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Le caratteristiche connotative di “intelligenza artificiale + educazione”Nell'era digitale di oggi, l'emergere di tecnologie all'avanguardia come i modelli di elaborazione del linguaggio naturale rappresentati da ChatGPT e l'ultimo modello di generazione video Sora stanno rivelando profondamente il potenziale illimitato e le ampie prospettive dell'intelligenza artificiale (AI) nel campo dell'istruzione. L’emergere di queste tecnologie avanzate non solo preannuncia un cambiamento rivoluzionario guidato dall’intelligenza artificiale nel campo dell’istruzione, ma fornisce anche un forte supporto tecnico per ottenere un’istruzione di qualità superiore e più personalizzata. In questo contesto risulta particolarmente importante e urgente ricercare e applicare il nuovo modello “intelligenza artificiale+educazione”.La cosiddetta "intelligenza artificiale + istruzione" è un concetto globale. Si riferisce alla profonda integrazione della tecnologia dell'intelligenza artificiale nel campo dell'istruzione, ottimizzando l'ambiente educativo attraverso mezzi intelligenti, promuovendo così la comparsa di modelli educativi e metodi di insegnamento tradizionali. ed esperienze di apprendimento. Un nuovo modello educativo che cambia radicalmente. In senso stretto, "intelligenza artificiale + istruzione" significa utilizzare la tecnologia dell'intelligenza artificiale per assistere nell'insegnamento, nella gestione, nella valutazione e nel feedback per ottenere servizi educativi più efficienti e personalizzati. In un senso più ampio, "intelligenza artificiale + educazione" non si limita alle applicazioni tecniche, ma rappresenta anche un'innovazione nei concetti e nei modelli educativi. Sottolinea l'attenzione allo studente, il pieno utilizzo della tecnologia dell'intelligenza artificiale per soddisfare le esigenze individuali degli studenti e il miglioramento continuo degli effetti di apprendimento degli studenti. Allo stesso tempo, "intelligenza artificiale + istruzione" richiede anche che gli educatori aggiornino costantemente i loro concetti educativi e migliorino la loro competenza informativa per adattarsi alle esigenze dello sviluppo educativo nella nuova era."Intelligenza artificiale + educazione" ha principalmente le seguenti caratteristiche: Nuova scena educativa: estendere la profondità e l'ampiezza dell'istruzione. Con la profonda integrazione di “intelligenza artificiale + istruzione”, il modello educativo tradizionale viene ridefinito e i confini dell’istruzione vengono costantemente ampliati. “Intelligenza artificiale + istruzione” estende notevolmente la profondità e l’ampiezza dell’istruzione costruendo nuovi scenari educativi, rompendo i limiti di tempo e spazio dell’istruzione. Con l'aiuto della tecnologia dell'intelligenza artificiale, gli studenti possono apprendere attraverso la piattaforma di apprendimento online sempre e ovunque. Possono ottenere feedback istantanei sull'apprendimento e rispondere alle domande attraverso il sistema di tutoraggio intelligente. Possono acquisire una comprensione più profonda della conoscenza attraverso il sistema di apprendimento simulato migliora notevolmente la profondità dell’apprendimento e l’efficienza dell’apprendimento.Apprendimento personalizzato: raggiungimento di un abbinamento preciso delle risorse educative. L’apprendimento personalizzato è una delle caratteristiche fondamentali di “intelligenza artificiale + educazione” e anche il suo vantaggio. Con l'aiuto della tecnologia dell'intelligenza artificiale, possiamo raccogliere in modo completo, accurato e tempestivo le traiettorie di apprendimento degli studenti e coglierne le preferenze di apprendimento, in modo da fornire agli studenti servizi di apprendimento personalizzati attraverso calcoli accurati e realizzare interessi, abilità e risorse di apprendimento degli studenti. Abbina accuratamente i metodi di apprendimento per migliorare l'efficienza e l'efficacia dell'apprendimento.Regolazione adattiva: consente l'adattamento dinamico del processo di apprendimento. L’adattabilità è una caratteristica importante di “intelligenza artificiale + educazione”. La capacità di adattamento adattivo di "intelligenza artificiale + istruzione" può adattare dinamicamente il contenuto e la difficoltà dell'apprendimento in base al progresso e al feedback dell'apprendimento dello studente, in modo che gli studenti imparino sempre nello stile di apprendimento e nell'area di difficoltà di apprendimento più adatta a loro. Inoltre, l’adattamento adattivo può anche aiutare gli studenti a scoprire i propri punti ciechi e i collegamenti deboli nell’apprendimento, a