在教育領域中人工智能的運用

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1引言

首次提出人工智能的概念至今，人工智能AI已經有近五十年的發展歷程。人工智能的最新成果有什么，人工智能的發展跌宕起伏，高潮和低谷在何時，作為人工智能發展的基石。其核心技術是如何實現的，人工智能的應用領域廣泛，本文將分析其對生產、生活的提升意義。

2人工智能的成果和發展歷程

2.1最新成果首位中國

AI主播在浙江烏鎮舉行的第五屆世界互聯網大會上亮相引發關注。用戶只需要輸入新聞文本，AI合成主播就能用和真人一樣的聲音進行播報。贊嘆之余，我們會發現，隨著人工智能技術的發展，越來越多的領域開始有人工智能身影的出現。從不久前的阿爾法狗擊敗世界圍棋冠軍李世石震驚世界，到無人駕駛技術的突破，再到現在中國首位AI主播的亮相，無一不在展現著人工智能的多元性和可能性。在21世紀，人工智能必將迎來一個發展的新高潮，令人充滿期待。

2.2發展歷程

（1）人工智能的起源。1950年，被稱為“人工智能之父”的圖靈提出了一個舉世矚目的想法——圖靈測試。按照圖靈的設想：如果一臺機器能夠與人類開展對話而不能被辨別出機器身份，那么這臺機器就具有智能。六年后，在美國達特茅斯大學舉行的一場為其兩個月的討論會上，“人工智能”概念首次被提出。（2）人工智能的發展。1956年的會議之后，科學家們在這一領域取得了矚目的進展，形勢一片大好。然而隨著時間的推移，在人們的熱切期待之下的人工智能遇到了發展中的瓶頸。因其不能解決人們提出的更加復雜的問題，政府對于人工智能的經費撥款開始大幅下降。幸而，得益于計算機技術的飛速發展，人工智能在1970年代終于再次迎來了它的春天。1997年，計算機國際象棋下棋系統“深藍”戰勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，宣告了人工智能的王者歸來。（3）人工智能的發展現狀及前景。進入21世紀，互聯網呈現出飛速發展的趨勢，計算機性能成倍增長、分布式系統的廣泛應用使得人工智能在眾多領域同步發展，關于深度學習技術和人工神經網絡算法的深入研究，使得人工智能不僅僅是論文中的概念，而是逐漸形成產品，慢慢滲入到我們的日常生活中，相信在未來這項技術一定會帶來巨大的實用價值，造福我們的社會。

3人工智能核心技術

3.1自然語言處理

自然語言處理通常是指用計算機對人類的自然語言進行有意義的分析與操作，其基礎研究主要包括詞法分析，句法分析，語義分析。詞法分析的主要任務是詞性和詞義的標注，即在不同的語境中確定每個詞的語法范疇和多義詞的義項，通常有基于規則和基于統計的兩種方法。句法分析的任務是確定句子的句法結構，識別組成句子的各個成分，明確它們之間的相互關系，一般分為完全句法分析和淺層句法分析兩種。前者的難點有兩條：一是詞性的歧義，二是搜索難度大。后者的主要任務是語塊的識別和分析。語義分析也就是將人類能夠理解的自然語言轉化為計算機能夠理解的形式語言。句子的分析和處理過程一般采用句法語義一體化的策略，常見的有詞義消歧和淺層語義分析。詞義消歧就是在語境中通過上下文的聯系確定詞的具體義項。淺層語義分析通過將句子中的句法成分標注成為謂語動詞的語義角色，并將每個語義角色賦予一定的語義含義，形成計算機的形式語言。

3.2計算機視覺

如何使計算機具備“看”的能力，是計算機視覺的核心目的。而數字圖像處理技術則是關鍵所在。通過計算機對數學圖像的提取、去噪、復原等步驟，數字圖像處理技術可以提取圖像的特征，并將其轉化成數字信號進行處理。數字圖像處理的任務主要分為以下三個步驟：首先是提高圖像的清晰度，即視覺質量；其次是識別并提取圖像的某些特征值或者特征信息；最后是將圖像數據進行轉換、編碼、壓縮等處理，以便圖像以數字信號的形式進行傳播、存儲和分析。數字圖像處理的主要技術手段包括圖像描述和圖像分割。通常情況下，圖像描述主要采用二維形狀描述方式，包含了邊界描述和區域描述。圖像分割的主要目的在于提取圖像的有意義部分，包含邊緣、區域和形狀等，便于進一步的分析和處理。去除噪聲是提高圖像質量的有效手段，而圖像增強和圖像復原可以使得圖像的視覺效果產生飛躍。圖像壓縮的意義在于減少圖像傳輸和處理時間，同時可有效減少圖像存儲空間。編碼是壓縮技術最主要的手段，發展較為成熟。以上圖像處理方法和技術，是計算機圖像處理的主要途徑。

3.3大數據分析

現在社會處于高速發展時期，科學技術日益發達，社會每時每刻都在發生變化，而這些變化就會產生大量的數據。隨著網絡信息物聯網的普及應用，數據總量不斷快速增長，這些數據量大，種類繁多，價值密度較低，因此需要通過深入研究大數據，進行過濾，提取有價值的信息。由此可見，TB級別（1TB＝1024GB）的實際應用數據中存在很多不完整、模糊、隨機的無效數據，大數據分析的策略就是將其中蘊藏的有價值的數據和信息進行甄別、提取和整合。在商業應用層面，挖掘新的有價值的數據，并對這些數據進行分析處理是將會是一種新的生產力信息。大數據里隱藏著無窮的價值，但從里面挖掘有用的信息，卻是不容易的。首先我們用儲存器把采集到的數據儲存起來，建立相應的數據存，進行管理和運用。通過這些儲存的數據以批量式處理、流式處理、交互式處理，進行歸類、分析、統計、預測等等，提取人們需要的各個領域的數據信息。為社會經濟提供依據，從而提高各個領域的運行效率，推動社會生產力的進步。

