AI-TPACK),已然成为一个重要的课题。AI-TPACK超越了TPACK从工具层面来看待技术,其内涵是人机协同思维下人工智能技术、学科内容、教学方法之间的交互关系,其发展途径主要有从PCK到AI-TPACK、从AI-TPK到AI-TPACK以及AI-TPACK与PCK的同步发展。教学实践新形态,表现在"AI+教师"的协同教学、数据驱动的精准教学、按需定制的个性化教学以及虚实共生的沉浸式教学。AI-TPACK理论框架的提出,对教师人工智能技术应用能力发展、人工智能技术与课程整合教学实践、智能化学习环境的开发等,均有一定的借鉴意义。
【部分图文】:

框架图,框架,教师,知识要素


按照现有的TPACK理论框架,教师只有充分认识到学科内容、教学法和技术三个要素之间的交互关系,才能实现技术与教学的有效整合[6]。在TPACK框架中,技术知识相对于教学知识和学科知识而言,总是处于一种变化不定的状态[7],属于TPACK框架中最活跃的因素。我们认为,当人工智能技术知识与思维进入到教师专业知识体系中,与其相关的其他知识要素也会发生相应的变化,即TPK就转变为AI-TPK、TCK就转变为AI-TCK,而TPACK则转变为AI-TPACK。基于此,我们提出了AI-TPACK新理论框架(见图1)。(一)AI-TK

面部,技术,知识图,人工智能技术


面向教学内容的人工智能技术,主要是与教学内容相关的人工智能技术,典型的如知识图谱技术、扩展现实技术等。知识图谱是一种体量巨大、在知识点之间和知识点与教学资源之间建立连接的语义网络。知识图谱基于课程标准与学科教学规律进行构建,能够有效地组织学科知识体系,帮助学习者更好地进行知识关联和联想,为精准化教学、个性化学习等提供支持。例如,edukg.org就是清华大学的研究人员构造出的一种表示基础教育领域知识的知识图谱,该图谱可应用到知识搜索、知识快照、知识问答、知识链接等方面(见图3)。图3 知识图谱中的知识快照

影像,知识图,快照


图2 面部识别技术扩展现实技术(XR)旨在将物理世界与虚拟世界进行融合,为学生提供完全沉浸式的学习体验,它包括增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、混合现实(MR)等技术[13]。扩展现实技术可以有效扩大实践学习的范围,提升高触感的学习体验[14]。例如,芦鹏飞教授依托“5G+4K+全息投影”为学生搭建的虚实融合的全息教室(见图4),将教学内容生成3D图形与影像,再配以4K的超高清视频,使学生获得了“栩栩如生”的教学内容;Salvetti等[15]为STEM学习设计的增强现实实验室(见图5),将现实世界中的事物、工具和对象集成到一个多感官的场景中,使学习者完全沉浸在一个3D或全息的拟真场景中,并可以通过自然的手势与内容互动,而不受穿戴设备的限制。
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