rilevare e colmare le lacune in modo tempestivo e a migliorare ulteriormente gli effetti dell’apprendimento.Esperienza immersiva: generare continuamente slancio per l'innovazione educativa. Nell'ambito del nuovo modello educativo di scenario "intelligenza artificiale + istruzione", l'esperienza immersiva sta gradualmente diventando un importante motore per l'innovazione educativa. "Intelligenza Artificiale + Educazione" combina tecnologie avanzate di realtà virtuale (VR) e realtà aumentata (AR) per creare un ambiente di apprendimento coinvolgente, materializzare la conoscenza astratta e fornire agli studenti un'esperienza di apprendimento coinvolgente, rendendo l'istruzione Il processo è più vivido e vivido. In questo ambiente, gli studenti non solo possono comprendere e padroneggiare la conoscenza in modo più intuitivo, ma anche esplorare e sperimentare la conoscenza che hanno appreso più profondamente, stimolando così efficacemente la creatività degli studenti e fornendo uno slancio innovativo continuo per l'innovazione educativa. Continuando a generare slancio innovativo, "intelligenza artificiale + istruzione" continuerà anche a promuovere la trasformazione e l'innovazione dei modelli educativi per adattarsi dinamicamente alle esigenze di trasformazione dello sviluppo educativo nella nuova era.

A livello globale, il continuo sviluppo della tecnologia dell’intelligenza artificiale è diventato una forza importante che promuove il cambiamento educativo. La profonda integrazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale e dell’istruzione non solo ha un profondo impatto sui metodi di insegnamento e di apprendimento, ma tocca anche il nucleo dei concetti educativi e promuoverà sicuramente cambiamenti fondamentali nel paradigma educativo. Tuttavia, come un’arma a doppio taglio, la diffusa applicazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale nel campo dell’istruzione ha portato anche una serie di problemi e sfide allo sviluppo e alla riforma dell’istruzione.● Sfide tecniche. Sfide di idoneità tecnica. Sebbene l’attuale tecnologia dell’intelligenza artificiale abbia fatto progressi significativi, è ancora inadeguata di fronte a scenari complessi nel campo dell’istruzione. L'essenza dell'intelligenza artificiale è simulare l'intelligenza umana. Si basa su algoritmi e dati per eseguire compiti, fornisce all'istruzione un nuovo modo di apprendimento e insegnamento personalizzato e migliora l'efficienza e l'esperienza dell'istruzione. Tuttavia, questa tecnologia non ha ancora raggiunto uno stadio completamente maturo e deve ancora affrontare sfide causate dalla scarsità dei dati di apprendimento, che possono portare a una mancanza di accuratezza nelle soluzioni personalizzate. Allo stesso tempo, quando le risorse di dati sono limitate, anche il modello presenta problemi. Il fenomeno della generalizzazione parziale. Questi problemi non riguardano solo l'applicazione approfondita dell'intelligenza artificiale nell'istruzione, ma fanno anche sì che molti prodotti educativi di intelligenza artificiale sul mercato appaiano insufficientemente "intelligenti" nelle applicazioni pratiche, rendendo difficile soddisfare le mutevoli e complesse esigenze degli scenari educativi. .Rischi di dipendenza dalla tecnologia. L’applicazione diffusa della tecnologia dell’intelligenza artificiale nel campo dell’istruzione comporta anche un rischio potenziale, vale a dire che educatori e manager potrebbero fare eccessivo affidamento su queste tecnologie per risolvere problemi di insegnamento e gestione, e gli studenti potrebbero anche fare eccessivo affidamento sulla tecnologia dell’intelligenza artificiale per ottenere conoscenze. . e dell'informazione, questa dipendenza può portare alla "dipendenza dalla tecnologia" nell'insegnamento e nell'apprendimento, ignorando l'importanza della riflessione nel processo di insegnamento e del pensiero indipendente nel processo di apprendimento. Pertanto, sebbene l’applicazione dell’intelligenza artificiale nell’istruzione abbia mostrato una tendenza irreversibile, dovremmo comunque aderire all’intento originario dell’istruzione, continuare a concentrarci sul valore fondamentale dell’istruzione e sullo sviluppo globale delle persone ed evitare un dominio eccessivo della tecnologia che indebolisce la funzione educativa dell’educazione.