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人工智能教育下的7种新学习方法

admin 2019-10-29 221人围观 ,发现0个评论

本文浅析了人工智能教育下的7种新学习方法——游戏化、交际化、协作型、问题式、自主型、探求型、项目式。

人工智能教育的形状

减负、整治监管、素质教育这三座大山把K12教育的线下教导组织、线上教育压得喘不过气来,逼得不论是线上仍是线下的K12教育企业不得不面对革新,而革新的企业无一不顺势而为,遵照素质教育、适应人工智能教育。

如同只需打着人工智能教育的旗帜,才干避开监管雷区,才干够取得本钱喜爱。但更多的企业也只是是打着旗帜,并没有实质性的改动,只是使用人工智能教育的卖点,寻觅新的卖课途径,新的营销方法罢了。但不论怎样,现在看来,只需凭借人工智能“发力”的教育企业,都能够活得好好的。

时下的人工智能教育是社会的一个热门、乃至是一个风口。那人工智能教育究竟是什么呢?

从现在商场来看,人工智能教育首要分为两个赛道:

其一,是人工智能对教育进行赋能

首要表现在两个方面:

  1. 一方面,人工智能赋能学校基础设施,让学校、讲堂网络化、才智化。比方:人脸辨认的门禁体系、网络协同的双师讲堂、以及近期被广泛谈论的由旷世出品的监测学生讲堂行为状况的人脸辨认使用等等。
  2. 另一方面,人工智能赋能教育练测评,让教育及学习个性化,进步教与学的功率。比方:松鼠AI的自适应学习体系、英语流利说千人千面的学习体会等等。

其二,是对人工智能常识进行教育

首要表现在机器人教育、人工智能教育、编程教育等让学生学习人工智能常识,把握编程才干。

比方:童心制物推出的赋有AIOT元素的电子积木“神经元”、优必选、乐聚的教育机器人、大疆出品的机甲大师RoboMaster S1教育产品等等。

从两个赛道的区分,人工智能教育下的7种新学习方法清楚明了人工智能教育有两种不同的教育方法。但,不论是第一个赛道的K12人工智能教育,仍是第二个赛道以STEAM教育著称的人工智能教育,他们都环绕着学生与学习。换句话说不论任何方法的人工智能教育都无法脱离学生与学习两者的联系。

也便是说,咱们要用好人工智能教育,就得先搞清楚学生与学习的实质问题。而从商场竞赛、商业逻辑上来看现在的人工智能教育,每个企业如同看起来都具有自己一套完善、老练的打法。

  • 比方:K12的人工智能教育以常识图谱、学生画像、学生学习行为数据等个性化的服务来构成差异化乃至竞赛壁垒的战略。
  • 比方:STEAM的人工智能教育以丰厚的课程体系、优质的师资力气、软硬件产品一体化、竞赛方法等全掩盖的服务来抢夺商场份额的商业逻辑。

随之,学生与学习的探求也往往被疏忽。从短期来看,疏忽自认为不起眼的问题如同也没构成什么严重的“事端”发作,乃至人工智能教育益发火爆,入局者大到互联网巨子、小到线下教育组织都摩拳擦掌。

而从长远来看,K12的个性化教育确实能够进步学习功率、体会,乃至有不错的学习效果。现在假定,经过这样的学习方法,终究让每位学生都成为不分凹凸的学霸,那整个社会、商场就会失衡了。也便是普通中学、职专、大专、二本、乃至一本都不复存在,而将近1.7亿的中小学生,2700万的大学生要就得在那些一流的院校挤一挤了。

从经济学上来讲,一旦供需失衡,整个商场就会发作动乱致使经济下行。同理,教育失衡,人才培育、人才供给就会出人工智能教育下的7种新学习方法现问题。

上述的假定或许比较不切实践,但又有谁能够意料不知道的事物呢?

也无妨从比较实践的假定来看,假定个性化的学习或许机器的教育比教师教授来得更有功率,能取得更好的成果,那这个更私人化的机器或许就会让教师“失宠”,那对学生有人生含义的启示和引导的使命,教师还能够继续吗?

