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人工智能教与未来教育范文

时间:2023-09-06 16:54:02

序论:在您撰写人工智能教与未来教育时,参考他人的优秀作品可以开阔视野,小编为您整理的7篇范文,希望这些建议能够激发您的创作热情,引导您走向新的创作高度。

人工智能教与未来教育

第1篇

近两年,“AlphaGo”连胜全世界的围棋名将,被媒体广泛报道。人工智能开始成为社会关注的热点,引起人们的广泛兴趣,并令人深信不疑。

在刚刚结束的2017年高考,学霸君与准星云学两家企业的“高考机器人”分别拿出了 134 分和 105 分的高考文科数学成绩。在做题方面,机器可能已经超越了不少人类。正是这样一件事,同样引发了人们的深度讨论与思考。

的确,随着理论和技术的日益成熟,人工智能开始受到产业资本的热捧,语音识别、机器视觉、智能控制、智能检索、智能互联、专家系统、自动规划等应用步伐加速。金融、电商零售、医疗健康、交通、个人助理等多个领域都可以看到人工智能的应用,人工智能已然开始取代工厂工人、客户服务等重复性工作。人工智能在教育领域同样拥有巨大的应用潜力,随着知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能、情感计算等关键技术的发展,人工智能将在学校管理、校园安全、课堂管理、智能助教、自动阅卷、自适应教学等方面发挥作用。

面向未来,我们不禁要问,人工智能是否能够改变教育?人工智能在教育领域将释放怎样的潜力?本期策划,我们邀请上海海事大学魏忠,探讨人工智能视角下的未来教育,从人工智能的教育本体、对学科的影响、对教育技术的改变、对教育价值的重新定位几个方面进行了系y思考与分析。江苏师范大学智慧教育学院周宝、杨现民结合人工智能在教育中的典型应用,探讨人工智能对学校管理及教学带来的革命性影响。华东师范大学第二附属中学刘党生,从技术与教育的关系延伸到人工智能,并对非生物智能介入教育的未来趋势进行了预测;重庆市江津区聚奎小学校刘春林、重庆市聚奎中学校张渝江从教育教学实际出发,介绍了人工智能软件如何温柔地改变教育。上海市位育中学陈凯从教育哲学的角度,探讨了人工智能如何作用于思维、认知、学习,并进行了反思。

“这是最好的时代,这是最坏的时代;这是智慧的时代,这是愚蠢的时代。”人工智能时代的钟声已经敲响,我们还在工业时代的迷梦中寻找教育的未来。谁曾想到,未来来得如此之快,我们是否准备好做出改变?未来,我们需要什么样的人才?我们需要什么样的教育?我们不妨想象一下,未来10年、20年的教育将发生怎样的改变?也许一个崭新的时代并不会留给我们那么长时间去形成新的教育生态系统。

第2篇

人工智能的教育本体:教育的变与不变

从本质上讲,人工智能技术是信息技术革命的集大成者。自从托夫勒1970年写出《未来的冲击》,信息技术革命越来越快,概念越来越多,没有停止的迹象。仅从近五年来看:大数据、数据科学、生命信息、工业4.0、物联网、新硬件时代、机器人、互联网+、人工智能,表面上概念你方唱罢我登场,但内在逻辑一直没有变:从单项技术走向全面融合,从局部应用走向全面工具化,而人工智能至少在目前看来是集大成者。硬件上物联网的成熟、软件上高可用性和动态数据库的成熟、生物学上神经科技的进展、数学上网络算法的应用、材料科技上纳米和感知材料的进展、信息科技上芯片和云技术的快速进步。从物理世界到混合世界,再到比特世界,人工智能技术刚刚开始,但人们基于过去工业革命的经验,明确感到这是临界点的来临。

STEM 成为后人工智能教育的不动点:应对科技的变化,教育的变革一直都在进行且与科技的发展互为因果。从彼得・蒂尔对教育的质疑,到创客热潮在美国教育中的掀起,事实上,STEM教育是美国对过去概念化的“实用主义”教育和“通识教育”百年争论的落锤之音。起源于杜威和哈钦斯的那场争论,恰恰是工业革命已经明确成型后的两种教育理念的争论。之所以今天的美国已经很少争论到底是实用主义还是通识教育,是因为美国的科技已经进入到一个新的阶段。教育是一个组织行为,一个围绕未来10年不变的知识、20年不变的技能、30年留存的体验的稳定的复杂社会经济形态,因此不那么容易被颠覆。恰恰是科学、技术、工程、数学(STEM)构成了工业时代(数理化)和后工业时代(文科、理工科)中的不动点,在物理学和几何学中,不动点对于系统的稳定和概念的一致性非常重要,而目前的STEM教育,不仅仅是一个概念的东西,而是旧技术时代向新技术时代过渡的“不动点”。在这个不动点体系中,新的侧重开始后,原有的教师和学科体系以及支撑可以平稳切换,不至于导致教学秩序的混乱。

元学科、应用学科和副科发生结构性的变化。由于人工智能的出现,使得复杂计算和系统计算以及简单的人机交互计算工具化全面超越人类,对技术基础这个原有概念的教育的分歧越来越大。人工智能视野下学科概念如果表述成元学科、应用学科与素质学科,那么教育学科的概念的持续性还能以最大公约数继续运行:以数学、物理、化学等元学科为代表的学科,在今后的教育中更加重要并将作为筛选人的条件。而应用科学:(生物、地理、信息、劳动)学科,将着重项目制学习、体验学习,成为培养人的目标;社会科学(历史、哲学、思想品德)将来的重点在于综合应用,批判性思维学习,更加侧重学科的来源和发展;而综合素质类(音乐、体育、美术)将从副科走向前台。@样,围绕STEM的教育,人工智能下的教育体系还是一贯的科学(元学科)、技术(应用学科)、工程(素质学科、社会学科、管理学科)、数学(逻辑、数学学科)。

