智慧教育发展现状：AI赋能备课、教学、考评环节

• 陈博 2023年11月3日 来源：中研网 1377 91
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线下AI课堂主要采用"教师+AI辅助"的授课方式。AI助手在教授知识的同时，通过计算机视觉、智能语音、NLP等人工智能技术实现学生的表情识别、语音识别、姿态识别等，形成精准的学情分析报告，并通过班级学情调整授课内容；真人教师则根据分析数据为学生提q

相关AI技术日益成熟，加速赋能教育领域。近年来AI技术的飞速发展、愈渐成熟，是推动AI于教育领域规模化应用的主要原因。根据2018-2022年GartnerResearch发布的AI技术成熟度曲线(HypeCycleforArtificialIntelligence)，可于教育领域实现赋能的计算机视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习、聊天机器人等AI技术发展迅速，并且在未来仍有发掘的前景，而语音识别技术等已处于成熟阶段，可广泛应用于产业化阶段。随着大数据、云计算和5G等支持技术的飞速发展，以及相关算法、模型、框架的日愈成熟，AI技术在多元化的应用场景下已实现落地，逐步成为国家产业、经济扩张的重要推动力量，推动AI发展已上升至国家战略级别。

新兴AI技术层出不穷，加速AI自动化成为值得关注的技术趋势。根据GartnerResearch于2022年8月发布的新兴技术成熟度曲线，25项新兴技术值得关注，其中生成式AI(GenerativedesignAI)、因果AI(CasualAI)等加速AI自动化的AI技术尤为重要。而以ChatGPT为代表的AIGC技术本质上为生成式AI，其未来具有较大的发展潜力，有望进一步推进深层次、多样化"AI(GC)+教育"应用场景落地。

根据科技部联合罗兰贝格发布的《智能教育创新应用发展报告》，教学全流程可以分为备课、教学、练习、考试、评价、管理六大环节，以备课为开端、管理为末端，包含学校、教师、学生三大主体，覆盖课前、课中、课后三大场景。为清晰展示AI如何在各应用场景下赋能，我们以学生、教师、学校三大主体为线索，将六大环节有机融入课前、课中、课后等场景中，并对典型的应用场景进行详细分析。

1、课前备课环节：智能备课平台(相似题推荐)

原理：基于班级或个体学情的辅助备课工具，通过知识图谱、NLP算法、聚类算法等AI技术智能生成教师的个性化教案，具体功能包括自动生成授课教案、智能匹配同类型习题、根据学生反馈提供复习教案等，节省教师的备课时间，提供精准个性化的推荐内容。产品形态：以学海密探旗下的"同类题AI备课平台"为例，其备课流程大体可以分为：AI智能生成：根据选定例题智能生成知识点与题型的讲解内容。AI智能匹配：自动匹配命题方式、解题思路与选定例题类似的题目，节约教师寻找同类练习题时间;智能生成教师教案与学生学案，提升学生课堂学习与课下复习效果。AI智能分析：采集学生课堂练习作答情况，自动生成班级学情分析，并根据错题情况生成教师复习教案与学生智能错题本。

2、课中教学环节：线下AI课堂(双师课堂)

原理：线下AI课堂主要采用"教师+AI辅助"的授课方式。AI助手在教授知识的同时，通过计算机视觉、智能语音、NLP等人工智能技术实现学生的表情识别、语音识别、姿态识别等，形成精准的学情分析报告，并通过班级学情调整授课内容;真人教师则根据分析数据为学生提供精细化辅导与个性化关怀。产品形态：好未来的"魔法双师课堂"于2018年正式发布，推出了行业首创的AI课堂解决方案。以"魔法双师课堂"为例，线下AI课堂的运行模式如下：真人名师团队提供优质教学资源：好未来聘请具有多年教学经验的优质教师，通过直播/录播的方式，将优质教学资源上传教研云、输入AI智能终端T-Box。智能终端实现课中互动、学情分析。学生于智慧教室中学习经AI技术整合后的教学资源，并可在课中通过答题器等智能终端与"AI教师"进行实时互动。T-Box可通过表情识别、手势识别、语音识别等AI技术，精准分析学生的课堂表现并生成学情分析报告。线下辅导教师全程伴学、答疑解惑。机构辅导教师全程陪伴、引导学生开展教学活动，根据学生的个性化学情反馈，提供有针对性的服务，如课前预习、课后答疑等。

3、课后作业、考试环节：智能作业批改/智能阅卷/智能错因诊断。

原理：通过图像识别、NLP、深度学习、数据发掘等人工智能技术，辅助老师智能高效地批改作业及考试中的客观题与部分主观题，如英语作文、口算、简单题等，并可以通过采集汇总学生考试结果，分析不同学生的知识点掌握情况，从而有针对性的提供教学指导。产品形态：Gradescope是美国一款针对高等教育的在线批改工具，可应用于计算科学、物理、生物、化学、数学、工程、经济学等广泛的学科领域。该软件除可以协助教师进行作业、考试的评分外，还可针对学生错题提供错因并生成不同知识点的综合错因报告。Gradescope的批改流程可分为以下步骤：扫描或在线提交作业/项目/考试：对于纸质作业/考试材料，教师或学生可通过扫描的方式提交在线平台;对于代码文件，学生可通过Github或Bitbucket进行提交。阅卷任务分配：Gradescope支持多人在线协同评分，既可以实现不同人不同题的评分模式，也可以实现不同人同一题的评分模式。AI辅助评分：针对客观题，Gradescope可通过图像识别、NLP等技术，智能完成评分;针对计算题、应用题等题目，教师可针对每一个细节点灵活设置错因与分值，并可随时更改分值，更改后的评分点也会自动同步到已批改题目，而对于新出现的错误也可进行手动输入。同时，AI会针对相同类型的学生答案进行智能分组，教师可根据组内学生答案的相同错误原因进行批量修改，极大地节约批改时间。智能分析学情与反馈结果：完成作业/考试的批改后，教师可通过Gradescope一键智能生成学生日常练习情况报告与考试综合情况报告，以为学生提供个性化的辅导。

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