北京师范大学校长董奇:面向未来的智能化教育评价

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最近,在由北京师范大学和Keda Xunfei联合主办的2019年人工智能与教育大数据峰会上,北京师范大学校长董琦教授做了题为《面向未来的智能化教育评价》的主题演讲。

他说,当前的技术飞跃和经济全球化时代对人才素养提出了新的要求。然而,传统的教育评估受到技术等因素的限制。很难客观地评估这些重要的品质。因此,有必要整合各种技术。进步使得对教育的评价更好地反映了学生的道德,智力和艺术工作的全面发展。

在董琦看来,未来社会对人才素养提出了四项新要求:

首先,面对变化和不确定的未来,我们必须学会学习并坚持终身学习。我们必须有一个以人机与计算机相结合的思维方式;

第二,面对技术发展和信息爆炸的未来,必须提供信息素养,科学素养和数据素养;

第三,面对人工智能无处不在的未来,必须具备高阶思维能力,创新能力和解决问题的能力;

第四,面对人类成为命运共同体的未来,我们必须具有核心价值观,社会责任感和全球意识。

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同时,董琦指出,我国学生的学习负担过重,实践能力弱,创新能力不足,身体健康状况下降等问题仍存在一些突出问题。以上问题主要涉及国内教育实践中的六大问题。这六个问题是:第一,得分能力;第二,强调知识;第三是智力教育;第四是普通而轻盈;学习繁重,身体健康;

我们年复一年地试图解决这些问题,但他们做得很少。

他认为,虽然造成这些问题的原因很多,其中一个重要原因就是教育评估。我国教育质量评估监督体系尚不完善。

未来教育评估发展的新趋势

董琦认为,技术发展为教育评估带来了新的动力。主要有三个方面:

首先,云计算,大数据,5G,物联网和智能终端技术的发展是支持智能评估环境建设的新要素;

其次,VR/AR/MR支持的沉浸式情境创建,人工智能支持的智能识别技术和可穿戴设备支持的数据采集,为现实生活场景下的教育评估创造了新的机会;

三是教育数据的建模,分析和可视化,已成为支持智能评估,多维度,高效性全过程的新方法。

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董琦认为,这一系列技术的整合与整合将推动教育评估进入一个新的发展阶段。事实上,教育评估已经开始进入一个新的发展阶段,即智能教育评估的新趋势已经出现,有七大趋势:

首先是评估可以实现的变化。从过去强调知识,基本能力的评价,到道德,智力和艺术工作的综合评价。

第二是评估功能的变化。从过去的筛选和选择,到精确的改进和发展。

过去,它仅基于简单而有限的选择和筛选方法。现在我们可以在评估中发挥更重要的作用,即改善和促进学生各方面的发展,提供精确的改进指导,包括提供改进的方法和内容。

第三是评估对象的变化。从过去的一些抽样中选择一些学生,对所有学生,要注意每个学生。现在使用新技术,我们可以面对所有学生,即使没有抽样,整个抽样方法也足够了,每个学生都可以进行个性化的评估和指导。

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第四是评估信息来源的变化。从过去单一模式的信息到多样化,丰富化和多模态的信息。

过去,我们收集的数据只能使用相对简单的文本信息或一些图像信息,视频信息非常有限,研究视频信息的成本太高。现在我们可以使用更丰富的多模态信息,并可以自动智能地分析和处理这些信息。

第五是评估任务的变化。从过去的非典型场景到现实,生活和乐趣。

在过去,我们的评估是在一些不真实的典型地方进行的。专业检查室,具体时间,具体要求。时间可能是高考的两天。在过去,我们无法在现实生活中学习和工作中评估实际情况。现在,智能评估使我们能够开展这样的工作,例如,通过游戏构建近乎真实的问题场景,并测量学生在交互中的高阶思维能力。

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第六是评估方法的变化。从过去的明确,总结性评估,到嵌入式,伴随式,无形式评估。

过去的评估是考试。无论是小型测试还是大型测试,都是一项测试。目前的评估测试可以潜入您的日常行为和学习,协助教师的日常教育,具有一些附带的,隐形的功能,并增加评估结果的真实性。

七是评估结果的反馈变化。从过去的滞后反馈到即时反馈,从过去的群体反馈到群体导向+个人反馈。

件下,我们可以在未来随着新技术的发展实现进一步发展,这方面将变得越来越强大。整合创新将是智能教育发展的重要前提。如今,包括我国在内的世界各国在应用智能教育评估方法方面取得了重要进展。虽然这些进步是初步的,但随着时间的推移,随着我们的应用深入,我们继续研究研发,我相信它的应用水平会越来越高。

