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人工智能教育管理范文1
关键词：人工智能；信息管理与信息系统；教学改革；课程调整；主动性
中图分类号：G64
文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2017）10-0127-02
1.引言
随着大数据与人工智能的兴起以及美国推出“人工智能+”国际国内掀起一股人工智能的浪潮，有专家预测，下个十年必将是人工智能的十年，而人工智能不再是主流方向的时候则是机器人大规模使用，人类真正能够从繁重、简单重复性工作中解放出来的时候。而今年三月份谷歌推出的AlphaGo与韩国围棋九段李世石的世纪大战也让越来越多的人认识到未来的机器人有可能在高智力领域取代人类。面对如此紧迫的处境，人类除了进入这个行业了解机器人的思考方式外似乎别无它法。而要想了解机器人的思维方式，所需的知识储备并不多，仅仅包括相关的数学、计算机能力，具体为数学建模的能力、概率统计基础、优化模型的能力以及编程能力，表现在具体课程上为高等数学、概率统计、凸分析、数值分析、机器学习、数据挖掘、C语言（或其他任意主流编程语言）。而对于信管专业的学生而言，所学课程包括经济、管理、数学、计算机等专业入门课程，门类繁多，学生难免会找不到未来发展方向而陷入迷茫。而限于有限的精力，若干重要课程设置为“考查”科目则会让学生想当然以为这些课程“不重要”。这就造成一方面其他专业的学生因先修课程基础不足无法理解人工智能专业课程的内容，而信管专业的学生基础足够但不够扎实而迷茫。因此我们拟将人工智能相关内容融入信管专业课程中，让学生感兴趣的同时，提高就业竞争力。
2.信管专业教学中面临的主要问题
信管专业开设课程内容较多，门类复杂，我们基于本校学生实际总结了信管专业学生在学习中的主要问题。
2.1学习主动性不足
由于学习了多个学科门类的基础课程，导致学生知识面呈现扁平结构，似乎“什么都会，而又什么都不会”。而且若干重要课程开课时间安排在大三，许多学生面临实习、考研等的选择，加之课程内容较繁杂，基础知识不扎实，一些同学面对一些较难的内容时产生无力感，同时也有社会压力较大的影响，使得部分同学对本专业课程也失去了兴趣，遇到问题不主动寻求老师帮助，对课程相关的一些国际先进技术以及经典案例没有任何思考等。同时对自己前途也很迷茫，学习态度消极，进而产生了读书无用论，反过来劝说低年级学生学习不要用功学习，形成恶性循环。
2.2基础课程掌握不牢
高年级课程的先修课程一般有：高等数学、线性代数、计算机程序设计、运筹学、数据结构、数据库技术以及概率论与数理统计等课程。若干机器学习经典算法的理解需要较好的数学基础，如贝叶斯分类器需要对概率论与数理统计有较好的认识；线性回归模型需要熟练掌握线性代数中矩阵变换的方法以及运筹学中求解优化问题的思想；决策树算法需要理解熵的概念；神经网络算法需要理解激活函数以及正则函数的选择对解得影响等，而每个算法的实现都需要有较好的编程基础。在某些班级授课过程出甚至出现不知道如何求解线性方程组的情况。由于一些同学没有熟练掌握先修课程，导致学习本课程的难度增加，进而降低了学生学习的兴趣。
2.3对实践认识不足
在讲授机器学习问题涉及的算法都会详细解释每个算法的来源、步骤等细节，大部分同学能够理解，但是忽视了实践环节，课后没有自己编程实现，理解不够深刻，致使后续课程开展不顺利。在授课过程中出现过一个算法讲了三遍学生仍然停留在听懂的阶段，由于部分同学不重视实践，导致在后续学习中比较吃力。
综上所述，在讲授高年级课程的教学过程中存在许多缺陷，归根结底为学生学习主动性不够，学习兴趣不足，基础不扎实等。这种状况对学生的发展极其不利，也不适应社会对信息管理人才的要求，因此需要为学生选择一个适合的发展方向，激发学生学习本方向课程的兴趣。
3.解决方法
针对如上提出的问题，结合我校信管专业学生实际，我们从五个角度提出了解决方法。
3.1调整部分课程的课程大纲
由于本方向所需数学以及编程基础较强，本专业学生所学学科较多，针对此，需要小幅调整若干课程的授课计划。具体为：1）在运筹学中适当加入凸分析基础知识以及解法，减少线性规划以及排队论的课程；2）概率统计课程加入随机数生成课程，强调统计学部分课程，弱化经典概率知识；3）增加数值分析课程，内容强调数值计算，强化学生数值计算的能力；4）部分课程适当增加实验课程，提高学生编程能力。
3.2适当加入当前人工智能最新技术，激发学生的学习兴趣
学生对本学科课程的认识不足，部分学生觉得若干课程与考研科目无关，对课程重视不足。加入相关视频资料可以将学生的注意力吸引到课程上来，比如加入经典电影“点球成金”，让学生了解数据揭示了一些表象不能展示的事情；加入短视频“科技改变生活”，让学生了解将来的生活是什么样的，需要哪些技术，这些技术有哪些是自己能做的；加入机器人最新技术，让学生了解机器人发展现状而不被电影误导；加入AlphaGo对战李世石的比赛让学生认识到人工智能的能量；加入经典案例能够使学生对一些算法产生浓厚兴趣，比如加入“啤酒和尿片”案例，让学生了解到关联关系的重要性，认识到一些简单的算法也能够产生巨大作用。
3.3适当加入就业前景分析，激发学生学习的内在动力