相同,从长远来看STEAM的人工智能教育,STEAM教育的风口必将催生越来越多不同形状林林总总的入局者。现在假定,每位学生都有时机触摸许多不同类型的产品,那人工智能常识会不会像现在移动互联网的信息相同,碎片化、内容良莠不齐。而,关于辨别力还不是很灵敏的中小学生来说,人工智能的哪些常识是值得学习的、哪些是没必要深化的,我想他们或许分辩不出。

所以,人工智能教育的实质仍是教育,教育就必须得环绕学生与学习。不论是AI年代的AI教育也好,或许是未来年代的未来式教育也罢,学生与学习之间的联系都是永久的,是学生就必定得学习,要学习就要把自己作为学生。由此,本文将从7种新的学习方法,来聊聊新的学习方法对学生学习有何影响。

新学习方法

何为新的学习方法,望文生义便是跟传统学习方法有差异的当地,而传统的学习方法便是咱们耳熟能详的以应试为主的先教后学再考、题海战术、千人一面的PPT的教育计划、唯分数唯成果论的学习。

反观,一直以来推广的素质教育,以先学后教再测的翻转讲堂、慕课,以千人千面的个性化学习,以资源共享、网络协同的双师讲堂教育方法为代表的所谓新式的学习方法。

除了应对应试教育的个性化学习方法之外,当下的素质教育、人工智能教育还需哪些学习方法才干够在教育方法、教育理念上进行革新呢?

或许,还有这几个学习方法需求咱们重视,游戏化、交际化、协作型、问题式、自主型、探求型、项目式等7个。

其间,可根据学生与学习的联系,将上述学习方法区分红学习心思、集体心思、教育心思这三类,顺次对应:游戏化、自主型;交际化、协作型;项目式、探求型、问题式。

1. 游戏化

关于学生来说,要是学习像游戏相同好玩、轻松,像游戏机制相同有极大的吸引力,那可想而知,他们就会把晋级打怪的精力全部都放在学习上,游戏玩人工智能教育下的7种新学习方法法战略就都运用到学习方法上了。

当然,令人神往入神的游戏也不只是有这几点魅力,就像前一篇写到文章《商场剖析:爆款玩具难再现》,游戏之所以能够比玩具更有吸引力是由于它具有4大法宝。

对此,游戏化的学习体会,信任能够引起学生的重视、喜好、神往。比方:现在的少儿英语、少儿编程、早教等产品许多都使用游戏化的元素,结合游戏通关的机制来触达用户。

2. 自主型

自主型,明显是让学生有权力挑选自己感喜好的事物进行学习,而在应试教育体制下,学生的挑选地步并不大,他们除了为考试而学习外,做其他工作如同得不到爸爸妈妈支撑,乃至被受限。

正如前阶段热播剧《小欢欣》,就把应试教育与家长教育表现得酣畅淋漓相同,除了高考其他的喜好、喜好都不受待见。

剧中,乔英子可谓是学霸,但她没有自主挑选喜好、专业的权力,彻底受限于她母亲宋倩。她母亲不让她玩乐高、不让其填写南京大学,致使最终乔英子没抵挡住爸爸妈妈、学习的压力而得了郁抑症。这部剧便是在描绘其时教育与家庭的现状,引荐你看。

反观,要是学生有自主挑选的权力,他们就会对自己所做的挑选负职责,就会由于职责而自主学习、尽力以抵达方针。就像乔英子的愿望是研讨世界、邀游太空,尽管喜好、挑选屡次受阻,但她仍旧朝着愿望猛进,由于她会对愿望负职责。

从中,咱们也能够发现,关于学生们来说,喜好驱动的事物往往会有更大的精力支撑,会有更耐久的战斗力,会更自主。明显,现在的STEAM教育便是为喜好而生,但如同缺了什么?这个疑问暂时保密。

3. 交际化

交际是咱们人类赖以生计的刚需,也是作为群居动物的生计规则。所谓,物以类聚人以群分,是有数据根据的,据调查研讨发现,学习成果好的学生周边的同学成果也不赖。(扫除特殊状况,归纳考虑)

当然,这并不是唆使学生都跟所谓成果好的同学共处或排挤其他学生。我想阐明的是,为什么会有此种现象?