人工智能技术对学科的影响:越理性,越感性

数学:传统的工业时代的数学,其训练方法是数值计算,其指向是力学计算,这种侧重至今还非常浓厚。随着知识库的普及和共享以及计算工具的进化,越来越少的人将来从事传统的工程计算行业,而正宗的工科专业越来越向着专业化和高端化演化(如学材料的将来的进入门槛很可能是博士)。但是,人工智能今后用到的大量的数学以及人与人打交道用到的计算机数学,统计学基础的数学,这方面中国数学还停留在工业时代。美国学生从高中就开始问卷处理和微积分的学习,大学数学更加有用的是方程组、统计学等。数学是一个典型的年龄相关性学科,一定要从小学,而且转向数值和算法类的学习,从偏向材料计算的高等数学方向,转向偏向矩阵计算的统计数学方向,逻辑学、几何学和统计学成为三个数学学习的支柱。

物理:有一位著名的物理学家回顾过去物理百年,发现一个有趣的现象:“力”这个概念,在物理学上看,已经不是一个原始的变量了,能量和质量才是,为什么我们的老师还在使用这个概念呢?那是因为在机械时代,“力”是最容易理解的组合概念。在工业革命前后的几百年直到今天,物理学教育的重点还是偏向传统力学计算方向,从中小学来说就是牛顿力学。然而随着工业时代的结束,人们更容易见到的力学概念不再是机械和天体,而是转向社交网络、计算机图像、信息变量、生物体和电子学以及更容易接受的能量、时间维度。数学老师们转向统计学的同时,物理老师应该考虑从牛顿力学转向量子力学和热力学甚至时空维度,这些对于孩子未来的人生更是基础,而通过物理学进行基础的科学实证的训练以及科学观测和数据处理,才是物理学最基础的作用和价值体现。不然,人生什么年龄都可以去学物理而不必非要从未成年时代去学。

元科学化学:中美物理学和化学都是选择性的,但比较中美化学教育,却发现有很大的不同。美国高中化学就允许且必须使用带有功能性计算的计算器,而中国大学生都没有这方面的训练。也就是说,随着化学和生物化学要求越来越高、知识点越来越多,设法绕过烦人的记忆而走向逻辑,是美国学习化学的方向,这点也值得我们注意。另外,化学的侧重由从偏向无机化学方向的基础化学,转向偏向生物和有机化学方向甚至与物理相结合的量子规律,是化学学科的重点。例如,很多美国的大学录取要看高中生在化学创新方面的实践,能创新的往往是生物化学。

外语:工具性的外语逐渐失去市场,形式节奏上的美学、逻辑学角度的词源学、社会学角度的语言学、心理学角度的语义学成为外语复兴的落脚点。另外,似乎从来没有人将计算机程序当作外语来教,事实上,随着工具性的外语被人工智能取代,计算机程序语言很可能成为一种外语,而很多软件人才是学外语出身的,也不断印证这个结论。

语文:可以预料的是,随着工具性的人工智能的出现,原先学习语文的工具性的方法(如语法),逐渐将退出语言学习(包括外语),而作为母语的语文之所以在工具化人工智能时代还得到重视,最重要的理由也许是仪式感的表达:回到经典、回到表达、回到应用、回到美学。

除了以上学科教育的重点随着技术经济必然发生变化外,学科学习的醒悟和内在逻辑将更加重要,学科历史、学科逻辑、学科故事将替代题库训练,因为作为计算的精确性除了特殊人才的培养外,将让位于工具和人工智能,而人要考虑体验和持续学习的兴趣和逻辑。学科学习之间还将朝着融合的方向发展,应用学科和元学科的分离意味着应用学科更加朝着整合的方向发展:地理、生物、科技等融合课程,朝着综合应用发展。

人工智能技术对教育技术的改变:从工具到空间

随着人工智能的发展,也许目前花里胡哨的信息技术将隐身后台。课堂上也许看不见信息化了,师生在课堂层面体验将会越来越好,越来越贴近自然:看不见计算机的信息化,距离教育更近而不是技术更近。

学校之所以存在是因为学校为学生模拟了一个高度抽象的比真实世界还真实的教育世界。因此,未来的校园从改变世界的信息模版角度,将更加强调与客观世界的互动、映射和高度抽象。

美国的大学录取是更接近人工智能手段的个性化录取,而学生选拔是更接近大数据角度的GPA(平均成绩点)。从培养角度,学生画像比GPA更加个性化地从个体角度描述学生的个性特征,学生的学习行为、实践行为、创新行为,在全地域、全信息、全自动、全过程的记录下,将更加全面地反映学生的全貌。智能实验室和智能校园的方向,将来是基于个体的专业学习和评价。

