AI在中学课程教学领域的发展前景畅想

【摘 要】人工智能的发展为中学生自主独立性学习能力的进一步培养和加强提供了得天独厚的条件。如果人工智能发展到人们理想的境地，它将会代替中学教师的绝大部分工作，在课程教学过程中起着重要作用。教师在学生的课程学习过程中将承担起组织者、激励者的角色，更多的是做学生学习技能和学习方法的引路人。但未来的学校对教师的要求将会更高，在中学这个特殊的年龄阶段，中学教师须是“百科全书式”的学者，在学习过程中必须有着更多更丰富的经验和体会，善于发现和解决问题，给学生做出正确的引导。

【关键词】人工智能；中学课程教学；发展前景；自主学习

【中图分类号】G434  【文献标志码】A  【文章编号】1005-6009（2023）39-0034-04

【作者简介】孙宏，安徽省滁州市教育体育局现代教育中心（安徽滁州，239000）主任，高级教师，主要研究方向为电化教育和教育信息化。

一、人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是通过计算机和机器模拟人类智能的科学和技术。它涉及设计和开发能够模仿人类思维、学习、推理、感知和解决问题能力的系统，使机器能够自主地执行复杂的任务，识别模式、做出决策并适应环境变化。人工智能包括多个子领域和技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。人工智能的目标是让计算机具备类似人类的智能，包括理解和处理语言、视觉和声音，解决复杂的问题，进行自主决策和学习，并不断适应新情境。人工智能的应用范围广泛，涵盖多个领域。目前人工智能尚有较大的发展空间，人工智能的概念也在不断演变与拓展。随着科技的进步和新的研究成果的出现，人工智能的应用范围和潜力将继续扩大。

二、人工智能在教育领域的研究和应用现状

目前，人工智能在教育领域的研究和应用主要体现在以下5个方面：

（一）个性化学习

人工智能可以根据学生的学习需求，提供个性化的学习体验和内容。通过分析大量的学习数据和学生行为模式，人工智能系统能够为学生设计合适的学习路径和资源，帮助他们更有效地学习和掌握知识。

（二）智能辅导和评估

基于自然语言处理和机器学习技术，人工智能可以为学生提供个性化辅导和指导。它可以通过聊天机器人或虚拟助教的方式与学生互动，回答问题解释概念，并提供反馈和评估。这样的系统有助于提高学习效果和学生的自主学习能力。

（三）自适应教育系统

人工智能技术还可以用于开发自适应的教育系统。这些系统能够根据学生的进步和需求，动态地调整教学内容和难度，以提供更贴合学生能力水平的学习体验。

（四）学习分析和预测

人工智能可以通过对学生行为和学习数据的分析，提取模式并预测学生的学习表现和需求。这样的分析可以帮助教师了解学生的学习状况，及时调整教学策略和资源，以更好地支持学生的学习过程。

（五）虚拟和增强现实

人工智能与虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术结合，为学生提供沉浸式的学习体验。通过虚拟实验室、互动模拟和可视化呈现，学生可以更深入地理解抽象的概念和现象。

世界各地在教育领域利用人工智能技术开展教育教学遍地开花，个性化学习、智能辅导和教学助手、虚拟实验室和模拟器、智能化评估和考试监控、语音和自然语言交互、智能化学习管理系统等AI应用的出现，不仅可以提供更好的教学效果，还有助于应对教育资源不均衡和个别化学习需求的挑战。

三、人工智能在中学课程教学领域的发展

（一）人工智能开发的心理学基础

中学生正经历着身份的探索和建立阶段，他们开始思考自己的身份、角色和与他人的关系，对自己的存在和价值经常有疑问，需要身份认同。中学生开始对自己的外貌、能力、成就等方面产生更强烈的关注和意识，他们更容易受到同伴的评价和比较影响，对自己的形象和自尊心敏感，自我意识增强，需要获得赞赏。成就感让他们内心自信，自尊得到满足。中学生的情绪复杂和不稳定，容易出现愤怒、焦虑、抑郁等情绪，这与他们生理和认知发展密切相关。中学生希望获得更多的自主权和决策权，自主性增强。他们想要在社交、学习和个人生活方面发展自己的独立性和自主性，且已经具备一定的独立性和自主性，同时也需要适度的指导和支持。中学生更加关注和重视同伴间的关系和交往，同伴关系在他们心里非常重要。他们追求归属感和群体认同，同学之间的友谊和互动对他们的心理健康和发展起着重要的作用。中学生面临着升学压力和对未来的不确定性，他们可能感到焦虑和压力，需要支持和引导来应对这些挑战。了解中学生的心理特点，才能够更好地设计出人工智能环境下学生的学习活动。

（二）人工智能发展前景畅想

1.随时随地的个性化学习

在学习终端AI学习平台（AI机器人）面前，学生完全可以在教师或家长的监护下，根据自己的兴趣和情绪随时随地、自主独立性地进行学习，个别自控能力强的学生甚至完全可以在不需要任何监护的情况下自己去完成学习任务。AI可以提供全天候不间断的学习支持，解答学生的疑问，提供作业帮助和学习建议。在学习过程中，AI会逐渐为每个同学量身定制打造出个性化鲜明的完美学习路线图。

AI通过学习，对每个学生的智商情商、性格心理、习惯爱好以及知识能力等各方面的情况了如指掌，總能抓住他们的心理，适时推出他们感兴趣的内容，使其无缝进入到学习胜境之中。AI是学生的良师益友、知心伴侣，它总能根据现时情况恰如其分地适时推出适合学生的学习课程。对待学习能力强的学生，AI会逐渐地加深难度，向培优方面去努力，喂饱喂足，让他们的才智得到充分的展示和发挥，让他们能够始终保持着旺盛的求知欲，对未知的领域有着强烈的探索欲望；对于学习能力相对比较弱的学生，则逐渐转向最基础方面的知识学习、最基本技能的把握及最基本能力的培养。这种系统能够根据学生的学习过程、学生反馈和学习进度，调整学习内容。

