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人工智能教育管理范文1
關鍵詞：人工智能；信息管理與信息系統；教學改革；課程調整；主動性
中圖分類號：G64
文獻標識碼：A
文章編號：1009-3044（2017）10-0127-02
1.引言
隨著大數據與人工智能的興起以及美國推出“人工智能+”國際國內掀起一股人工智能的浪潮，有專家預測，下個十年必將是人工智能的十年，而人工智能不再是主流方向的時候則是機器人大規模使用，人類真正能夠從繁重、簡單重復性工作中解放出來的時候。而今年三月份谷歌推出的AlphaGo與韓國圍棋九段李世石的世紀大戰也讓越來越多的人認識到未來的機器人有可能在高智力領域取代人類。面對如此緊迫的處境，人類除了進入這個行業了解機器人的思考方式外似乎別無它法。而要想了解機器人的思維方式，所需的知識儲備并不多，僅僅包括相關的數學、計算機能力，具體為數學建模的能力、概率統計基礎、優化模型的能力以及編程能力，表現在具體課程上為高等數學、概率統計、凸分析、數值分析、機器學習、數據挖掘、C語言（或其他任意主流編程語言）。而對于信管專業的學生而言，所學課程包括經濟、管理、數學、計算機等專業入門課程，門類繁多，學生難免會找不到未來發展方向而陷入迷茫。而限于有限的精力，若干重要課程設置為“考查”科目則會讓學生想當然以為這些課程“不重要”。這就造成一方面其他專業的學生因先修課程基礎不足無法理解人工智能專業課程的內容，而信管專業的學生基礎足夠但不夠扎實而迷茫。因此我們擬將人工智能相關內容融入信管專業課程中，讓學生感興趣的同時，提高就業競爭力。
2.信管專業教學中面臨的主要問題
信管專業開設課程內容較多，門類復雜，我們基于本校學生實際總結了信管專業學生在學習中的主要問題。
2.1學習主動性不足
由于學習了多個學科門類的基礎課程，導致學生知識面呈現扁平結構，似乎“什么都會，而又什么都不會”。而且若干重要課程開課時間安排在大三，許多學生面臨實習、考研等的選擇，加之課程內容較繁雜，基礎知識不扎實，一些同學面對一些較難的內容時產生無力感，同時也有社會壓力較大的影響，使得部分同學對本專業課程也失去了興趣，遇到問題不主動尋求老師幫助，對課程相關的一些國際先進技術以及經典案例沒有任何思考等。同時對自己前途也很迷茫，學習態度消極，進而產生了讀書無用論，反過來勸說低年級學生學習不要用功學習，形成惡性循環。
2.2基礎課程掌握不牢
高年級課程的先修課程一般有：高等數學、線性代數、計算機程序設計、運籌學、數據結構、數據庫技術以及概率論與數理統計等課程。若干機器學習經典算法的理解需要較好的數學基礎，如貝葉斯分類器需要對概率論與數理統計有較好的認識；線性回歸模型需要熟練掌握線性代數中矩陣變換的方法以及運籌學中求解優化問題的思想；決策樹算法需要理解熵的概念；神經網絡算法需要理解激活函數以及正則函數的選擇對解得影響等，而每個算法的實現都需要有較好的編程基礎。在某些班級授課過程出甚至出現不知道如何求解線性方程組的情況。由于一些同學沒有熟練掌握先修課程，導致學習本課程的難度增加，進而降低了學生學習的興趣。
2.3對實踐認識不足
在講授機器學習問題涉及的算法都會詳細解釋每個算法的來源、步驟等細節，大部分同學能夠理解，但是忽視了實踐環節，課后沒有自己編程實現，理解不夠深刻，致使后續課程開展不順利。在授課過程中出現過一個算法講了三遍學生仍然停留在聽懂的階段，由于部分同學不重視實踐，導致在后續學習中比較吃力。
綜上所述，在講授高年級課程的教學過程中存在許多缺陷，歸根結底為學生學習主動性不夠，學習興趣不足，基礎不扎實等。這種狀況對學生的發展極其不利，也不適應社會對信息管理人才的要求，因此需要為學生選擇一個適合的發展方向，激發學生學習本方向課程的興趣。
3.解決方法
針對如上提出的問題，結合我校信管專業學生實際，我們從五個角度提出了解決方法。
3.1調整部分課程的課程大綱
由于本方向所需數學以及編程基礎較強，本專業學生所學學科較多，針對此，需要小幅調整若干課程的授課計劃。具體為：1）在運籌學中適當加入凸分析基礎知識以及解法，減少線性規劃以及排隊論的課程；2）概率統計課程加入隨機數生成課程，強調統計學部分課程，弱化經典概率知識；3）增加數值分析課程，內容強調數值計算，強化學生數值計算的能力；4）部分課程適當增加實驗課程，提高學生編程能力。
3.2適當加入當前人工智能最新技術，激發學生的學習興趣
學生對本學科課程的認識不足，部分學生覺得若干課程與考研科目無關，對課程重視不足。加入相關視頻資料可以將學生的注意力吸引到課程上來，比如加入經典電影“點球成金”，讓學生了解數據揭示了一些表象不能展示的事情；加入短視頻“科技改變生活”，讓學生了解將來的生活是什么樣的，需要哪些技術，這些技術有哪些是自己能做的；加入機器人最新技術，讓學生了解機器人發展現狀而不被電影誤導；加入AlphaGo對戰李世石的比賽讓學生認識到人工智能的能量；加入經典案例能夠使學生對一些算法產生濃厚興趣，比如加入“啤酒和尿片”案例，讓學生了解到關聯關系的重要性，認識到一些簡單的算法也能夠產生巨大作用。
3.3適當加入就業前景分析，激發學生學習的內在動力
