人工智能在教育教學中的融合應用

人工智能（英語：Artificial Intelligence，縮寫爲AI）亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。人工智能於一般教材中的定義領域是“智能主體（intelligent agent）的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統。約翰·麥卡錫於1955年的定義是“製造智能機器的科學與工程”。安德里亞斯·卡普蘭（Andreas Kaplan）和邁克爾·海恩萊因（Michael Haenlein）將人工智能定義爲“系統正確解釋外部數據，從這些數據中學習，並利用這些知識通過靈活適應實現特定目標和任務的能力”。人工智能的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及範圍極廣.

在人工智能技術應用上，教育領域也深受影響，如何更好的迎合現實需求，對此，我認爲

一、人工智能技術要在促進學生學習理解上體現價值。

技術是有成本的。如果技術應用只是提高了訓練的效益，其價值便只在低層次認知能力，這些成本是否值當？人工智能技術之應用須在促進學生高層次認知能力的發展上發揮作用，幫助學生從解答習題爲主走向解決問題爲主。我們應該依託人工智能技術在情境創設與人機互動等方面的優勢，促使學生基於理解的學習，促使學生面嚮應用的學習。

二、人工智能技術要在促進學生個別化學習中發揮作用。

人工智能技術的出現，打破了教育的知識傳播平衡，加強了“以學生爲中心”的學習關係，使對每一個學習個體的尊重有了可能。而這恰是當前教育實踐的薄弱之處。因而，在學校層面應用大數據與人工智能技術的關鍵，未必在統計意義的歸因，而是關於學習個體的過程信息的採集，這是促進學生個別化學習的技術憑藉。

三、人工智能技術要在開放題評價與實踐能力評價上尋求突破。

當前教育教學中的許多問題，其實可以在標準化的教學評價與對紙筆測驗的迷信中找到原因。標準答案以客觀題爲主的特點，以及以採點計分爲主要評分方式的主觀題，導致記憶性學習的強化，理解與運用的學習相對被忽略，創新性的學習則完全被壓制。因而，突破評價難題是當前教育改革的關鍵之一。人工智能技術在這方面的應用潛力可能是其對教育的最大貢獻。