当前人工智能飞速发展，让学生认识到此领域的潜在力量，了解到此领域的薪资水平以及就业创业环境，对增加学生的学习动力将有很大的影响。对比各行业的发展前景，互联网行业的目前占据在前列（这从总理对互联网+的重视程度即可看出），而机器学习方向作为互联网行业的一份子，则站在互联网的最前端，理性的学生将会看到其中巨大的汇报。
3.4以具体案例项目带动学生学习能力，确保学生考研就业时有较大优势
在学习高年级课程时将增加具体案例项目，在带动学生学习能力的同时，确保学生就业时的优势。如在介绍贝叶斯算法时鼓励学生设计垃圾邮件分类系统；在介绍人工神经网络时鼓励学生设计文本识别系统；在介绍HMM算法时鼓励学生设计自己的语音识别系统。这些项目的完成将会让学生理解算法、编程能力以及团队协作能力有极大的提升，对就业有极大的促进作用，同时也确保学生在考研面试时有极大的优势。
3.5适当加入一些专题讨论，弥补先修课程基础薄弱的不足
学生基础薄弱对学习理解专业课程若干内容影响甚大，比如某些学生对函数极值问题认识不足导致在学习最小二乘估计时给出损失函数后不知道该如何处理；某些学生对线性代数矩阵变换不熟练导致在学习线性模型时得到正则方程后不知该如何继续进行，当系数矩阵不满秩时不知道怎么解决。通过设置一些专题讨论，比如矩阵方程求解、优化问题、C语言读写 文件等弥补先修课程基础薄弱的不足。
人工智能教育管理范文2
构建未来学校形态，营造智能校园环境
升级优化基础设施。福田教科院附小大力推行教育管理数字化，构建具有附小特色的“掌上附小”教学管理系统，建设了附小特色数字中心机房，实现评价系统云处理，学生学业成绩大数据综合平台分析，优化完善学校教学资源库，学科资源覆盖率达90%以上。基于5G技术，一方面完善校园安全管控信息化建设，提升校园实施视频监控水平；另一方面，以“5G+互动教学”推动教育教学模式创新，鼓励跨校区课程协同共享，“自动跟踪录播教室”“未来阅览室”等先进的信息化设施陆续启用。目前学校已实现教育管理数字化应用全覆盖。重构创新教学空间。重构后的福田教科院附小具有五种空间形式：一是“研学创中心”，是基于项目式学习、问题探究、满足高水平学习者（教师、学生）能力的学习研究创新的空间；二是“学科大观园”，以学科核心素养为基础，构建学科教学情景空间、全学科班级图书角，在真实空间中感受学科魅力；三是“学校文化长廊”，利用此空间打造智慧图书馆、校园历史博物馆，凝聚、展现附小校园文化；四是“创意盒子”，这是一个创新型的孵化器，在此空间师生可以参与各种科技类创新项目，实现“让创意可见，让思维有型”；五是“云上学院”，搭建自选式创新学习超市，组建项目化学习网络社区空间。
引领规划整体设计，打造前沿智慧课程
两年来，学校先后邀请了20多位教育教学、信息化水平前沿的专家为全校教师量身定制项目化及学科融合课程培训计划，积极引导各学科探索开发“信息化特色课程”“AI+”特色课程，充分利用学校信息化教学空间，根据教学大纲要求，开展智慧科技特色校本课程，并探索开发科技与五育融合课程。重塑年级组内各学科相对独立的形态，形成五育融合教研共同体，打通学科之间的壁垒。五育融合理念下的课程融合，是基于知识、经验、社会需求的融合。将其形成“学科+”的课程形态，即“学科+学科”“学科+生活”“学科+社会”“学科+活动”等课程形态。
AI赋能智慧教学，创设育人新生态
信息技术赋能学科教学。深圳教育以教育部信息化“双区”建设为有力抓手，以信息技术深化教育教学改革，不断探索新型教与学模式。信息技术赋能学科教学一直是刘锐娟倡导的教育教学方式。认知科学与智能技术的结合将使教与学变得多元化，并且可进行低成本、高效能的个性化定制，帮助学习者设计更有效的学习策略。2021年，福田教科院附小成功申报国家级课题《信息技术赋能学科教学与区域教研的实践研究》。同时，福田教科院附小以青年教师“青蓝杯”基本功大赛和骨干教师“红烛杯”教学展示为契机，通过公开课、录像课、微课录制等活动，激发更多教师利用信息技术手段，在学习空间、教学方式、学习内容和学习方式上实现教学模式的创新。学生方面，学校积极普及人工智能课程，探索人工智能教学的路径和策略，以期实现提升学生信息素养、普及全民智能教育、培养人工智能人才的目标，为促进中小学人工智能教育、推动教育教学改革和创新发展提供参考。智能体育守护生命本色。深圳市福田区是中国教育科学研究院的综合改革实验区，福田教科院附小是全区首批参与中国教科院的重点课题《中国学校体育智慧系统研究》的学校，学校多年来一直坚持致力于智慧体育探索研究，实施青少年健康体能促进与干预方案。2021年12月，刘锐娟亲自主持的中国教育科学研究院《中国青少年健康体能研究》课题项目子课题《“双减”背景下对智慧体育校园构建的研究》顺利开题。2022年1月，以学校为牵头单位的“智能体育学生数据分析与教学应用实践共同体”项目荣耀入选教育部“2021年度教育信息化教学应用实践共同体项目”。基于学校智能教学基础和理念，刘锐娟在体育科组率先尝试依托AI技术精准监测与评价学生的体能训练，利用运动数据采集装备+综合管理平台，通过学生佩戴的传感器设备，实时采集每位学生运动过程中的心率及运动负荷情况等数据，对潜在的运动风险进行实时的评估与预警，把学生的体质数据形成电子成长档案，为教师设计合理的体育课程提供参考，为学生的体质健康保驾护航。多样态教学促进学生个性化发展。一是在线教学求质量，创新课堂新生态。在常态化疫情防控和泛在学习普及的双重背景下，在线教学模式应运而生，从学生学习需求出发，搭建适合学生学习的平台，采用个性化的学习模式，提供全程化的学习支持服务，以提高学生学习效率。二是探索混合式教学模式，推进泛在化学习发展。项目化混合式研究团队结合学段特点、学校校情，以调查研究作为基础，以教师培训、课程实践、评价改革作为抓手，以项目化课程为载体，以混合式教学为手段，在校内进行探索实验。