其实这种现象也并不是什么巫术,你想,当一位成果中上的学生与几位成果优异的学生集合在一起后,他们会干嘛?

我想,他们会评论学习或许与学习相关的工作,为什么。由于学习相关的事,是成果优异学生们拿手的东西,他们当然巴望在集体中取得认可、成就感,所以成果优异的学生之间会人工智能教育下的7种新学习方法由于某个问题的最优解而争辩、而这进程的批评性思想便是交际后的收成。你想,自己跟自己能争辩出什么东西来。

当然,成果中上的学生可在寻求最优解的探求中学习,向成果优异的同学学习,一朝一夕,他们就会被学习气氛所带动,感染。而其实这类集体的学生也并不是炮灰,他们也能够从自己拿手的范畴切入,来取得存在感、参与感。别的,由于强者不认输的志气,所以成果优异的学生是不是能够从中学到自己并不拿手的范畴的常识。

反观,要是不进行交际,他们之间就无法彼此学习,无法感受到集体带给他们激烈的成就感。当然,现实生活中的交际优点更是清楚明了。

相同在上一篇文章说到,现在的智能玩具-编程教育产品有一个软肋便是无法做到网络协同,在线化交际,这也让其产品失掉集体的优胜。

4. 协作型

一个人走得快,但走不远,这便是团队的力气。脱离团队的协作、协作,咱们难以完结一件需多方资源介入的工作。

那学习上要是进行协作,会有什么料想不到的工作发作呢?

能够这么假定,假定在一次时刻严重且干货多的讲授课中,要是仅凭一个人的记载,或许是会遗失些。但,要是事前约定好,进行默契的合作,或许可将整堂课重要的内容一字不落的记载下来。

反观,STEAM的人工智能教育,在实验著作的输出,竞赛著作的制造进程中,更是不能疏忽团队的协作的效果。是能够脱离团队独立完结,但毕竟一个人的才智是有限的,没有了脑筋风暴、群策群力,或许著作的构思不行或许立异性不强,乃至完结度达不到预期。

但,从这些场景也只是能看到协作的外表。现,细心想想,或许咱们能够发现协作背面或许面对着竞赛、磨合、同伴、人物这个飞轮。

团队的构成或许正是这一流程,想想学生们参与的竞赛为什么大多是团队式的,从政府顶层规划的目当然是促进学生之间协作的教育意图,但要是从学生的视点来看,其实是由于竞赛是竞赛式的,所以需求站队,结伴而行。这也便是为什么学生们要寻求参赛团队的根本原因。

明显,团队存在的意图不单纯是为了在人工智能教育下的7种新学习方法气势名列前茅,竞赛认识是触发构成团队的因子。而团队的真实树立,是要阅历一场乃至多场赛事的磨合,才逐步清楚哪些人合适这个团队,团队中的每个人依依合适什么人物,扮演什么人物才干够发挥他们各自的竞赛力。

只需如此重复的工作,大浪淘沙后才干找到情投意合的人,才干够具有竞赛力的Team。反观,现在的学生参赛团队,要么一起阅历过一次或屡次竞赛就散了,要么在学业完毕后不得不完结,散场。

我想,STEAM的人工智能教育,应该试着打破这种状况,做到让学生在教育进程中组成一支强有力的团队,走出学校、走向社会、走向岗位乃至走向世界、未来。

最终,咱们聊聊现行的STEAM人工智能教育在新的学习方法的协同下,能否助力素质教育的开展。

5. 项目式

在编程教育盛行的时下,或许你对项目式学习(PBL)并不生疏,为什么该学习方法会如此盛行呢?