當前人工智能飛速發展，讓學生認識到此領域的潛在力量，了解到此領域的薪資水平以及就業創業環境，對增加學生的學習動力將有很大的影響。對比各行業的發展前景，互聯網行業的目前占據在前列（這從總理對互聯網+的重視程度即可看出），而機器學習方向作為互聯網行業的一份子，則站在互聯網的最前端，理性的學生將會看到其中巨大的匯報。
3.4以具體案例項目帶動學生學習能力，確保學生考研就業時有較大優勢
在學習高年級課程時將增加具體案例項目，在帶動學生學習能力的同時，確保學生就業時的優勢。如在介紹貝葉斯算法時鼓勵學生設計垃圾郵件分類系統；在介紹人工神經網絡時鼓勵學生設計文本識別系統；在介紹HMM算法時鼓勵學生設計自己的語音識別系統。這些項目的完成將會讓學生理解算法、編程能力以及團隊協作能力有極大的提升，對就業有極大的促進作用，同時也確保學生在考研面試時有極大的優勢。
3.5適當加入一些專題討論，彌補先修課程基礎薄弱的不足
學生基礎薄弱對學習理解專業課程若干內容影響甚大，比如某些學生對函數極值問題認識不足導致在學習最小二乘估計時給出損失函數后不知道該如何處理；某些學生對線性代數矩陣變換不熟練導致在學習線性模型時得到正則方程后不知該如何繼續進行，當系數矩陣不滿秩時不知道怎么解決。通過設置一些專題討論，比如矩陣方程求解、優化問題、C語言讀寫 文件等彌補先修課程基礎薄弱的不足。
人工智能教育管理范文2
構建未來學校形態，營造智能校園環境
升級優化基礎設施。福田教科院附小大力推行教育管理數字化，構建具有附小特色的“掌上附小”教學管理系統，建設了附小特色數字中心機房，實現評價系統云處理，學生學業成績大數據綜合平臺分析，優化完善學校教學資源庫，學科資源覆蓋率達90%以上?；?G技術，一方面完善校園安全管控信息化建設，提升校園實施視頻監控水平；另一方面，以“5G+互動教學”推動教育教學模式創新，鼓勵跨校區課程協同共享，“自動跟蹤錄播教室”“未來閱覽室”等先進的信息化設施陸續啟用。目前學校已實現教育管理數字化應用全覆蓋。重構創新教學空間。重構后的福田教科院附小具有五種空間形式：一是“研學創中心”，是基于項目式學習、問題探究、滿足高水平學習者（教師、學生）能力的學習研究創新的空間；二是“學科大觀園”，以學科核心素養為基礎，構建學科教學情景空間、全學科班級圖書角，在真實空間中感受學科魅力；三是“學校文化長廊”，利用此空間打造智慧圖書館、校園歷史博物館，凝聚、展現附小校園文化；四是“創意盒子”，這是一個創新型的孵化器，在此空間師生可以參與各種科技類創新項目，實現“讓創意可見，讓思維有型”；五是“云上學院”，搭建自選式創新學習超市，組建項目化學習網絡社區空間。
引領規劃整體設計，打造前沿智慧課程
兩年來，學校先后邀請了20多位教育教學、信息化水平前沿的專家為全校教師量身定制項目化及學科融合課程培訓計劃，積極引導各學科探索開發“信息化特色課程”“AI+”特色課程，充分利用學校信息化教學空間，根據教學大綱要求，開展智慧科技特色校本課程，并探索開發科技與五育融合課程。重塑年級組內各學科相對獨立的形態，形成五育融合教研共同體，打通學科之間的壁壘。五育融合理念下的課程融合，是基于知識、經驗、社會需求的融合。將其形成“學科+”的課程形態，即“學科+學科”“學科+生活”“學科+社會”“學科+活動”等課程形態。
AI賦能智慧教學，創設育人新生態
信息技術賦能學科教學。深圳教育以教育部信息化“雙區”建設為有力抓手，以信息技術深化教育教學改革，不斷探索新型教與學模式。信息技術賦能學科教學一直是劉銳娟倡導的教育教學方式。認知科學與智能技術的結合將使教與學變得多元化，并且可進行低成本、高效能的個性化定制，幫助學習者設計更有效的學習策略。2021年，福田教科院附小成功申報國家級課題《信息技術賦能學科教學與區域教研的實踐研究》。同時，福田教科院附小以青年教師“青藍杯”基本功大賽和骨干教師“紅燭杯”教學展示為契機，通過公開課、錄像課、微課錄制等活動，激發更多教師利用信息技術手段，在學習空間、教學方式、學習內容和學習方式上實現教學模式的創新。學生方面，學校積極普及人工智能課程，探索人工智能教學的路徑和策略，以期實現提升學生信息素養、普及全民智能教育、培養人工智能人才的目標，為促進中小學人工智能教育、推動教育教學改革和創新發展提供參考。智能體育守護生命本色。深圳市福田區是中國教育科學研究院的綜合改革實驗區，福田教科院附小是全區首批參與中國教科院的重點課題《中國學校體育智慧系統研究》的學校，學校多年來一直堅持致力于智慧體育探索研究，實施青少年健康體能促進與干預方案。2021年12月，劉銳娟親自主持的中國教育科學研究院《中國青少年健康體能研究》課題項目子課題《“雙減”背景下對智慧體育校園構建的研究》順利開題。2022年1月，以學校為牽頭單位的“智能體育學生數據分析與教學應用實踐共同體”項目榮耀入選教育部“2021年度教育信息化教學應用實踐共同體項目”?；趯W校智能教學基礎和理念，劉銳娟在體育科組率先嘗試依托AI技術精準監測與評價學生的體能訓練，利用運動數據采集裝備+綜合管理平臺，通過學生佩戴的傳感器設備，實時采集每位學生運動過程中的心率及運動負荷情況等數據，對潛在的運動風險進行實時的評估與預警，把學生的體質數據形成電子成長檔案，為教師設計合理的體育課程提供參考，為學生的體質健康保駕護航。多樣態教學促進學生個性化發展。一是在線教學求質量，創新課堂新生態。在常態化疫情防控和泛在學習普及的雙重背景下，在線教學模式應運而生，從學生學習需求出發，搭建適合學生學習的平臺，采用個性化的學習模式，提供全程化的學習支持服務，以提高學生學習效率。二是探索混合式教學模式，推進泛在化學習發展。項目化混合式研究團隊結合學段特點、學校校情，以調查研究作為基礎，以教師培訓、課程實踐、評價改革作為抓手，以項目化課程為載體，以混合式教學為手段，在校內進行探索實驗。