多元评价，看见动态成长
人工智能教育管理范文3
在学习分析概念形成之前，相关方法、技术和工具都已经发展起来了。学习分析从一系列研究领域汲取技术，如数据统计、商业智能、网页分析、运筹学、人工智能（AI）、教育数据挖掘（EDM）、社会网络分析、信息可视化等。数据统计历来作为一个行之有效的手段用来解决假设检验问题。商业智能以数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术为基础，从不同的数据源中提取数据，将之转换成有用的信息，它与学习分析有相似之处，但它历来被定位于通过可能的数据访问和绩效指标总结使生产更高效。网页分析工具通过网页访问量，与互联网网站、品牌等的关联做出报告，这些技术可以用来分析学生的学习资源（课程，材料等）以追踪学生的学习轨迹。运筹学通过设计优化数学模型和统计方法使目标最优化。人工智能和数据挖掘中的机器学习技术建立在数据挖掘和人工智能方法上，它能够检测数据中的模式。在学习分析中的类似技术可用于智能教学系统，以更加动态的方式对学生进行分类而不是简单地进行人口统计分类，可以通过协同过滤技术对特定的资源建立模型。
社会网络分析可以分析出隐含的人与人（如在论坛上的互动）和外显的人与人（如朋友或者关注对象）之间的关系，在学习分析中可用于探索网络集群、影响力网络、参与及不参与状况。信息可视化是很多分析的重要一步（包括上面列出的那些分析方法），它可以用来对所提供的数据进行意义建构，《探索性数据分析》一书中给我们介绍了如何更好地利用信息可视化，Tukey强调使用可视化的价值在于帮助在形成正式的假设之前做检验。以上这些学习分析技术都可以对大量数据进行分析和处理，形成分析报告为教育提供帮助。学习分析技术的特点在于能够为网络教育平台提供实时数据，通过利用这些实时数据，可以为教师、学生和教育管理人员提供帮助：①为个人学习者提供成绩反馈及与他人沟通的行为模式；②为预测学习者提供支持与关注；③为教师和助理人员提供支持个人与集体的干涉计划；④为如课程小组这样的组织改善现有课程或开发新的课程提供帮助；（5）为机构管理者在营销、招聘和效率等方面做决定时提供有效措施。
2学习分析方法
发展中的学习分析技术吸纳了许多其它领域的关键技术，以实现对学习过程的研究，下面介绍一些常用方法。
2．1社会网络分析法
社会网络分析法可用于测绘和测量人、团体、组织、计算机、网址以及其它相互关联的信息知识试题之间的关系。网络中的节点是人和团体，它们之间的链接则显示了节点之间的关系或者流量。社会网络分析为人类关系提供可视化的数学分析。网络教育平台管理者可以用它来分析学习者之间的联系、关系、角色以及关系网络形成的过程与特点，从而帮助学习者建立自己的关系网络以支持自己的学习。SNAPP软件就可以通过论坛内的回复和跟帖状况分析学习者交互情况，并得到可视化的图标。
2．2影响力与消极性测量法
影响力与消极性测量法通过测量传递、引用或者转发的次数，评估人和信息的影响力。网络教育平台可以对学习者个体的影响力进行测量，分析了解为什么某些个体能够获得高影响力，低影响力学习者应该如何改进。
2．3性格分析法性格分析法旨在获得学生性格与他们学习情况的数据，以及两者之间的关系。好奇的学生可能更倾向于提问，学习分析可以对获得的这些数据进行分析。
2．4行为信任分析法
行为信任分析法使用人们谈吐和交流中的信息（在人交流和使用信息的过程中将产生新的信息）作为信任关系的一个指标。网络教育平台可用来对人际关系进行分析。
2．5内容分析法
内容分析法可以对学习者的学习过程数据进行定量分析，寻找学习者的行为模式；还可以进行定性分析，运用已积累的数据经验来预测当前的学习行为。网络教育平台可以对学习者的学习行为分析，找到优生和差生学习行为的差别，教师结合自己的教学经验有针对性地干涉。由于网络教育平台数据的实时性，可以根据学习者的学习行为实时进行干涉，当然干涉的准确性需要数据库的进一步积累，从而产生由量变到质变的效果。LOCO－Analyst软件就可以对网络教育平台的内容进行分析。
2．6话语分析法
话语分析法的目的在于获得有意义的数据（不像社会网络分析），旨在探讨所使用语言的属性，而不只是网络上的互动，或者论坛帖子数量的统计。网络教育平台可用以探究知识构建的过程，从而使教师和教学研究者对学习发生的过程有更清晰的认识。
2．7社会学习分析法
社会学习分析法的目的在于探索在学习过程中社会交互所扮演的角色，以及学习网络的重要性，话语如何用来意义建构。网络教育平台管理者可以用来构建一个更好的学习者网络，通过学习者之间的交互，达到相互帮助学习的目的，相互帮助实现知识结构构建。
2．8信息可视化方法
信息可视化可以避免我们在一堆枯燥的数据中寻找规律，数据可视化之后，我们可以更好地进行意义建构。BEESTARInsight可以自动收集学生实时的参与数据，从而为教师、学生和管理者提供分析图改善学习。网络教育平台上的学习是学生、教师和管理者之间的共同交互过程，应运用不同的方法对这一复杂过程进行研究，才能得到满意的结果，学习分析技术将在此过程中展现它的作用。