学生在利用AI进行学习的过程中，学习的方式方法、难度选择、挑战模式等，有着更多的选择权。AI能够准确发现学生的特长，进而将学生引向其可以充分施展和发挥才能的方向。AI通过摄像头能关注到学生的情绪变化，并通过人机对话和互动进行及时的引导，逐渐让学生克服心理障碍。人机对话与互动并不只限于键盘和手写，完全可以是面对面的自然交流。AI知识的丰富和广博程度是教师难以企及的，想问就问，随问随答，对答如流。AI的性格能够根据人们的性格变化而变化，或由你任意设定。AI可以让学生获得成就感和自信，从而变得阳光正直、平和善良。AI的理解、关心和体贴，让学生觉得这个世界是如此的神奇与美好。当学生有疑问和困惑，或想探讨交流，或想验证结果的时候，可以随时和ChatAI进行对话；可以和自己希望交流的人发起群体聊天进行探讨；可以进入VR/AR，运用虚拟现实和扩增现实技术，进行身临其境的体验……

人工智能环境下的教育教学，是实现教育公正公平的最佳路径和最好的选择。毕竟没有人能够实现对每个学生都进行恰如其分的差异化教学，或者能够对学生与学生之间的差异做出准确的认知和判断。

2.应对复杂情况的教师

对于中学的课堂教学课程学习，教师应做好学生学习活动的组织者和激励者。在课堂教学中，教师需要对学生进行学习技能和方法的培训和引导，做好课堂学习环境纪律的维护，对自控能力比较弱的学生需要做好监护，帮助其逐步走上正轨。在人工智能环境下的学习，学生的知识面、学习能力、学习方法、所提出的问题、所出现的情况……很多时候都不是教师能够预料到的，教师将面临更大的挑战。如果教师的知识面狭窄，学习体验贫乏，应对突发情况的经验不够，没有创新性，不具备开放性思维的话，他们在与学生的交往过程中会很尴尬。

虽然人工智能很强大，但是学生在人工智能环境下完全自主学习也是离不开教师的，更何况学校教育是个庞大的系统工程，学校教育并不只是课程学习，比如手工活动、美术活动、体育活动、文艺活动、实验活动、生产劳动、社会活动、娱乐活动、走进大自然……所有的这些实践活动都是需要教师去做认真筹划和组织的。微软和谷歌都有图像机器人，它们的作品确实神奇美妙，给人一种很奇特的感受，但他们永远替代不了梵高和达·芬奇。人类活动不可能没有教育，无论科技怎样发展，也还是需要教育，特别是基础教育。科技是工具，是为人类服务的，科技的发展只会减轻教师某些方面的工作负担。人工智能会代替现在教师绝大部分的工作，但有些教育工作必须要由教师来完成，基础教育的教师不会因人工智能的出现而失业。科技的发展使得教育向更深的领域拓展，教师将面对新的任务和挑战。

3.智能评估、精准决策

AI会采集学生学习的各种成绩数据，用于学校和教师评估学生在知识和技能方面的掌握程度；会采集学生学习进度数据，记录学生在学习过程中的进展情况，了解学生的学习速度和节奏；会采集学生的学习行为数据，监测学生在学习过程中的行为、情绪和心理状态，例如参与讨论、提问、答题等，以评估学生学习的主动性和积极性；会采集学生学习态度数据，通过问卷调查或情绪识别等方式，评估学生对学习的态度和情感反应，例如学习动机、兴趣程度、自信心等；会采集学生学习资源使用情况数据，记录学生在学习平台或教育应用中的资源使用情况，例如在线阅读、视频观看、练习题答题等等，以了解学习资源的有效性和学生的互动程度；会采集学生学习反馈和评价数据，比如学习过程中遇到的困难、需求和建议，以帮助学生改进学习体验。

通过采集数据，教师可以了解对学生学习有帮助的各种信息。这种信息不仅能用于对学生学习效果进行评估，还可以作为开展下一步教學活动的决策依据。对各种数据的采集还是AI自身机器学习的需要。运用大数据和机器学习方法，AI会不断地完善自己，对学生的学习做出准确的评估，对学生学习进行更精准的推送，为学生提供更个性化的学习方案和评价。比如，基于学习行为数据可以推荐适合学生的学习时间安排和学习路径；基于学习成绩数据可以为学生提供有针对性的辅导和资源推荐；基于学习反馈数据可以提供针对性的建议和改进方案。当然，在数据采集的过程中学校和教师要遵循相应的法律和道德准则，需要注意保护好学生的隐私和数据安全。

四、训练人工智能教育模型的方法

为了对人工智能在教育领域的应用有更多的认识和理解，了解人类对人工智能在教育教学领域中的可操作性和可控性，避免对人工智能在教育领域某些方面的应用造成误解和短视，笔者认为训练人工智能教育模型应从以下几个方面入手：数据收集、数据清洗和预处理、定义目标和指标、特征工程、模型选择和构建、模型训练和优化、模型评估和验证、部署和应用。

训练人工智能教育教学模型是一个复杂的过程，涉及多个领域的知识和技术，需要专业团队的合作和指导。随着新的数据和需求的出现，模型也需要不断地更新和优化，以适应不断变化的教育环境。

目前国内外关于人工智能在教育领域中学教育阶段的研究和应用，一般都定位为教学的辅助手段。其实在课程教学中，人工智能可以作为重要手段协同开展教育教学，这对培养学生自主独立性的学习习惯和提高其能力有着无可比拟的效果。