与学生相对应的教育行为画像,将侧重于联系社会、联系科技、联系家庭、联系团队,从重复性劳动变为创造性劳动。

而学校的管理行为将演变成支撑技术:支撑数据、支撑品牌、支撑环境。今后的教育将出现越来越专业和自由的教师,越来越职业的校长。

在教育政策上,由于全国性的数据和人工智能的使用,教育测评将更加专业化、教育本体化(而不是被测评机构和排名所左右),教育选拔将更加科学化和长期化,短视模式随着计算方法和智能评估的进展而迅速被迭代掉,衡水模式将逐渐退出历史舞台,未来应该筛选更应该上清华大学的人和更应该培养好每一个想学习的人。即使仅从功利教育目标来看,教师个体经验也逐渐让位于人工智能和大数据,教育重心从教育哲学属性逐渐走入教育科学属性;而被恐惧绑架的教育所强调的教育的筛选功能,逐渐将重心转向教育培养功能,个体成功的培养目标,逐渐转变成为未来视角的社会价值角度;教育回归人与人的本质关系和专业培育孵化的社会职能,功利性和工具性减弱,过程幸福成为教育者追求的目标。教育者由工匠逐渐转型为艺人,教师由于工具化的替代,将会越来越有尊严和个性,而不是越来越像工具。

“人创造”的价值逐渐凸显,教育的价值在于“创造人”

柯洁在被人工智能的计算机打败之后,接连战胜外国围棋高手,刷了一下存在感并表示:“与机器下棋没意思”。同样,在工具制造时代,如果从质量和精度考虑,无疑机器越来越超过人,然而手工的红木家具、手工的艺术品、手工的食品、甚至手工的衣服和汽车,比起无论从什么角度来看的机器人制造的东西,都越来越贵,人也越来越愿意采购。“人创造”的价值凸显,是体验经济产业升级的一个标志,人工智能时代也不能例外。因为,“有意思和不可复制”才是人消费的高级时代。

不同于机器代替人的重复劳动的趋势,教育与学校会替代机械的班级成为人与人关系的场所,在这个场所中,机器越来越像人来代替人的高级状态,而人越来越摆脱工具性、摆脱重复性,更具艺术性和创造性。研究教育的历史会发现一个普遍的现象,就是随着工具性的增强,反而是班级规模的缩小和师生比的扩大,这也印证了:人毕竟要与人打交道,教育是一个个性化的活动。C器代替人意味着更多的时间人会回到家庭陪同孩子,这在美国已经持续发生了50年,几乎多数的女性甚至男性在孩子成长过程回到家庭(如果他们算教师的话,教师比例更大)。在学校里未来的师生比会持续增加,教育更加不再计较投入产出,而将演变成一种创造性的职业。

杜威在研究工业化革命后的教育中,提出教育的目标更加集中地体现在教育本身之中,教育即生长(教育的目标就是让教育继续下去)。随着工具化的人工智能代替越来越多的教师的重复性劳动,教师的幸福指数越来越高,更多的和更合适的师生比使得学生得到更加专业的呵护和培养,幸福指数也得到提升。教育让生活更美好将逐渐实现,教育即生活的前提条件是教师不再是指标的工具,学生不再是考核的工具。

第3篇

关键词:人工智能;英语教育;积极影响;消极影响

人工智能概念是20世纪五六十年代正式提出的,随着信息技术的不断发展,人工智能已成为一门新的技术科学。时至今日,人工智能技术的发展经历了人工智能起步期、专家系统推广期和深度学习期等阶段,而在应用领域也取得了重大突破,如Google的无人驾驶技术和运用深度学习算法的AlphaGo战胜围棋冠军等。除此之外,人工智能已被日益广泛地应用于经济社会各个领域,在教育领域亦是如此。2018年教育部就印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,要求进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力。因此,人工智能必将不断被融合到教育领域,并为大学教育变革提供新方式。基于人工智能的机器学习、人机交互与知识图谱等技术方法,可以为大学英语教师在课堂教学、备课与教学研究等多个方面提供支撑;可以为大学英语教学管理与治理提供决策支持;可以为大学生英语自主学习和教师备课提供智能推荐支撑。目前,学者们已对人工智能对英语教育的影响进行了相关的研究。如高华伟分析了外语作文智能评阅与形成性评价融合策略;刘洋针对人工智能技术与高校英语教学的相互关系,通过调查问卷和访谈等方式,分析了现有计算机辅助语言学习软件和系统的不足,并提出了相应的解决策略;张艳璐对人工智能在给英语教学带来机遇的基础上,探究了人工智能在大学英语教学中的应用;赵生学分析了人工智能时代大学英语教学的变革与策略;严燕分析了人工智能时代英语教学促进学生深度学习的路径。在人工智能时代,人工智能技术必将对大学英语教育领域各个方面产生重大影响,如大学英语人才培养目标、教学内容、教学计划、教学策略、教学模式、成绩评价体系与英语领域科研等方面。针对此,本文在现有研究的基础上,重点从教师和学生两个层面分析人工智能对大学英语教育的积极影响和消极影响,并提出相关建议,以期为大学英语教师教学与大学生英语学习提供参考。

一、人工智能的积极影响

人工智能技术在大学英语教育领域的应用,将对大学英语教学资源、教学模式与大学生二语习得等方面产生积极作用,主要体现为以下几个方面。

(一)丰富了大学英语教与学资源人工智能技术的发展与应用为大学英语教与学提供了丰富的资源。如互联网上含有丰富的英语视频与图片等资源;在线教育平台也提供了大量的英语课程资源,如中国大学生慕课、雨课堂等,它们各具特色,可为教师与学生提供多样化选择。因此,人工智能技术一方面可为大学英语教师提供丰富的教学素材,同时还可根据大学生学习目标与学习习惯等为其英语学习提供丰富的课外资料。同时,很多网络资源可下载或者回放,这样可以使得大学生的英语学习不再受到时间与空间的限制。特别是对于教育资源缺乏的地区而言尤为重要,可以在很大程度上解决教育资源不平衡问题。其中,百度教育大脑的智能备课系统便是典型应用案例。其依托百度人工智能、大数据和云平台的优势,整合了丰富的优质资源。对于教师而言,此平台可按照教学进度为教师提供经过筛选的教学素材,节省教师的备课时间,提高其工作效率。

