孫連秀 馬玉慧
摘要:人工智能技術(shù)快速發(fā)展,逐漸進(jìn)入教育領(lǐng)域,對(duì)教學(xué)環(huán)境、教學(xué)設(shè)計(jì)產(chǎn)生影響,深度學(xué)習(xí)是人工智能研究的前沿技術(shù),基于大量數(shù)據(jù)的特征分析,為教育的變革開辟新的途徑。本文通過梳理深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀,探討深度學(xué)習(xí)在教學(xué)設(shè)計(jì)的分析、策略選擇和評(píng)價(jià)三階段對(duì)教學(xué)中各個(gè)要素的影響,并從技術(shù)支撐的角度分析其在教學(xué)中所發(fā)揮的作用。
關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí);人工智能;教學(xué)設(shè)計(jì);教育應(yīng)用
中圖分類號(hào):G434? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? 論文編號(hào):1674-2117(2019)17-0098-04
人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用對(duì)社會(huì)生活的各個(gè)方面產(chǎn)生了深刻的影響,深度學(xué)習(xí)被廣泛認(rèn)為是人工智能發(fā)展第三階段的標(biāo)志,是人工智能研究的前沿技術(shù)。2018年4月2日教育部發(fā)布《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》,進(jìn)一步提升高校在人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和服務(wù)國家需求的能力。人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)正在逐漸滲透到教育領(lǐng)域中,并對(duì)教與學(xué)的模式、教學(xué)環(huán)境、教學(xué)的組織形式產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性影響。
深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,是人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在交通管理、網(wǎng)絡(luò)安全、醫(yī)療保健、智能機(jī)器人、游戲等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。鑒于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成功應(yīng)用,教育機(jī)構(gòu)和各大高科技企業(yè)、在線教育公司紛紛在教育實(shí)踐中引用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的眾多算法之一,最初源于對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的研究,是一種深度訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,具有很強(qiáng)的特征學(xué)習(xí)能力。深度學(xué)習(xí)模型基于大量數(shù)據(jù)特征,利用分類、回歸等統(tǒng)計(jì)學(xué)算法解決各類實(shí)際問題,在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理、目標(biāo)檢測(cè)等方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)的性能很大程度上取決于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),對(duì)于不同類型的數(shù)據(jù)問題,人們發(fā)展了多種不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,其中包括許多經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,如深度置信網(wǎng)絡(luò)、多層感知機(jī)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)等。
近年來,深度學(xué)習(xí)在機(jī)器翻譯、自然語言處理、圖像識(shí)別、視頻識(shí)別、人機(jī)博弈、智能機(jī)器人等傳統(tǒng)人工智能領(lǐng)域取得了極大進(jìn)展,在金融、醫(yī)療、物流、交通等領(lǐng)域被人們廣泛應(yīng)用。目前,相關(guān)研究應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方面。
(1)預(yù)測(cè)預(yù)估類。以用戶的在線行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)不同個(gè)體的行為進(jìn)行分析,得到“千人千面”的個(gè)性化結(jié)果。例如,房地產(chǎn)行業(yè)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)建立用戶畫像,根據(jù)用戶年齡、工作等多方數(shù)據(jù)特征,建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)的精準(zhǔn)營銷。又如,淘寶的商品推薦、廣告的精準(zhǔn)投放、金融風(fēng)險(xiǎn)控制。
(2)文本圖像類。目前應(yīng)用廣泛的基于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)實(shí)現(xiàn)圖片內(nèi)容提?。∣CR)。牛津視覺幾何小組用深度學(xué)習(xí)技術(shù)讀出視頻中的文字,輸入文字,就可以直接搜出圖像中包含這些文字的BBC新聞視頻。如今,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)可以對(duì)照片中的各種元素進(jìn)行描述。
對(duì)文本信息的處理包括關(guān)鍵詞提取、文本內(nèi)容分析、新聞分類、情感分析等。例如,社區(qū)情感分析將大量用戶評(píng)論中表現(xiàn)高興、悲傷、憤怒等的語言進(jìn)行標(biāo)記,訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)評(píng)論進(jìn)行分類。
