人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索

2019-02-14张仁敏

数字通信世界 2019年10期

张仁敏

（山东理工大学，济南 271100）

科技创新的脚步不可阻挡，随其在现代社会中的不断发展，人工智能技术不断走向成熟。目前。人工智能已经逐步开始渗透到社会各个领域，其在教育教学领域中的应用，带来了新的重大的教育变革。同时，信息技术、大数据技术等的发展衍生出智慧教育，我国对于智慧教育的探索已经到了一定的阶段。机器学习是人工智能的一个重要分支，其在教学教学中的应用，为智慧教育提供了更多的可能，能够为学生提供更加个性化的学习方案，进一步提高教育教学的有效性。因此，探究人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索，对现代化教育教学水平的提升具有重要的现实意义。

1 机器学习与智慧教育的融合创新

1.1 机器学习与智慧教育的交互性

机器学习是人工智能的核心，主要是通过多领域交叉学科的知识汇集，研究分析计算机模拟或实现人力学习行为，才能够实现智能化。机器学习在智慧教育中的应用，能够为学生提供不间断、连续性的有效反馈，从而提高学生的学习效率。从目前来看，现实智慧教育中，交互性的体现主要包括以下几个方面：

第一，师生间的交互。师生间交互的最佳效果就是教师能够根据学生不同的个性特点，制定具有针对性的教学与辅导方案。但是由于教师的精力有限，难以做到为全部学生制定个性化方案。

第二，生生间的交互。这种交互的最佳效果是学生之间进行有效、深入的知识交流。但实际情况是学生自发交互的质量是难以控制的，实现最佳交互非常困难。

第三，学生与系统内容的交互，即学生通过计算机系统提供的有效、准确、海量的知识进行学习。但这种交互是计算机向学生单项的传达知识，而并不具有较强的针对性。计算机系统就像是一位优秀的教师在为上千、上万的学生上课，进行个性化教学服务是根本难以实现的，当然对于教学质量也就无法保障。

机器学习与智慧教育实现交互，主要是使学生与系统内容的交互实现智能化。简单来说，就是学生在学习的过程中，能够通过智能化的计算机，指导学生学什么、怎么学，深入分析学生的特点，为学生提供一对一个性化教学服务。同时，人工智能在教育领域中的应用，应当充分考虑不同学生的学习过程的复杂性特征，在教学过程中，综合考虑学生的学习状态、学习水平，来确定学生学什么、怎么学、需要达到什么样的程度等，最终为学生提供最合适的学习内容。

1.2 机器学习与智慧教育的适切性

智慧教育主要是通过运用信息化技术，使教师能够通过创新高效的教学方法，为学生提供更优质的教学服务，提高教学质量，促进学生发展。在智慧教育环境中，学生的各方面数据信息能够被完整的收集，形成庞大的教育大数据。智能化的机器学习能够充分挖掘、分析这些数据信息，并能够进行合理的预测，为智慧教育发展提供更具有优势的教学内容和教学模式。因此，利用机器学习提高智慧教育质量是其发展的必然途径，通过机器学习，将教育大数据中的有效信息清晰明确的提供给教育者，从而促进教学质量的提升，同时，通过智能化的教学平台，加强对学生个体信息数据的分析，使教师能够为学生提供个性化的教学方案，更有利于学生的学习。

2 机器学习与教育应用创新结合的发展潜力

当前的智能教学系统对教师的综合素质提出了越来越高的要求，教师需要不断进行现代化新型教学模式以及相关技术的学习。因此，智能教学对于教师提高自身专业水平和综合素养方面有重要促进作用。同时，机器学习是智能教学系统中的重要内容，在教育教学中应用机器学习，需要教师提高参与度，与其形成一个优势互补的教学模式。现代教育中，国内外对机器学习在教育中的应用不断进行探索，发现其在教育领域中的应用还具有巨大的发展潜力需要在未来过程中不断的挖掘。