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[专题]人工智能时代的科学教育

赵 力/东南大学信息科学与工程学院

2019-12/总第285期

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人工智能的发展

人工智能,也称机器智能。最初于1956年的Dartmouth学会上提出,是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。人工智能真正被关注是2016年3月9—15日AlphaGo与李世石的围棋大战,使人工智能从科学技术走进了大众视野。人工智能发展的另外一个原因是神经网络。在过去十几年里一直有科学家研究神经网络,但大部分都不成功。直到2012年,加拿大的一位教授提出一种方法,能够使我们训练复杂的神经网络,后来通过参加比赛把人工智能水平大大推进,由此进入人工智能爆炸式增长阶段。可以说,现在所有的进步来源于当时的突破。

目前,人工智能已经作为国家战略引起各方面的重视。算法、数据和计算是人工智能发展的三大基石。大量实时产生的数据为人工智能的落地应用奠定了基础,机器学习算法是实现人工智能落地的引擎,GPU/FPGA的发展及计算能力的提升使云计算平台可以快速计算并处理大量数据。

人工智能技术的应用领域广泛,但据估计我国人工智能学科人才需求缺口每年在100万左右。人工智能学科人才的培养需要专业化、规范化和规模化。

人工智能对教育的影响

2018年4月教育部发布《教育信息化2.0行动计划》指出“三全两高一大三变三新”的发展目标,即教学应用覆盖全体教师,学习应用覆盖全体适龄学生,数字校园建设覆盖全体学校;信息化应用水平和师生信息素养普遍提高;建成“互联网+教育”大平台;推动从教育专用资源向教育大资源转变,从提升师生信息技术应用能力向全面提升其信息素养转变,从融合应用向创新发展转变;努力构建“互联网+”条件下的人才培养新模式,发展基于互联网的教育服务新模式,探索信息时代教育治理新模式。教育信息化2.0倡导构建网络化、数字化、智能化、个性化、终身化的教育体系,建设人人皆学、处处能学、时时可学的学习型社会,实现更加开放、更加适合、更加人本、更加平等、更加可持续的教育。

教育是一个传统的概念,但教育本身拥有极大的包容度。任何技术的出现,对于教育而言都存在着融合创新的机会。人工智能技术在教育行业的应用,促使一些教育工作自动化、智能化,从而大幅提高教育工作者和学习者的效率。人工智能与教育的结合还使得过去以教师为主导的填鸭式教育、应试教育,转变成以学生为主体的教学方式,为学生提供个性化的教学服务,真正做到因材施教。

我们的研究工作

东南大学学习科学研究中心是以学习科学为主要研究范围的文、理、工、医多学科综合交叉研究机构,主要围绕4个关键词,从培养学生情绪能力的角度开展学习科学的研究。第一是“智能化评测”,不只有考试,还要在整个学习过程中不断评测学生的性格、兴趣点、学习能力和情绪能力,了解学生通过学习可以收获哪些方面的成果。第二是“因材施教”,通过评测知道学生适合什么样的学习,应该给他提供什么样的教学材料,做到因材施教。第三是“寓教于乐”,让学生在学习中感受到快乐。第四是“情绪的培养”,让学生在教学和成长计划中不断学到知识,情绪得到很好的培养。

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Minsky教授,人工智能创始人之一

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Picard教授

学习科学研究中心有一支多学科交叉的高层次科研队伍,团队里有来自信息学、教育学、心理学、神经科学等学科的优秀人才,经过多年努力取得了不菲的研究成果。

情感计算与学习科学

人工智能创始人之一、图灵奖获得者、美国麻省理工学院的Minsky教授在《思维的社会》一书中指出,“问题不在于智能机器能否有情感,而在于没有情感的机器能否实现智能”。1997年,美国MIT媒体实验室Picard教授提出了情感计算的概念。情感计算的目的就是要让计算机具备与人类似的理解、识别和产生各种情感特征的能力,最终使计算机像人一样进行生动、亲近和自然的交流,使计算机具有更高的、全面的智能。我们从1995年开始了针对语音情感识别的研究。