(3)視頻識(shí)別類。在2018年神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)(NIPS)的會(huì)議論文中,YixiaoGe等人提出了一個(gè)行人重識(shí)別(reID)新框架——FD-GAN,用于在多個(gè)攝像頭中對(duì)行人身份進(jìn)行識(shí)別。深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛、目標(biāo)檢測(cè)等方面逐漸發(fā)揮作用,是進(jìn)行視頻編輯、對(duì)象分割等實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)。
(4)自然語言處理。在人機(jī)對(duì)話方面,各科技公司紛紛推出自己的人工智能語音助手、家用機(jī)器人產(chǎn)品,如小度音響、天貓精靈、小愛同學(xué)等。在機(jī)器翻譯方面,微軟的Skype能夠?qū)⒄Z音實(shí)時(shí)翻譯成不同的語言。
(5)博弈類。生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是深度學(xué)習(xí)的一種,自AlphaGo后,基于深度強(qiáng)化技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使計(jì)算機(jī)在許多博弈游戲中表現(xiàn)優(yōu)異。同時(shí),Google大腦的研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了兩個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)用于安全工具開發(fā),他們讓其中一個(gè)不斷創(chuàng)造自己的加密算法,然后讓另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)去盡力攻破它。在兩套系統(tǒng)的反復(fù)纏斗后,第一個(gè)系統(tǒng)已經(jīng)能生成非常優(yōu)秀的安全加密算法。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)以教與學(xué)過程中的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),在教學(xué)設(shè)計(jì)的分析階段、策略選擇階段以及評(píng)價(jià)階段對(duì)教育系統(tǒng)的各個(gè)要素產(chǎn)生影響,滿足教師需要大量調(diào)查和沒有足夠經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)的教學(xué)需求,為“以學(xué)習(xí)者為中心”的教學(xué)設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。
1.在教學(xué)設(shè)計(jì)的分析階段
(1)進(jìn)行學(xué)習(xí)需求分析。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)學(xué)生在線學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析,能夠精確地掌握學(xué)生對(duì)知識(shí)的掌握情況,美國斯坦福大學(xué)克里斯·皮希(Chris Piech)團(tuán)隊(duì)發(fā)表了題目為Deep Knowledge Tracing(簡(jiǎn)稱DKT)的深度知識(shí)追蹤論文,對(duì)學(xué)生的知識(shí)進(jìn)行時(shí)間建模,能精確預(yù)測(cè)學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度,以及學(xué)生在下一次的表現(xiàn)。在特定情境下,確定學(xué)習(xí)者目前的知識(shí)狀態(tài),能為教師確定教學(xué)內(nèi)容、進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)提供科學(xué)的理論依據(jù),便于個(gè)性化教學(xué)活動(dòng)的展開。
(2)進(jìn)行學(xué)習(xí)者特征分析。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用可以幫助教師確定學(xué)習(xí)者的認(rèn)知發(fā)展水平,分析學(xué)習(xí)者起點(diǎn)能力。通過學(xué)習(xí)者與教學(xué)內(nèi)容和環(huán)境的交互行為,分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格,代替需要人長(zhǎng)期觀察實(shí)踐獲得的經(jīng)驗(yàn),并不斷自我完善。
2.在策略選擇階段
深度學(xué)習(xí)技術(shù)改變了傳統(tǒng)的教師、課件的教學(xué)環(huán)境,形成了智能分析、輔助學(xué)生個(gè)性化學(xué)習(xí)的智能教與學(xué)的環(huán)境。計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)采集形成的數(shù)據(jù)集,對(duì)學(xué)生的認(rèn)知情況進(jìn)行分析,使教師對(duì)學(xué)生的認(rèn)知狀態(tài)、情緒狀態(tài)有了更加清晰、準(zhǔn)確的分析。深度學(xué)習(xí)技術(shù)為教師教學(xué)過程中進(jìn)行媒體、資源、策略的選擇及設(shè)計(jì),提供數(shù)據(jù)支持和有效分析。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能問答系統(tǒng)能及時(shí)解決學(xué)生的問題,并從學(xué)生的問題中提取關(guān)鍵詞,分析與理解問題,從而給出相應(yīng)的回答,提高學(xué)生對(duì)課程的滿意度。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破,帶動(dòng)了語音識(shí)別、圖像識(shí)別、影像識(shí)別等感知識(shí)別技術(shù)的大爆發(fā)。例如,基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的語音識(shí)別功能,微軟小英提供情境模擬、口語特訓(xùn)、單詞修煉等多種功能?!坝嶏w超腦”計(jì)劃目前重點(diǎn)研究的課題包括類人答題、作文評(píng)閱、語音轉(zhuǎn)寫等。
3.在教學(xué)評(píng)價(jià)階段