3学习分析技术促进网络教育平台发展
笔者将从数据面板、预测性分析和自适应学习分析分别举例说明学习分析技术为网络教育平台带来哪些帮助。
3．1学习管理系统分析面板
大多数网络学习平台上都开始使用学习分析数据面板。实际上，到目前为止，大部分的非专业人员都还不能对记录数据进行解读，但是通过一系列的图像、表格和其它的可视化工具生成的报告，学生、教师和管理人员都可以读懂。美国一些大学采用了更先进的综合数据系统，当然这些功能强大的系统也更难以学懂，这些系统能够探索不同变量之间的关系，使用户不仅止于掌握预先的报告。学习者在测验分数、论坛贡献、参与情况方面，可以得到一些基本分析报告。EDUCAUSE汇集了一系列有用的高等教育案例，例如亚利桑那州立大学的研究表明，在学术和学习分析上进行投资能够收到显著的回报，该大学做了一个“Student360”项目，通过该项目学校可以了解该校每一名学生的状况。
3．2预测性分析
这是学习分析的一种高级应用。通过对学习者的统计数据或者过去的成绩之类的静态数据，和在线登陆方式、讨论发帖量之类的动态数据进行分析，追踪分析学习者的类型。把学习者进行分类，例如该学习者属于“高成就”，或者该生目前比较“危险”，或者是“社会型学习者”。然后根据学习者的类型进行实时的干预，对“高成就”类型提供一些更具挑战性的学习任务，而对处于“危险”状况的学生，教师则需要特别关注，给予一些学习上的帮助，而对于“社会型”的学生，则可能需要给予社交上的支持。目前对于期末考试成绩最可靠的预测，是在学习开始的时候做一个小的学习能力测验。如果想设计更复杂的数据驱动预测模型，必须在此基础上进行改进，而这需要进一步的数据分析，以确定哪些变量能够预测“成功”。Purdue大学的CourseSignalsoftware非常知名，已经部分实现了这一技术。Signals在学生的学习过程提供了红色、黄色、绿色等信号，以帮助教师和学生了解目前的学习状况。最近的评估报告表明，参与CourseSignal项目的学生获得了更高的平均分，能够更快速地寻找帮助资源。来自密歇根大学的报告显示，自适应干预技术能够帮助参与E2Coachinfrastructure项目的物理系学生学习健康信息，给他们提供定制的反馈，并鼓励学生改变他们的学习策略。
3．3自适应学习分析
自适应学习平台建立了一个学习某个主题（如代数；光合作用）的模型，并在标准化测试背景下建立了课程测试的模型。这种平台能够提供更细致的反馈（例如你已经掌握了哪些概念并掌握到何种程度），据此自动呈现以后的学习内容（例如不呈现基于学习者所未掌握概念的材料）。当然，建立学习者认知的动态模型，和准备自适应学习内容的引擎比设计和实现传统的学习平台需要更多的资源。大量的研究证据表明，采用这种方法将使个性化学习成为可能。在智能教学系统和自适应平台上大量的研究和资金投入，将会为网络教育平台带来更好的用户体验。卡内基－梅隆大学的OpenLearningInitiative课程是免费的，大家可以去体验一下，而Grockit与Knewton公司的商业平台也做得很好。
4结语
人工智能教育管理范文4
关键词：学习分析技术；网络教育平台；数据挖据
中图分类号：G434文献标识码：A文章编号文章编号：1672-7800（2013）012-0184-03
作者简介：胥果（1982-），男，西华师范大学教育学院硕士研究生，研究方向为教育信息化。
0引言
网络教育是在网络环境下，以现代教育思想和学习理论为指导，充分发挥网络的各种教育功能和丰富的网络教育资源优势，向受教育者和学习者提供一种网络教和学的环境，传递数字化内容，开展以学习者为中心的非面授教育活动。[1]网络教育作为继信件、收音机、电视和计算机之后的第五代远程教育，自1998年教育部开展现代远程教育试点工作以来得到了迅速发展。据教育部统计数据，2010年网络高等教育本、专科招生人数达166万人，在校学生人数达453万人[2]。实施网络教育的关键是创设能够促进学习者主动学习的网络环境，而学习者在网络教学环境中的学习活动离不开网络教育平台。
网络教育平台作为支持网上教学与学习活动的软件系统，它的发展经历了3个主要阶段：第一阶段：内容管理系统（CMS），主要用来存储和管理教学资源，方便学生自主选择网络资源学习；第二阶段：学习管理系统（LMS），主要用于存储、管理、跟踪、报告和传送网络教育课程，与CMS系统相比，LMS系统可以跟踪学生表现，存储学生的作业，让学生与教师沟通；[3]第三阶段：学习内容管理系统（LCMS），与LMS系统相比，LCMS系统提供了多用户环境，系统管理者、教学设计人员、项目专家可以在数据库内创造、存储、重复利用、管理和传输数字化学习内容。LCMS专注于课程的开发、管理和，而这又需要通过LMS来传送。尽管从定义上来说LMS和LCMS有区别，但LMS通常用来同时表示LMS和LCMS，Blackboard公司就把他们的Blackboard学习平台称作是一个LMS平台。国外对于网络教育平台还有很多不同说法，如虚拟学习环境（VLE）、管理学习环境（MLEs）、个人学习环境（PLE）、学习平台（LP）等等。网络教育平台为网络教育的快速发展提供了有力支撑，也为大量学习者提供了帮助。
