提供论文发表、期刊发表、证书、著作、课题申请、专利等一条龙服务——杂志社张伟浩-您负责教书育人,我们负责解决您职称,晋级路上遇到的难题。

人工智能视阈下教育治理的技术功用与困境突破

分类:(四) 发表时间:1970-01-01

一、问题的提出

人工智能作为新一代产业变革的核心驱动技术, 汇集了大数据、云计算、脑科学、超级计算等新兴技术和理论成果, 展现出在智能决策、深度学习、情感计算等领域的独特优势。基于大数据分析的机器视觉、语音识别和自然语言处理显现出其智能效力, 结合主观经验智慧辅助社会治理, 具有技术优势和价值判断高度融合的特性。2017年7月, 国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出, “加快人工智能深度应用”, 促使“社会治理智能化水平大幅提升”;对于智能教育而言, 能够利用人工智能技术助推人才培养方式的改进, 促使智能学习和交互学习方式发生系统性变革, 这必然为教育治理提供新的技术手段。2018年4月, 教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》倡导, “利用智能技术支撑人才培养模式的创新、教学方法的改革、教育治理能力的提升”, 并将其置于“实现教育现代化不可或缺的动力和支撑”的重要地位。就其具体实现过程而言, 更有必要探究人工智能应用于教育治理进程中依循了何种技术进路;人工智能所具备的深度学习自主建模能力、模拟人类决策的专家系统以及人机交互的情感理解和表达能力, 将为教育治理信息输送、复杂情境识别、决策方案制定提供什么样的路径支撑;而由于治理体制机制的不适应, 人工智能视阈下的治理主体、治理结构、治理能力和治理制度伦理可能面对哪些困境。据此提出利用人工智能技术推进教育治理现代化的因应策略。

二、人工智能的意涵与技术进路

早在1950年, 计算机领域的先驱图灵 (A.M Turing) 在《计算机与智能》一文中提出, 测试机器是否具有人类智能的“图灵测试”, “需要考虑的是机器能否像人一样具备行为表现与经验观察的能力”[1]。1956年, 约翰·麦卡锡 (John Mc Carthy) 等人在美国发起的“达特茅斯夏季人工智能研究项目”, 第一次提出人工智能 (Artificial Intelligence) 的名称并验证了计算机能够像人一样解决抽象任务, 标志着人工智能的正式诞生。历经20世纪70年代的低谷, 再到90年代的回暖, 到21世纪初, 人工智能在深度学习、认知科学和大数据分析等领域取得突破性进展, 人工智能对于生产生活及社会治理产生变革性影响。在对人工智能的理解上, 诸多研究将其归类为弱人工智能和强人工智能, 弱人工智能主要是以记忆存储和传感的方式, 实现一般的图像识别或信息判断的功能;强人工智能则是指智能机器具备了自主学习和自适应特征, 可以模仿人类的独立感知、判断理解的学习能力, 为人们的决策提供综合智能依据。事实上, 人工智能是借助优化算法、大规模数据分析技术以及高性能计算系统, 赋予计算机逻辑判断、感知推理和独立判断能力, 在特定输入条件下进行认知学习以及决策执行的智能活动。

人工智能应用于教育治理的关键技术可分为机器学习、专家系统和人机交互, 对于提升教育治理的智能化水平具有重大意义。第一, 机器学习是为应对海量数据深度挖掘与明晰数据分析规则, 自行模拟人类决策活动而衍生的分析技术。伴随着机器学习在理论、算法和应用方面取得的快速进展, 基于人工神经网络的深度学习已成为大数据分析和人工智能研究领域的热点。深度学习作为一种高效的特征提取机制, 通过海量的数据训练并构建类似于人脑的分层模型结构, 对输入数据逐级提取从底层到高层的特征, 能够建立从底层信号到高层语义的映射关系[2]。深度学习所具备的自主学习与建模推广能力, 使其在教育教学、决策管理中的自然语言处理、图像识别及语音识别等方面具有优势。第二, 专家系统涉及运用具体逻辑规则的发展来模拟人类专家的决策过程, 该过程中的重要组成部分需要领域专家与知识工程师的合作, 如教育研究人员与工程师合作编辑决策规则[3]。具体而言, 知识工程师通过知识获取方式, 将特定领域中专家提供的知识, 采用知识表示技术编辑或自动生成某种特定表示形式存入知识库中;用户借助数据采集系统或人机交互接口, 输入信息并从推理结构控制知识库及整

畅志文化期刊网,一个专业的论文发表,期刊发表,著作出版,课题等评职称相关平台。

文章名称:人工智能视阈下教育治理的技术功用与困境突破

文章地址:www.cqpc.cq.cn

内容来自网络-如有侵权,请告知删之

上一篇:构建信息时代教育新模式 下一篇:移动互联网的大规模学习服务生态环境研究

还有问题,免费咨询专业人员

没有问题了,我想发稿或出版