多元評價，看見動態成長
人工智能教育管理范文3
在學習分析概念形成之前，相關方法、技術和工具都已經發展起來了。學習分析從一系列研究領域汲取技術，如數據統計、商業智能、網頁分析、運籌學、人工智能（AI）、教育數據挖掘（EDM）、社會網絡分析、信息可視化等。數據統計歷來作為一個行之有效的手段用來解決假設檢驗問題。商業智能以數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘等技術為基礎，從不同的數據源中提取數據，將之轉換成有用的信息，它與學習分析有相似之處，但它歷來被定位于通過可能的數據訪問和績效指標總結使生產更高效。網頁分析工具通過網頁訪問量，與互聯網網站、品牌等的關聯做出報告，這些技術可以用來分析學生的學習資源（課程，材料等）以追蹤學生的學習軌跡。運籌學通過設計優化數學模型和統計方法使目標最優化。人工智能和數據挖掘中的機器學習技術建立在數據挖掘和人工智能方法上，它能夠檢測數據中的模式。在學習分析中的類似技術可用于智能教學系統，以更加動態的方式對學生進行分類而不是簡單地進行人口統計分類，可以通過協同過濾技術對特定的資源建立模型。
社會網絡分析可以分析出隱含的人與人（如在論壇上的互動）和外顯的人與人（如朋友或者關注對象）之間的關系，在學習分析中可用于探索網絡集群、影響力網絡、參與及不參與狀況。信息可視化是很多分析的重要一步（包括上面列出的那些分析方法），它可以用來對所提供的數據進行意義建構，《探索性數據分析》一書中給我們介紹了如何更好地利用信息可視化，Tukey強調使用可視化的價值在于幫助在形成正式的假設之前做檢驗。以上這些學習分析技術都可以對大量數據進行分析和處理，形成分析報告為教育提供幫助。學習分析技術的特點在于能夠為網絡教育平臺提供實時數據，通過利用這些實時數據，可以為教師、學生和教育管理人員提供幫助：①為個人學習者提供成績反饋及與他人溝通的行為模式；②為預測學習者提供支持與關注；③為教師和助理人員提供支持個人與集體的干涉計劃；④為如課程小組這樣的組織改善現有課程或開發新的課程提供幫助；（5）為機構管理者在營銷、招聘和效率等方面做決定時提供有效措施。
2學習分析方法
發展中的學習分析技術吸納了許多其它領域的關鍵技術，以實現對學習過程的研究，下面介紹一些常用方法。
2．1社會網絡分析法
社會網絡分析法可用于測繪和測量人、團體、組織、計算機、網址以及其它相互關聯的信息知識試題之間的關系。網絡中的節點是人和團體，它們之間的鏈接則顯示了節點之間的關系或者流量。社會網絡分析為人類關系提供可視化的數學分析。網絡教育平臺管理者可以用它來分析學習者之間的聯系、關系、角色以及關系網絡形成的過程與特點，從而幫助學習者建立自己的關系網絡以支持自己的學習。SNAPP軟件就可以通過論壇內的回復和跟帖狀況分析學習者交互情況，并得到可視化的圖標。
2．2影響力與消極性測量法
影響力與消極性測量法通過測量傳遞、引用或者轉發的次數，評估人和信息的影響力。網絡教育平臺可以對學習者個體的影響力進行測量，分析了解為什么某些個體能夠獲得高影響力，低影響力學習者應該如何改進。
2．3性格分析法性格分析法旨在獲得學生性格與他們學習情況的數據，以及兩者之間的關系。好奇的學生可能更傾向于提問，學習分析可以對獲得的這些數據進行分析。
2．4行為信任分析法
行為信任分析法使用人們談吐和交流中的信息（在人交流和使用信息的過程中將產生新的信息）作為信任關系的一個指標。網絡教育平臺可用來對人際關系進行分析。
2．5內容分析法
內容分析法可以對學習者的學習過程數據進行定量分析，尋找學習者的行為模式；還可以進行定性分析，運用已積累的數據經驗來預測當前的學習行為。網絡教育平臺可以對學習者的學習行為分析，找到優生和差生學習行為的差別，教師結合自己的教學經驗有針對性地干涉。由于網絡教育平臺數據的實時性，可以根據學習者的學習行為實時進行干涉，當然干涉的準確性需要數據庫的進一步積累，從而產生由量變到質變的效果。LOCO－Analyst軟件就可以對網絡教育平臺的內容進行分析。
2．6話語分析法
話語分析法的目的在于獲得有意義的數據（不像社會網絡分析），旨在探討所使用語言的屬性，而不只是網絡上的互動，或者論壇帖子數量的統計。網絡教育平臺可用以探究知識構建的過程，從而使教師和教學研究者對學習發生的過程有更清晰的認識。
2．7社會學習分析法
社會學習分析法的目的在于探索在學習過程中社會交互所扮演的角色，以及學習網絡的重要性，話語如何用來意義建構。網絡教育平臺管理者可以用來構建一個更好的學習者網絡，通過學習者之間的交互，達到相互幫助學習的目的，相互幫助實現知識結構構建。
2．8信息可視化方法
信息可視化可以避免我們在一堆枯燥的數據中尋找規律，數據可視化之后，我們可以更好地進行意義建構。BEESTARInsight可以自動收集學生實時的參與數據，從而為教師、學生和管理者提供分析圖改善學習。網絡教育平臺上的學習是學生、教師和管理者之間的共同交互過程，應運用不同的方法對這一復雜過程進行研究，才能得到滿意的結果，學習分析技術將在此過程中展現它的作用。