(二)丰富了大学英语的教学方式传统的大学英语授课往往以线下课堂教学方式为主,而人工智能技术的使用丰富了大学英语单一的教学方式。可利用网络平台,如雨课堂、慕课平台等,开展大学英语线上教学模式或者线上线下混合教学模式。新的教学模式有利于教师在大学英语教学过程中采用不同的教学策略。使用新的教学模式和不同的教学策略可以提高大学生学习英语的兴趣,进而有助于提高大学生英语习得的效率。

(三)提高了大学生英语习得的效率由于英语习得是一个复杂的心理过程,与大学生的情感因素、学习动机等密切相关。采用人工智能技术的大学英语线上教学方式,使得教师与学生之间不是面对面的交流互动,可以在一定程度上缓解学生焦虑、害怕等情绪,有利于学生的英语学习。动机是英语习得中重要的非智力因素,也是影响大学生英语习得效率的重要内在因素之一。学习动机与使用另一种语言的兴趣密切相关。而人工智能技术采用丰富的英语学习资源以及英语教学方式的多样化,这些有助于提高学生学习英语的兴趣,进而增强学习英语的动力。

(四)形成了大学生英语习得分析数据库人工智能技术是以大数据为依托,可以跟踪和记录大学生英语课堂学习和课后学习等各种信息数据,进而可形成大学生英语习得数据库。基于大数据分析与人工智能技术方法,如数据挖掘、关联性分析和回归预测等,可以挖掘大学生英语学习背后的规律特征,了解到每个学生的具体情况。进而构建每个学生的英语学习画像,如学生的线上学习状态、课程作业完成情况、测试成绩和学习方式等。可为教师形成可视化的学生个体和班级整体的学情分析报告。因此该数据库有利于教师掌握每位学生的英语学习状态,掌握学生个体差异,为调整教学方式、教学方法与策略提供支撑。同时,上述数据为大学英语教学与大学生英语习得的研究也提供了数据支撑。

二、人工智能的消极影响

人工智能在大学英语教育领域对教师与学生发挥着积极的作用,同时对他们也产生了一些消极的影响,主要体现为以下几个方面:

(一)对教师的消极影响由于大学英语课堂教学存在一定的缺陷,往往需要改进此教学方式。而人工智能技术的应用,虽有助于大学英语教学改革,但还需要教师熟练掌握人工智能相关技术的使用,会给信息技术能力比较薄弱的教师造成压力。借助人工智能平台,大学英语教学不受时间、空间和学生人数等影响,势必会减少大学英语教师的需求,造成大学英语教师面临失业的压力。进而影响大学英语教师的工作积极性,以及大学英语教学质量。

(二)对学生的消极影响根据语言资本理论与期望价值理论,大学生英语学习的期望价值主要是经济期望价值。而大学生英语学习的期望价值与学习目的和行为密切相关。比如大学生英语学习经济期望价值主要体现为学习英语对未来找工作很重要,可以增加经济收入。而人工智能技术在语言领域的应用,势必会影响大学生对英语学习的期望价值。如人工智能翻译机的出现,使得各种语言之间翻译非常容易。即使不懂英语,也可使用它进行英语交流。因此,人工智能技术在英语领域的应用,将降低大学生英语学习的期望值,进而影响他们英语学习的兴趣与目的。

(三)对师生关系的消极影响基于人工智能技术的大学英语教学,将改变传统的以教师为中心的模式,使得教师在教学过程中的中心地位得到弱化。学生通过人工智能技术,可以很好地收集到自己需要的各种英语学习资源,如在线课程、英语讲座视频和英语文本资料等,甚至可以通过自学的方式完成英语学习任务。但这些将弱化教师与学生之间的互动以及情感,从而隔阂了教师与学生之间的关系。

第4篇

关键词:设计;人工智能;挑战;机遇

一、引言

第四次工业革命的到来,人工智能作为一项主要的技术,必将鞭策整个人类社会的转型。很多国家制订了战略规划,在2017年我国也了《新一代人工智能发展规划》和《新一代人工智能产业三年行动计划(2018-2020)》,人工智能产业已上升为国家战略。近年来,在人工智能涉及的领域中,艺术与技术结合,升华到与人工智能的结合且越来越受到重视。阿里智能AI“鲁班”已经掌握了上百万个设计师的创意内容,双11期间制作1.7亿张海报,没有一张是重复的,而这些工作如果人工制作的话需要100个设计师工作300年;央视节目中“鲁班”PK资深设计师取胜等等这些新闻,无不极大地震撼了整个设计行业。设计师会失业吗?高校的设计教育面对AI的挑战与机遇如何制定培养目标?如何在新的竞争中占领先机?未来已来,智能艺术设计的路在何方?