随着网络教育平台的多年使用，在此过程中积累了大量的系统化、结构化的学习结果和学习行为数据。为了利用这些数据，教育界最初采用了教育数据挖掘（EDM）技术，应用数据挖掘方法将来自于教育平台的数据提取出有意义的信息，利用这些信息为教育者、学习者、管理者、教育软件开发者和教育研究者等提供服务。[4]而后随着引入一些原本属于社会科学领域的语义分析法、内容分析法、社会网络分析法的使用，形成了一个新的概念：学习分析。相对于教育数据挖掘服务的主要对象是政府机构和管理人员，学习分析主要针对的是学习者和教师。学习分析使用学习者产生的数据，建立分析模型以发现社会关系和有用的信息，用以预测学习情况并对学习者提供建议。在首届“学习分析和知识（LAK）国际会议”上，与会者对学习分析做出定义：学习分析技术是测量、收集、分析和报告有关学生及其学习环境的数据，用以理解和优化产生的环境的技术。[5]由于网络教育平台已经积累大量数据，我们把学习分析技术应用到网络教育平台将大有可为。在把握学习者的主要特征、网络学习行为的特点、监控学习过程、了解学习行为的影响因素、干预学习进程、保障教育质量等方面，学习分析技术都能够提供帮助。
1学习分析技术背景
在学习分析概念形成之前，相关方法、技术和工具都已经发展起来了。学习分析从一系列研究领域汲取技术，如数据统计、商业智能（Business Intelligence）、网页分析（Web Analytics）、运筹学（Operational Research）、人工智能（AI）、教育数据挖掘（EDM）、社会网络分析、信息可视化等。
数据统计历来作为一个行之有效的手段用来解决假设检验问题。商业智能以数据仓库、联机分析处理、数据挖掘等技术为基础，从不同的数据源中提取数据，将之转换成有用的信息，它与学习分析有相似之处，但它历来被定位于通过可能的数据访问和绩效指标总结使生产更高效。网页分析工具如google analytics通过网页访问量，与互联网网站、品牌等的关联做出报告，这些技术可以用来分析学生的学习资源（课程，材料等）以追踪学生的学习轨迹。运筹学通过设计优化数学模型和统计方法使目标最优化。
人工智能和数据挖掘中的机器学习技术建立在数据挖掘和人工智能方法上，它能够检测数据中的模式。在学习分析中的类似技术可用于智能教学系统，以更加动态的方式对学生进行分类而不是简单地进行人口统计分类，可以通过协同过滤技术对特定的资源建立模型。社会网络分析可以分析出隐含的人与人（如在论坛上的互动）和外显的人与人（如朋友或者关注对象）之间的关系，在学习分析中可用于探索网络集群、影响力网络、参与及不参与状况。信息可视化是很多分析的重要一步（包括上面列出的那些分析方法），它可以用来对所提供的数据进行意义建构，John Tukey1977年在他的《探索性数据分析》一书中给我们介绍了如何更好地利用信息可视化，Tukey强调使用可视化的价值在于帮助在形成正式的假设之前做检验。[6]以上这些学习分析技术都可以对大量数据进行分析和处理，形成分析报告为教育提供帮助。
学习分析技术的特点在于能够为网络教育平台提供实时数据，通过利用这些实时数据，可以为教师、学生和教育管理人员提供帮助：①为个人学习者提供成绩反馈及与他人沟通的行为模式；②为预测学习者提供支持与关注；③为教师和助理人员提供支持个人与集体的干涉计划；④为如课程小组这样的组织改善现有课程或开发新的课程提供帮助；（5）为机构管理者在营销、招聘和效率等方面做决定时提供有效措施。[7]
2学习分析方法
发展中的学习分析技术吸纳了许多其它领域的关键技术，以实现对学习过程的研究，下面介绍一些常用方法。
2.1社会网络分析法
社会网络分析法（SNA）可用于测绘和测量人、团体、组织、计算机、网址以及其它相互关联的信息知识试题之间的关系。网络中的节点是人和团体，它们之间的链接则显示了节点之间的关系或者流量。社会网络分析为人类关系提供可视化的数学分析。网络教育平台管理者可以用它来分析学习者之间的联系、关系、角色以及关系网络形成的过程与特点，从而帮助学习者建立自己的关系网络以支持自己的学习。SNAPP软件就可以通过论坛内的回复和跟帖状况分析学习者交互情况，并得到可视化的图标。
2.2影响力与消极性测量法
影响力与消极性测量法（Influence and passivity measure）通过测量传递、引用或者转发的次数，评估人和信息的影响力。网络教育平台可以对学习者个体的影响力进行测量，分析了解为什么某些个体能够获得高影响力，低影响力学习者应该如何改进。
2.3性格分析法
性格分析法（Disposition Analytics）旨在获得学生性格与他们学习情况的数据，以及两者之间的关系。好奇的学生可能更倾向于提问，学习分析可以对获得的这些数据进行分析。
2.4行为信任分析法
行为信任分析法（Behavioral trust analysis）使用人们谈吐和交流中的信息（在人交流和使用信息的过程中将产生新的信息）作为信任关系的一个指标。网络教育平台可用来对人际关系进行分析。
2.5内容分析法