3學習分析技術促進網絡教育平臺發展
筆者將從數據面板、預測性分析和自適應學習分析分別舉例說明學習分析技術為網絡教育平臺帶來哪些幫助。
3．1學習管理系統分析面板
大多數網絡學習平臺上都開始使用學習分析數據面板。實際上，到目前為止，大部分的非專業人員都還不能對記錄數據進行解讀，但是通過一系列的圖像、表格和其它的可視化工具生成的報告，學生、教師和管理人員都可以讀懂。美國一些大學采用了更先進的綜合數據系統，當然這些功能強大的系統也更難以學懂，這些系統能夠探索不同變量之間的關系，使用戶不僅止于掌握預先的報告。學習者在測驗分數、論壇貢獻、參與情況方面，可以得到一些基本分析報告。EDUCAUSE匯集了一系列有用的高等教育案例，例如亞利桑那州立大學的研究表明，在學術和學習分析上進行投資能夠收到顯著的回報，該大學做了一個“Student360”項目，通過該項目學?？梢粤私庠撔Ｃ恳幻麑W生的狀況。
3．2預測性分析
這是學習分析的一種高級應用。通過對學習者的統計數據或者過去的成績之類的靜態數據，和在線登陸方式、討論發帖量之類的動態數據進行分析，追蹤分析學習者的類型。把學習者進行分類，例如該學習者屬于“高成就”，或者該生目前比較“危險”，或者是“社會型學習者”。然后根據學習者的類型進行實時的干預，對“高成就”類型提供一些更具挑戰性的學習任務，而對處于“危險”狀況的學生，教師則需要特別關注，給予一些學習上的幫助，而對于“社會型”的學生，則可能需要給予社交上的支持。目前對于期末考試成績最可靠的預測，是在學習開始的時候做一個小的學習能力測驗。如果想設計更復雜的數據驅動預測模型，必須在此基礎上進行改進，而這需要進一步的數據分析，以確定哪些變量能夠預測“成功”。Purdue大學的CourseSignalsoftware非常知名，已經部分實現了這一技術。Signals在學生的學習過程提供了紅色、黃色、綠色等信號，以幫助教師和學生了解目前的學習狀況。最近的評估報告表明，參與CourseSignal項目的學生獲得了更高的平均分，能夠更快速地尋找幫助資源。來自密歇根大學的報告顯示，自適應干預技術能夠幫助參與E2Coachinfrastructure項目的物理系學生學習健康信息，給他們提供定制的反饋，并鼓勵學生改變他們的學習策略。
3．3自適應學習分析
自適應學習平臺建立了一個學習某個主題（如代數；光合作用）的模型，并在標準化測試背景下建立了課程測試的模型。這種平臺能夠提供更細致的反饋（例如你已經掌握了哪些概念并掌握到何種程度），據此自動呈現以后的學習內容（例如不呈現基于學習者所未掌握概念的材料）。當然，建立學習者認知的動態模型，和準備自適應學習內容的引擎比設計和實現傳統的學習平臺需要更多的資源。大量的研究證據表明，采用這種方法將使個性化學習成為可能。在智能教學系統和自適應平臺上大量的研究和資金投入，將會為網絡教育平臺帶來更好的用戶體驗?？▋然仿〈髮W的OpenLearningInitiative課程是免費的，大家可以去體驗一下，而Grockit與Knewton公司的商業平臺也做得很好。
4結語
人工智能教育管理范文4
關鍵詞：學習分析技術；網絡教育平臺；數據挖據
中圖分類號：G434文獻標識碼：A文章編號文章編號：1672-7800（2013）012-0184-03
作者簡介：胥果（1982-），男，西華師范大學教育學院碩士研究生，研究方向為教育信息化。
0引言
網絡教育是在網絡環境下，以現代教育思想和學習理論為指導，充分發揮網絡的各種教育功能和豐富的網絡教育資源優勢，向受教育者和學習者提供一種網絡教和學的環境，傳遞數字化內容，開展以學習者為中心的非面授教育活動。[1]網絡教育作為繼信件、收音機、電視和計算機之后的第五代遠程教育，自1998年教育部開展現代遠程教育試點工作以來得到了迅速發展。據教育部統計數據，2010年網絡高等教育本、?？普猩藬颠_166萬人，在校學生人數達453萬人[2]。實施網絡教育的關鍵是創設能夠促進學習者主動學習的網絡環境，而學習者在網絡教學環境中的學習活動離不開網絡教育平臺。
網絡教育平臺作為支持網上教學與學習活動的軟件系統，它的發展經歷了3個主要階段：第一階段：內容管理系統（CMS），主要用來存儲和管理教學資源，方便學生自主選擇網絡資源學習；第二階段：學習管理系統（LMS），主要用于存儲、管理、跟蹤、報告和傳送網絡教育課程，與CMS系統相比，LMS系統可以跟蹤學生表現，存儲學生的作業，讓學生與教師溝通；[3]第三階段：學習內容管理系統（LCMS），與LMS系統相比，LCMS系統提供了多用戶環境，系統管理者、教學設計人員、項目專家可以在數據庫內創造、存儲、重復利用、管理和傳輸數字化學習內容。LCMS專注于課程的開發、管理和，而這又需要通過LMS來傳送。盡管從定義上來說LMS和LCMS有區別，但LMS通常用來同時表示LMS和LCMS，Blackboard公司就把他們的Blackboard學習平臺稱作是一個LMS平臺。國外對于網絡教育平臺還有很多不同說法，如虛擬學習環境（VLE）、管理學習環境（MLEs）、個人學習環境（PLE）、學習平臺（LP）等等。網絡教育平臺為網絡教育的快速發展提供了有力支撐，也為大量學習者提供了幫助。