二、设计行业面对四大挑战

(一)惊人的数字

马云在一次报告中说未来30年人类只工作4个小时,大量的工作岗位会被人工智能抢走;根据白宫的人工智能报告预测,在未来10-20年间,人工智能技术有可能取代47%现有工作。麦肯锡的预测是49%,盛产劳动力的中国和印度的影响最大。Siri之父、人工智能专家温那(Winarsky)的预测是70%的工作将被取代。不得不说,AI是人类智慧的结晶,正在高速颠覆着人们的生活。

(二)AI设计发展趋势

AI最容易取代的是简单设计:如LOGO、UI界面、海报招贴、网站网页、产品造型、室内家装、产品包装……原本这种理想的设计工作不再能提供人生的庇护所,但凡是明确、简单、重复标准、规则的美术设计与制作工作,未来都容易被取代,传统设计行业将会萎缩乃至可能逐渐消失。

(三)设计环境恶劣

设计创意无法保护,设计法规没有限定,设计竞价无序,商家厂家缺乏契约精神,设计知识产权无法保护契约,新设计新技术缺乏情趣,设计同质化严重……(四)设计教育落后现有设计模式传统、设计教育落后,设计知识体系缺乏更新、进化,知识性重复训练、模仿性传统方法制约了学生创造性情感思维的发展,设计师终身教育观念的缺失阻碍了设计师的可持续发展,设计知识与设计人才近亲繁殖、代际传递的情况严重。

三、AIDesign发展迅猛

目前传统艺术设计已经发生智变,使设计更美更快更简单。人工智能艺术与设计已经一定高水平,如果设计师仍停留在传统设计水平,就会受到来自机器的“威胁”。但也不全会,除了“创意”部分让机器无可奈何,人类设计师与机器的竞合中,我们要转变方向注重数字移动媒体策划与设计、移动媒体用户需求挖掘、数字移动媒体需求文档的撰写、数字移动媒体优化、数字移动媒体UI界面设计、H5设计、App设计、UE用户体验设计、虚拟移动媒体设计、信息交互设计等媒体智能设计新技术。高品质艺术、设计依赖于混合增强智能技术。AdobeMax“SneakPeeks”将迎来Adobe全家桶的诸多全新功能,如图片变视频、静态变动态、一键设计字体、视频扣剪、纸盒自动生成、AR呈现、AE一键去马、Ru跨平台制作(剪辑、混音、调色)、跨平台同步改稿、人工智能排版等十大看似很科幻但已经实现了的AI功能。华为Mate20手机3D扫描防生建模与成像,以及AI手势动作捕捉的体感游戏功能,更为我们提供了解放设计生产力的前景。同时MIT研发的工业产品AI设计系统即将面世。主要产品体现如下:

(一)AIVD人工智能视觉设计

AI集成化的成熟产品,比如Adobe系列的产品,软件低层融入AI技术,更好更快地创作文字和图像、影音等元素。如AdobeSensei:人工智能做设计的底层技术,集成在Adobe系列软件中,有字体匹配方案、自动配色方案、基于线稿自动上色、自动校正手绘图形等。

(二)AIPD人工智能产品设计

Adobe人工智能鞋包设计、IBMWatson智能设计服装、Autodesk智能设计汽车等。

(三)AISD人工智能空间设计

Prisma智能风格化设计、Autodesk建筑智能生成设计、ZahaHadid参数化设计等产品。

四、设计人工智能教育的发展动向

未来,人工智能教育会加速发展,老师不会被AI取代,但不用AI的老师一定会被取代;未来,老师不是简单地传授知识,而是通过言传身教的沟通交流,对学生进行激励、鼓舞,成为人类灵魂的设计师;未来,AI将实现规模化和个性化间的平衡,带来了一种学生易学、教师易教的解决方案;未来,老师作为教学过程中始终核心地位,推陈出新积极善于运用AI技术进一步提高师生教与学的体验和教学效率。当务之急,要让更多的老师正视人工智能的快速发展,通过学习AI技术了解人工智能的发展情况,从而改变老师的教育教学观念和教学方法,引领高品质教育的未来。在未来教育中,教师的角色有三种观念:1.取代说,2.不可取代说,3.人机协同说大多数观点是:未来,教师将与人工智能协同共存。未来知识传授功能会逐步被人工智能取代,而人类教师则应偏重于培养学生的核心素养。正如雷克利福德所言,“科技不能取代教师,但是使用科技的教师却能取代不使用科技的教师”。如今,抛开先天财富的不同,人与人之间的差距主要来自学习能力的不同。这种差异会加剧不平等,在未来,这种趋势将会进一步加强。应对人工智能时代,教师除更新教育教学观念、转变角色、改革教学模式和方法外,必须坚持终身学习,教师的终身学习,不仅要学习Python之类的AI编程技术,更需要增强对,限于时间和精力有限,分别将有关AI知识技能分为三类,以适应设计人工智能的技术更迭和“一专多能”。

五、结束语

第5篇

人工智能即将进入高中课堂。近日,我国第一本面向中学生的AI教材——《人工智能基础(高中版)》正式。

为什么要在中学开设人工智能课程?这本教材有什么特点?对于中学教师和学生而言,应如何准备才能应对人工智能的教与学?记者对此进行了调查。

全国已有40所学校引入教材

据了解,该教材是华东师范大学慕课中心和商汤科技合作,联合全国多所知名中学教师共同编写,由新闻出版总署批准出版并备案。目前,全国已有40所学校引入该教材作为选修课或校本课程,成为首批“人工智能教育实验基地学校”。

“与其他教材不同,该教材以‘手脑结合’为主要学习方式,不仅关注对人工智能原理的介绍,更加重视这些原理在生活中的运用。”华东师范大学教授,博士生导师陈玉琨介绍说,“作为教材的编者,我们特别希望学生能发挥独特的想象力,设计一些在高中阶段有可能完成的项目,并动手将其转化为独具特色的作品。”

