一起教育科技用AI赋能在线教育 培养孩子跨学科的综合能力
同时,教育部下发的文件《普通高校本科招生专业选考科目要求指引》中,也明确表明在高考的考核中,要全面记录和评价学生德、智、体、美等方面的发展,重点考察学生勇于探索的创新精神和善于解决问题的实践能力。从政策中可以看出,题海战术、靠生硬地背诵知识点获取高分的学习方式已然无法适应考察学生综合能力与批判思维的新高考趋势。千年前孔子口中“学而不思罔”的古训,在教育智能化概念普及的今日,依然历久弥新。
一起教育科技创始人兼CEO刘畅
当前的教育模式,正在朝向注重素质教育及综合能力提升的方向转型。原本“纸上谈兵”的传统教学方式已经被打破,促进学生个性化发展将成为今后的人才培养导向。那么,面对教育制度的变革,学生该如何快速改变在长期分数导向型学习中培养的应试思维,跳脱出将标准答案奉为至上的僵化牢笼呢?在学生跨学科综合能力培养领域颇有建树的K12智能教育企业一起教育科技给出了自己的答案:用技术赋能教育,塑造全学科思维能力。
推陈出新能力评测模型及时更迭
培养跨学科思维能力,首先便是通过人工智能技术让学生实现自适应学习。自适应学习的核心思想是通过构建每个学生的能力评测模型,来对学生进行定制化的教育。而这种评测模型的建设依赖于丰富的素质教育内容和智能诊断、智能推荐等人工智能技术的结合。
在构建评测模型的过程中,准确测定学生真实水平,是后续对学生进行针对性学习训练与提取知识薄弱点的关键。一起教育科技的人工智能团队对此经历了多个阶段探索,并在不断优化的过程中找到最高效的评测方法。
2015-2016年是一起教育科技探索自适应学习评测模型的第一阶段。在此阶段的核心技术被称为IRT ( Item Response Theory ) 模型,它主要通过对学生做题的正误率评估学生的能力,在经过长时间的数据积累后,可根据学生的能力值为学生推荐合适难度的习题。然而,IRT模型并不是尽善尽美的,在实际中,它忽略了重要的一点:做题的顺序与题目间的关联性也影响着学生的正误率,因此存在着一定的缺陷。
为了更好地将做题的时序纳入评测模型,一起教育科技在2016-2018年间引入了BKT (Bayesian Knowledge Tracing ) 和DKT(Deep Knowledge Tracing ) 模型。在优化后的模型中,除了题目间的关联性及做题顺序被纳入评测变量中外,通过对题目中涵盖的考点、知识点进行抽象归纳,该模型还能进一步挖掘学生错误原因与考点之间的关系,并通过可视化的图文呈现学生应掌握的思维能力图谱。
通过BKT与DKT模型制作的可视化知识点图谱
数据串联个性化培养助力跨学科思维能力养成
一起教育科技的AI团队认为,技术不是悬于高空的概念阐述,为应用服务才能体现它真正的价值。同样地,在利用人工智能技术为学生搭建能力评测模型之后,如何通过模型的运用对学生进行个性化辅导及培养跨学科思维能力才是技术赋能教育背后的意义。[page]分页标题[/page]
一起教育科技在今年的新春发布会上正式对外发布了以塑造学生跨学科思维能力为核心的Socrates智能导航学习系统——学生在一起作业(一起教育科技子品牌)的智能平台上完成老师布置的作业及测验后,系统会自动判分,并根据能力评测模型对收集到的学生测验数据进行分析并划定能力等级。最后呈现在每个学生手中的便是一份涵盖学生知识点掌握情况、解题所需的数学能力结构以及知识点关联性分析的个性化学习报告。
苏格拉底系统学生提供的个性化学习报告截图
此外,通过分析与挖掘学生在智能作业平台上积累的历史错误数据,苏格拉底智能导航系统还会借助人工智能算法自动生成学生个人专属的“错题本”与定制化提升方案。而经过长期的个性化练习,学生便能逐渐将错题背后的知识点还原到整个学科的知识脉络中,塑造总览全局、举一反三的跨学科综合能力。
对此,一起教育科技的AI团队表示:“用技术赋能教育,最终目的是要帮助孩子通过一片叶子看到一片森林。在学习的过程中掌握知识点与提升分数只是开始,为学生提供个性化学习规划也仅是中间路径。我们最终的目的是通过长期的个性化培养,将学生打造成集创新性与综合性为一体的高素质人才。”
新高考模式让更多没有固定答案的思维命题接踵而来,创新性、批判性及综合性考量也成为日后评定人才的首要检验标准。面对教育模式转型的时代大趋势,一起教育科技也正在用技术的力量为莘莘学子提供塑造跨学科综合能力的完善提升模式,让“十年寒窗苦读”转变为“高效快乐学习”,让每一个孩子获得跨学科的综合学习能力,成长为符合教育主流、掌握跨学科综合能力的时代英才。
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