隨著網絡教育平臺的多年使用，在此過程中積累了大量的系統化、結構化的學習結果和學習行為數據。為了利用這些數據，教育界最初采用了教育數據挖掘（EDM）技術，應用數據挖掘方法將來自于教育平臺的數據提取出有意義的信息，利用這些信息為教育者、學習者、管理者、教育軟件開發者和教育研究者等提供服務。[4]而后隨著引入一些原本屬于社會科學領域的語義分析法、內容分析法、社會網絡分析法的使用，形成了一個新的概念：學習分析。相對于教育數據挖掘服務的主要對象是政府機構和管理人員，學習分析主要針對的是學習者和教師。學習分析使用學習者產生的數據，建立分析模型以發現社會關系和有用的信息，用以預測學習情況并對學習者提供建議。在首屆“學習分析和知識（LAK）國際會議”上，與會者對學習分析做出定義：學習分析技術是測量、收集、分析和報告有關學生及其學習環境的數據，用以理解和優化產生的環境的技術。[5]由于網絡教育平臺已經積累大量數據，我們把學習分析技術應用到網絡教育平臺將大有可為。在把握學習者的主要特征、網絡學習行為的特點、監控學習過程、了解學習行為的影響因素、干預學習進程、保障教育質量等方面，學習分析技術都能夠提供幫助。
1學習分析技術背景
在學習分析概念形成之前，相關方法、技術和工具都已經發展起來了。學習分析從一系列研究領域汲取技術，如數據統計、商業智能（Business Intelligence）、網頁分析（Web Analytics）、運籌學（Operational Research）、人工智能（AI）、教育數據挖掘（EDM）、社會網絡分析、信息可視化等。
數據統計歷來作為一個行之有效的手段用來解決假設檢驗問題。商業智能以數據倉庫、聯機分析處理、數據挖掘等技術為基礎，從不同的數據源中提取數據，將之轉換成有用的信息，它與學習分析有相似之處，但它歷來被定位于通過可能的數據訪問和績效指標總結使生產更高效。網頁分析工具如google analytics通過網頁訪問量，與互聯網網站、品牌等的關聯做出報告，這些技術可以用來分析學生的學習資源（課程，材料等）以追蹤學生的學習軌跡。運籌學通過設計優化數學模型和統計方法使目標最優化。
人工智能和數據挖掘中的機器學習技術建立在數據挖掘和人工智能方法上，它能夠檢測數據中的模式。在學習分析中的類似技術可用于智能教學系統，以更加動態的方式對學生進行分類而不是簡單地進行人口統計分類，可以通過協同過濾技術對特定的資源建立模型。社會網絡分析可以分析出隱含的人與人（如在論壇上的互動）和外顯的人與人（如朋友或者關注對象）之間的關系，在學習分析中可用于探索網絡集群、影響力網絡、參與及不參與狀況。信息可視化是很多分析的重要一步（包括上面列出的那些分析方法），它可以用來對所提供的數據進行意義建構，John Tukey1977年在他的《探索性數據分析》一書中給我們介紹了如何更好地利用信息可視化，Tukey強調使用可視化的價值在于幫助在形成正式的假設之前做檢驗。[6]以上這些學習分析技術都可以對大量數據進行分析和處理，形成分析報告為教育提供幫助。
學習分析技術的特點在于能夠為網絡教育平臺提供實時數據，通過利用這些實時數據，可以為教師、學生和教育管理人員提供幫助：①為個人學習者提供成績反饋及與他人溝通的行為模式；②為預測學習者提供支持與關注；③為教師和助理人員提供支持個人與集體的干涉計劃；④為如課程小組這樣的組織改善現有課程或開發新的課程提供幫助；（5）為機構管理者在營銷、招聘和效率等方面做決定時提供有效措施。[7]
2學習分析方法
發展中的學習分析技術吸納了許多其它領域的關鍵技術，以實現對學習過程的研究，下面介紹一些常用方法。
2.1社會網絡分析法
社會網絡分析法（SNA）可用于測繪和測量人、團體、組織、計算機、網址以及其它相互關聯的信息知識試題之間的關系。網絡中的節點是人和團體，它們之間的鏈接則顯示了節點之間的關系或者流量。社會網絡分析為人類關系提供可視化的數學分析。網絡教育平臺管理者可以用它來分析學習者之間的聯系、關系、角色以及關系網絡形成的過程與特點，從而幫助學習者建立自己的關系網絡以支持自己的學習。SNAPP軟件就可以通過論壇內的回復和跟帖狀況分析學習者交互情況，并得到可視化的圖標。
2.2影響力與消極性測量法
影響力與消極性測量法（Influence and passivity measure）通過測量傳遞、引用或者轉發的次數，評估人和信息的影響力。網絡教育平臺可以對學習者個體的影響力進行測量，分析了解為什么某些個體能夠獲得高影響力，低影響力學習者應該如何改進。
2.3性格分析法
性格分析法（Disposition Analytics）旨在獲得學生性格與他們學習情況的數據，以及兩者之間的關系。好奇的學生可能更傾向于提問，學習分析可以對獲得的這些數據進行分析。
2.4行為信任分析法
行為信任分析法（Behavioral trust analysis）使用人們談吐和交流中的信息（在人交流和使用信息的過程中將產生新的信息）作為信任關系的一個指標。網絡教育平臺可用來對人際關系進行分析。
2.5內容分析法
內容分析法（Content Analytics）可以對學習者的學習過程數據進行定量分析，尋找學習者的行為模式；還可以進行定性分析，運用已積累的數據經驗來預測當前的學習行為。網絡教育平臺可以對學習者的學習行為分析，找到優生和差生學習行為的差別，教師結合自己的教學經驗有針對性地干涉。由于網絡教育平臺數據的實時性，可以根據學習者的學習行為實時進行干涉，當然干涉的準確性需要數據庫的進一步積累，從而產生由量變到質變的效果。LOCO-Analyst軟件就可以對網絡教育平臺的內容進行分析。