智能教育评估的新进展

情绪情绪评估。以深度学习,强化学习和迁移学习为支撑,探索文本分析,语音分析,图像识别和血液成像应用,实现个体情感特征的识别和判断。

例如,在学习过程中,学生是身心健康发展的一个非常重要的维度。我们如何评估情绪和情绪?如果您可以结合学生的学习过程,您就可以了解学生正常学习过程的真实状态。例如,在数学学习的过程中,有些孩子有数学学习焦虑,有些甚至认真。我们可以将学生学习过程的情绪状态与他的成绩联系起来。我们还可以看一下数学课的教学效果。老师有什么影响?不仅是高低数学成绩,还有学生在数学学习,情感爱和自信中的情感。这些可以使用文本分析技术,语音分析技术,图像识别技术和光谱仪来评估。

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社交技能评估。 “人人互动”记录了多个学生在完成任务过程中的对话和关键行为,形成过程流数据,从数据中提取证据,评估学生的社交技能。

当今社会人们的社交技能非常重要。无论是在线下还是在线虚拟世界,人们之间都会有很多社交互动。无论是在线还是在线虚拟世界,人与人之间都会有很多社交互动。通过两个或两个以上学生群体合作过程中形成的过程数据,我们提取关键的有用信息,评估学生的社交互动水平,但这种在线交流和离线的水平可能是一致的或不一致的。有些人在线和离线都有类似的社交互动。有些人在线和离线之间可能存在很大差异。我们可以对它进行更深入的研究。

语言表达能力评估。人机交互评估模型实现了口语数据的自动采集,模仿专家对评分模型进行评分。

语言技能很重要。我们花了很多时间学习母语,花了很多时间学习第二语言。然后利用人工智能和相关技术,我们有能力进一步扩展人类语言评估。在过去,我们对人的评价更多地集中在阅读,理解口语和听表达方面。这也很困难,研究费用也很高。如今,语音技术和人工智能技术的发展为我们的母语,中国人的第二语言和外国人学习汉语提供了前所未有的新的可能性,包括我国的少数民族儿童。学习普通话是一种新的可能性。

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信息素养评估。计算机环境中的交互式评估任务,根据学生的表现评估ICT扫盲。

我们可以在实际的人机交互过程中了解学生的信息素养状况,更接近孩子的现实生活工作,利用信息技术促进他们工作效率和质量的提高。

科学素养评估。教学过程数据在STEAM教学课程中实时收集,评估报告在课程结束时自动生成。

在当今科学技术飞速发展,科技与社会紧密结合的时代,科学素养具有新的意义,那么科学素养可以说现在高度重视这门课程是对学生的程序性评价。

解决问题和创造力评估。基于人工智能技术评估学生高级能力的模拟现实世界问题情境的解决问题的能力评估。

今天,我们有很多时间,从复杂而复杂的日常工作中解放出来,有更多的时间来处理复杂的创造性问题,而人类将有更多的时间去做他们想做的许多有趣的事情。所以在今天的时代,高水平的解决问题的技能,创造力是非常重要的,所以它需要我们客观地评估它。

身体健康评估。基于体育手镯等物联网设备,可以收集学生体育和体能的实时信息,为不同的学生提供个性化的体格和健康评估。

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艺术素养评估。在书法方面,基于OCR智能写作评估技术,评估学习者的作品如巧合,大小,重心,空间分布等。在歌唱方面,基于智能语音技术的音乐评价可以对学习者进行大规模的监控。 '音乐素养。这种表型评估可以实现整个过程的电子采集和存储。

艺术素养不仅可以填写调查问卷。理解学习的欣赏,也学会表达,艺术的表达。我们现在可以使用新的语音技术来测试学生表型的艺术素养。例如,今年5月,我们在同一天测试了20万名中小学生的艺术素养,实现了全国600多个区县的评估,储存,分析和处理。

最后,董琦提出了几点评价智能教育的建议:

首先,在国家层面,将智能教育评估纳入相关的国家战略;

二是加强高校与研究机构的合作,推动智能教育评估理论与方法的创新;

三是加强大学与企业的合作,促进研究成果在教育领域的及时应用;

四是在国家层面建立智能教育评估平台,加强开放和共享。

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董琦强调,人工智能与教育相结合,结合其他技术,涉及一系列道德问题,安全问题,隐私保护问题,如数据采集与获取,数据流通与保护,数据授权与应用等。等待。这项工作必须进行并稳定下来。我们必须高度重视这些问题。这方面的任何问题都会严重干扰我们推广这件作品的工作。这也是我们作为一个行业合作的基础。 (雷锋王雷峰网雷锋网)