(1)進(jìn)行學(xué)生評(píng)價(jià)?;谏疃葘W(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)結(jié)果的評(píng)價(jià)更加科學(xué)、準(zhǔn)確,降低了分析難度,縮短了反饋周期,使教師對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)有更加準(zhǔn)確的掌握。教師可以通過圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理和情緒識(shí)別等技術(shù),判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和學(xué)習(xí)效果等,提高學(xué)習(xí)效能,并針對(duì)學(xué)生在練習(xí)過程中出現(xiàn)的問題,有針對(duì)性地推送相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源,從而有效提升練習(xí)效能。
(2)進(jìn)行教學(xué)評(píng)價(jià)?;谏疃葘W(xué)習(xí)的人工智能技術(shù),輔助教師進(jìn)行學(xué)生學(xué)習(xí)行為監(jiān)督、評(píng)價(jià),減輕教師教學(xué)管理負(fù)擔(dān),智能閱卷系統(tǒng)幫助教師減少重復(fù)性勞動(dòng)。
隨著人工智能技術(shù)研究的不斷深入,關(guān)于深度學(xué)習(xí)跨學(xué)科的研究也得到了飛速發(fā)展,如教育學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域都衍生出了不同層次的深度學(xué)習(xí)研究。深度學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用,在人工智能教育、教育環(huán)境、教育資源、整合正式學(xué)習(xí)和非正式學(xué)習(xí)方面逐漸體現(xiàn)出來。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在學(xué)習(xí)過程中的監(jiān)督診斷、課堂教學(xué)監(jiān)控、課后評(píng)價(jià)等方面不斷發(fā)揮作用,它能夠輔助教學(xué),變革教與學(xué)的模式,加快教育現(xiàn)代化建設(shè),并從技術(shù)支撐教學(xué)的角度,對(duì)學(xué)習(xí)理論和教學(xué)理論革新產(chǎn)生重大影響。
1.以學(xué)生為中心
(1)科學(xué)的學(xué)習(xí)結(jié)果測(cè)量分析,對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)及后續(xù)的學(xué)習(xí)發(fā)生提供數(shù)據(jù)支持。深度學(xué)習(xí)使對(duì)每一位學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)行建模成為可能,根據(jù)每位學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣為他們量身定制學(xué)習(xí)方案,充分挖掘每個(gè)學(xué)生的潛能。
(2)利用深度學(xué)習(xí)收集行為數(shù)據(jù),分析學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度,建立認(rèn)知模型。一方面便于學(xué)生對(duì)自身學(xué)習(xí)的管理,科學(xué)規(guī)劃學(xué)習(xí)的路徑,促進(jìn)自主學(xué)習(xí)的產(chǎn)生,提高學(xué)習(xí)效率;另一方面便于教師的教學(xué)管理,對(duì)學(xué)生進(jìn)行全面準(zhǔn)確的分析,在教學(xué)過程中實(shí)現(xiàn)因材施教,實(shí)現(xiàn)以學(xué)生為中心的教育。
2.整合正式學(xué)習(xí)和非正式學(xué)習(xí)
為線上線下的混合學(xué)習(xí)模式展開提供數(shù)據(jù)支持和科學(xué)指導(dǎo),整合正式學(xué)習(xí)和非正式學(xué)習(xí)。在目標(biāo)分析階段,采用深度學(xué)習(xí)算法,根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)得出學(xué)生當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)之間的差別,能精確、具體、及時(shí)、迅速地進(jìn)行學(xué)習(xí)需求分析、教學(xué)對(duì)象分析,確定教學(xué)目標(biāo),實(shí)現(xiàn)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí),便于教師因材施教。在教學(xué)策略階段,基于深度學(xué)習(xí)的語音識(shí)別、影像識(shí)別、智能機(jī)器人等技術(shù),為教學(xué)活動(dòng)的展開提供更加高效的媒體選擇,輔助教師監(jiān)控教學(xué)過程,根據(jù)不同學(xué)生的特點(diǎn)對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)過程主動(dòng)干預(yù),優(yōu)化教學(xué)效果。在教學(xué)評(píng)價(jià)階段,即時(shí)反饋學(xué)生評(píng)價(jià)和教學(xué)評(píng)價(jià),從而提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效率。
人工智能是影響世界政治、經(jīng)濟(jì)等的關(guān)鍵技術(shù),阿里巴巴、亞馬遜、微軟、谷歌等高科技公司紛紛建立人工智能開放平臺(tái)、云社區(qū),分享人工智能技術(shù)的最新研究成果,人工智能必將與教育加速融合,改變教育的形態(tài)。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)是人工智能的前沿技術(shù),我們應(yīng)對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)在教育中的應(yīng)用進(jìn)行探討,用技術(shù)支撐教學(xué),優(yōu)化教學(xué)效果。現(xiàn)階段,教育領(lǐng)域數(shù)據(jù)的收集和整理還未完善,且數(shù)據(jù)集數(shù)量較少、結(jié)構(gòu)分散,教育領(lǐng)域數(shù)據(jù)特征的分析制約了確定學(xué)生知識(shí)水平和學(xué)習(xí)狀態(tài)的可能,為個(gè)性化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)起“向?qū)А弊饔玫闹R(shí)圖譜(包括學(xué)科知識(shí)圖譜和教學(xué)知識(shí)圖譜)并沒有真正完成。而對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷研究,能豐富學(xué)校教育教學(xué)手段,貫徹以學(xué)生為中心的教育理念,為實(shí)現(xiàn)教育現(xiàn)代化提供無限可能。
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