挑战与前景:基于智能化评估的人工智能专业学生能力认证

2023-04-22宋校能

无锡职业技术学院学报 2023年6期

钱琨宋校能梁峭张欣

(江南大学 a.人工智能与计算机学院; b.体育部; c.设计学院,江苏无锡 214121)

在当今信息科技迅猛发展的时代背景下,人工智能作为一股引领变革的重要力量,正深刻地改变着各个领域的面貌,教育领域也不例外。在这个数字化和智能化的时代,教育不再局限于传统的课堂教学,而是要更好地培养学生适应未来社会发展需求的能力。特别是在人工智能领域,学生需要掌握复杂的技术和概念,具备创新思维和解决问题的能力,以应对日益复杂的技术和社会环境。

随着人工智能技术的飞速发展,教育领域也迎来了前所未有的创新机遇[1]。在这个数字化时代,传统的教育评估方式逐渐暴露出局限性,而基于智能化评估的人工智能专业学生能力认证正崭露头角,引发了广泛的讨论。这一领域旨在探索克服传统评估方法中的主观性、标准化等问题,并通过结合人工智能技术和教育评估原则,为学生的真实水平提供更为准确、客观的认证。然而,这一新兴领域也面临着一系列挑战,涉及技术、伦理、隐私等多个方面。本文将深入探讨基于智能化评估的人工智能专业学生能力认证的挑战与前景,旨在揭示其在教育改革中的潜在价值和发展方向。

1 立德树人任务下学生能力认证的重要性与挑战

立德树人的根本任务对人才培养提出了要求[2],而学习能力认证是其中较为重要的一个环节。传统的学习能力认证评估方法是指那些不依赖现代技术和人工智能的方法,通常应用在纸质考卷、面试、实验和其他传统教育场景中,以评估学生的学习能力和知识水平。学生能力认证在现代教育体系中具有重要性,它对学生、教育机构和社会都有积极的影响,但同时也面临一些挑战。

1.1 学生能力认证的重要性

首先,学生能力认证通过标准化的评估方法,能够更客观、准确地衡量学生在不同领域的知识、技能和能力水平,有助于教师建立起对学生实际能力水平的清晰认识。同时,学生能力认证也可以成为学生学习的动力来源,一旦学生知道自己将接受评估,就会投入更多的时间和精力来学习,从而提高自己的能力。因此,学生能力认证有助于学生设定明确的学习目标,以提高他们的能力水平和职业素养。另外,学生能力认证可以帮助雇主和教育机构等全面快速地了解学生的能力水平,这在职业招聘、升学选拔及国际交流等方面具有重要作用。更重要的是,能力认证的结果可为教育机构提供反馈,帮助他们了解课程设置、教学方法和教材是否有效,从而促使其不断改进,以提供更优质的教育。

1.2 学生能力认证的挑战

学生能力认证面临多种挑战,这些挑战可能影响评估的准确性、公平性和实施效果。首先,学生的学习风格、背景和能力不同,因而采用单一的评估方法和认证方式可能无法充分考虑个体差异,容易影响评估的准确性和公平性。也就是说,标准化测试难以全面衡量学生的创造和批判性思维、团队合作能力、实际问题的解决能力等非传统技能。

另外,一些评估过于应试性,导致学生仅仅为了通过认证而机械地记忆知识,而不是真正地理解和应用。随着知识和技能的快速发展,评估内容可能很快过时,无法准确地反映当前行业或领域的要求。为了克服这些挑战,学生能力认证需要综合考虑多种评估方法,注重学生综合能力的培养,并采取反作弊措施,确保评估的公平性和准确性,不断更新评估内容以适应市场快速发展的需求。

2 智能化评估学生能力认证的挑战

智能化评估方法是指利用人工智能(Artificial Intelligence,AI)和相关技术来进行评估和分析的方法。基于智能化评估的人工智能专业学生能力认证作为一项前沿的教育创新,虽然存在潜在的优势,但也面临着一些挑战。

2.1 主观性与客观性平衡

尽管智能化评估可以降低一部分主观性,但设计合适的评估标准仍然是一个挑战。如何平衡客观性和主观性,确保评估的公正性和准确性,尤其在主观性较强的领域,例如,在创造性思维评估中,是一个需要解决的问题。

目前,可以使用主客观多种评估方法,从不同维度全面了解学生的能力和表现。首先,在主观性评估中,要明确评估标准和指导方针,以减少评估者主观判断的影响。其次,在客观性评估中,要确保数据的准确性和可信度,避免因数据质量问题导致评估偏差。最后,基于主客观评估结果,教育专家可在主观性评估中提供专业意见,确保评估的合理性和准确性。另外,在评估过程中要保持透明度,公开评估的方法、标准和依据,以提高评估结果的可信度。

2.2 数据隐私和安全

数据隐私和安全在智能化评估和教育技术领域是至关重要的问题[3]。评估过程涉及学生的个人数据,例如,作业、答题记录等。保护学生数据的隐私和安全,防止数据泄露和滥用,是需要高度重视的问题[4]。