内容分析法（Content Analytics）可以对学习者的学习过程数据进行定量分析，寻找学习者的行为模式；还可以进行定性分析，运用已积累的数据经验来预测当前的学习行为。网络教育平台可以对学习者的学习行为分析，找到优生和差生学习行为的差别，教师结合自己的教学经验有针对性地干涉。由于网络教育平台数据的实时性，可以根据学习者的学习行为实时进行干涉，当然干涉的准确性需要数据库的进一步积累，从而产生由量变到质变的效果。LOCO-Analyst软件就可以对网络教育平台的内容进行分析。
2.6话语分析法
话语分析法（Discourse analytics）的目的在于获得有意义的数据（不像社会网络分析），旨在探讨所使用语言的属性，而不只是网络上的互动，或者论坛帖子数量的统计。网络教育平台可用以探究知识构建的过程，从而使教师和教学研究者对学习发生的过程有更清晰的认识。
2.7社会学习分析法
社会学习分析法（Social Learning Analytics）的目的在于探索在学习过程中社会交互所扮演的角色，以及学习网络的重要性，话语如何用来意义建构。网络教育平台管理者可以用来构建一个更好的学习者网络，通过学习者之间的交互，达到相互帮助学习的目的，相互帮助实现知识结构构建。
2.8信息可视化方法
信息可视化（Information Visualization）可以避免我们在一堆枯燥的数据中寻找规律，数据可视化之后，我们可以更好地进行意义建构。BEESTAR Insight可以自动收集学生实时的参与数据，从而为教师、学生和管理者提供分析图改善学习。
网络教育平台上的学习是学生、教师和管理者之间的共同交互过程，应运用不同的方法对这一复杂过程进行研究，才能得到满意的结果，学习分析技术将在此过程中展现它的作用。
3学习分析技术促进网络教育平台发展
笔者将从数据面板、预测性分析和自适应学习分析分别举例说明学习分析技术为网络教育平台带来哪些帮助。
3.1学习管理系统分析面板（LMS Analytics Dashboards）
大多数网络学习平台上都开始使用学习分析数据面板。实际上，到目前为止，大部分的非专业人员都还不能对记录数据进行解读，但是通过一系列的图像、表格和其它的可视化工具生成的报告，学生、教师和管理人员都可以读懂。美国一些大学采用了更先进的综合数据系统（如Helpdesk calls；学生信息系统），当然这些功能强大的系统也更难以学懂，这些系统能够探索不同变量之间的关系，使用户不仅止于掌握预先的报告。学习者在测验分数、论坛贡献、参与情况方面，可以得到一些基本分析报告。
EDUCAUSE汇集了一系列有用的高等教育案例，例如亚利桑那州立大学的研究表明，在学术和学习分析上进行投资能够收到显著的回报，该大学做了一个“Student 360”项目，通过该项目学校可以了解该校每一名学生的状况。[8]
3.2预测性分析（Predictive Analytics）
这是学习分析的一种高级应用。通过对学习者的统计数据或者过去的成绩之类的静态数据，和在线登陆方式、讨论发帖量之类的动态数据进行分析，追踪分析学习者的类型。把学习者进行分类，例如该学习者属于“高成就”，或者该生目前比较“危险”，或者是“社会型学习者”。然后根据学习者的类型进行实时的干预，对“高成就”类型提供一些更具挑战性的学习任务，而对处于“危险”状况的学生，教师则需要特别关注，给予一些学习上的帮助，而对于“社会型”的学生，则可能需要给予社交上的支持。
目前对于期末考试成绩最可靠的预测，是在学习开始的时候做一个小的学习能力测验。如果想设计更复杂的数据驱动预测模型，必须在此基础上进行改进，而这需要进一步的数据分析，以确定哪些变量能够预测“成功”。Purdue大学的Course Signal software非常知名，已经部分实现了这一技术。Signals在学生的学习过程提供了红色、黄色、绿色等信号，以帮助教师和学生了解目前的学习状况。最近的评估报告表明，参与Course Signal项目的学生获得了更高的平均分，能够更快速地寻找帮助资源。[9]来自密歇根大学的报告显示，自适应干预技术能够帮助参与E2Coach infrastructure项目的物理系学生学习健康信息，给他们提供定制的反馈，并鼓励学生改变他们的学习策略。
3.3自适应学习分析（Adaptive Learning Analytics）
自适应学习平台建立了一个学习某个主题（如代数；光合作用）的模型，并在标准化测试背景下建立了课程测试的模型。这种平台能够提供更细致的反馈（例如你已经掌握了哪些概念并掌握到何种程度），据此自动呈现以后的学习内容（例如不呈现基于学习者所未掌握概念的材料）。当然，建立学习者认知的动态模型，和准备自适应学习内容的引擎比设计和实现传统的学习平台需要更多的资源。大量的研究证据表明，采用这种方法将使个性化学习成为可能。
在智能教学系统和自适应平台上大量的研究和资金投入，将会为网络教育平台带来更好的用户体验。卡内基-梅隆大学的Open Learning Initiative课程是免费的，大家可以去体验一下，而Grockit与Knewton公司的商业平台也做得很好。
4结语
国外的大量实践表明，学习分析技术越来越显示出它的重要性。基于学习分析技术巨大的发展潜力，也希望更多的公司和机构投入到这个领域，毕竟学习分析技术还处于发展应用的初期阶段。而学习分析技术支持下的网络教育平台，将为我国远程教育发展带来新的机遇。
参考文献参考文献：
[1]程智.对网络教育概念的探讨[J].电化教育研究，2003（7）：25-28.