●Le sfide della sicurezza dei dati e della tutela della privacy. Il "2024 Artificial Intelligence Index Report" pubblicato dall'Università di Stanford ha sottolineato che il continuo progresso e l'applicazione diffusa della tecnologia hanno migliorato significativamente la produttività, ma l'attuale promozione e applicazione della tecnologia dell'intelligenza artificiale potrebbero anche essere limitate dai limiti della tecnologia stessa, e può portare alla privacy, problemi come la diffusione di disinformazione e rischi di proprietà intellettuale.Sfide per la sicurezza dei dati. Garantire la sicurezza dei dati è fondamentale durante la raccolta, l’archiviazione e la trasmissione dei dati. Nel campo dell'istruzione, i dati accumulati non coprono solo le informazioni personali di base degli studenti, ma coinvolgono anche importanti registrazioni del loro processo di apprendimento, come dati sensibili come progressi nell'apprendimento, rendimento scolastico e modelli comportamentali. Questo tipo di informazioni sono altamente private e sensibili. Se vengono divulgate accidentalmente o utilizzate in modo dannoso, rappresenteranno una seria minaccia per la sicurezza dei singoli studenti e potrebbero avere un impatto negativo sulla stabilità e sul corretto funzionamento del sistema educativo nel suo complesso. Pertanto, come stabilire un meccanismo completo di sicurezza dei dati per garantire la sicurezza dei dati durante tutto il loro ciclo di vita è diventato un compito urgente e cruciale nel campo delle applicazioni tecnologiche dell’intelligenza artificiale.Sfide per la tutela della privacy. Nello scenario “intelligenza artificiale + istruzione”, una grande quantità di dati degli studenti viene raccolta e analizzata per fornire piani di apprendimento personalizzati per ciascuno studente. Le informazioni personali degli studenti, i comportamenti di apprendimento, i voti, ecc. appartengono tutti alla categoria della privacy personale. La raccolta e l'utilizzo di questi dati devono essere basati sul pieno rispetto della privacy degli studenti. Tuttavia, nella pratica, la tutela della privacy degli studenti può essere incerta a causa dell’influenza di molteplici fattori quali la filosofia, la tecnologia e la gestione. Nello sviluppo integrato di "intelligenza artificiale + istruzione", anche la tutela della privacy degli studenti deve ricevere grande attenzione per garantire la sicurezza e l'affidabilità dell'ambiente educativo.●Sfide a livello di valore. Nel campo dell'educazione, i valori e l'etica sono una parte indispensabile. Come garantire che l'applicazione della tecnologia dell'intelligenza artificiale nel campo dell'istruzione soddisfi le aspettative e le esigenze della società è una sfida che "intelligenza artificiale + educazione" deve affrontare. affrontare direttamente a livello di valore.Manca la funzione valore dei prodotti tecnologici. Attualmente, la maggior parte dei prodotti didattici sull’intelligenza artificiale si concentrano principalmente sul campo dell’apprendimento adattivo, che fornisce agli studenti contenuti didattici personalizzati e feedback attraverso algoritmi intelligenti. Tuttavia, l’obiettivo dell’educazione va ben oltre l’impartizione della conoscenza e comprende anche lo sviluppo complessivo degli studenti, come lo sviluppo delle abilità sociali, della qualità psicologica, del carattere morale, ecc. Tuttavia, i prodotti educativi sull’intelligenza artificiale esistenti non sono sufficienti per coltivare queste qualità. I ​​difetti funzionali dei prodotti educativi sull’intelligenza artificiale a livello di valore hanno limitato in una certa misura l’applicazione completa e l’impatto di vasta portata della tecnologia dell’intelligenza artificiale nel campo dell’istruzione.La difficoltà di coordinare valori diversi. Nel contesto dell’era della globalizzazione e dell’informatizzazione sempre più approfondite, le idee e i concetti sociali mostrano sempre più caratteristiche diversificate. Nel processo di promozione dell'integrazione di "intelligenza artificiale + istruzione", garantire che l'applicazione della tecnologia dell'intelligenza artificiale possa adattarsi a questa tendenza di sviluppo diversificata, soprattutto in linea con i valori fondamentali e l'etica della società, è diventata una necessità urgente e questione completa. Nello specifico, esistono differenze significative nella comprensione e nella pratica della cultura in diversi scenari. Ad esempio, in alcune aziende, il collettivismo e lo spirito di squadra sono considerati importanti orientamenti di valore, in altre la lotta individuale può essere rispettata; Pertanto, la progettazione e l'applicazione di prodotti tecnologici di intelligenza artificiale dovrebbero considerare pienamente queste differenze culturali per evitare fuorvianti.