人工智能在教育領(lǐng)域的潛在用例
人工智能在教育領(lǐng)域的潛在用例已經(jīng)在改變教育的面貌，并可能被用來幫助學生學習并帶來機會。其可以為每個學習者進行修改。隨著人工智能技術(shù)在日常生活中變得越來越重要，其正在改變教育。
人工智能在教育領(lǐng)域的潛在用例：
差異化教學：人工智能系統(tǒng)可以監(jiān)控學生如何完成任務、需要多長時間以及是否成功。如果學習者有困難，系統(tǒng)可以提供幫助；如果學生成功了，系統(tǒng)可以提供更難的問題來保持活動的趣味性。這種實時反饋通常很難提供給單個學生，更不用說整個班級或大學了。人工智能自適應學習系統(tǒng)已被證明可以快速動態(tài)地調(diào)整學習環(huán)境、信息和挑戰(zhàn)，幫助學習者學得更多，進步更快。該系統(tǒng)可以理解數(shù)學規(guī)則，并根據(jù)人類主管的指示調(diào)整其方法以應對前所未有的挑戰(zhàn)。智能教科書：斯坦福大學的研究人員一直在構(gòu)建和測試智能教科書的原型，稱為“Inquire”。這是一款iPad軟件，可通過查看學生與應用的交互方式來跟蹤學生閱讀時的注意力。交互式文本提供了基本術(shù)語的解釋，學生可以通過觸摸或鼠標訪問這些術(shù)語，還可以閱讀時進行標記和注釋。教科書還可以針對每個學生提出有關(guān)主題的問題和進一步研究的想法。其可能會修改文本的閱讀水平，并包括額外的照片、視頻和資源，以幫助學生掌握正在學習的內(nèi)容。改進評估：教育評估與教師如何確定學生是否正在學習所教內(nèi)容有關(guān)。傳統(tǒng)的評估作文、選擇題、簡答題，百年未有太大改變。人工智能可以通過發(fā)現(xiàn)個別教師或管理人員可能看不到的學習模式來改變這一點。Reach Every Reader是哈佛教育研究生院、麻省理工學院和佛羅里達州立大學牽頭的另一項評估計劃，為家長開發(fā)教育游戲，讓其在教孩子閱讀的同時與之互動。在一些游戲中，成人和兒童扮演現(xiàn)實生活中的角色。個性化學習：當學生的興趣和目標決定學習時，這被稱為個性化學習。教師充當促進者，而學生決定學習什么、為什么學習和如何學習。使用人工智能系統(tǒng)可以根據(jù)每個學生的具體興趣定制個性化教育。人工智能自適應學習系統(tǒng)可以檢測到學習者何時失敗，然后提供更多或替代支持以幫助取得成功。當學生表現(xiàn)出對主題或技能的掌握時，AI工具會分配越來越難的活動和資源來進一步推動學習者。- 工信部：凝聚各方力量，加速推進人工智能賦能新型工業(yè)化
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