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人工智能教育管理范文5
计算机技术创造主体因素在于社会各界迫切需要创造的原动力，即由需求驱动所形成。当前各类发展领域之中越来越多的应用计算机技术完成生产实践，进行有效的设计以及不断的学习，通常伴随社会的持续进步以及外界因素、现代社会文化发展等需求实现不断创新以及持续发展。计算机技术的快速发展以及各领域的广泛应用，使之更多的应用在设计分析、数控管理、监督控制、网络传输、日常娱乐以及工作学习等领域，同时计算机还对现代社会环境产生了重要影响。为此，计算机技术同企业组织均处在协同一致的更新发展状态，企业组织在较大层面对计算机技术手段的优选与创新产生了重要影响作用。
2计算机技术应用现状与发展
2.1计算机技术应用现状
计算机技术应用范畴广泛，且对各行各业产生了至关重要的影响。现代社会，人们越来越需要计算机系统，该技术手段深入到各个家庭、不同企业或是学校之中。当前，计算机技术手段应用不但对大众生活形成了明显影响，同时人们需要对计算机系统技术发展亦产生了主导影响。为此，今后的计算机技术发展势必凸显更明显的人性化、快速化以及智能化特征。计算机技术应用对现代社会产生了多层面的影响，例如工业化生产、设计施工、监督管控、数据信息处理、人工智能以及计算数值等。
2.2计算机技术应用存在的问题
虽然，计算机技术在我国实现了广泛的应用，且普及程度越来越高，然而同发达国家比对，仍旧包含一定差距。特别是我国西部区域计算机技术应用明显落后于沿海地区与东部城市，进而对我国一体化经济建设发展形成了一定阻碍影响。由于研发力度不足导致计算机技术研发受到了限制。由我国当前应用系统以及软硬件来审视，多数从外国引进而来。因此不难看出，我国在开发应用本土计算机技术上有所欠缺，进而导致科学研究速度较为滞后。如果长此以往，将对市场经济建设发展形成阻碍影响，同时与发达国家之间的差距则会日益增加。为应对该类问题，我们应在计算机技术应用与开发环节给予足够重视。在一定层面上将计算机技术应用引入到大陆与西部区域，缩减东西地区差异，进而加快推进我国经济一体化建设发展步伐。
2.2.计算机技术应用发展
当前，计算机技术更多的满足人们日益丰富的现实需求，未来将显现出现代化、智能化、丰富化、多元化、快速化以及微型化的发展趋势与方向。为此，计算机系统技术将拥有更加广阔的更新发展空间，并会对我国未来的经济建设输入源源不断的动力，开创形成更为科学、现代化的发展环境。计算机技术显著特征在于高效运算、精准计算、高性价比。利用计算机系统技术可获取到更为精准的数值信息，完成高效的信息管理、科学的过程管控、优质的辅助设计、合理的翻译、现代化多媒体应用以及网络运行服务，因此拥有其他方式无可匹敌的明显优势。软件方面，计算机技术利用平台系统面向各类人群提供其所需的人性化服务。通常来讲，常见的计算机应用软件包含文字处理、辅助设计分析工具、信息管理工具、实时管控工具、教育娱乐工具等。其中文字处理工具软件常用的包括office以及wps、等。而辅助设计工具常用的包括CAD、PS以及2.dmax等。信息管理过程中经常应用的软件包括ERP系统以及CEM系统等。不同的软件工具其设计开发的角度、应用服务功能不尽相同，我们应针对具体的应用需求优选性价比高，同时功能契合的软件。该过程之中应避免过分的求新、求全，而应把握合理适用性的原则，进而有效的预防不良浪费或是大材小用的现象。
3结论
人工智能教育管理范文6
当今时代，机器人已成为衡量现代科技水平的重要标准。美国、日本等经济发达国家一直很重视机器人教育。在我国，北京和上海是国内最先开始进行机器人教育的地区。2000年，北京市景山学校在信息技术课程中加入了机器人课程模块，之后便开始了机器人教学。紧随其后，上海的几所学校在2001年也开设了机器人校本课程。在2012年的高中信息技术课程标准讨论稿中，各学段都增加了与机器人相关的教学模块。机器人课程在我国的高中课堂就此展开，我国的机器人教育也步入了大众化、普及化的新阶段。
课程实施概况
以江苏省为例，高中的机器人课程多以校本课程和课外社团形式开设，并未作为必修要求。因此，开设该课程的学校较少，仅限于几所重点高中。开设对象主要针对高一学生，有些会扩展到高二。学生自愿报名，对学生之前是否学习过机器人知识不作要求。没有全省材，多为校本教材或教师自己编写的讲义。辅导机器人课程的教师学科背景复杂，既有信息技术教师、通用技术教师，也有物理教师、化学教师等。开设机器人教学的目的以参加各种机器人比赛获得奖项为主。
课程实施意义
1.培养动手能力，提高思维品质
一个完整的机器人项目包括搭建和编程两大部分。多数机器人的搭建是按照功能要求对现成塑料零件进行拼装，还有一些是需要对原始钢制材料进行切割打磨自制零件再组装，才能完成。在拼装机器人的过程中既要考虑到功能的实现，还要考虑到机器人整体的稳定性及牢固性。机器人搭建完成后，还需要对其编程来实现各种任务。在程序编制过程中，要考虑诸多因素，往往没有统一的解决方案，即使是事先编制好的程序，到了比赛场地也要结合比赛场地的实际进行调整。机器人搭建与编程不仅能锻炼学生的动手能力，而且有助于培养他们的缜密思维。
2.学习团队协作，加强沟通能力
