如何將人工智能融入我們的教育系統

人工智能是一種技術，它使機器能夠以與人類相同的方式與人類互動、理解事件、學習和對事件做出反應。
在過去的幾年裡，人工智能的適用範圍已經大大擴展，從監控攝像系統到數字數據和網絡管理，但它在教育中的存在率仍然低得離譜，至少與體育等其他不那麼寬鬆的領域相比。
眾所周知，教育領域在採用新發明時反應遲緩，但採用人工智能是一個姍姍來遲的舉措，不應再拖延。
下面討論的是可以將人工智能集成到我們的教育系統中的方法，以提高師生互動的生產力並改善整體學習過程。

等級

人工智能可以通過自動評分等專門的計算機程序進行校準，以學習和模擬教師在標記作業時的行為，以便在未來進行自動評分。 隨著時間的推移，該程序可以了解不同學生的學術能力，並根據其發現制定個性化的培訓計劃。
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學生對老師的反饋

學生反饋是評估教師產出以及導師如何與不同層次的學生建立聯繫的最古老的方法之一。
雖然大多數學校已經從紙質問卷遷移到在線調查，這是一個巨大的飛躍，但在人工智能的幫助下仍有革命性改進的空間。
聊天機器人可用於“親自”與學生互動並收集信息，而無需老師或其他人的坦率影響。 聊天機器人使用以前問題的答案來製定新的和更相關的問題。 他們還可以幫助分析反饋並提出對相關教師的簡單平均評價。

個性化學習

不同的學生有不同的學習能力，有些學生成績不好只是因為他們慢而不一定是因為他們很弱。
負責 30 或 40 人的班級的老師可能根本無法按照每個學生的進度來按時完成教學大綱。 他們必須選擇一個他們認為適合班級大多數人的節奏——這對學習速度慢的學生來說是一種巨大的不公平，對頂尖學生來說是一種不便。
使用人工智能，每個學生都可以擁有一個充當個人助理的個人機器人。 該機器人將記錄課堂上教授的所有信息，如有必要，將其分解，並在以後教給學生。
隨著時間的推移，機器人會與學生形成更加個性化的關係，並調整再現信息的節奏和方式。
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自適應學習

自適應學習是一種基於人工智能的教育系統，可根據學生的學術能力修改材料呈現方式。 在課程開始時，所有學習者都會獲得相同的信息，並且根據他們對問題的回答方式，系統會為他們提供不同的信息和問題。
例如，如果學生第一個問題沒有得到正確答案，那麼系統接下來會給他們上一堂更基礎的課。 如果他們做得非常好，系統會向他們介紹更高級的內容和問題。
適應性學習和個性化學習之間的區別在於，在個性化學習中，滿足學生需求的內容的定制和修改不是基於適應性。
相反，它涉及使用學習者的專業知識或背景來製定問題和示例。 另一方面，自適應學習會根據學習者在課程中的進度調整內容。

試錯

試錯法是傳統的人工管理教育系統中最艱苦和最耗時的方面之一。 將演繹推理從教學中剔除可以幫助教師和學生節省大量時間和挫折感。
人工智能係統可用於瞬間解決這些錯綜複雜的問題，讓教師和學生騰出時間從事其他重要活動。 該系統還將分解解決方案，以幫助學生在未來解決類似的問題。

中間隔教育

這是一個現有的計算機應用程序，它可能已經在未來的計劃教育系統中佔有一席之地。 它使學生能夠在即將忘記知識時進行修改。
該應用程序會跟踪學生所學的內容以及他們何時使用這些知識。 如果他們太久不使用它，應用程序會提醒學生他們即將忘記某些東西並建議他們修改它。
在“足夠”的修改後，應用程序會估計學生何時將知識永久存儲在他們的記憶中，並停止提醒他們。 過去的經驗有助於應用程序知道何時停止提醒學生有關特定信息的正確時間。

虛擬輔導員

雖然基於人工智能的導師可能永遠不會像人類教師那樣足智多謀，但在可預見的未來，虛擬輔導員在某些教育環境中提供幫助的前景似乎是不可避免的。 這個想法是創造可以像人類一樣行動、反應、互動和思考的人形角色。
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有證據表明，即使今天的技術達到頂峰，也需要人類和人工智能係統來照顧學生社交和學術能力的不同方面。 人工智能一旦得到支持，將因此成為一種補充資源，而不是替代我們教育系統中的人類專家。