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最近,在由北京师范大学和Keda Xunfei联合主办的2019年人工智能与教育大数据峰会上,北京师范大学校长董琦教授做了题为《面向未来的智能化教育评价》的主题演讲。

他说,当前的技术飞跃和经济全球化时代对人才素养提出了新的要求。然而,传统的教育评估受到技术等因素的限制。很难客观地评估这些重要的品质。因此,有必要整合各种技术。进步使得对教育的评价更好地反映了学生的道德,智力和艺术工作的全面发展。

在董琦看来,未来社会对人才素养提出了四项新要求:

首先,面对变化和不确定的未来,我们必须学会学习并坚持终身学习。我们必须有一个以人机与计算机相结合的思维方式;

第二,面对技术发展和信息爆炸的未来,必须提供信息素养,科学素养和数据素养;

第三,面对人工智能无处不在的未来,必须具备高阶思维能力,创新能力和解决问题的能力;

第四,面对人类成为命运共同体的未来,我们必须具有核心价值观,社会责任感和全球意识。

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同时,董琦指出,我国学生的学习负担过重,实践能力弱,创新能力不足,身体健康状况下降等问题仍存在一些突出问题。以上问题主要涉及国内教育实践中的六大问题。这六个问题是:第一,得分能力;第二,强调知识;第三是智力教育;第四是普通而轻盈;学习繁重,身体健康;

我们年复一年地试图解决这些问题,但他们做得很少。

他认为,虽然造成这些问题的原因很多,其中一个重要原因就是教育评估。我国教育质量评估监督体系尚不完善。

未来教育评估发展的新趋势

董琦认为,技术发展为教育评估带来了新的动力。主要有三个方面:

首先,云计算,大数据,5G,物联网和智能终端技术的发展是支持智能评估环境建设的新要素;

其次,VR/AR/MR支持的沉浸式情境创建,人工智能支持的智能识别技术和可穿戴设备支持的数据采集,为现实生活场景下的教育评估创造了新的机会;

三是教育数据的建模,分析和可视化,已成为支持智能评估,多维度,高效性全过程的新方法。

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董琦认为,这一系列技术的整合与整合将推动教育评估进入一个新的发展阶段。事实上,教育评估已经开始进入一个新的发展阶段,即智能教育评估的新趋势已经出现,有七大趋势:

首先是评估可以实现的变化。从过去强调知识,基本能力的评价,到道德,智力和艺术工作的综合评价。

第二是评估功能的变化。从过去的筛选和选择,到精确的改进和发展。

过去,它仅基于简单而有限的选择和筛选方法。现在我们可以在评估中发挥更重要的作用,即改善和促进学生各方面的发展,提供精确的改进指导,包括提供改进的方法和内容。

第三是评估对象的变化。从过去的一些抽样中选择一些学生,对所有学生,要注意每个学生。现在使用新技术,我们可以面对所有学生,即使没有抽样,整个抽样方法也足够了,每个学生都可以进行个性化的评估和指导。

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第四是评估信息来源的变化。从过去单一模式的信息到多样化,丰富化和多模态的信息。

过去,我们收集的数据只能使用相对简单的文本信息或一些图像信息,视频信息非常有限,研究视频信息的成本太高。现在我们可以使用更丰富的多模态信息,并可以自动智能地分析和处理这些信息。

第五是评估任务的变化。从过去的非典型场景到现实,生活和乐趣。

在过去,我们的评估是在一些不真实的典型地方进行的。专业检查室,具体时间,具体要求。时间可能是高考的两天。在过去,我们无法在现实生活中学习和工作中评估实际情况。现在,智能评估使我们能够开展这样的工作,例如,通过游戏构建近乎真实的问题场景,并测量学生在交互中的高阶思维能力。

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第六是评估方法的变化。从过去的明确,总结性评估,到嵌入式,伴随式,无形式评估。

过去的评估是考试。无论是小型测试还是大型测试,都是一项测试。目前的评估测试可以潜入您的日常行为和学习,协助教师的日常教育,具有一些附带的,隐形的功能,并增加评估结果的真实性。

七是评估结果的反馈变化。从过去的滞后反馈到即时反馈,从过去的群体反馈到群体导向+个人反馈。

件下,我们可以在未来随着新技术的发展实现进一步发展,这方面将变得越来越强大。整合创新将是智能教育发展的重要前提。如今,包括我国在内的世界各国在应用智能教育评估方法方面取得了重要进展。虽然这些进步是初步的,但随着时间的推移,随着我们的应用深入,我们继续研究研发,我相信它的应用水平会越来越高。

