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齐说职教 | 人工智能技术助力职业院校教育教学

来源: 作者: 发布时间:2024-12-30 08:11:40 浏览次数: 【字体:

引言:2023年教育部办公厅印发的《关于加快推进现代职业教育体系建设改革重点任务的通知》指出:将人工智能技术与职业教育的业务环境进行融合。人工智能技术的引入从技术的角度为学校教育教学质量提升提供新的思路。自ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)发布,生成式人工智能—AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)被视为教育领域的新型工具,为广大师生带来便利的同时,也对传统的教学模式带来了巨大的挑战。

一、人工智能技术在职业教育教学中的应用现状

近年来,以深度神经网络模型为代表的机器学习技术的发展,让人工智能技术更容易与各个行业的业务进行融合。在职业院校教育教学活动中,人工智能技术正在逐步重构职业教育的教学体系和教学方法。

(一)定制化学习。AIGC可以通过学习具有逻辑性、规律性的客观知识,实现实时答疑系统,可满足学生定制化学习。例如,利用自然语言处理技术和机器学习算法,开发出模拟教师行为的教学助手,实现在线答疑解惑。自学习平台结合AI推荐算法,为每个学生量身定制学习计划,确保学生能够按照自己的节奏掌握所需技能。

(二)个性化学习档案。人工智能由数据驱动的学生分析与预测,收集并分析学生的学习数据,包括作业完成情况、考试成绩、课堂参与度等,构建个性化的学习档案。

(三)安全可控。通过语音识别和图像识别技术,创建虚拟实验室环境,并根据录像或者图像评价学生的实践效果,让学生能够在安全可控的情况下进行实践操作训练。

(四)提前预警。基于大数据分析结果,提前对学业困难的学生进行提醒,方便任课教师和班主任及时采取干预措施。

二、人工智能技术助力职业教育的具体实现方式

人工智能技术被广泛应用于工程领域。在教育领域,更多的业务是通过自然语言处理技术进行实现的,这是由于在教育教学活动中,相关的“物料”即教育教学过程中需要使用的资料,如定义、概念、模型等,多数是由文本进行描述。

(一)大语言模型应用

1.大语言模型工作原理

大语言模型融合了多种深度学习模型的算法,专门用于处理大量的文本语料。首先通过无监督学习的方式,在大规模文本语料库上进行预训练,可以使模型学习到词汇的分布特性、语法结构和上下文信息。基本构建模型后,为了使模型更贴合业务场景需求,进一步对模型进行有监督的微调,这一步骤中引入了标注数据集,以优化模型对特定类型问题的理解能力。

2.大语言模型在学生学习中的应用

技能学习从行业最基本的应用知识开始,通过基础技能的学习,逐步进入更深层的学习阶段,从而学习到更专业的应用技能。以当下热门的知识学习辅助系统为例,在学习初期,对客观且准确的专业知识需求较大,大语言模型通过注意力机制,允许模型聚焦于输入序列的不同部分,从而更好地捕捉长距离依赖关系,极大地提升了模型处理复杂知识结构的能力,这就实现了对学生问题进行实时答疑的功能。

(二)其他人工智能技术应用

人工智能比较热门的应用,是将智能算法融入到高职院校的各种“画像”中。除了直接从课本、课件等教师构造的元知识资料中提取信息外,某些高级大语言模型还能够利用外部知识图谱或逻辑规则来进行更深层次的推理,这种方式有助于模型理解和解答需要背景知识的问题,而不仅仅是表面层次的语言匹配。

在目前的数据采集过程中,掌握了大量的学生数据、课程数据、专业数据,对庞大的数据进行分析,并挖掘出有效的结果,是具有挑战性的任务。而通过自然语言处理技术,挖掘数据间的关联关系,对某些隐性的关联关系挖掘的能力要比传统的数据分析技术更强,因此,在指标预测、问题预警方面,人工智能模型在职业院校教育教学管理中能够起到更多的助力效果。

三、面临的挑战及对策

人工智能技术为职业院校教育教学管理带来了许多革新,同时也存在以下挑战:

(一)初期投资较大。深度学习算法作为人工智能技术的实现方法,模型搭建虽然越来越简单,但是其计算资源消耗与传统的数据分析程序相比,提升了几个数量级,想要通过人工智能方法搭建业务模型,初期投资较大。

(二)数据安全更重要。在数据隐私方面,因为神经网络的黑盒特性,使得在数据采集阶段需要收集大量的信息以提升模型分析数据的覆盖率,有可能会使一些敏感数据被采集,若不重视数据的安全性,则造成的数据泄露问题危害更大。

(三)技术应用要求高。作为新兴技术,人工智能技术在业务领域的应用有一定的门槛,部分教师缺乏使用新技术的能力和信心,或者无法正确使用新技术,这会在教学管理中形成“负反馈”,导致新技术难以推进。

克服上述难题需要社会各界的共同努力。首先作为职业教育的直接主体,职业院校应当积极拥抱新技术,探究如何使用人工智能技术优化教育教学环节和学校管理业务。高校各业务部门,应该从校情出发,面向师生开展各种科普活动和技术培训,提升师生的数字素养。其次,政府部门应从全局角度出发,立足于新时代、新形势,制定技术推广方案和标准,完善法律法规,保护用户的信息安全。

四、未来展望

人工智能技术正在深刻改变着职业教育的教学管理模式。从实际业务的角度来看,有助于工作模式革新,提高教育质量和效率;从技术理论角度来看,则需要持续关注技术进步带来的新变化,不断探索适合学校实际情况的方法。在未来的研究中,应该更加注重跨学科合作,一方面注重教学中人工智能模式的探索,另一方面探究业务与智能技术的融合,通过“新技术路线+新工作模式”共同推动职业教育向更高水平迈进。


赵鑫源:山东轻工职业学院教务处科员

齐耕智:系山东轻工职业学院现代职业教育研究工作室集体笔名

(作者: 赵鑫源 齐耕智 来源:现代职业教育网 2024年12月19日)


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