如何将人工智能融入我们的教育系统

人工智能是一种技术，它使机器能够以与人类相同的方式与人类互动、理解事件、学习和对事件做出反应。
在过去的几年里，人工智能的适用范围已经大大扩展，从监控摄像系统到数字数据和网络管理，但它在教育中的存在率仍然低得离谱，至少与体育等其他不那么宽松的领域相比。
众所周知，教育领域在采用新发明时反应迟缓，但采用人工智能是一个姗姗来迟的举措，不应再拖延。
下面讨论的是可以将人工智能集成到我们的教育系统中的方法，以提高师生互动的生产力并改善整体学习过程。

等级

人工智能可以通过自动评分等专门的计算机程序进行校准，以学习和模拟教师在标记作业时的行为，以便在未来进行自动评分。 随着时间的推移，该程序可以了解不同学生的学术能力，并根据其发现制定个性化的培训计划。
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学生对老师的反馈

学生反馈是评估教师产出以及导师如何与不同层次的学生建立联系的最古老的方法之一。
虽然大多数学校已经从纸质问卷迁移到在线调查，这是一个巨大的飞跃，但在人工智能的帮助下仍有革命性改进的空间。
聊天机器人可用于“亲自”与学生互动并收集信息，而无需老师或其他人的坦率影响。 聊天机器人使用以前问题的答案来制定新的和更相关的问题。 他们还可以帮助分析反馈并提出对相关教师的简单平均评价。

个性化学习

不同的学生有不同的学习能力，有些学生成绩不好只是因为他们慢而不一定是因为他们很弱。
负责 30 或 40 人的班级的老师可能根本无法按照每个学生的进度来按时完成教学大纲。 他们必须选择一个他们认为适合班级大多数人的节奏——这对学习速度慢的学生来说是一种巨大的不公平，对顶尖学生来说是一种不便。
使用人工智能，每个学生都可以拥有一个充当个人助理的个人机器人。 该机器人将记录课堂上教授的所有信息，如有必要，将其分解，并在以后教给学生。
随着时间的推移，机器人会与学生形成更加个性化的关系，并调整再现信息的节奏和方式。
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自适应学习

自适应学习是一种基于人工智能的教育系统，可根据学生的学术能力修改材料呈现方式。 在课程开始时，所有学习者都会获得相同的信息，并且根据他们对问题的回答方式，系统会为他们提供不同的信息和问题。
例如，如果学生第一个问题没有得到正确答案，那么系统接下来会给他们上一堂更基础的课。 如果他们做得非常好，系统会向他们介绍更高级的内容和问题。
适应性学习和个性化学习之间的区别在于，在个性化学习中，满足学生需求的内容的定制和修改不是基于适应性。
相反，它涉及使用学习者的专业知识或背景来制定问题和示例。 另一方面，自适应学习会根据学习者在课程中的进度调整内容。

试错

试错法是传统的人工管理教育系统中最艰苦和最耗时的方面之一。 将演绎推理从教学中剔除可以帮助教师和学生节省大量时间和挫折感。
人工智能系统可用于瞬间解决这些错综复杂的问题，让教师和学生腾出时间从事其他重要活动。 该系统还将分解解决方案，以帮助学生在未来解决类似的问题。

中间隔教育

这是一个现有的计算机应用程序，它可能已经在未来的计划教育系统中占有一席之地。 它使学生​​能够在即将忘记知识时进行修改。
该应用程序会跟踪学生所学的内容以及他们何时使用这些知识。 如果他们太久不使用它，应用程序会提醒学生他们即将忘记某些东西并建议他们修改它。
在“足够”的修改后，应用程序会估计学生何时将知识永久存储在他们的记忆中，并停止提醒他们。 过去的经验有助于应用程序知道何时停止提醒学生有关特定信息的正确时间。

虚拟辅导员

虽然基于人工智能的导师可能永远不会像人类教师那样足智多谋，但在可预见的未来，虚拟辅导员在某些教育环境中提供帮助的前景似乎是不可避免的。 这个想法是创造可以像人类一样行动、反应、互动和思考的人形角色。
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有证据表明，即使今天的技术达到顶峰，也需要人类和人工智能系统来照顾学生社交和学术能力的不同方面。 人工智能一旦得到支持，将因此成为一种补充资源，而不是替代我们教育系统中的人类专家。