智能教育评估的新进展

情绪情绪评估。以深度学习,强化学习和迁移学习为支撑,探索文本分析,语音分析,图像识别和血液成像应用,实现个体情感特征的识别和判断。

例如,在学习过程中,学生是身心健康发展的一个非常重要的维度。我们如何评估情绪和情绪?如果您可以结合学生的学习过程,您就可以了解学生正常学习过程的真实状态。例如,在数学学习的过程中,有些孩子有数学学习焦虑,有些甚至认真。我们可以将学生学习过程的情绪状态与他的成绩联系起来。我们还可以看一下数学课的教学效果。老师有什么影响?不仅是高低数学成绩,还有学生在数学学习,情感爱和自信中的情感。这些可以使用文本分析技术,语音分析技术,图像识别技术和光谱仪来评估。

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社交技能评估。 “人人互动”记录了多个学生在完成任务过程中的对话和关键行为,形成过程流数据,从数据中提取证据,评估学生的社交技能。

当今社会人们的社交技能非常重要。无论是在线下还是在线虚拟世界,人们之间都会有很多社交互动。无论是在线还是在线虚拟世界,人与人之间都会有很多社交互动。通过两个或两个以上学生群体合作过程中形成的过程数据,我们提取关键的有用信息,评估学生的社交互动水平,但这种在线交流和离线的水平可能是一致的或不一致的。有些人在线和离线都有类似的社交互动。有些人在线和离线之间可能存在很大差异。我们可以对它进行更深入的研究。

语言表达能力评估。人机交互评估模型实现了口语数据的自动采集,模仿专家对评分模型进行评分。

语言技能很重要。我们花了很多时间学习母语,花了很多时间学习第二语言。然后利用人工智能和相关技术,我们有能力进一步扩展人类语言评估。在过去,我们对人的评价更多地集中在阅读,理解口语和听表达方面。这也很困难,研究费用也很高。如今,语音技术和人工智能技术的发展为我们的母语,中国人的第二语言和外国人学习汉语提供了前所未有的新的可能性,包括我国的少数民族儿童。学习普通话是一种新的可能性。

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信息素养评估。计算机环境中的交互式评估任务,根据学生的表现评估ICT扫盲。

我们可以在实际的人机交互过程中了解学生的信息素养状况,更接近孩子的现实生活工作,利用信息技术促进他们工作效率和质量的提高。

科学素养评估。教学过程数据在STEAM教学课程中实时收集,评估报告在课程结束时自动生成。

在当今科学技术飞速发展,科技与社会紧密结合的时代,科学素养具有新的意义,那么科学素养可以说现在高度重视这门课程是对学生的程序性评价。

解决问题和创造力评估。基于人工智能技术评估学生高级能力的模拟现实世界问题情境的解决问题的能力评估。

今天,我们有很多时间,从复杂而复杂的日常工作中解放出来,有更多的时间来处理复杂的创造性问题,而人类将有更多的时间去做他们想做的许多有趣的事情。所以在今天的时代,高水平的解决问题的技能,创造力是非常重要的,所以它需要我们客观地评估它。

身体健康评估。基于运动手镯等物联网设备,可以实时采集学生运动和身体健康信息,实现对不同学生的个性化体质和健康评估。

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艺术素养评估。在书法方面,基于OCR智能写作评价技术,对学生作品的一致性、大小、重心、空间分布等进行评价,在歌唱方面,基于智能语音技术的音乐评价可以对学生的音乐进行大规模的监测。c识字。这种表型评估可以实现整个过程的电子采集和存储。

艺术素养不能只填写一份问卷。懂得欣赏学习,也学会表达,表达艺术。我们现在可以使用新的语音技术来测试学生表现型的艺术素养。例如,今年5月,我们在同一天对20万名中小学生进行了艺术素养测试,实现了全国600多个区县的评估、存储、分析和加工。

最后,董琦对智能教育的评价提出了几点建议:

第一,在国家层面,将智能教育评价纳入国家相关战略;

二是加强高校与科研院所的合作,促进智能教育评价理论和方法的创新;

三是加强校企合作,促进科研成果在教育领域的及时应用;

四是发展国家级智慧教育评估平台,加强开放共享。

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董琦强调,人工智能与教育相结合,结合其他技术,涉及一系列道德问题,安全问题,隐私保护问题,如数据采集与获取,数据流通与保护,数据授权与应用等。等待。这项工作必须进行并稳定下来。我们必须高度重视这些问题。这方面的任何问题都会严重干扰我们推广这件作品的工作。这也是我们作为一个行业合作的基础。 (雷锋王雷峰网雷锋网)