李辉雄

人工智能技术发展到现在应用领域非常多，在教育教学中应用也越来越普遍。下面我们就从模式识别技术、自然语言理解技术、神经网络技术、自动化技术这四个领域技术应用来分析如何利用人工智能技术来提高教育教学效率、促进学生个性化及自主学习及简化教学工作任务。

一、人工智能模式识别技术助力教育教学管理

目前人工智能在教育教学管理中的应用主要有两个：一个是师生跟踪、人脸考勤等，另一个是学生课堂内外行为检测、表情分析等;这些都属于人工智能模式识别技术的范畴。

具体应用实例为图像识别技术可完成教师的考勤，促进教风建设;智能跟踪摄像机搭配行为分析技术可督促学生自律，规范学生课内外日常行为。比如通过海康威视智能跟踪摄像机的人脸识别功能，搭配智能图像分析技术，实现对教师授课画面智能捕捉，同时可自动将实际上课科目与排课系统进行比对，遏制教师旷课或私自调课，为课堂督导提供参考数据，助力学校教风建设。通过科达人脸考勤摄像机，以无感知的方式地准确考核每一个学生的课堂出勤状况;可解决学校教育教学管理中学生旷课、教师上课迟到、私下调换课等难点痛点。此外，学生在课堂内外的表现比如出勤情况、行为检测、表情分析可通过智能图像分析技术提供丰富的数据，自动统计分析、总结并输出结果。班主任可根据分析软件提供的准确量化数据结果及参考解决方案，更好完成班级课堂内外纪律管理，促進学风建设。科任教师则可以根据统计各个学生整堂课的表情反映的信息，并据此修改教学内容及方式，以适合学生学习，提高教学效果。

二、人工智能自然语言理解技术促进学生自主学习

自然语言理解主要是研究如何使计算机能够理解和生成自然语言的技术。自然语言理解在教育教学中应用有：机器翻译、人机对话等。

随着自然语言处理技术以及语义分析技术的不断进步，机器翻译经常应用于学生自主学习语言类科目;例如学生英语单词学习可以借助金山公司发布的金山词霸、金山快译等软件实现英汉互译;学生英语写作方面则可以借助英语作文智能批改应用软件;用手机对英语作文随拍随传，软件自动识别手写单词，自动批改评分，对语法、单词等错误进行批注;这些应用能让学生自主学习能力进一步提高。

而当学生在自主学习过程中遇到问题时，借助基于自然语言处理技术构建的人机对话系统可以对问题和答案进行分词处理、模板匹配自动对问题和答案进行课程类别判断，返回相似度最大的答案;更好地服务于学生，体现出学习的自主化。同时有条件的学校则可借助讯飞开发的人机对话系统进行中高考口语听说考试训练;学生随时可以通过人机对话系统对自己的口语进行评测。

三、人工智能神经网络技术实现个性化学习

近年来，人工神经网络模型已经成为探讨社会认知、记忆、学习等高级心理过程机制的不可或缺的工具;神经网络技术在学习中应用研究也逐渐成熟。

追求学生个性化的学习，是新课标的核心精神。基于学习方面研究的神经网络技术能够如同智能助理，实现人的个性化需求。人工智能技术的兴起，更准确的说是神经网络技术的发展，让因材施教看到了极大的希望和曙光。例如科大讯飞神经网络技术个性化教学产品依据的是每个学生日常学习的大数据，可以把当前采集的数据编进计算机进行分析。比如学生所做的试卷、作业，这是课前和课后衔接的一个重要环节，机器把做完的作业编成计算机可以处理、分析的数据，有了大量学习的数据以后，系统可以对学生进行问题诊断，最后给学生推送个性化的学习资源。在这个学习过程中逐渐建立每一个孩子自己特有的知识谱图和最佳的学习路径，成为每个孩子贴身的“老师”。

四、人工智能自动化技术简化教学工作任务

教师对学生家庭作业和考试进行评分，需要花费大量的时间。而随着人工智能自动化系统技术介入，可以快速完成这些任务，为教师节省更多时间，同时为缩小学习差距提供建议。

英文、中文的作文题已经可以利用自动化系统技术评测，已经过多次实验验证评测准确。现在四六级考试中的英文作文若用这个技术可实现一人一机来评，它不仅仅减少了老师的负担，更重要的是带来了数据。现在科大讯飞的人工智能技术可以批阅越来越多的中英文作文题，以后还可以批阅更多领域的题目。未来机器还可以把更多优秀的活动变成一种模型让计算机去运行，从而代替很多繁琐的工作。

而类似智学网之类的阅卷和考情分析自动化技术可以根据每个地区历年的考试试卷进行基因级的知识点分析，将传统需要一个教研组花上几个星期的时间才能得到结果，只需要短短几秒钟就能够分析出所有涉及到的考点，更为强大的是，考情系统还可以根据算法预测未来考试的知识点占比和分数占比，并根据知识点提供海量的真题题库;这将极大的提高老师在辅导学生备考过程中的效率。

人工智能技术近几年发展非常迅速;目前有些已经可以代替人类工作学习。人工智能的研究成果应用到教育过程中助力教育教学，将会促进教育的工作效率、产生新的教学模式。总之，在不久将来随着人工智能技术在教育领域得到更广泛的应用，将对教育行业的产生巨大的推动作用。

参考文献

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[2]汪正刚.基于认知发展理论的儿童早教类App设计开发研究[D].沈阳航空航天大学，2017.