Premlatha KR博士专访&PSY工程学院助理教授

Premlatha KR博士是美国加州大学计算机科学与工程系的助理教授兼系主任 盘甸萨拉斯瓦提亚达夫工程学院 位于印度泰米尔纳德邦Sivaganga。

Premlatha KR博士还是该委员会的成员 AI for 教育 2019计划,这是一项AI Time Journal计划,旨在确定并强调人工智能技术在教育中最有益和最具影响力的应用。

在这次采访中,普雷玛塔博士(Dr Premlatha)就如何利用人工智能技术解决教育系统中的重大挑战发表了自己的看法。

这次采访是 在人工智能教育倡议 2019中精选。


首先,我要感谢委员会给了这个巨大的机会,来表达我在人工智能教育领域中的观点。 AI for 教育 2019 是一项很好的计划,我们距离实现这项计划的全部实质还有很长的路要走。荣幸地通知您有关我们学生在AI Time Journal中所做的贡献。在我们学院的AI俱乐部中,我们在一些正在进行的机器学习项目中使用了OpenCV和Tensorflow技术。考虑到我们的学生对ChatBots的兴趣,我们计划开发和处理他们,以更新我们的大学网站。
考虑将AI用于 教育,我想分享我对教学,学习和课堂环境的看法。 

当今教育系统面临的主要挑战是什么?人工智能技术如何帮助解决或缓解它们?

当代教育体系应为学生提供 互动学习,基于活动的练习和动手训练。实现上述目标是这里的主要挑战。我们如何使它达到学生的效果?在课堂上解释理论概念的用处不大。带有实时示例的映射将使学生更容易理解甚至复杂的概念。每个学生都是独一无二的,在知识,偏好和学习方式方面都有不同的能力。人工智能技术在这里成为现实,因为它可以为学生提供自适应学习系统。

例如,在当前的教育系统中,能力不同的学生将被拒绝,直到他们满足一些学习标准为止。通过AI知识可以轻松解决这些问题,从而为它们建立特殊的模型。例如,人工智能仍然是一切的基础,可以帮助构建更多应用程序,例如用于视力障碍的EyeSense。

如今,人工智能在教育领域带来了哪些主要机遇? 

教育中的人工智能技术使教师和学生受益匪浅。

教师福利

  • 强大的教师评估数据/方法。
  • 可以自定义现有课程。
  • 分析学校和学科数据。
  • 针对干预措施的循证方法。
  • 规划课程。
  • 关于班级表现的实时分析
  • 减少工作量并改善结果。
  • 不断增长的在线图书馆。

  • 不断适应学生的学习途径。
  • 个性化的学习路径。
  • 对每个学生的理解和技能的可行AI智能之家
  • 鼓励家庭学习
  • 可以独立学习
  • 可以接受顶级教育

教师如何为AI驱动的教育做准备?

从学术方面来说,基本上,教师需要对学习和教学原则有深刻的理解。他们需要确保将所有内容都整合到平台的设计和学习内容中。从技术方面来看,教师需要进行专门的培训,他们需要了解AI教育平台上的实施要求。

您认为哪种AI技术将在未来几年对教育产生最大的影响,为什么?

在未来的几年中,以下将带来最大的变化。  

  1. 机器学习可以应用于: 
    1. 移动学习环境。
    2. 基于代理的教育应用程序。
    3. 远程学习环境。
    4. 教育性社交媒体和社会学习博客。
    5. 教学设计等
  2. 深度学习:
    1. 使用堆叠式神经网络从图像翻译文本。
    2. 学生的语言识别能力–区分一种语言的方言。
    3. 学习内容/文本生成。
    4. KG /小学生的图像标题生成。
    5. 自动手写生成。
    6. 深度学习用于教学的机器人。
  3. NLP用于准备学习材料和处理文章。
  4. OpenCV用于监控’课堂活动。
  5. 教育聊天机器人–担任导师;充当虚拟顾问,为学生提供咨询,询问和反馈收集以及教授评估。 

教育系统管理软件应如何适应AI的出现?

该软件应该能够适应AI技术,而不会影响教育系统的基本主题。 例如,如果软件系统正在为学生提供写作和语法活动,则可以通过采用NLP技术来提高写作/阅读性能。同样,TensorFlow技术是Quill文法工具的基础,可以准确地检测出学生的回答是否正确。一旦学生完成练习,他们将获得有关错误答案的自定义说明。最终,该工具将从每个响应中学习,以针对每个学生的困难领域创建个性化计划。 

如果软件系统提供了在线学习课程,那么即使基于学习者的表现增加学习内容的复杂性水平,以及使用机器学习技术进行的自动表现评估,我们也可以添加诸如建议下一门课程的设施。

人工智能目前的技术局限性是什么,一旦克服,该局限性将为教育系统带来巨大的改善?

尽管AI在教育领域中占有一席之地,但在引入成熟的基于AI的教育系统之前,需要回答以下问题。

引入人工智能将对教育产生怎样的影响?

教师可以理解与AI相关的概念吗?

如果这些将是自动学习课程,那么老师将服务于什么目的?

 基于AI的教育系统能否完全传达一个概念? 

尽管如此,有时由于系统无法动态响应,有时需要老师用实例动态地解释概念,以阐明学生的疑问。尽管已经完成了使用海量数据训练模型的工作,但我们只能得到有限的响应。机器无法以他们想要的方式向学生解释这些概念。学习者的知识水平可能有所不同。这些可以由教师轻松捕获,但不能由机器捕获。即使系统捕获了,知识也只会受到限制。它将根据特定的训练数据做出相应的响应。作为老师,我们拥有广泛的知识,我们可以在日常生活中自发地讲出任何实时示例。但是对于机器,我们需要提供所有内容并进行培训。 

一旦克服了上述限制,我们就可以使用AI对教育系统进行巨大的改进。

您认为将AI应用于教育系统的最大障碍是什么?

从技术角度来看,人工智能的最大挑战之一是缺乏用于培训和利用的良好数据和资源。训练模型需要大量数据和非常快速的系统。高性能计算系统价格昂贵,这是导致部署AI的动作减少的原因。

在接下来的5-10年中,您在哪里看到AI用于教育?

人工智能具有以增强的方式管理学习内容和课程表的能力,因为它可以评估哪些方法最有效,哪些思想可以通过某些技术很好地理解。学生将获得可定制的学习体验。教师可以轻松预测学生的学习路径。学校和大学完全根据学生/老师的表现实现平衡的评估系统。人工智能可以在以下方面以更好的方式为教育系统带来必要的变化。

  1. 自适应电子学习
  2. 在线教育系统
  3. 个性化学习
  4. 推荐系统,用于课程识别
  5. 智能学习内容
  6. 全球学习

当我们将AI技术全面引入教育领域时,师生将获得更多好处。总体而言,人工智能技术可以帮助我们在不远的将来改善教育领域的系统。

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