2.6話語分析法
話語分析法（Discourse analytics）的目的在于獲得有意義的數據（不像社會網絡分析），旨在探討所使用語言的屬性，而不只是網絡上的互動，或者論壇帖子數量的統計。網絡教育平臺可用以探究知識構建的過程，從而使教師和教學研究者對學習發生的過程有更清晰的認識。
2.7社會學習分析法
社會學習分析法（Social Learning Analytics）的目的在于探索在學習過程中社會交互所扮演的角色，以及學習網絡的重要性，話語如何用來意義建構。網絡教育平臺管理者可以用來構建一個更好的學習者網絡，通過學習者之間的交互，達到相互幫助學習的目的，相互幫助實現知識結構構建。
2.8信息可視化方法
信息可視化（Information Visualization）可以避免我們在一堆枯燥的數據中尋找規律，數據可視化之后，我們可以更好地進行意義建構。BEESTAR Insight可以自動收集學生實時的參與數據，從而為教師、學生和管理者提供分析圖改善學習。
網絡教育平臺上的學習是學生、教師和管理者之間的共同交互過程，應運用不同的方法對這一復雜過程進行研究，才能得到滿意的結果，學習分析技術將在此過程中展現它的作用。
3學習分析技術促進網絡教育平臺發展
筆者將從數據面板、預測性分析和自適應學習分析分別舉例說明學習分析技術為網絡教育平臺帶來哪些幫助。
3.1學習管理系統分析面板（LMS Analytics Dashboards）
大多數網絡學習平臺上都開始使用學習分析數據面板。實際上，到目前為止，大部分的非專業人員都還不能對記錄數據進行解讀，但是通過一系列的圖像、表格和其它的可視化工具生成的報告，學生、教師和管理人員都可以讀懂。美國一些大學采用了更先進的綜合數據系統（如Helpdesk calls；學生信息系統），當然這些功能強大的系統也更難以學懂，這些系統能夠探索不同變量之間的關系，使用戶不僅止于掌握預先的報告。學習者在測驗分數、論壇貢獻、參與情況方面，可以得到一些基本分析報告。
EDUCAUSE匯集了一系列有用的高等教育案例，例如亞利桑那州立大學的研究表明，在學術和學習分析上進行投資能夠收到顯著的回報，該大學做了一個“Student 360”項目，通過該項目學?？梢粤私庠撔Ｃ恳幻麑W生的狀況。[8]
3.2預測性分析（Predictive Analytics）
這是學習分析的一種高級應用。通過對學習者的統計數據或者過去的成績之類的靜態數據，和在線登陸方式、討論發帖量之類的動態數據進行分析，追蹤分析學習者的類型。把學習者進行分類，例如該學習者屬于“高成就”，或者該生目前比較“危險”，或者是“社會型學習者”。然后根據學習者的類型進行實時的干預，對“高成就”類型提供一些更具挑戰性的學習任務，而對處于“危險”狀況的學生，教師則需要特別關注，給予一些學習上的幫助，而對于“社會型”的學生，則可能需要給予社交上的支持。
目前對于期末考試成績最可靠的預測，是在學習開始的時候做一個小的學習能力測驗。如果想設計更復雜的數據驅動預測模型，必須在此基礎上進行改進，而這需要進一步的數據分析，以確定哪些變量能夠預測“成功”。Purdue大學的Course Signal software非常知名，已經部分實現了這一技術。Signals在學生的學習過程提供了紅色、黃色、綠色等信號，以幫助教師和學生了解目前的學習狀況。最近的評估報告表明，參與Course Signal項目的學生獲得了更高的平均分，能夠更快速地尋找幫助資源。[9]來自密歇根大學的報告顯示，自適應干預技術能夠幫助參與E2Coach infrastructure項目的物理系學生學習健康信息，給他們提供定制的反饋，并鼓勵學生改變他們的學習策略。
3.3自適應學習分析（Adaptive Learning Analytics）
自適應學習平臺建立了一個學習某個主題（如代數；光合作用）的模型，并在標準化測試背景下建立了課程測試的模型。這種平臺能夠提供更細致的反饋（例如你已經掌握了哪些概念并掌握到何種程度），據此自動呈現以后的學習內容（例如不呈現基于學習者所未掌握概念的材料）。當然，建立學習者認知的動態模型，和準備自適應學習內容的引擎比設計和實現傳統的學習平臺需要更多的資源。大量的研究證據表明，采用這種方法將使個性化學習成為可能。
在智能教學系統和自適應平臺上大量的研究和資金投入，將會為網絡教育平臺帶來更好的用戶體驗?？▋然?梅隆大學的Open Learning Initiative課程是免費的，大家可以去體驗一下，而Grockit與Knewton公司的商業平臺也做得很好。
4結語
國外的大量實踐表明，學習分析技術越來越顯示出它的重要性?；趯W習分析技術巨大的發展潛力，也希望更多的公司和機構投入到這個領域，畢竟學習分析技術還處于發展應用的初期階段。而學習分析技術支持下的網絡教育平臺，將為我國遠程教育發展帶來新的機遇。
參考文獻參考文獻：
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人工智能教育管理范文5