4人工智能在教育領域的應用

4.1自然語言處理在教育方面的應用

隨著自然語言處理技術的發展和日趨成熟，其應用的空間也變得十分廣泛，而教育也正成為其重要的一個應用領域。教育環境和教育模式的改變使教育行業對于技術的需求日益增加，越來越多的技術開始應用到實際的教育工作中。例如，基于互聯網技術的遠程授課在當下非常流行，課堂上有著海量的學習者，老師們顯然不能像在學校中一樣批改每一位學生的作業，于是基于機器自動評判和打分的交互式練習即時反饋技術就起到了非常重要的作用。自然語言處理技術在教育方面的應用還有很多，例如機器自動對作文的評價和糾錯技術已開始漸漸普及;未來，電子書包將成為學生們的日常工具，通過學習系統概念的可視化和知識體系的構建，受教育者將會有更好的學習體驗。相信隨著技術應用的深入，越來越多的人會受益其中。

4.2計算機視覺教育的應用案例

計算機視覺在教育領域的應用主要包括以虛擬現實技術為基礎的教學目標呈現（生物領域的器官和標本、數學領域的立體圖形）、以智能攝像頭為基礎的STEM教育模塊。而與此同時，計算機視覺技術本身的教授也是不容忽視的一個應用領域。本文將以計算機視覺教育圖書館項目（CVED）為案例進行分析。計算機視覺學科自誕生以來，產生了很多有價值的內容和教學資料，如何將這些資料整合到一起為更多人所用？美國國家圖書館率先提出了計算機視覺教育圖書館項目。其主要目的在于概括計算機視覺教育資源的同時為從業人員和高校師生提供一個可以共享、討論計算機視覺教育資源的平臺，同時也是未來學科教育圖書館的發展方向。該圖書館整理、匯總了有價值的計算機視覺教學資源，包括了：世界各大學的計算機視覺教學視頻鏈接、對應的課程教材以及精華筆記，以及授課教師提供的課后作業和解答。但是，該數字圖書館仍存在以下兩點問題：首先是資料數量不足，目前僅有十余種，無法滿足“包含世界各地大學計算機視覺課程資料”這一愿景；其次是更新較慢，很多內容在建設之初就存在，并沒有及時更新，計算機視覺技術發展迅猛，如果無法做到及時更新資料，CVED很快將會從“新技術學習庫”轉變為“歷史資料庫”，失去了創設之初的意義。以上問題需要加大數字圖書館的投入，采用專門人員和財力對其進行管理；同時要引起社會各界對計算機視覺教育的關注，擴大CVED圖書館這一非營利組織的影響力，擴大圖書館的用戶基數和活躍人數，并引入獎勵機制，鼓勵用戶上傳最新的計算機視覺資料。

4.3大數據在教育領域的應用

21世紀是知識經濟時代，同時也是大數據的時代，二者的有機結合已經成為未來發展的趨勢。在人人強調個性化的今天，私人訂制成為熱門，而教育行業的“私人訂制”也將在大數據的支持下成為可能。實現個性化學習，首先我們需要對學習者進行初步的特性評估，它包括對學習偏好，學習習慣，學習現狀等方面的了解。這種確定用戶偏好的模式實際上在很多消息推送軟件上都得到了應用，并且取得了不錯的成效。相信在大數據的支持下，特性識別于教育領域而言同樣效果可期。經過前期的了解，為學習者制定個性化的學習方案也就有據可依了。通過大數據分析對學習者的特性進行資源匹配，如此便可找到與學習者高度契合的學習路徑和方式，讓其在學習過程中達到事半功倍之效。對于學習者來說，學習成果的評價也是一個必不可少的部分。利用大數據進行智能化的學習評價，可以精準定位自己的優劣所在，從而對自己實現有針對性的改善和強化。教育與學習擁有了大數據這一強有力的武器之后，個性化，針對性都將會很直觀的得到應用和體現。大數據時代的背景之下，教育行業的前景一片光明。

5結語

人工智能經歷及幾十年的發展，涌現了自然語言處理、計算機視覺、大數據等賦予計算機“智能”的技術。自然語言處理技術較為成熟，其典型應用價值在于語音交互，在教育領域的應用廣泛，包括互聯網打分系統等。計算機視覺的核心技術在于數字圖像處理技術，能有效地將圖像轉化為計算機可處理、存儲、傳輸的數據，著眼于計算機視覺教育本身，CVED圖書館在未來或引領計算機視覺技術走出高校和科研機構，在大眾中普及。大數據分析是近年來新興的技術，通過TB級數據的篩選、分析和整合來挖掘數據蘊含的潛在價值，在教育領域的典型應用為個性化學習。人工智能即將成為改變人類生活方式和生產效率的革命性技術，隨著計算機計算能力、傳感器識別能力、存儲器存儲能力等硬件水平的提升和算法的不斷改進，人工智能走進千家萬戶、創造美好世界的愿望即將實現。