人工智能技术在教育中的应用研究

杜 鹃，王琳琳

（黄河水利职业技术学院，河南 开封 475001）

0 引 言

现代化的教育教学工作正在从传统的单一固定授课模式朝着个性化、自适应模式转变，而这种转变离不开海量的教育教学数据以及人工智能技术，图像、语音以及视频识别，学生学情测评，学习建模，这些都是人工智能技术发挥作用的场景。研究人工智能技术在教育教学中的应用对推动现代教育具有深远的价值。

1 人工智能技术在现代教育中的应用价值

1.1 打造个性化的教学场景

教学模式在教学改革中虽然有所拓展，如探究式教学、翻转课堂等，但为了保证教学工作的效率，大部分时间依然采用老师主讲而学生做笔记的课堂模式，所以，从本质上看，当前的教学模式并没有出现根本性的变化，教学场景单一化、固定化的问题依然存在。一个非常重要的原因是教师在各类授课活动中无法同时和每一位学生开展个性化的互动。但是在人工智能技术的加持下，很多原本必须由教师完成的工作可通过计算机软件算法实现，并且人工智能还具有数据、专业性方面的优势。在这些技术的支撑下，教学过程变得更加个性化，能够满足绝大部分学生的个性化学习需求。人工智能和学习者进行各种方式的互动，如语音交流、文字互动、视频互动、VR/AR 互动等。学习时间上更加自由，极大地丰富了教学场景[1]。

1.2 全面提升教育资源的质量

教育工作对教学资源的质量具有很高的要求，例如，外语学习中的听力和阅读、语文学习中的写作和阅读、数学学习中的大量经典例题等，这些都是保证教学质量的必要条件和关键因素。人工智能技术与大数据技术属于同一代的技术产物，在实际应用中往往也相互关联。人工智能技术可根据学习内容以及学习者当前的学习程度自动匹配难度适宜的学习资料。并且依靠互联网大数据技术的加持，人工智能可提供各种高质量的学习资料，学习者通过语音方式即可快速搜寻到各种类型的学习资料和数据。如果在传统模式下，仅仅是搜寻这些高质量的学习资料就已经花费了大量的时间，严重制约了教学的效率。因此，无论是学生自学，还是教师备课，人工智能技术都能提供优质的资料，大幅提升教学的效率和质量[2]。

1.3 降低高质量教育的成本

在现代社会中，教育成本已经成为众多家庭的负担，尤其是艺术类教育。城市和城市之间、城市和乡村之间在教育教学质量上存在很大的差距，经济发达的城市对教学人才具有更强的吸引力，部分一线城市在中小学阶段甚至聘任重点大学的博士生；反观经济落后的地区，人才匮乏，教学质量严重不足。良好的师资意味着巨大的人力成本，并非所有的地区都能承受这种经济负担。人工智能技术提供以软件算法为底层，以教育大数据为加工的资料。借助互联网的全面普及，人工智能可走进千家万户，成为每一个家庭的重要教学工具和手段，并且这种教学方式成本上更加低廉（相对于聘请优质的师资），甚至具有显著的普惠性质，全国各个地区的学生均可通过人工智能技术获取高质量的教育资源[3]。

2 人工智能技术在教育中的典型应用场景

2.1 语音技术在教育中的应用

语音识别是人工智能技术的重要组成部分，目前出现的很多人工智能产品都具备语言对话的功能，相关产品可识别人类的语言逻辑，并做出与之相符合的回应。典型的教学场景是学习者通过语音指挥人工智能产品搜寻自己需要的内容，在传统的学习模式下，学习者通过搜索引擎完成这一操作，但操作上较为麻烦，需花费一定的时间，而人工智能的语音识别技术可按照人的意志自动完成相关操作。再如，阅读是最常见的学习形式，但有时候亦可通过语音朗读的方式代替文字的静态阅读，人工智能技术可直接将文字信息转化成语音信息，并以适当的节奏朗读出来，这种技术在WPS、Word 等文字类软件中已经投入应用。在很多专业的阅读软件中也能实现文字转语言朗读的功能。再如，口语能力测评是语言学习中的重要环节，传统模式下依靠听力录音的方式开展口语能力测试，相关内容完全固定，缺乏灵活性[4]。并且一旦内容听过之后，再次学习的价值就大幅降低，人工智能技术可实现自动化的口语测评，无论是汉语还是外语，均可利用人工智能的语音功能实现口语练习和测试。

2.2 自然语言处理技术在教育中的应用

自然语言指的是各种类型的文字性内容，如国内学生学习的汉语、英语等，由此衍生出的数学、物理以及化学等也都是通过语言文字和专业符号呈现内在逻辑。人工智能技术具备自动识别自然语言以及各种学科符号的功能，并且还能判断其内在的逻辑关系。这种技术的应用场景有如下几个方面。

（1）自动阅卷。人工智能技术通过文字识别判断写作类题目、翻译类题目的答案是否合理，传统阅卷模式下这些内容由于复杂度较高，通常只能由人工方式阅卷，选择题、判断题、填空题等答案明确的题目更容易实现自动阅卷的模式。在作文类题目的阅卷中，人工智能技术可实现词汇拼写检查、段落结构数量检查、逻辑判断等，甚至还可总结判断文章的主题思想。在阅卷的过程中还可根据文章中的错误提出修改意见。

（2）分级阅读。阅读是汉语学习和外语学习的重点内容，在阅读的过程中要根据学生的学情选择难度适宜的素材，并且要做到立意准确。传统教学模式下由教师帮助学生选择阅读的材料或者读本，学生家长也经常承担这一工作。高中生和大学生主要采用自主阅读的方式，人工智能技术可自动评估阅读者的能力和学习程度，然后从海量的资源库中挑选出与其程度相符的阅读内容，并且借助算法将这些内容推送给阅读学习者[5]。

2.3 图像技术在教育中的应用

教学中的大量资料和内容以文字的形式呈现出来，人工智能技术能将图像资料作为处理目标，帮助学习者完成特定的目标，最常见的应用场景包括以下几种。

（1）文字识别。学习者可以通过手写或者图像资料搜寻与之相关的海量学习资料。例如，当学习者写下一个一元二次方程：x2-2x-3=0，此时以智能终端为媒介，扫描这种静态的文字信息，人工智能的图像识别技术可直接将其识别到系统中，并且给出这一问题的标准解法。其内在的实现过程分为图片信息采集、字符切分、字符识别、二维结构解析以及逻辑重建等。

（2）拍照搜题以及拍照批改等。在自主学习的过程中经常会面临做题、测验等情境，学习者在自测的过程中可借助人工智能终端对题目进行拍照，然后在相关技术的支撑下自动做出判断和批阅，并且还可搜寻到与题目相关视频讲解内容，学习者根据视频内容标题选择观看与否[6]。拍照之后还可实时自主阅卷等一系列功能。

2.4 视频技术在教育中的应用

视频在动态化、立体化的教学分析中承担着非常重要的功能，人工智能技术可实现视频深度分析，具体的应用场景涵盖了视频检索、课堂教学分析以及运动测评分析等。

（1）视频处理和检索。教师在教学中经常采用录制微课的方式，制作视频课件时的配字幕、配音等是较为烦琐的一个阶段，尤其是字幕。人工智能技术具备优越的语音识别和转换功能，可直接读取人声，并将其转化成文字信息。教师在制作视频课件的过程中可利用这一功能自动完成配字幕的操

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