一个学生的情绪能力包括认识自身情绪的能力、妥善管理情绪的能力、自我激励的能力、认识他人情绪的能力,以及人际关系的管理能力。培养学生时,很重要的一点就是情绪能力。它与学生的认知有关,与学习兴趣有关,与记忆、创新、健康有关,还与突发性暴力有关。所以开展情绪能力研究是非常重要的。

我们建立了一个多模态儿童情绪能力分析与评测系统,通过语音、表情等判断儿童的情绪。简单来说就是由教育学和心理学专业的研究人员提供方法步骤,然后邀请学生志愿者在一个环境里面进行教学实验,研究人员通过视频、语音判断学生的一些变化过程。我们的研究获得国家发明专利49项、省部级奖励7项,在IEICE、《Neural Computation》《电子学报》《声学学报》等国内外核心学术期刊上发表论文300余篇。

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情感分析实验室的情感测评

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心理评测机器人

学习心理健康问题一站式解决方案

我国中小学生心理健康问题突出,如情感封闭、学习压力大、人际关系紧张、以自我为中心等,甚至每年有若干儿童因巨大的心理压力自杀。这些包括学习困难问题在内的心理问题亟待解决,但却缺乏有效解决手段。家长看到孩子学习不集中注意力、多动时,往往带孩子去医院做测试,可是实际上很多时候教育上的问题与医院关系不大,医院只能作出一些不是很准确的判断。因此,我们需要一个准确的测试环境,充分了解儿童的学习障碍和心理问题在哪里。“人工智能+心理诊疗”是解决目前我国中小学生心理健康问题的有效途径,例如“一站式”中小学生心理健康问题解决方案。

我们研究了评测系统,通过一些量表、模型和测试手段,了解学生的状态和学习困难,并判断其原因。这种测评手段有测评仪器、量表、教育心理学等作为基础,能够科学地判断和了解每个学生的状态。

我们还研发了一些设备,例如智能镜架,上面有一个很小的陀螺,可以帮助解决学生注意力不集中、坐姿不良、用眼不健康等问题;心理评测机器人可以与学生进行对话,通过对学生的语音情感分析、身心数据分析、面部表情识别、异常行为识别和红外测温等,及时了解问题所在。

这种从发现问题到分析问题,最后再到解决问题的“一站式”闭环应用模式具有多种优势,在发现问题方面有大范围、长时间、非侵入式的特点,在分析问题方面具有多模态、大数据、专业化、规范化和智能化等优点,在解决问题方面具有浸入式训练、虚拟现实、本地治疗等优势。

学校教学工作实时分析评估系统

中国在线教育市场规模巨大,预计未来几年将会保持增长,但整体上在线教育在整个教育行业占比不高,体验粗糙和结果模糊是阻碍在线教育深度拓展的核心问题。

学校教学工作实时分析评估系统通过在教室安装的采集设备,判断每一间教室里每一位学生注视黑板的时间及学习态度,根据判断结果分析各班级、各教师的教学情况,还可以判断每位学生对哪门课比较感兴趣。采集的这些数据会传到后台,进一步分类统计,为每个班级、每位教师、每位学生、每门课都建立数据统计库,便于及时跟踪了解情况。例如,如果某位学生出现生病等状况,那么他可能会表现出不同于以往的专注学习的情况,系统将采集到的数据传至后台,经过统计对比数据库,可以判断出学生是否存在问题,是否需要帮助和关心,帮助教师及时了解清楚情况并采取应对办法。实时分析评估系统还会关注和评测学生的表情、情绪和互动积极性,评测结果可以传到后台和校长办公室,显示每门课的教师教学和学生学习情况。

面向中小学的人工智能学习实验平台

我们还设计了面向中小学的人工智能学习实验平台。人工智能实验箱是一套可用于人工智能入门的教学实验平台,它使用了基于BCM2837B0型号CPU构建的树莓派3B+和萤石智能机器人。为辅助教学,我们编写了配套的人工智能高中教学教材、教学PPT、实验指导书和相应例程,学生通过完成各项基础实验了解Python语言,学习和搭建神经网络。综合实训平台采用从简单到复杂、从基础到高级、从单元到系统的教学模式,引导学生对编程和人工智能学习产生兴趣,是中学人工智能教育课程的理想平台。

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