个人信息泄露及被滥用可能会给个体与学校造成较大的损失。因此,大到政府的立法立规、系统的加密技术研发,小到学生的个人信息保护,都需要重视。然而,技术的发展是永无止境的,法律也可能存在漏洞,这些都大大增加了数据安全保护的难度。

2.3 技术成熟度与反作弊机制

实现智能化评估需要依赖先进的人工智能技术,例如,自然语言处理、机器学习和计算机视觉。因此,确保这些技术在教育环境中的准确性和稳定性,以及解决可能出现的技术难题,是一个重要挑战。

另外,人工智能系统的性能提升需要获取大量有效的有标签数据集,这是目前智能化系统无法普及的关键问题之一。而前期的数据采集获取需要较为严格的实验环境,对文字、图片,特别是视频等数据打标签的任务较为耗时,且需要大量劳动力。如果数据无法统一,那么算法就需要有针对性地进行改进,这也大大增加了智能评估系统的研发。

而在初期,基于深度学习技术的智能化系统存在一些漏洞,智能化评估可能面临作弊问题[5]。学生可能借助技术手段欺骗系统,从而获得不真实的评估结果。因此,亟须开发有效的反作弊机制,并在评估中结合更多的实际应用项目。

2.4 教师角色与教学方法的变革

智能化评估可能会影响传统教学模式,教师角色可能从传统的知识传授者转变为指导者和指导学习者的合作伙伴。让学校和教师做出适应性调整[6],摒弃传统思维也是一项挑战。

教师不能一成不变,需要根据学生的不同学习风格、兴趣和需求,为其提供个性化的学习支持和指导,设计有吸引力和有意义的学习体验,结合教学资源和多种教学方法,促进学生的积极参与。同时,随着软硬件资源的丰富,教师需要有效地利用数字工具来提高教学效果。教师要紧跟时代方向,积极尝试新的教学策略,并在实践中不断改进。最重要的是,教师应充分认识到,只有持续了解最新的教育理论和方法,并通过实践验证,才能提升自身的教学能力。

为进一步提升学生的能力,教学方法的变革是关键。传统的教学方式趣味性不足,且大多是填鸭式教学,究其根本,是学生的参与感和获得感不强。这就需要教师引入趣味性、互动性和多媒体资源,以激发学生的学习兴趣和积极性;或者采用合作学习、小组讨论等方式,促进学生之间的互动分享。

综上所述,教师作为变革的推动者和引导者,需要不断更新自身的教学理念和方法,以适应不断变化的教育环境。

2.5 伦理和公平性

在智能化评估和教育技术的应用中,伦理和公平性是两个关键的价值观[7]。确保评估和技术应用的伦理可靠及公平地对待所有参与者,对维护教育的公正至关重要。

在伦理问题方面,评估技术应确保学生的隐私得到尊重,不会对他们的个人权利造成侵犯。收集的数据应该仅用于明确的目的,不得在未经授权的情况下用作其他途径。尤为重要的是,智能化评估的算法可能会受到性别、种族和社会地位等偏见的影响。

在公平性方面,如上文所述,数据在智能评估中较为重要。数据不准确,评估结果必然存在误差;即使数据准确,在评估过程中也可能存在不透明和无法解释等问题。

值得一提的是,目前的人工智能算法对异常数据的评估会产生较大误差。这意味着智能评估系统可能无法全面涵盖人类的情感、创造性等方面,这与培养更全面人才的教育教学目标相违背。因此,需要教育机构、技术开发者、政策制定者和社会各界共同努力,建立明确的伦理准则和法规,使用包容性数据和算法,以及开展伦理审查和用户参与,以解决伦理和公平性问题。

2.6 社会认可和合法性

智能化评估的认证方式需要得到教育机构、学生和社会多方的认可。为了确保其合法性和可信度,需要建立相关的认证标准和机制。

学校和教师的认可对智能化评估和教育技术的成功应用至关重要。他们只有认可了这些技术的有效性和学生学习的价值,才能积极主动地去使用相应的技术,完成相应的任务。另外,学生只有感受到智能化的能力认证系统对个人学习和发展的积极影响,才能在教育中实现可持续发展。社会的舆论和态度也影响智能化评估和教育技术的应用,一旦形成反面的社会舆论,将导致这些技术被扼杀在摇篮中。

智能化评估系统首先要符合相关的法律法规,并遵循相应的伦理准则,只有在确保其安全的情况下,才能让学生和教师共同参与。这不是一朝一夕能完成的,需要教育界、学生、家长、政府和社会各界的紧密合作。

总的来说,基于智能化评估的人工智能专业学生能力认证虽然具有创新性和潜在优势,但也面临着多方面的问题与挑战。通过克服这些挑战,这一认证方式有望为教育体系带来实质性的改进,为学生提供更准确、个性化的能力认证,促进学生在人工智能领域的发展。

3 智能化评估学生能力认证的前景

尽管智能化评估方法在教育领域存在上述挑战,但基于AI技术的强大能力,智能化评估系统具有广阔的前景,既可为学生提供个性化、有效的学习支持,又可为教育机构和教育者提供更准确的数据。