记者看到,该教材共分9个章节,以基础普及性的知识为主,分别介绍了图片识别、声音识别、视频识别、计算机写作和深度学习等人工智能技术的原理和应用场景,每一页都配有彩色图表,并引入了大量科普内容和实例。此外,该教材还配套了一个教学实验平台。

香港中文大学教授林达华表示,目前,人工智能人才面临着全球性短缺,在人工智能和基础教育结合方面,各个国家都还处在探索的过程中,该教材的出版,是人工智能教育的一次重大突破,意味着人工智能将由此走出“象牙塔”,进入高中生的知识范畴。

“今天,技术更迭速度太快,谁也无法预计未来的职业选择,我很乐意让我的孩子在中学阶段就了解掌握一些人工智能方面的知识技能。”一位家长这样告诉记者。

目的在于普及原理引发兴趣

作为一门兼具学术含量和技术含量的学科,对高中学生而言,应该怎样去了解人工智能这门学科;对于高中教师而言,又该如何教学呢?

“大多数中学生的最终职业道路都不会是成为人工智能研究者或工程师,但是未来很多行业都将在不同程度上受益于人工智能的赋能。因此,该学科在中学阶段的教学目标应该定位让学生了解掌握人工智能的基本思想、基础知识以及常用算法和工具。”林达华说。

在陈玉琨看来,人工智能的教学和研究经常要用到高等数学的知识,这已经超出了高中生的知识范围,因此,在中学阶段,教师应注重对相关概念、算法、原理进行定性介绍,“定量的部分,可以留待以后再学。”

多位专家表示,教师在教学过程中,要特别重视对人工智能应用场景的介绍,这不仅会让课堂变得更加生动,学生学习的兴趣更加高涨,同时也会提升师生的思维与创造能力。

“总体而言,在中学阶段开展人工智能课程的主要目的在于普及人工智能的原理与技术,引起学生对人工智能学习的兴趣。当然,也期望能为高等学校培养人工智能领域的拔尖人才奠定相应的基础。”

“校企合作”解决人才缺口

也有专家指出,人工智能是一门新兴技术,中学教师在该领域的知识储备是不足的。

“师资是课程的基础。”上海师范大学教授岳龙表示,“开设人工智能课程对教师的知识结构也提出了新的挑战,因此组建专门的师资培训团队非常重要。”

据记者了解,为帮助教师克服知识储备不足的问题,华东师范大学慕课中心与商汤科技将联合举办多期“人工智能教师研修班”——培养一批人工智能的种子教师,在他们带领下,逐步提升我国教师总体的人工智能素养,从而改善中学教师开展人工智能教育教学面临的困难和挑战。

第6篇

【关键词】人工智能;未来教育;未来学校;创新变革;挑战

【中图分类号】G434 【文献标识码】A

【论文编号】1671-7384(2017)07-0012-03

近年来,世界各国高度重视人工智能技术的发展,相继了相关研究报告。2016年10月,美国白宫了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略计划》两份重要报告。2016年11月,英国政府《人工智能:未来决策制定的机遇与影响》报告。2017年3月,国务院总理发表2017政府工作报告,指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,“人工智能”首次被写入政府工作报告。当前,人工智能正逐渐融入电商零售、医疗健康、交通以及个人助理等多个领域,并展现出巨大的应用空间。人工智能在教育领域同样拥有巨大的应用潜力,随着知识表示方法、机器学习与深度学习、自然语言处理、智能、情感计算等关键技术的发展,人工智能将在教育领域发挥越来越大的作用[1]。

人工智能在教育中的典型应用主要集中在智能导师辅助个性化教与学、教育机器人等智能助手、居家学习的儿童伙伴、实时跟踪与反馈的智能测评、教育数据的挖掘与智能化分析、学习分析与学习者数字肖像六大方向[1],已经表现出巨大的应用潜力。学校作为教育活动的重要组织场所之一,人工智能将为学校的管理与教学带来变革性的影响,主要表现在四大方面:维护校园安全、辅助教师教学、变革学习范式以及优化学校管理。

维护校园安全

校园安全是顺利开展学校教育活动的基础,也是教育改革和发展的基本保障。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》指出,要“切实维护教育系统和谐稳定,深入开展平安校园、文明校园、绿色校园、和谐校园创建活樱为师生创造安定有序、和谐融洽、充满活力的工作学习生活环境”[2]。计算机视觉与机器人技术的发展使得人工智能维护校园安全成为可能,其将在非法人员识别、消防安全预警、活动事故防护三个方面发挥重要作用。

1. 非法人员识别

部署保安机器人将是未来学校保证维护校园安全的重要措施之一。保安机器人能通过眼部的图像采集设备采集进入校园人员的面部信息,识别当前人员身份,若未检测到相关人员信息,系统则会通知学校的安保人员进行身份验证、登记等工作。同时,位于校园各处的保安机器人还将实时监控是否有陌生人通过非正规途径进入校园,检测到相关行为之后,则会通知学校安保人员进行处理。此外,位于学校门口的保安机器人还将采集学生的面部信息,与信息库中的学生信息相比对,确定学生身份,并记录学生到校与离校时间,确保学生在校期间的安全。