●Sfide nel modo in cui la conoscenza viene prodotta e diffusa. Il continuo approfondimento dell’applicazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale non solo cambia il modo in cui la conoscenza viene prodotta e diffusa, ma pone anche nuove sfide al modello di formazione dei talenti. I cambiamenti nei metodi di produzione della conoscenza mettono alla prova il pensiero indipendente degli studenti. I progressi nella tecnologia dell’intelligenza artificiale hanno cambiato il modo in cui gli esseri umani acquisiscono, creano e applicano la conoscenza. L'automazione e l'intelligenza nei metodi di produzione della conoscenza hanno abbassato la soglia per l'acquisizione della conoscenza, ma un eccessivo affidamento ai contenuti generati dall'intelligenza artificiale può creare inerzia nell'apprendimento degli studenti, facendo sì che gli studenti perdano gradualmente la capacità di cercare, filtrare e integrare le informazioni in modo indipendente. Questo cambiamento ha portato nuove sfide alla capacità di pensiero indipendente degli studenti.La rivoluzione del paradigma nel modo di diffusione della conoscenza mette in discussione le funzioni delle scuole. L’applicazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale ha apportato cambiamenti significativi al modo in cui la conoscenza viene diffusa. Il tradizionale modello duale didattico “docente-studente” si sta progressivamente trasformando in una struttura tridimensionale “docente-macchina-studente”. In questo nuovo modello, insegnanti, macchine e studenti si promuovono e si influenzano a vicenda per promuovere congiuntamente lo sviluppo dell’istruzione intelligente. Tuttavia, questo cambiamento significa anche che il concetto di scuola delle persone cambierà con i tempi, cioè, la funzione di trasmissione della conoscenza delle scuole sarà indebolita, il che pone anche una sfida al posizionamento funzionale delle scuole nella diffusione della conoscenza.●Sfide nell’adattamento dei ruoli di insegnanti e studenti. Nello scenario “intelligenza artificiale + istruzione”, i ruoli di insegnanti e studenti sono cambiati, ed entrambi devono continuare ad apprendere per adattarsi meglio ai cambiamenti dello scenario educativo. Sfide nell’adattamento del ruolo degli insegnanti. Nello scenario “intelligenza artificiale + educazione”, gli insegnanti non sono più solo dispensatori di conoscenze, ma devono trasformarsi progressivamente in guide e assistenti nel processo di apprendimento degli studenti. Ciò richiede non solo che gli insegnanti abbiano solide conoscenze professionali, ma richiede anche che padroneggino una serie di nuovi strumenti e metodi di insegnamento. Questo cambiamento pone senza dubbio requisiti più elevati per gli insegnanti. Sfide legate all'adattamento al ruolo degli studenti. Nello scenario "intelligenza artificiale + istruzione", gli studenti non devono solo avere buone capacità di apprendimento autonomo, ma anche avere la capacità di interagire efficacemente con la tecnologia dell'intelligenza artificiale. Per alcuni studenti che sono destinatari passivi nel modello di apprendimento tradizionale, l’apprendimento autonomo dovrà affrontare sfide e dilemmi senza precedenti, che potrebbero ampliare ulteriormente il divario nel rendimento accademico.●Sfide di condivisione delle risorse. Sebbene la tecnologia dell’intelligenza artificiale offra molte opportunità all’istruzione, pone anche sfide all’equità. Come consentire a tutti gli studenti di godere dei benefici portati dall’applicazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale è diventata una questione cruciale.Problemi di trasparenza causati dalla “scatola nera algoritmica”. La "scatola nera dell'algoritmo" si riferisce alla logica interna e al processo decisionale dell'algoritmo che sono opachi e difficili da comprendere per gli utenti, quindi è difficile individuare e correggere gli errori. Le decisioni basate su questi errori possono avere un impatto sull'equità. impatto negativo. La “scatola nera algoritmica” viene spesso evidenziata attraverso problemi quali bias algoritmici e mancanza di trasparenza. Le differenze di potenziale tecnologico influiscono sui costi di applicazione. Nello specifico, alcune regioni e scuole sviluppate dispongono di infrastrutture tecniche relativamente buone grazie alle loro abbondanti risorse educative e al sostegno finanziario. Queste regioni e scuole possono utilizzare la tecnologia dell’intelligenza artificiale per assistere l’insegnamento in modo più precoce e completo, fornendo così agli studenti un apprendimento più ricco ed efficiente esperienza. Al contrario, le scuole in aree remote o con condizioni economiche sfavorevoli potrebbero non essere in grado di sostenere i costi elevati della tecnologia, e quindi affrontare situazioni diverse nell’allocazione delle risorse educative sull’intelligenza artificiale.

