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立思辰AI实验室主任张文铸:AI与教育结合的三个方向

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今年,“人工智能”正在迅速崛起,其中人工智能与教育由于其天然的结合基础而实现了快速的融合发展。2019年5月24-25日,第三届AIAED全球人工智能智能适应教育峰会召开。李陈思人工智能实验室主任张朱温做了发言,介绍了人工智能与教育结合的三个方向。

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Rischen人工智能实验室主任张朱温认为,从技术角度来看,人工智能在教学的自动观察和反馈方面具有无可比拟的优势。它主要包括三点。第一点是观察精细粒度,第二点是做出数据驱动的决策,第三点是实现大规模个性化。

至于情感计算,七类情感的经典模型将首先被思考,它将基本情感分为厌恶、惊讶、挣扎、快乐、恐惧和悲伤。在实际应用过程中,李晨现在有三个主要的经验:首先,亚洲人的情感表达不同于西方人。如果你想做好亚洲人的情感计算,你必须做一个自建的数据集。其次,儿童和成人有不同的情感表达。第三点也是最重要的一点是,学习不同于日常生活中的情感表达。七种基本情绪中的厌恶、愤怒和恐惧几乎不可能出现在学习过程中。

专注、好奇、快乐、困惑、恼怒和沮丧更容易发生。Rischen需要做一系列的技术努力,从基本情感空间映射到认知性感空间。

第二个方向是行为分析。通过研究,里斯陈发现了学生和教师在课堂上会产生的11种典型行为,这些行为可以通过计算机视觉和行为分析来预测。在此基础上,李晨对教室场景的视频图像进行分割。除了分析课堂环境,还可以实现课堂板书的自由抽取。此外,中国儿童的近视率现在非常高。李陈思人工智能实验室进行了研究,发现中小学毕业生的平均近视率为33%,这是一个很大的比例。近年来,国家希望将近视率降低到17%。因此,李琛开始对坐姿和健康提醒进行技术研究。学习期间你的坐姿正确吗?环境光够好吗?事实上,它可以通过图像分析自动识别。

第三点也是最重要的一点是浓度分析。首先是头部三轴信息的收集。李晨人工智能实验室专门咨询了一批教育心理学专家。因为每个人都有自己的认知负荷,所以孩子的头不会动,而是在课堂上不停地旋转。如果我们能得到每个孩子头部旋转的三轴信息,那么我们就可以做一些孩子的注意力分析工作,当然,事实证明这是可能的,我们可以为每个孩子做一个注意力和认知的综合分析模型。

第二点是视线跟踪技术。Rischen可以预测每个学生在实际课堂过程中的视线方向。在老师讲课时,我们可以看到学生的注意力,并进一步分析一定时期内教师教学目标的基本情况。

最后是关于对话和语义分析,主要包括三个任务:一是对话分类,二是语音识别,最后是知识地图。

语音识别现在相对成熟了。在对话分类方面,对课堂语音互动的分析可以有效区分目前的师生,但不能区分目前有哪些学生。这是里斯陈下一步工作的方向。最后是知识地图。李晨人工智能实验室和清华大学联合研究中心主任徐斌老师分析了所有的教材和教具,制作了一幅非常大的知识地图。在应用中,我们发现地图不是不完整的,而是太大了。现在,理晨的主要工作是总结和删减关键的主题信息。

第三部分是应用登陆的前景。人工智能教育最终会是什么样子?李陈思认为他应该把所有的精力都投入到注定要发生的事情上。首先,让每个学生都有一幅学习画像。第二,让每个老师都有一个人工智能助理。第三,让每个班级都有一张持续成长和进化的知识地图。

Rischen Artifici