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未來互聯(lián)網(wǎng)教育有何發(fā)展趨勢?

發(fā)布時間:2018-04-24 來源:m.peijianjun919.cn作者:創(chuàng)客匠人閱讀:0

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的大環(huán)境下,教育行業(yè)也受到深刻影響,線下向線上的轉(zhuǎn)移看似簡單,事實卻是一個復雜的過程;從懷疑到肯定,從質(zhì)疑到接受,從自己到別人,而就是近年來在線教育的改變。縱觀當下在線教育形勢一片大好,那以后呢?未來互聯(lián)網(wǎng)教育有何發(fā)展趨勢?我們一起來探討。


教育發(fā)展趨勢


一、未來互聯(lián)網(wǎng)教育有何發(fā)展趨勢?

1、需要大數(shù)據(jù)支持

世界各國關(guān)注的未來教育重點總結(jié)起來包括:學生學習的個性化、教師角色的多樣化、基于腦與認知的科學研究、教育與學習方式的信息化、基于大數(shù)據(jù)的多元化評價、學生培養(yǎng)的學校家庭社區(qū)一體化等方面。這些目標和內(nèi)容的實現(xiàn)都依賴于科學的依據(jù)。

教育在一定范圍內(nèi)存在諸多問題,如重知識、輕能力重智育、輕德育(缺少社會參與和實踐)重結(jié)果、輕過程重傳遞、輕探究重統(tǒng)一、輕個性等諸多矛盾。矛盾的本質(zhì)在于大家仍依靠原有的經(jīng)驗和自身經(jīng)歷來詮釋新時代教育的新需求,缺乏科學的數(shù)據(jù)支撐,難以刻畫新時代學習者的特征;各級教育工作者對新時期教育的動因系統(tǒng)、教育原理缺乏足夠的數(shù)據(jù)模型支持;教育體系研究的范式還停留在經(jīng)驗式的方法上,不能在現(xiàn)有基礎上深入開展個性化學習。這些難題的解決亟待大數(shù)據(jù)的支撐和全新教育理論的研究。


2、計算教育學理論

以計算教育學為代表的、面向?qū)W習者為中心的個性化學習已成為新時代世界各國關(guān)注的重點,必將開啟新時代新的教育研究范式和內(nèi)容。現(xiàn)階段我們要積極應對大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)等帶來的新挑戰(zhàn),加快以學習者為中心的教學模式,著重培養(yǎng)學生的個性,讓教育變革跟上時代,讓我們培養(yǎng)的人不落伍于時代。


3、計算教育學面臨的機遇與挑戰(zhàn)

建設互聯(lián)網(wǎng)強國,為我國教育大數(shù)據(jù)行業(yè)提供了前所未有的獨特機遇,這也對基于教育大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新解決方案提出了更高要求,依托數(shù)據(jù)開展相關(guān)研究是當前我國教育改革的關(guān)鍵,計算教育學正當時。基于大規(guī)模測評數(shù)據(jù),再結(jié)合網(wǎng)絡痕跡數(shù)據(jù)及通過可穿戴設備采集的腦狀態(tài)數(shù)據(jù),采用大數(shù)據(jù)分析方法建立模型、挖掘規(guī)律,將有望為從宏觀、中觀、微觀三個層面構(gòu)建學習者特征模型提供解決方案。

隨著教育技術(shù)和腦科學研究的迅猛發(fā)展,可以通過采集實時動態(tài)的課堂數(shù)據(jù)來補充橫斷研究數(shù)據(jù)的不足,更急需大數(shù)據(jù)的處理方法來刻畫真正的動態(tài)模型,評估來自不同層面的因素對教育質(zhì)量的直接和間接效應,幫助教育政策制定者和教育實踐者針對薄弱環(huán)節(jié)提出提高教育質(zhì)量的最優(yōu)策略。


4、個性化學習的內(nèi)容度量與模型

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)的蓬勃發(fā)展,教育大數(shù)據(jù)應運而生,各學科知識內(nèi)容的人工標定已無法滿足需求。基于教育大數(shù)據(jù),發(fā)展自動識別技術(shù)來界定各學科知識內(nèi)容及其關(guān)系迫在眉睫。另外,為了更好地滿足當前環(huán)境下學習者的個性化學習內(nèi)容推薦,急需利用新的認知診斷評估方法,對學習者在各學科知識內(nèi)容上的掌握情況進行診斷,以幫助學習者構(gòu)建個性化的學習路徑和學習內(nèi)容的推薦。


大數(shù)據(jù)下的機器學習理論研究飛速發(fā)展,尚缺乏對教育的深度挖掘。傳統(tǒng)的教育數(shù)據(jù)分析方法比較局限,主要依賴于局部數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,信息挖掘的手段主要是采用基于降維的方法如因素分析、主成分分析等,而教育大數(shù)據(jù)本身具有多源異構(gòu)特性,因此急需引入先進的針對教育大數(shù)據(jù)的分析方法。大數(shù)據(jù)下的機器學習方法已在機器視覺、自然語言處理,神經(jīng)科學等方面發(fā)揮了巨大影響,可為教育大數(shù)據(jù)分析服務,尤其是實現(xiàn)對教育多源數(shù)據(jù)的整體分析,為研究教育質(zhì)量的相關(guān)內(nèi)容提供新的解決辦法。因此急需引入以深度學習為代表的人工智能方法,從教育大數(shù)據(jù)中挖掘信息,實現(xiàn)個性化教學,為教育質(zhì)量的提升提供有效途徑。


(責任編輯:創(chuàng)客匠人)

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