2. 消防安全预警

未来学校的消防安全预警系统包含了感烟探测器、感温探测器、火焰探测器、可燃气体探测器等多种感应器,同时通过摄像设备实时采集图像信息,分析画面中是否出现明火、烟雾等现象。其综合图像分析与探测器感知,判断是否有火灾现象发生。此外,系统通过实时采集校园内人员的行为数据,与数据库中消防安全危险行为做比对,分析是否有相关危险行为发生。若危险行为发生,则会通知学校安防人员。在火灾发生时,拥有智能搜救技术的消防机器人将会代替人进入火灾发生区,通过生命探测仪,自动感应、搜索、识别被困人员,将其救出火灾发生区。消防机器人的部署很大程度上避免了人员进入火灾发生区受到二次伤害现象的发生,其机动性超越了现有的消防安全系统,在很大程度上保证了校园内师生生命和财产安全。

3. 活动事故防护

目前,校园课间活动的伤害事故主要表现在拥挤踩踏伤害、追逐打闹伤害、危险游戏伤害等三个方面。基于人工智能的活动事故防护系统通过校园内的摄像设备实时采集师生行为数据,通过与数据库中活动事故危险行为模型相比对,分析判断是否有危险行为发生。若相关行为发生,系统则会将相关危险行为发生的地点、类型等发送给学校的安防人员,提醒安防人员采取相应措施。

辅助教师教学

随着图像识别、语音识别、自然语言处理等技术的发展,越来越多的人工智能工具被应用于教育领域,成为教师教学的得力助手。教育机器人和智能作业测评工具的出现大大减轻了教师的负担,提高了教师教学的效率。

1. 辅助备课

备课是真实教学实践的预演,是应用教师知识并发展教师知识的过程。其既是确保教学质量的条件,也是教师专业发展的途径[3],是教师教学的重要组成部分。备课机器人能够通过语音识别记录教师话语信息,利用自然语言处理技术分析整合教师话语信息,识别教师要求。备课机器人根据教师提供的教学目标、教学重难点、学生的基础知识等,在相关学科的知识库中进行资源的搜索与整合,形成电子教案。同时,根据教案内容为教师提供课堂测试习题以及上课所需课件。教师只需要根据所教班级的学生特点与自己的教学习惯,对教案、测试习题以及课件稍作调整即可应用于教学。

2. 智能作业测评

自然语言处理技术的进步使得作业自动批改成为可能。科大讯飞将“讯飞超脑”计划的阶段性研究成果“全学科阅卷”技术应用于考试,实现阅卷过程的数据化与自动化,在将教师从简单重复的阅卷工作中解放出来的同时,完成对考试数据的采集[4]。基于人工智能的作业评测系统可对作文、阅读等主观题进行语义识别并提出修改意见,根据学生的作业结果为教师自动生成详细的学情报告。智能作业评测技术的应用将有效分担教师的教学压力,显著提高教学效率,教师能够更多地专注于与学生互动、教学设计和专业发展。

3. 辅助课堂管理

在未来,教辅机器人将走进教室,辅助学生解决学习中遇到的难题。教辅机器人能够识别学生身份,读取学生当天所学课程信息以及学生在课堂的行为数据,为学生提供个性化解题方案奠定基础。教辅机器人通过语音识别获取学生问题信息,利用自然语言处理技术分析整合学生话语信息。然后,教辅机器人通过人脸识别采集学生的面部信息,综合面部表情、姿态和语调通过情感计算技术分析目前学生的情绪状态,综合学生的情绪状态和行为数据确定学生当前学习状态。教辅机器人依托优秀教师授课资源库,智能搜索相关答案,针对不同学习状态的学生采取不用的解题风格。此外,教辅机器人将收集到的学生行为数据上传到学生管理系统,辅助教师等进行学生的日常管理工作。

变革学习范式

学习范式是指特定时代的学习共同体所共有的学习理念、学习方式,并对学习者的学习态度、学习行为产生积极的引导作用,以促进学习的有效进行[5]。人工智能技术的发展使自适应学习系统真正地为教育所用,为学习所用,人工智能将使现有的学习范式走向自适应学习。

自适应学习系统在本质上是一类支持个别化学习的在线学习环境。它针对个体在学习过程中的差异性(因人、因时)而提供适合个体特征的学习支持,包括个性化的学习资源、学习过程和学习策略等[6]。基于人工智能的自适应学习系统将整合自适应内容、自适应评估和自适应序列三种工具。自适应内容通过分析学生对问题具体的回答,为学生提供个性化的内容反馈和学习资源推送。自适应序列利用一定的算法和预测性分析,基于学生的学习表现,持续收集数据。其中在数据收集阶段,自适应序列会将学习目标、学习内容与学生互动集成起来,再由模型计算引擎对数据进行处理以备使用。自适应评估可根据学生回答问题的正确与否,及时改变和调整测评的标准。

优化学校管理

学校是教育的核心单元,高效的学校管理是学校开展各项工作并得以高效运行的重要保障[7]。人工智能的融入将使未来学校的管理工作更加高效,使学校更好地服务于教师的教学与学习者的学习。其将在考务管理、教师管理、学生管理三方面发挥重要作用。

1. 考务管理

在未来的学校中,监考机器人将代替监考人员进行考务工作,很大程度上节省学校考务管理方面的人力资源。监考机器人通过内置于眼部的摄像头采集学生的面部信息,与数据库中学生信息比对,确定学生身份,自动完成签到。其通过内置于手臂端的金属探测器,扫描学生全身,z测学生是否带有作弊物品。监考机器人通过摄像头、红外感知等确定学生位置以及教室内的桌椅等位置,规划行动路径,分发和收集试卷。此外,监考机器人还将通过位于眼部的摄像头实时采集学生行为数据,与数据库中作弊行为实时对比分析,如果学生有作弊行为发生,则会立即制止,维护考场纪律。