計算機技術創造主體因素在于社會各界迫切需要創造的原動力，即由需求驅動所形成。當前各類發展領域之中越來越多的應用計算機技術完成生產實踐，進行有效的設計以及不斷的學習，通常伴隨社會的持續進步以及外界因素、現代社會文化發展等需求實現不斷創新以及持續發展。計算機技術的快速發展以及各領域的廣泛應用，使之更多的應用在設計分析、數控管理、監督控制、網絡傳輸、日常娛樂以及工作學習等領域，同時計算機還對現代社會環境產生了重要影響。為此，計算機技術同企業組織均處在協同一致的更新發展狀態，企業組織在較大層面對計算機技術手段的優選與創新產生了重要影響作用。
2計算機技術應用現狀與發展
2.1計算機技術應用現狀
計算機技術應用范疇廣泛，且對各行各業產生了至關重要的影響?，F代社會，人們越來越需要計算機系統，該技術手段深入到各個家庭、不同企業或是學校之中。當前，計算機技術手段應用不但對大眾生活形成了明顯影響，同時人們需要對計算機系統技術發展亦產生了主導影響。為此，今后的計算機技術發展勢必凸顯更明顯的人性化、快速化以及智能化特征。計算機技術應用對現代社會產生了多層面的影響，例如工業化生產、設計施工、監督管控、數據信息處理、人工智能以及計算數值等。
2.2計算機技術應用存在的問題
雖然，計算機技術在我國實現了廣泛的應用，且普及程度越來越高，然而同發達國家比對，仍舊包含一定差距。特別是我國西部區域計算機技術應用明顯落后于沿海地區與東部城市，進而對我國一體化經濟建設發展形成了一定阻礙影響。由于研發力度不足導致計算機技術研發受到了限制。由我國當前應用系統以及軟硬件來審視，多數從外國引進而來。因此不難看出，我國在開發應用本土計算機技術上有所欠缺，進而導致科學研究速度較為滯后。如果長此以往，將對市場經濟建設發展形成阻礙影響，同時與發達國家之間的差距則會日益增加。為應對該類問題，我們應在計算機技術應用與開發環節給予足夠重視。在一定層面上將計算機技術應用引入到大陸與西部區域，縮減東西地區差異，進而加快推進我國經濟一體化建設發展步伐。
2.2.計算機技術應用發展
當前，計算機技術更多的滿足人們日益豐富的現實需求，未來將顯現出現代化、智能化、豐富化、多元化、快速化以及微型化的發展趨勢與方向。為此，計算機系統技術將擁有更加廣闊的更新發展空間，并會對我國未來的經濟建設輸入源源不斷的動力，開創形成更為科學、現代化的發展環境。計算機技術顯著特征在于高效運算、精準計算、高性價比。利用計算機系統技術可獲取到更為精準的數值信息，完成高效的信息管理、科學的過程管控、優質的輔助設計、合理的翻譯、現代化多媒體應用以及網絡運行服務，因此擁有其他方式無可匹敵的明顯優勢。軟件方面，計算機技術利用平臺系統面向各類人群提供其所需的人性化服務。通常來講，常見的計算機應用軟件包含文字處理、輔助設計分析工具、信息管理工具、實時管控工具、教育娛樂工具等。其中文字處理工具軟件常用的包括office以及wps、等。而輔助設計工具常用的包括CAD、PS以及2.dmax等。信息管理過程中經常應用的軟件包括ERP系統以及CEM系統等。不同的軟件工具其設計開發的角度、應用服務功能不盡相同，我們應針對具體的應用需求優選性價比高，同時功能契合的軟件。該過程之中應避免過分的求新、求全，而應把握合理適用性的原則，進而有效的預防不良浪費或是大材小用的現象。
3結論
人工智能教育管理范文6
當今時代，機器人已成為衡量現代科技水平的重要標準。美國、日本等經濟發達國家一直很重視機器人教育。在我國，北京和上海是國內最先開始進行機器人教育的地區。2000年，北京市景山學校在信息技術課程中加入了機器人課程模塊，之后便開始了機器人教學。緊隨其后，上海的幾所學校在2001年也開設了機器人校本課程。在2012年的高中信息技術課程標準討論稿中，各學段都增加了與機器人相關的教學模塊。機器人課程在我國的高中課堂就此展開，我國的機器人教育也步入了大眾化、普及化的新階段。
課程實施概況
以江蘇省為例，高中的機器人課程多以校本課程和課外社團形式開設，并未作為必修要求。因此，開設該課程的學校較少，僅限于幾所重點高中。開設對象主要針對高一學生，有些會擴展到高二。學生自愿報名，對學生之前是否學習過機器人知識不作要求。沒有全省材，多為校本教材或教師自己編寫的講義。輔導機器人課程的教師學科背景復雜，既有信息技術教師、通用技術教師，也有物理教師、化學教師等。開設機器人教學的目的以參加各種機器人比賽獲得獎項為主。
課程實施意義
1.培養動手能力，提高思維品質
一個完整的機器人項目包括搭建和編程兩大部分。多數機器人的搭建是按照功能要求對現成塑料零件進行拼裝，還有一些是需要對原始鋼制材料進行切割打磨自制零件再組裝，才能完成。在拼裝機器人的過程中既要考慮到功能的實現，還要考慮到機器人整體的穩定性及牢固性。機器人搭建完成后，還需要對其編程來實現各種任務。在程序編制過程中，要考慮諸多因素，往往沒有統一的解決方案，即使是事先編制好的程序，到了比賽場地也要結合比賽場地的實際進行調整。機器人搭建與編程不僅能鍛煉學生的動手能力，而且有助于培養他們的縝密思維。
2.學習團隊協作，加強溝通能力
機器人項目較復雜，往往不是一個人就能夠順利完成的，既精于搭建又擅長編程的隊員是很罕見的。很多機器人比賽也是要求團隊參賽，團隊中有的擅長搭建，有的則主攻編程；有些需要去英語國家比賽的參賽團隊還需要英語口語非常好的隊員。筆者通過調查訪談發現，高中機器人社團等也都會組建相應的任務小組，很多機器人小組都是學生自我管理的，指導教師并不全程參與輔導，只是在學生需要時提供幫助。機器人小組的活動時間、內容、規則等往往是學生自己溝通制訂，小組成員在交流磨合的過程中能夠鍛煉表達能力和耐挫能力，這樣的培養模式極大地提高了學生的團隊協作能力。比賽成績好的小組往往都分工明確、配合默契，有著巨大的集體凝聚力。