Livello di applicazione tecnica: aderire alla combinazione di disincanto tecnologico e trasformazione tecnologica. Nel processo di sviluppo di “intelligenza artificiale + istruzione”, dobbiamo aderire al principio di combinare disincanto tecnologico e regressione tecnologica per garantire che la tecnologia avanzata possa veramente servire l’essenza dell’istruzione. Il disincanto tecnologico significa che dobbiamo rompere l’eccessiva mistificazione e il cieco culto della tecnologia dell’intelligenza artificiale e affrontare la sua essenza come strumento. Attraverso una comprensione approfondita dei principi, delle capacità e dei limiti dell’intelligenza artificiale, possiamo vedere il suo ruolo nell’istruzione in modo più razionale ed evitare di perseguire ciecamente la novità della tecnologia ignorando la sua aderenza agli obiettivi educativi. Prima di implementare nuove tecnologie educative sull’intelligenza artificiale, dovrebbe essere istituito un meccanismo di revisione per valutarne l’idoneità, l’efficacia e i potenziali rischi per garantire che vengano introdotte solo tecnologie comprovate e coerenti con gli obiettivi educativi.La technificazione enfatizza l’adeguata integrazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale nel processo educativo, rendendola un potente strumento per migliorare l’efficacia dell’insegnamento, assistere gli insegnanti nel loro lavoro e promuovere l’apprendimento degli studenti, piuttosto che sostituire completamente il ruolo degli insegnanti o i metodi educativi tradizionali. Pertanto, dovrebbero essere chiariti i confini dell’applicazione della tecnologia e l’ambito di applicazione dell’intelligenza artificiale nell’istruzione. Le istituzioni educative devono collaborare con esperti tecnici ed esperti in materia di istruzione per formulare standard e linee guida per l’applicazione dell’intelligenza artificiale nel campo dell’intelligenza artificiale istruzione. Tali standard e linee guida dovrebbero chiarire quali tecnologie di intelligenza artificiale sono applicabili, cosa potrebbe non essere adatta ai contesti educativi e come integrare ragionevolmente l’intelligenza artificiale nelle attività didattiche. Definendo chiaramente il ragionevole ambito di applicazione dell’intelligenza artificiale nell’istruzione, possiamo evitare l’uso eccessivo della tecnologia e l’eccessivo affidamento di insegnanti e studenti alla tecnologia durante il processo di insegnamento, che a sua volta influisce sul pensiero indipendente e sull’innovazione del processo di insegnamento.Sicurezza dei dati e protezione della privacy: prestare attenzione al coordinamento del funzionamento dei dati e alla gestione standardizzata per eliminare i rischi per la sicurezza di "intelligenza artificiale + istruzione". Nel processo di sviluppo di "intelligenza artificiale + istruzione", per garantire la sicurezza dei dati, la conformità e la protezione della privacy personale, è necessario costruire un meccanismo completo di protezione dei dati e di gestione della privacy a più livelli come legislazione, gestione e tecnologia per garantire Sebbene la tecnologia sia utile all’istruzione, non danneggerà i diritti e gli interessi legittimi di insegnanti e studenti.In primo luogo, rafforzare la legislazione sulla sicurezza dei dati. Dovrebbero essere introdotte leggi e regolamenti rigorosi relativi alla sicurezza dei dati per definire chiaramente le responsabilità e gli obblighi degli istituti scolastici in tutti gli aspetti della raccolta, archiviazione e utilizzo dei dati. In secondo luogo, istituire un sistema di gestione dell’intero ciclo di vita dei dati. In terzo luogo, migliorare il meccanismo di protezione della privacy. La trasparenza nelle politiche sulla privacy è fondamentale. Una politica sulla privacy chiara dovrebbe essere formulata e resa pubblica in modo che gli utenti possano comprendere appieno come i dati vengono raccolti, utilizzati e condivisi e conoscere i loro diritti. Allo stesso tempo, i dati sensibili vengono resi anonimi o desensibilizzati per ridurre il rischio di fughe di privacy personale. Utilizza tecnologie avanzate di crittografia e sicurezza per fornire una solida protezione tecnica per i dati. Infine, rafforzare la gestione standardizzata e la formazione del personale. Condurre