我想,一来是跟编程教育的方法有关,编程教育需以项目为依托,以实践的物品、问题,以虚拟著作创造为载体,然后经过输出来查验或测验编程教育的学习状况。

二来是跟项目式的流程有关,时下对素质教育的呼吁,无非是为了练习、培育学生的归纳素质、归纳才干。而项目式的教育或学习进程正符合归纳才干的练习。

从构思/新主意的发作足以判别该学生具有独立思考的特性,而发作的构思一旦被进一步剖析,开端剖析构思的可行性、新颖度并对构思进行发散的构思,这足以展示该学生的常识储藏及活泼的思想。

直至进行到计划和问题的拆解阶段,这对学生的立异及解决问题的才干具有极大的检测,也是构成经历的阶级。

而举动、施行更是清楚明了,这是对一位学生举动力、驱动力以及着手才干的调查。最终的评价及优化,其实是反映一位学生的寻求程度、看待问题的情绪,乃至剖析问题的才干。

反观,实践的STEAM教育,往往疏忽该教育进程的。

6. 探求型

探求,望文生义是对一件事进行追溯,以联想、发现更多类似的常识。不知道你们其时是否偏科致使对某门课程无比酷爱,而我便是一个数学狂。其时,我学习数学的情绪能够用探求来描述,由于我时常会因一道题没解出来,而花许多时刻去研讨它,致使解出并从中发现一些规则或许说最优解。

而研讨,其实是在不断推翻自己的假定,验证提出的假定,以及对假定做出的定论进行质疑的进程。这一继续的进程,是不断改写自己的解题思路,更是不断练习自己批判性思想。

反观,STEAM教育的著作输出也好或许人工智能理论常识学习也罢,其实更多的是短少质疑的环节。

比方:学生们使用电子积木建立一个避障小车的物联网使用时,他们会提出自己需求的假定,比方想象,红外检测传感器的检测间隔设定多远,检测到障碍物时右转仍是左转。

在看似没问题的假定后,开端进行实验,此时他们已在小车前方安顿了传感器,并设定好“检测到障碍物时-履行右转的程序”,在正常的条件下进行验证,实践往往会依照预期履行。

由此,他们会停止此项使用的探求。但,这进程其实更有意思的是提出质疑,比方:要是左右两边、后方,都有其他的小车来碰击自己时,该如何是好,是否考虑全方位装置传感器。比方,障碍物是否太小致使检测不到,障碍物是否通明致使传感器无法进行判别等等,环绕使用进一步探求的问题。

而上述的质疑,其实便是不断提出问题、发现实质问题的进程,这也便是最终一个学习方法。

7. 问题式

假如上述的避障小车使用到实践的自动驾驶汽车上,结果相当严重。或许咱们不应该将学生的著作与实践产品对应起来,但想想,假如人工智能的教育是脱离实践场景或实践使用,那人工智能教育的含义是否缺失了?学生们认识到的人工智能只是是一个雏形,乃至是一个产品、使用的模型。

那有朝一日,他们实践开发时,会不会依照之前的思想进行规划,规划出缺失可用性、缺失安全性、缺失价值性的产品来。

所以,在实践的教育中,实践的创造进程中,咱们余城碧落应该教授他们将人工智能的常识深化到实践场景中,在实践的环境中发现使用最要害的问题,发现产品最实质的问题。也便是应对每一个项目、每一份著作、每一个使用时,需环绕使用最中心的部分,多多质疑,多多提出问题,多问为什么,以使来重复校对自己的对使用的认知。

正如前面说到,当AI产品越来越多样,越来越凌乱时,学生怎样辨别出哪些东西该学,哪些不应学。我想,此时的答案应该是,学那些离咱们实践场景最近,对实践使用最符合的常识。

反观,现在编程教育、人工智能教育,它们离把人工智能教育下的7种新学习方法握实践的人工智能技术、使用究竟有多远呢?期望引发你的质疑。

作者:林溪成;微信大众号:预见产品,重视STEAM教育、K12教育、AI

本文由 @预见产品 原创发布于人人都是产品司理。未经许可,制止转载

题图来自Unsplash,根据CC0协议

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