3.體驗先進科技，增強科學素養
機器人技術是比較前端的科技，涉及數學、機械、仿生、材料、電子、軟件工程、人工智能等多種學科。學生在學習機器人時可以接觸到各種學科的前沿知識，也可以對各種學科的研究方法進行了解，這樣既有助于進一步增強對某一學科的研究興趣，有利于拓展視野、培養綜合科學素養，又有利于盡早確立自身的發展方向。
4.針對解決問題，促進主動學習
目前的機器人課程大多是以任務驅動方式來開展的。無論是準備相關比賽還是進行日常學習，往往都是先明確了一個要解決的問題，然后再思考如何制造一個機器人去解決。謀冉匣礎的搭建一個仿真的電動伸縮門到比較高端的制造一個投籃機器人，這些都屬于問題驅動的類型。與傳統課堂的學科學習不同，學生在機器人課程中不是按部就班地先學習理論再完成實踐，而是針對要解決的問題去學習所需要的相關學科知識以尋求解決辦法，在不斷試誤中尋求答案。這種學習方式極大地調動了學生的求知欲與主動性，學習也更加有效。
課程實施存在的問題及解決策略
筆者通過調查訪談發現，越來越多的學校準備開設機器人課程，教育管理部門正在逐漸重視機器人教育并加大對該課程的投入，社會各界也在從各方面支持機器人課程，盡力提高機器人課程的普及度?？傮w而言，機器人教育的發展趨勢還是樂觀的，但也存在一些問題。
1.存在的問題
（1）學習對象小眾化，普及力度不夠
由于高考的壓力，參與機器人課程的高中學生以高一學生為主，由于學生普遍認為機器人課程比較高端很難學習，所以參與的人數普遍較少，經常不及年級總人數的三成。學生一般都是自愿選擇，而且參加學習的男生人數遠多于女生。參加學習的學生中原有機器人知識水平參差不齊，但是多數都為零起點，學校方面大多會提前動員，對學生的已有水平也不怎么做要求。學生大多認為參加機器人學習就是為了參加比賽獲得獎項以提高升入大學的幾率，因此在參加學習的學生中也不乏以拿證書為目的的。加之機器人器材較為昂貴、占用時間較多且不固定、比賽不容易出成績等因素導致支持學生學習的家長也很少。
（2）課程目標不統一，培養方向偏差
目前，大多數高中在教學時參照的是2003年頒布的《普通高中技術領域課程標準（實驗稿）》，該標準在“信息技術”部分設立的選修模塊“算法與程序設計”和“人工智能初步”都與智能機器人相關，“通用技術”部分還設置了“簡易機器人制作”的選修模塊，課標對學生的要求雖然比較低，卻為機器人課程的大眾化奠定了基礎。2012年，專家委員會對信息技術的課程標準進行了調整，將智能機器人課程正式列入教學內容并提前到義務教育階段以拓展模塊開展。機器人課程進入課標是順應時代科技進步的變化，應該仍然以著重培養學生良好的信息素養為目的，但是目前許多高中的機器人課程都是以比賽獲獎為主要目的，教學開展與學生選拔都是以比賽為中心，學生對機器人的認識也僅限于知道幾種比賽機器人的名稱。這樣的培養目標未免太功利化。
（3）開展情況不均衡，師資力量缺乏
由于機器人相關器材比較昂貴、技術較為高端，有條件開展的學校不多。盡管有的學校購買了器材，但是由于缺乏師資，器材成了擺設。目前，大多數培養師范生的高校都沒有相應課程開設，新手教師在這方面的知識幾乎為零，在職教師中也難有“全才”。某高中負責機器人培訓的教師由信息技術教師、通用技術教師和物理教師組成，有的擅長編程，有的擅長搭建。培訓教材也沒有統一的規范，有的學校甚至只用廠家說明書進行教學。由于師資缺乏，很多學校存在教練員與裁判員由一人兼任的現象。
2.解決策略
（1）加大宣傳力度，提高認識水平
機器人項目包含多種學科技術，是貼近科學技術前沿的高端項目。大眾對它的了解還很有限，也很片面。目前很多有關機器人課程的宣傳無非是展示學生作品及參賽獲獎情況，這樣的宣傳給人的感覺就是機器人課程很高端、很復雜，不好學。因此，學校、相關學術機構及管理部門應利用多種渠道宣講機器人課程的開設意義，要讓學校、學生及家長了解機器人課程是一門綜合性的課程，既適合男生也適合女生，能全方位地鍛煉學生的多種能力。
（2）爭取多方投入，降低開設成本
機器人器材價格昂貴一直是機器人課程開設的瓶頸。以FLL器材為例，完整的一套器材包括配件價格大概在五千元至六千元。但是機器人器材品種繁多，不同比賽使用的器材也不相同，要參加不同的比賽，就必須購買多套器材。面對經費問題，學?？梢钥紤]多種解決渠道，如課題經費、學生自購、校友捐贈、廠家贊助、校區共享等。當然，更要強調做好器材的保護及管理工作，以保證器材的循環使用，對器材的分類管理本身也能培養學生的資源管理能力。
（3）加強師資培訓，建立統一標準
機器人課程是新興課程，師資力量嚴重不足，相關部門應結合各方力量重視對師資力量的建設。首先，專家應對機器人的教學內容進行科學合理地分析，做好教學設計，制定規范的教學標準與要求，給師范生開設相關課程，提早普及。其次，中學管理層在重視機器人課程時要切實重視教學質量，積極關注教師的培訓，加強與師范院校的聯系，加強校際交流與合作，促進相關教師的成長。最后，盡早制訂科學系統的機器人教練員及裁判員考核評價機制，規范培養師資力量，做到持證上崗。