regolarmente corsi di formazione sulla sicurezza dei dati e sulla protezione della privacy per il personale interessato e garantire che padroneggino le conoscenze e le competenze necessarie attraverso valutazioni.Livello di valore: garantire che la tecnologia sia al servizio del processo educativo anziché dominarlo o sostituirlo. "Prima di tutto, chiarire lo status ausiliario dell'intelligenza artificiale nell'istruzione. L'essenza dell'educazione è coltivare lo sviluppo globale delle persone, comprese conoscenze, abilità, atteggiamenti e valori emotivi. L'intelligenza artificiale dovrebbe essere considerata uno strumento didattico ausiliario, non istruzione Il corpo principale della scuola Utilizzando la tecnologia dell'intelligenza artificiale per fornire agli studenti risorse di apprendimento personalizzate e utilizzando algoritmi intelligenti per monitorare i progressi e gli effetti dell'apprendimento degli studenti, lo scopo è quello di promuovere la comprensione delle conoscenze e la padronanza delle abilità da parte degli studenti. la tecnologia dell'intelligenza artificiale non può sostituire le scuole. Gli insegnanti sono diventati l'organismo principale dell'istruzione e lo scambio emotivo e l'interazione tra insegnanti, studenti e compagni di classe sono difficili da ottenere con l'attuale applicazione della tecnologia dell'intelligenza artificiale, pertanto l'intelligenza artificiale può solo svolgere un ruolo di supporto ruolo nell’istruzione.In secondo luogo, prestare attenzione allo sviluppo completo degli studenti. Gli obiettivi educativi sono il metro di paragone per l’applicazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale. Quando si progettano attività didattiche che utilizzano la tecnologia dell’intelligenza artificiale, gli obiettivi educativi devono essere pienamente integrati negli scenari applicativi della tecnologia dell’intelligenza artificiale per garantire che la tecnologia serva alla realizzazione degli obiettivi educativi, piuttosto che. basandosi solo su mezzi tecnici Migliorare l’efficienza del trasferimento delle conoscenze. Ad esempio, la tecnologia dell'intelligenza artificiale può essere utilizzata per simulare scenari didattici di diversi scenari di progettazione didattica. Ad esempio, quando si introduce il verificarsi di un evento storico in una lezione di storia, gli studenti possono utilizzare la tecnologia della realtà virtuale per "viaggiare" nei tempi antichi e testimoniare. il verificarsi di eventi storici in modo immersivo, per raggiungere l'integrazione dell'educazione alla conoscenza storica con l'educazione all'atteggiamento emotivo e ai valori e altri obiettivi educativi sfaccettati.Infine, migliorare l’inclusività dei prodotti educativi sull’intelligenza artificiale nei diversi scenari culturali. Il concetto di progettazione dei prodotti educativi sull'intelligenza artificiale dovrebbe essere quello di aiutare gli studenti a comprendere l'effetto di un'arma a doppio taglio della tecnologia dell'intelligenza artificiale e coltivare la visione corretta degli studenti sulla tecnologia e sui valori. Attraverso l'applicazione di prodotti educativi sull'intelligenza artificiale, come la realtà virtuale o la tecnologia della realtà aumentata, vengono simulati scenari di comunicazione in diversi contesti culturali, l'educazione ai valori viene integrata negli scenari di comunicazione e le capacità di comunicazione interculturale degli studenti vengono migliorate. Inoltre, quando si sviluppano prodotti educativi sull'intelligenza artificiale, si dovrebbero tenere pienamente in considerazione le differenze nei diversi background culturali. Ad esempio, nella progettazione funzionale dei prodotti di intelligenza artificiale, possono essere fornite più opzioni linguistiche e impostazioni del background culturale per soddisfare le esigenze personalizzate dei diversi utenti. .Livello di produzione e diffusione della conoscenza: esplorare modelli diversificati di formazione dei talenti. L’applicazione della tecnologia dell’intelligenza artificiale nel campo dell’istruzione sta cambiando profondamente il modo in cui la conoscenza viene prodotta e diffusa. “Intelligenza artificiale + istruzione” offre possibilità illimitate per l’innovazione dei modelli di formazione dei