人工智能背景下创新教育人才培养的建模研究

张雅静，张景辉

（烟台大学计算机与控制工程学院，烟台 山东 264005）

1 创新教育

1.1 研究背景

人工智能和知识经济时代的当下，创新决定着大到整个国家和民族、小到个人的综合竞争能力[1]。创新教育不仅仅是大学生的教育，更应该从小抓起。然而目前对创新教育缺乏系统的总结与理论研究[2]。本文以人工智能专业的背景和工科思维的逻辑来分析创新教育体系，用系统思维对创新教育的工作进行建模研究，对创新教育的发展具有非同寻常的意义。

1.2 国内外研究现状

在创新教育领域，比较成熟的创新教育理念有STEAM，创新教育实践有创客教育，创新人才培养体系有欧林工学院的欧林体系[3]。

STEAM教育理念是美国最先提出的一种教育理念，它的目的就是培养孩子的综合实践能力。STEAM教育的核心是培养一种帮助孩子发现问题、解决问题，实现创新的思维方法。创客教育是STEAM教育的理论实践部分。

欧林体系起源于美国欧林工学院。该体系将融合了多门学科，注重培养团队合作精神，专注于训练创新思维，实现创新工程，将思维与工程结合起来，主要特点就是动手实践和启发式教学，以提升学生全面综合素养为最终目的。

1.3 创新教育现状

创新教育本着从小培养的理念，其目的是培养学生的创新学习能力，以适应人工智能时代的需要。创新学习能力的发展包括对各学科学习能力、思辨能力、逻辑思维与实践能力的培养。目前国内外以实践和定性研究为主，尚未有关于学生创新学习能力的定量研究。

2 创新教育影响因素

影响创新教育发展有多种因素。本文选取最主要的四个因素来进行系统的构建与分析，分别为课程体系、教学规模、学生能力以及教资水平。

（1）课程体系。课程体系是指在一定的教育价值理念指导下，将课程的各个构成要素加以排列组合，使各个课程要素在动态过程中统一指向课程体系目标实现的系统。创新课程体系的调整制约着学生创新能力的发展方向。

（2）教学规模。现实情况下，教学规模不止包含了学生数量，还有教育经费、教学器材数量及规模等因素。教学规模的大小影响了创新教育的规模。

（3）学生能力。学生本身的综合能力也影响着青少年创新教育的进一步发展。有能力基础和毫无课程经验的学生，其课堂表现和创新能力提高的程度有差异。

（4）教资水平。教资水平的高低直接影响了青少年创新教育的发展程度。好的师资善于引导学生的兴趣，甚至在没有教学条件的情况下创造出超常的教学效果。相反，水平较低的师资也有可能会泯灭学生的兴趣，阻碍学生的发展。

3 控制方案的设计

3.1 建模思路

在整个教育系统中，学生需要通过一定时间的学习才能到达稳态，系统中的任何一个输入量、干扰量都可以对控制对象的创新能力发展产生影响，每个变量对其影响都符合泊松分布。系统建模目标是：系统对学生创新能力的发展促进效果越大越好，但是由于多种因素（人文、课程、政策、心态、本身能力等）的不确定性，因此，本章采用随机模拟的方法来建立系统。

3.2 建模方法

3.2.1 被控对象的选择

表1 被控对象与操纵方式

3.2.2 创新教育系统的总控制方框图

图1 创新教育系统的控制方框图

在本设计建立的系统方框图中，被控对象即已提到的影响青少年创新教育体系的若干主要因素：课程体系、教学规模、学生、教师等。所谓的控制器其实就是实现对被控对象的调整，而“反馈测量变送器”就是根据出勤率、课堂表现、课后作业、答疑情况等综合起来的学生表现而设立一种实时反馈机制，经过课程前后学生的创新能力发展情况的对比，如果没有达到预期目标，则通过人为控制调整各方面因素，直至达到预期并且学生的进步保持稳态。

4 创新教育模型分析与建立

4.1 系统建模

假设：①设初阶学生处于中小学阶段，高阶学生处于大学阶段。②模型分析时只以客观因素为依据，不考虑师生心理等相关因素。③各因素之间除特殊说明外，相互之间没有交互作用及耦合关系。

本设计主要客观因素包括课程体系、教学规模、学生、教师、教资水平等。由于不同学校对于创新教育投入资源不同，分配资源较多的学校的各方面数据普遍高于其他学校，创新教育结果值就会偏高。为调整这方面带来的偏差，引入资源修正的概念。

图2为创新人才培养模型框图。由图2可见，学生经过创新课程体系的建立，在校内和校外课程的共同学习下，经过等级考试、创新竞赛等检验，成长为创新性人才，并通过项目探究等科学实践反馈到输入端，成为闭环控制系统。其中，教学规模和教资水平为重要的干扰因素。为建模需要，将相关变量命名如表2所示。

图2 创新人才培养系统模型框图

表2 变量符号列表

则由上述模型简化，分解为校内与校外两组传递函数G1（S）和G2（S）。

求解模型传递函数：

由于各参数中，校内课程及其课程体系相对稳定，设为定常系数。校外课程、校内教资水平与校外教资水平均属于为时间的函数，经拉普拉斯变换，取为一阶惯性环节。故根据相关因素关系简化总的传递函数为：

其中，

则，经过计算，传递函数可近似为：

4.2 系统仿真及稳定性分析

本文作者经过从小学、中心到大学近两年的教学实践采集了大量的数据。根据系统模型，输入所采集数据，用MATLAB做了系统仿真实验。实验结果如图3所示。

图3 系统模型仿真图

由仿真图可知该数学模型符合单位脉冲响应；并且可得到系统超调量σ%=4.28%，调节时间ts=1.47（Δ=2%）。

通过Matlab仿真，可以得出本文建立的数学模型是稳定的。

5 结束语

本文结合人工智能相关专业知识和教育学理论，通过分析课程体系和教学规模等相关因素影响下创新教育系统的特点，用自动控制系统理论对创新教育体系进行了建模。以MATLAB为工具进行仿真并且验证了其稳定性。未来的教育，不再是关在教室里面的教育，应该是走出课堂，重于实践和创新思维发展的教育。未来的竞争将会是创新能力的竞争，有创新思维和能力的人才在竞争中才会获得优势。