由于技术在几乎每个领域的进步中继续发挥着至关重要的作用，因此在名单上找到教育也就不足为奇了。全球的教育工作者开始将人工智能 (AI) 融入几乎每个年级的课堂。它塑造了我们的学习和教学方式，使学习体验更具吸引力、个性化和高效。 作为披露，本文包含指向我的母公司 BYJU'S 的链接——BYJU'S 是世界上最重要的教育技术公司之一，为全球超过 1.5 亿学生提供引人入胜的个性化学习计划。 2020 年全球对教育科技的投资创下 161 亿美元的新高，人工智能驱动的教育科技解决方案位居投资标的前列， .投资者注意到对人工智能驱动的教育技术解决方案的兴趣，这些解决方案可以帮助个性化学习、自动化管理工作并提高学生的学习成绩。 根据 HolonIQ 的报告 然而，影响不仅仅是大企业。由于教师在日益严重的教师短缺的情况下平均工作，目前 20% 到 40% 的教师工作时间（或每周近 13 小时）可以使用技术实现自动化或简化， .这意味着有更多时间支持学生学习，减少文书工作时间。 根据麦肯锡公司 虽然人工智能在教育中的好处清单很长，但这里有三个好处，并举例说明了人工智能如何破坏教育工作者在课堂上的教学方式。 个性化学习 长期以来，个性化学习一直是教育的基础部分。人工智能的力量使得为特定学生的需求构建和定制学习体验变得更加容易。教育工作者收集的数据可以输入人工智能平台，以帮助确定学生的学习要求，例如学习进度、偏好、优势和劣势。教师可以制定课程计划并查找资源。 人工智能平台可以为学生提供个性化反馈，帮助他们确定发展领域。人工智能驱动的平台可以评估个别学生在作业或测试中的表现，并提供实时反馈，以确定他们可能需要更多集中学习的更好领域。这也有助于与教师或家长进行更好的对话，以确定影响他们学习的其他因素。 通过使用机器学习和人工智能， 深入了解每个学生的学习需求。更改提供的内容和更新建议是定制学习过程不可或缺的一部分。 BYJU'S 根据学校在特定时间教授的内容，为特定概念和主题创建模块，以确保学生在学习时不会感到局限。因此，根据学生对概念的理解程度或他或她在学科中的表现，建议会不断变化，直到孩子能够应用概念并掌握结果。 BYJU的应用程序 增强学习体验 技术已经通过有趣的教育游戏化学习体验改变了学生的学习体验。例如，学生可以通过 Tynker 等平台制作或修改他们的视频游戏来学习编码，以创造更具互动性和娱乐性的教育体验。 借助人工智能的力量，这些本已引人入胜的学习体验可以根据学生的爱好和学习风格推荐额外的资源，从而变得更加个性化。如果学生对天文学感兴趣，人工智能平台可以推荐其他资源，例如文章、视频或交互式模拟，以保持他们的积极性和参与度。 人工智能在教育技术中的另一个显着优势是它能够提供更加身临其境的学习体验。不同类型的技术与人工智能相结合，可以提供交互式模拟，使学生能够体验真实世界的情况，例如对历史遗址的虚拟实地考察或科学实验室实验。这种身临其境的学习体验可以帮助学生理解复杂的概念，让学习更加难忘。 数据驱动的见解 教师可以使用数据获得对学生学习行为的宝贵见解。人工智能平台可以为教师提供更多机会来评估学生的表现、学习习惯和兴趣，以提供最佳的学习体验。这种个性化策略可以帮助学生克服学习困难。 具有人工智能功能的平台还可以收集不同教学方法和技术效率的数据。通过检查从不同学生那里收集的信息，教师可以识别课堂上的趋势和模式，并根据数据做出有关教学方法的决策。这种数据驱动的教育策略使教师能够调整课程计划，更好地满足学生的独特需求，从而提高学习成果和学业成绩。 人工智能在课堂上的例子 虽然学生们的房间里没有机器人，但人工智能可以融入教师已经使用的各种工具和软件中，为学习和成长创造新的可能性。一些例子包括： 这些由人工智能驱动的工具可以评估学生的学习水平并根据他们的需要定制课程。一些示例是 Dreambox、Knewton 和 Carnegie Learning。 自适应学习平台： 这些工具使用 AI 在学生解决问题和学习新材料时为他们提供个性化的反馈和指导。一些示例包括 Carnegie Learning、ALEKS 和 Knewton。 智能辅导系统： 这些人工智能助手可以快速响应学生的问题，为他们提供即时帮助和反馈。此类工具的示例包括 IBM Watson Assistant 和 Adaface。 虚拟学习助手： ChatGPT 等聊天机器人可以在课堂之外提供支持，例如回答有关家庭作业的问题、提供有关发音和语法的反馈，甚至可以编程帮助学生学习一门新语言。 聊天机器人： NLP 用于研究和理解人类语言，支持聊天机器人、语音助手和其他可以与学生进行自然语言对话的人工智能用户界面的开发。 NLP 支持的工具的一些示例包括 Duolingo、Grammarly 和 LanguageTool。 自然语言处理 (NLP)： 语音识别技术有助于评估学生的发音和流利程度，为他们提供有关如何改进的反馈。一些示例包括使用 Netflix、Rosetta Stone 和 Google 语音识别进行语言学习。 语音识别： 这些基于人工智能的工具通过分析学生数据和预测表现，帮助教师根据需要干预和帮助学生。预测分析工具的一些示例包括 Edmentum、BrightBytes 和 Skyward。 预测分析： 情绪分析工具检查学生评论的语气，以衡量他们对任何个人学习经历的满意度。情绪分析工具的一些示例包括 IBM Watson、RapidMiner 和 Alteryx。 情绪分析： 这些工具分析来自各种来源的数据，以深入了解学生的学习模式、偏好和行为。学习分析工具的一些示例包括 Blackboard、Brightspace 和 Canvas。 学习分析： 使用 AI 构建和学习 学生的学习从人工智能中受益匪浅，但他们也可以了解这项技术的工作原理。如今，从智能电视到智能汽车，一切都变得“更智能”，因此学生在探索潜在的新兴趣或未来职业道路的同时，有更多机会更聪明地学习。 关于作者 是 Tynker 的首席增长官，拥有 20 年帮助初创企业成长为成功企业的经验。 洛米特·帕特尔 Lomit 之前在初创公司的规模增长方面发挥了关键作用，包括 Roku（IPO）、TrustedID（被 Equifax 收购）、Texture（被 Apple 收购）和 IMVU（收入排名第二的游戏应用程序）。 Lomit 是一位公共演说家、作家和顾问，在他的职业生涯中获得过无数荣誉和奖项，包括被 Liftoff 评为移动英雄。洛米特的书 是 Eric Ries 最畅销的“精益创业”系列的一部分。 精益人工智能