talenti.Innanzitutto, dal punto di vista dei cambiamenti nel modo di produzione della conoscenza, l’introduzione della tecnologia dell’intelligenza artificiale ha fornito agli studenti una comodità senza precedenti, ma ha anche comportato sfide nel coltivare la capacità di pensiero indipendente. È necessario adottare misure efficaci per superare quella degli studenti. dipendenza eccessiva dall’intelligenza artificiale. Il primo è bilanciare l’uso dell’intelligenza artificiale con i metodi di insegnamento tradizionali e combinare le tecnologie della realtà virtuale e della realtà aumentata per fornire agli studenti un’esperienza di apprendimento coinvolgente e consentire loro di condurre operazioni pratiche in un ambiente simulato, approfondendo così la loro comprensione della conoscenza. Il secondo è implementare l’apprendimento basato sui problemi, progettare scenari di problemi reali, utilizzare problemi pratici come punto di partenza, guidare gli studenti a utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per esplorare e risolvere e coltivare la loro capacità di pensare in modo indipendente e risolvere i problemi quando li affrontano.In secondo luogo, dal punto di vista dei cambiamenti nelle modalità di diffusione della conoscenza, la tecnologia dell’intelligenza artificiale ha cambiato il modo di diffusione della conoscenza, dall’interazione bidirezionale tra insegnanti e studenti all’interazione multidimensionale tra “insegnante-macchina-studente”. Nello scenario "intelligenza artificiale + istruzione", la struttura tridimensionale di "insegnante-macchina-studente" enfatizza la stretta interazione tra i tre. L'uso della tecnologia dell'intelligenza artificiale per raggiungere un alto grado di integrazione tra istruzione e risorse di apprendimento diventare un fattore importante nel migliorare l'efficacia didattica degli insegnanti e un collegamento chiave per soddisfare le esigenze di apprendimento personalizzate degli studenti. Attraverso la tecnologia dell'intelligenza artificiale è possibile integrare efficacemente le risorse didattiche esistenti in varie forme come video, audio, animazioni, ecc. e creare in qualsiasi momento risorse didattiche grafiche, testuali, audio e video adeguate in base ai diversi scenari didattici, che non solo fornisce agli insegnanti contenuti didattici più vividi, ma può anche migliorare il senso di esperienza degli studenti e contribuire a stimolare l'interesse degli studenti per l'apprendimento.Livello di adattamento dei ruoli insegnante-studente: miglioramento della capacità di insegnamento e coltivazione della capacità di apprendimento autonomo. Nello scenario “intelligenza artificiale + istruzione”, la trasformazione e l’adeguamento dei ruoli di insegnanti e studenti sono particolarmente critici. Si tratta non solo di un’innovazione del modello educativo tradizionale, ma anche di un’esplorazione attiva del futuro sviluppo dell’istruzione.In primo luogo, rafforzare la formazione degli insegnanti sulle competenze applicative dell’intelligenza artificiale. Nella struttura tridimensionale "insegnante-macchina-studente", gli insegnanti possono utilizzare la tecnologia dell'intelligenza artificiale per comprendere in modo più accurato le esigenze di apprendimento e i progressi di ogni studente, fornendo così servizi educativi personalizzati. Gli insegnanti, come guide, devono aiutare gli studenti a comprendere la conoscenza generata dalle macchine e guidarli su come utilizzare le risorse dell’intelligenza artificiale in modo più efficace. Pertanto, al fine di soddisfare le esigenze dell’intelligenza artificiale + insegnamento, gli insegnanti dovrebbero ricevere un’istruzione e una formazione sistematiche sulle competenze di applicazione dell’intelligenza artificiale per aiutarli ad adattarsi a nuovi ruoli e migliorare la loro capacità di utilizzare la tecnologia dell’intelligenza artificiale per l’insegnamento.In secondo luogo, rafforzare la coltivazione della capacità di apprendimento indipendente degli studenti. Secondo il nuovo modello educativo, gli studenti dovrebbero essere aiutati a migliorare le loro capacità di apprendimento autonomo e a combinare i vantaggi dei metodi di apprendimento tradizionali con l’apprendimento assistito dalla tecnologia dell’intelligenza artificiale. Continuare