3.1 基于机器学习技术的能力评估

机器学习(Machine Learning,ML)是AI领域的主流分支,旨在通过使用数据和统计技术驱使计算机系统自动从经验中学习,改进其性能。与传统统计方法不同,ML的主要思想是让计算机从数据中学习模式和规律,然后根据这些学习结果作出决策或预测[8]。

ML的主要应用有自然语言、语音及图像的识别,这些技术被广泛应用于各个领域。在教学领域,ML可以通过获取对应的数据对教师进行辅助教学,并对学生的能力进行多方位精准的认证。

例如,利用自然语言处理技术对文本数据进行分析,例如,文本分类和情感分析等。在教育领域,可以用于自动评估学生的作业[9],也可通过语音识别分析学生的学习态度、情绪和动机,帮助教育者更好地了解学生的心理状态。另外,可以利用计算机视觉技术分析图像和视频数据,例如,在课堂或在线学习环境中使用面部表情分析技术,捕捉学生的情绪,以了解他们对课程内容的理解程度和感兴趣程度。

3.2 基于软件平台的智能评估系统

使用机器学习算法可以从数据中学习模式,并用于预测、分类、聚类等任务。由此,可以研发一系列针对具体任务的智能系统,用以评估学生的能力。

3.2.1智能化问答系统基于自然语言处理和知识图谱技术构建智能问答系统[10],可用于解答学生的问题和提供相关参考信息。

智能化问答系统可以理解和处理自然语言,使学生用自然的语言方式提问,而不需要使用特定的关键词或语法。系统通过整合大量的知识库、数据库、文本和数据,能够理解问题的上下文信息,并基于先前的对话历史提供精准的回答。值得一提的是,这种即时获得答案的方式,对学生能力的提升有很大帮助,可作为教师辅助教学的有效方式。

3.2.2自动化测验和考试系统基于在线平台,自动化测验和考试可以实时评估学生的知识水平,系统可以根据学生的答案自动评分,并提供即时反馈。具体来说,学生可以提交项目作品,系统使用机器学习技术分析这些作品,并从中获得更多关于学生理解和表达能力的信息,评估学生在问题解决、创新性思维和实际应用方面的能力。该机器学习系统可以根据学生的回答情况动态调整问题的难易程度,从而提供适应性更强的测验。另外,系统可以提供虚拟实验模拟,让学生在虚拟环境中进行实验,从而评估他们的实验设计方案和执行能力。

3.3 智能化评估的优点

在教育领域,可以使用智能化方法评估学生的学习进度、兴趣和需求,从而进行更精准的教学和辅导[11]。随着这些技术的不断发展和演进,为教育领域提供了更多的创新方法和工具,可以更好地满足学生的学习需求,更好地提高教师的教育教学效果,促进教育的全面发展。

3.3.1学生能力的个性化评估智能化评估系统能够根据学生的学习风格、进度和弱点调整问题的难度,为教师提供个性化的评估。智能化评估可以根据学生的实际能力和需求来定制认证标准,更准确地反映每个学生的知识和技能水平。例如,智能化评估可以通过设计开放式的项目任务,要求学生在一定时间内解决实际问题,然后通过分析他们的项目成果、代码和解决方案评估他们的技能水平。

3.3.2能力认证系统的智能化反馈传统的笔试评估方式只能对短时间内的学习水平进行评估,无法有效评估大量学生长时间段的学习能力。利用深度学习等ML技术,对获取的学生作业或答案等相关数据进行存储并分析,可快速生成个性化的反馈。智能化评估的反馈结果可帮助学生发现自身的弱点并挖掘优势,帮助学生调整学习路径,提供更具针对性的学习和培训。

值得一提的是,智能化反馈可以采用不同的形式,例如,文字、图像、语音等,以满足个体多样化的学习和认知方式。但需要注意的是,反馈系统要注重个体隐私的保护。

3.3.3学生培养的可持续性发展在人工智能领域,技术不断更新,持续学习和职业发展至关重要[12]。智能化评估可以为大量学生提供持续学习的认证,帮助他们紧跟时代发展,通过启发性的教育,提高学生创新与解决问题的能力。同时,基于智能化评估的结果,学校和招聘单位也可以迅速了解学生的强项和薄弱点,学校可以及时改进课程教学模式,用人单位可以实现精准招聘。

另外,如果智能化评估的认证标准得到广泛认可,那么学生可以更方便地将学分转移到其他学校或机构,甚至获得国际认可。由此,学生能力和学校教学质量可以得到提升,招聘单位可以实现可持续发展,进而形成一个良好的循环体系,有助于社会的发展。

综上所述,使用AI技术对大量数据进行分析,从中提取关键信息和模式,可以很好地对学生能力进行评估。但是,也需要注意诸如算法偏见、数据隐私等问题,这需要教育专家、人工智能专家和伦理学家等专家的跨学科合作,以确保评估的公平、准确和可持续性。