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  • 教育大數據專家、華中師大教授劉三女牙:數據驅動的教育智能計算

    來源:自媒體 2022-01-17 15:32:31 所屬欄目:在線教育

    發展到今天,教育信息科學和技術的研究范式是不是可以有一些更為深入的思考?一些專家對于相關的問題已有了一些深入的研究,在他們的基礎上,我也有一些思考,希望能夠引起關于教育信息科學與技術的新型研究范式的研討以及更為深入的拓展。

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    分享 | 劉三女牙
    來源 | 第一屆教育信息科學與技術年會
     
    以下內容根據劉三女牙教授的大會發言整理:
    發展到今天,教育信息科學和技術的研究范式是不是可以有一些更為深入的思考?一些專家對于相關的問題已有了一些深入的研究,在他們的基礎上,我也有一些思考,希望能夠引起關于教育信息科學與技術的新型研究范式的研討以及更為深入的拓展。
     

    01 新態勢

     
    我們可以從新型社會、新動能、新要素、新范式這四個角度來理解如今的新態勢。
    新一代信息技術的快速發展,對社會的影響越來越深刻,特別是以物聯網為代表的萬物互聯、以大數據為代表的萬物皆數,以人工智能泛化深入應用為代表的萬業智能,以及我們最新的基礎計算設施(云計算、區塊鏈、元宇宙)的不斷豐富和完善。在新一代信息技術的基礎上,我們可以看到,一個新型的社會形態正在形成,我們稱之為計算型社會,計算現在無處不在。
    在這種新態勢之下,以新一代信息技術為核心的教育的創新和變革,帶來了一個發展的新階段,給教育的創新和發展注入了新動力。
    新動能具體在表現兩個方面。一方面,在新型的教育創新的態勢下,教育的要素體系發生了變化。以往的要素體系含主體、環境、資源三個要素,主體當然是多元的,包括教師、學習者、政府主管機構等,在此之外,我們又有了一個新的要素,就是數據。
    另一方面,教育范式也正在發生變化,見下圖。
     
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    在新技術的助力下,教育的數字化轉型,已經形成了一種新的教育范式,這種新的教育范式在不斷逼近新的人才培養需求。新教育范式提出了一系列的科學問題,同時,也對教育的研究范式提出了一些新的挑戰,傳統的研究范式要不斷累積,加以新范式的補充,才能夠有效地解決科學難題。
    在新一代信息技術的助力之下,我們認為,教育信息化進入了一個新的階段。一個標志性的事件是,2021年7月,教育部等六部門發布《關于推進教育新型基礎設施建設構建高質量教育支撐體系的指導意見》,這標志著教育信息化進入了一個新階段,新階段需要新技術,也需要解決新的科學問題。


    02 可計算性


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    計算由來已久,但我們以往的計算只是落到數學層面,到了今天,由于信息技術的快速應用,我們應該用21世紀的視角來看待計算,這個視角值得我們高度關注。而且在此基礎上,我們可以看到,計算主義正在形成,這與計算型社會的形成相輔相成。
     
    計算主義最初是認知科學的一種研究綱領,其基本思想是:心理狀態是計算狀態,心理過程是計算過程。計算主義還滲透到生命科學、物理科學等領域,把人的生命體等同于計算系統,認為宇宙是一臺計算機,即生命和認知、思維的本質皆為計算或算法。計算主義者沃爾弗拉姆認為,“一切皆為計算”將成為科學中一個富有成效的新方向的基礎,我國學者李健會則大膽提出“自然界這本書是用算法語言書寫的”,計算主義現已成為一種世界觀和方法論,改變著人們對世界的看法及看待世界的方式。
     
    計算主義思想認為,教育教學的過程其實是信息的交互與生產的過程。無論是人的大腦、人的行為,還是人與整個物理世界、虛擬世界的交往過程,都是一個龐大復雜的計算系統。
     
     
    教育是否可計算,其實可以從方法層面、認知層面,以及現實層面進行更深入的討論和思考。
     
    在方法層面,古希臘人畢達哥拉斯曾向世人宣稱:萬物皆數。伽利略曾經斬釘截鐵地說,世界是一本以數學語言寫成的書。盧卡奇指出,近代以來,數學成為認識的理想工具,借助于數學的工具性力量,所有的現象都可以成為精準計算的對象,進而能夠探求各種現象之間的內在因果關系。
     
    在認知層面,計算主義有多種表現形式。1981年,紐厄爾和西蒙提出“物理符號系統假設”,主要采取的是符號操作或符號轉換的方法探索認知和智能的本質。聯結主義則通過構建人工神經網絡,模擬符號計算難以模擬的一些認知現象。蘭頓認為,人類心智的本質是一種形式,該形式可通過程序與算法表現出來。萊布尼茲認為,心智活動就是“對于符號的形式化操作”。人工智能之父圖靈則認為,計算機在本質上與大腦沒有區別。
     
    從現實層面來看,社會的可計算性成為一種吞噬一切的力量。
     
    如果我們從信息科學的角度來看,或者從計算的視角來看,教育是可以計算的,只是由于我們目前的設備有限、對于事物的理解不足,以及研究的方法和手段的局限,可能還有很多的路要走。
     
    教育計算是教育信息化的應有之義。我們今天討論教育可計算的問題,或者說計算教育學的問題,不是是否科學和是否合適的問題,而是如何推進的問題。
     
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    現在教育可計算有了堅實的物質基礎,這個基礎便是教育大數據。新技術助力下的教育場域正在積累大數據,這些數據包括教研活動、戶外教學、課程教學、線上教學等教學數據,多媒體素材、在線課程、電子教材、學科工具等數字資源數據,教師、學生、學校、其它機構等管理數據,圖書借閱、健康運動、社交、娛樂等生活數據,以及醫療、經濟、就業、市政等其它領域的數據,這些數據在不斷累積,累積的數據為教育的可計算準備了很好的物質基礎。
     
    所以,我們研究數據驅動下的教育計算是可行的,符合當下的數據密集型的科研范式。
     
    數據驅動下的教育計算提供了科學的方法論,助力實現基于數據的決策支持與教育實踐的革命。數據驅動下的教育計算提供了研究的新范式,促進基于數據的實證研究與科學發現。我們還希望數據驅動下的教育計算可以成為變革的新引擎,深刻改變思維方式和教育要素互動模式,促進教育創新。
     

    03 基本任務

    規?;c個性化的有機統一是今后一段時間內教育科學研究與實踐的主要目標。提到教育公平以及個性化學習,特別重要的是要實現規?;c個性化的有機統一,這是解決我們人才培養問題的現實需要。
    這一目標給我們提出了基本的計算任務,包括3個方面:教育情境可感知;學生主體可理解;學習服務可定制。

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    實現三個基本任務的具體著力點包括4個方面:場景;感知;理解;服務。
    第一,場景——虛實結合、人技協同。場景的核心問題是人類智能與機器智能一體化新型教育人技環境。場景是利用新一代信息技術結合教育的現實。教育是一個有教師、學習者在場的復雜系統,我們要把人類的智能和機器的智能有機結合起來,構建我們新型的教育人技環境。
    第二,感知——量化學習過程。感知主要是指要量化學習過程,其核心問題是學習主體、學習場景、學習活動狀態的深度捕獲。
    第三,理解——數據驅動的學習機理計算。理解是指數據驅動的學習機理計算,其核心的問題是要解決學習是如何發生的問題。
    第四,服務——算法定義學習。服務是指通過算法來定義學習,核心的問題要解決學習服務的個性化供給問題,能夠滿足我們因材施教,個性化人才培養的需求。
     
     

    標簽:教育信息化專家

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