机器人项目较复杂，往往不是一个人就能够顺利完成的，既精于搭建又擅长编程的队员是很罕见的。很多机器人比赛也是要求团队参赛，团队中有的擅长搭建，有的则主攻编程；有些需要去英语国家比赛的参赛团队还需要英语口语非常好的队员。笔者通过调查访谈发现，高中机器人社团等也都会组建相应的任务小组，很多机器人小组都是学生自我管理的，指导教师并不全程参与辅导，只是在学生需要时提供帮助。机器人小组的活动时间、内容、规则等往往是学生自己沟通制订，小组成员在交流磨合的过程中能够锻炼表达能力和耐挫能力，这样的培养模式极大地提高了学生的团队协作能力。比赛成绩好的小组往往都分工明确、配合默契，有着巨大的集体凝聚力。
3.体验先进科技，增强科学素养
机器人技术是比较前端的科技，涉及数学、机械、仿生、材料、电子、软件工程、人工智能等多种学科。学生在学习机器人时可以接触到各种学科的前沿知识，也可以对各种学科的研究方法进行了解，这样既有助于进一步增强对某一学科的研究兴趣，有利于拓展视野、培养综合科学素养，又有利于尽早确立自身的发展方向。
4.针对解决问题，促进主动学习
目前的机器人课程大多是以任务驱动方式来开展的。无论是准备相关比赛还是进行日常学习，往往都是先明确了一个要解决的问题，然后再思考如何制造一个机器人去解决。谋冉匣础的搭建一个仿真的电动伸缩门到比较高端的制造一个投篮机器人，这些都属于问题驱动的类型。与传统课堂的学科学习不同，学生在机器人课程中不是按部就班地先学习理论再完成实践，而是针对要解决的问题去学习所需要的相关学科知识以寻求解决办法，在不断试误中寻求答案。这种学习方式极大地调动了学生的求知欲与主动性，学习也更加有效。
课程实施存在的问题及解决策略
笔者通过调查访谈发现，越来越多的学校准备开设机器人课程，教育管理部门正在逐渐重视机器人教育并加大对该课程的投入，社会各界也在从各方面支持机器人课程，尽力提高机器人课程的普及度。总体而言，机器人教育的发展趋势还是乐观的，但也存在一些问题。
1.存在的问题
（1）学习对象小众化，普及力度不够
由于高考的压力，参与机器人课程的高中学生以高一学生为主，由于学生普遍认为机器人课程比较高端很难学习，所以参与的人数普遍较少，经常不及年级总人数的三成。学生一般都是自愿选择，而且参加学习的男生人数远多于女生。参加学习的学生中原有机器人知识水平参差不齐，但是多数都为零起点，学校方面大多会提前动员，对学生的已有水平也不怎么做要求。学生大多认为参加机器人学习就是为了参加比赛获得奖项以提高升入大学的几率，因此在参加学习的学生中也不乏以拿证书为目的的。加之机器人器材较为昂贵、占用时间较多且不固定、比赛不容易出成绩等因素导致支持学生学习的家长也很少。
（2）课程目标不统一，培养方向偏差
目前，大多数高中在教学时参照的是2003年颁布的《普通高中技术领域课程标准（实验稿）》，该标准在“信息技术”部分设立的选修模块“算法与程序设计”和“人工智能初步”都与智能机器人相关，“通用技术”部分还设置了“简易机器人制作”的选修模块，课标对学生的要求虽然比较低，却为机器人课程的大众化奠定了基础。2012年，专家委员会对信息技术的课程标准进行了调整，将智能机器人课程正式列入教学内容并提前到义务教育阶段以拓展模块开展。机器人课程进入课标是顺应时代科技进步的变化，应该仍然以着重培养学生良好的信息素养为目的，但是目前许多高中的机器人课程都是以比赛获奖为主要目的，教学开展与学生选拔都是以比赛为中心，学生对机器人的认识也仅限于知道几种比赛机器人的名称。这样的培养目标未免太功利化。
（3）开展情况不均衡，师资力量缺乏
由于机器人相关器材比较昂贵、技术较为高端，有条件开展的学校不多。尽管有的学校购买了器材，但是由于缺乏师资，器材成了摆设。目前，大多数培养师范生的高校都没有相应课程开设，新手教师在这方面的知识几乎为零，在职教师中也难有“全才”。某高中负责机器人培训的教师由信息技术教师、通用技术教师和物理教师组成，有的擅长编程，有的擅长搭建。培训教材也没有统一的规范，有的学校甚至只用厂家说明书进行教学。由于师资缺乏，很多学校存在教练员与裁判员由一人兼任的现象。
2.解决策略
（1）加大宣传力度，提高认识水平
机器人项目包含多种学科技术，是贴近科学技术前沿的高端项目。大众对它的了解还很有限，也很片面。目前很多有关机器人课程的宣传无非是展示学生作品及参赛获奖情况，这样的宣传给人的感觉就是机器人课程很高端、很复杂，不好学。因此，学校、相关学术机构及管理部门应利用多种渠道宣讲机器人课程的开设意义，要让学校、学生及家长了解机器人课程是一门综合性的课程，既适合男生也适合女生，能全方位地锻炼学生的多种能力。
（2）争取多方投入，降低开设成本
机器人器材价格昂贵一直是机器人课程开设的瓶颈。以FLL器材为例，完整的一套器材包括配件价格大概在五千元至六千元。但是机器人器材品种繁多，不同比赛使用的器材也不相同，要参加不同的比赛，就必须购买多套器材。面对经费问题，学校可以考虑多种解决渠道，如课题经费、学生自购、校友捐赠、厂家赞助、校区共享等。当然，更要强调做好器材的保护及管理工作，以保证器材的循环使用，对器材的分类管理本身也能培养学生的资源管理能力。
（3）加强师资培训，建立统一标准
机器人课程是新兴课程，师资力量严重不足，相关部门应结合各方力量重视对师资力量的建设。首先，专家应对机器人的教学内容进行科学合理地分析，做好教学设计，制定规范的教学标准与要求，给师范生开设相关课程，提早普及。其次，中学管理层在重视机器人课程时要切实重视教学质量，积极关注教师的培训，加强与师范院校的联系，加强校际交流与合作，促进相关教师的成长。最后，尽早制订科学系统的机器人教练员及裁判员考核评价机制，规范培养师资力量，做到持证上岗。