a portare avanti i vantaggi dei metodi di apprendimento tradizionali concentrandosi sul pensiero approfondito degli studenti e sulla comunicazione emotiva tra insegnanti e studenti, come discussioni, analisi di casi, cooperazione di gruppo e altre attività contemporaneamente anche negli studenti bisogno di imparare a utilizzare in modo flessibile la tecnologia dell'intelligenza artificiale per migliorare l'apprendimento Gli effetti includono l'uso di sistemi di insegnamento intelligenti per progettare percorsi di apprendimento personalizzati e l'uso di tecnologie di realtà virtuale e realtà aumentata per l'apprendimento immersivo. Nel valutare i risultati di apprendimento degli studenti, dovrebbe essere adottato un metodo di valutazione più diversificato, concentrandosi non solo sulla padronanza della conoscenza della materia da parte degli studenti, ma considerando anche in modo globale lo sviluppo della loro creatività, capacità di comunicazione, capacità di lavoro di squadra e altre abilità.Livello di condivisione dei risultati: ottimizzare l’allocazione delle risorse educative e rompere il divario tecnico e la scatola nera degli algoritmi. Sebbene il rapido sviluppo della tecnologia dell’intelligenza artificiale abbia portato cambiamenti e opportunità senza precedenti nel campo dell’istruzione, l’esistenza di differenze tecnologiche tra diverse regioni, scuole ed educatori ha anche evidenziato le differenze nel livello di applicazione dell’intelligenza artificiale. Per garantire che i risultati dello sviluppo di “intelligenza artificiale + istruzione” siano condivisi, è necessario utilizzare orientamenti politici per ottimizzare l’allocazione delle risorse e colmare il divario tecnologico.In primo luogo, ottimizzare l’allocazione delle risorse educative attraverso l’orientamento politico è la chiave per superare il divario tecnologico. Il governo dovrebbe svolgere un ruolo di guida politica e non solo prestare attenzione all’investimento totale delle risorse educative, ma anche prestare attenzione alla ragionevole allocazione delle risorse tra le diverse regioni e scuole. Ottimizzando i budget finanziari, stabilendo fondi speciali e altre misure, guideremo le risorse educative verso aree remote, scuole con cattive condizioni economiche e campi educativi speciali, e miglioreremo continuamente le condizioni delle loro infrastrutture tecniche, riducendo così efficacemente il divario educativo tra regioni e scuole. , evitare il divario potenziale tecnico causato da una distribuzione non uniforme delle risorse e fornire un ambiente educativo migliore per tutti gli studenti.In secondo luogo, la divulgazione dell’educazione all’intelligenza artificiale è anche uno dei modi importanti per superare il “gap del potenziale tecnologico”. Divulgare l’educazione all’intelligenza artificiale attraverso vari metodi come l’istituzione di corsi relativi all’intelligenza artificiale, lo svolgimento di lezioni scientifiche divulgative e la fornitura di piattaforme pratiche può fornire un punto di partenza tecnico comune per tutti gli studenti, riducendo così il divario tecnico tra i diversi gruppi di studenti ed eliminando i problemi causati da differenze tecniche nella condivisione delle risorse.Inoltre, promuovere la trasparenza del processo decisionale algoritmico è anche un’altra misura importante per promuovere la condivisione delle risorse. Nello scenario “intelligenza artificiale + istruzione”, rompere la “scatola nera degli algoritmi”, correggere i bias degli algoritmi e promuovere la trasparenza nel processo decisionale degli algoritmi aiuterà a promuovere l’equità. È possibile introdurre un’organizzazione terza indipendente per condurre controlli regolari degli algoritmi per garantire l’equità e la trasparenza del processo decisionale degli algoritmi, eliminando così l’asimmetria informativa e rafforzando la fiducia di tutte le parti nel sistema educativo.

Quanto sopra è leggermente abbreviatoSelezionato dalla rivista |. "Governance Nazionale", numero 13, 2024Titolo originale |. “Intelligenza Artificiale + Educazione”: situazione attuale, sfide e approcci

Autore |. Professor Si Linbo, Scuola di Pubblica Amministrazione, Northwest University

Nuovo redattore multimediale |. Chang Chang

Editore originale |. Feng Yifan