2. 教师管理

教师管理是学校管理工作中的重要组成部分,教师评价则是教学管理中的核心部分。人工智能为教师的智能评价提供了可能。基于人工智能的教师评价系统通过教室的摄像设备实时采集教师及学生的行为数据、表情数据,通过学生的穿戴设备采集其体征数据。系统经过对教师和学生的行为数据、情绪数据和体征数据的分析(如系统与学校的学科管理系统相连通,确定教师的教学内容是否与教学大纲要求相适应,重难点是否突出,所讲述内容是否具有实用性;教师讲授知识时,根据学生的行为、情绪和体征的反应确定教师所讲授知识是否被学生理解;教师在讲授内容和组织学习活动时,语言是否规范、清晰,态度是否亲切和蔼等),最终评定教师的教学效果,并生成可视化报告,辅助学校完成对教师教学效果的评估工作。此外,系统还将通过教室的摄像设备采集教师面部信息,识别教师身份,自动记录教师的出勤情况,辅助学校的教师管理工作。

3. 学生管理

学生管理在学校管理中同样发挥着重要作用。基于人工智能的学生管理系统可通过位于学校门口以及教室的摄像设备采集学生面部信息,识别学生身份,自动记录学生的到校时间和离校时间,为学生的出勤考核提供数据支持。通过位于教室的摄像设备实时采集学生的行为数据,分析学生的课堂表现以及课余时间的同学之间的交流情况,为学生管理的班风、学风管理提供决策支持。同时,通过分析学生的学习成绩、课堂表现、课下交流情况,判断学生是否有异常行为(趋向),并及时反馈给学校管理者。此外,系统还将学生的在校情况,包括到校时间、离校时间、测试成绩、作业完成情况等反馈给学生家长,家校协同完成学生管理工作。

让机器在没有人类教师的帮助下学习,让机器像人类一样感知和理解世界,使机器具有自我意识、情感,以及反思自身处境与行为的能力,是人工智能面临的主要挑战[8]。除此之外,人工智能在教育领域中的应用目前还处于初级阶段,在学校的管理与教学应用方面仍面临着数据基础薄弱、决策和推理机制适应难、缺乏专业应用人才等挑战。

(作者单位:江苏师范大学智慧教育学院)

参考文献

闫志明,唐夏夏,秦旋等. 教育人工智能(EAI)的内涵、关键技术与应用趋势――美国《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》报告解析[J]. 远程教育杂志,2017(1): 26-35.

程天君,李永康. 校园安全:形势、症结与政策支持[J]. 教育研究与实验,2016(1): 15-20.

翁春敏,陈群波. 基于教师情境知识的备课研究――国外研究的视角[J]. 外国中小学教育,2015(5): 51-57.

搜狐教育. 科大讯飞吴晓如:互联网+人工智能时代的教育变革[EB/OL]. http: // sohu. com/a/69484549_372506,2017-6-15.

George R. Boggs. What Is the Learning Paradigm? [EB/OL]. http: //vccslitonline. cc. va. us/mrcte/learning_paradigm. html, 2017-6-13.

陈仕品,张剑平. 基于EAHAM模型的适应性学习支持系统体系结构[J]. 电化教育研究,2008(11): 53-57+82.

第7篇

关键词:人工智能影视教育课堂在场价值观

人工智能技术作为社会媒介化发展的特殊产物,不仅能够建构起智能媒介化的信息社会,更能深入到传媒研究领域,引导影视传媒研究朝着“互联网+教育”的方向发展。当前影视传媒教育正面临重要的转型阶段,如何通过媒介信息技术调整现有的理论学习模式和教学培养目标,已经成为影视教育进行改革创新的突破口。基于人工智能为教育信息化带来的机遇和挑战,影视教育正致力于从“刀切教育”迈向“精准教育”,从“课堂缺席”转为“课堂在场”,从人才培养模式到教育信息平台搭建,都在不断强化智能教育培养,力求为影视传媒教育的智能化改革和实践提供决策依据。

一、影视教育智能化发展的应用价值

智能化影视传媒研究是教育信息化极为重要的应用场景,人工智能技术不仅拓宽了影视传媒教育的研究方向,同时也在技术手段、渠道搭建、傳媒伦理等层面发挥着重要作用。

1.消除数据鸿沟,发挥智能传媒教育技术赋能和知识平权的双重功能。影视传媒研究是以实践为基础的理论性教学,以培养创新型和复合型人才为教育目标。教育学者是影视文化传播的驱动者,因个体间存在传播技能、信息储备和交往行为方面的差异,造成影视传媒教育具有严重的知识鸿沟。在影视研究学者步入算法教育的重要阶段,智能教育平台可通过读取人的反馈改变原有的教学模式,调整每一位受教育者的天赋类型。与此同时,教育学者能够充分利用算法技术和人工智能手段,获取定制化的影视资源和学习条件,以技术逻辑引导学习流程,用分析框架提高教学模式的理论性和可操作性,通过强化教与学的变革场景,激活文化创作的想象力和逻辑性思维,使科技创新在理性与感性、理论与实践的引导作用下,从一般的理论教学形成智能媒介化的信息教学模式,从单向传授转变为双向互动的学习教育模式。

2.拓宽学习渠道,推动教育形态从理论课堂到智能媒体教育课堂的变革。人工智能技术与影视教育教学的深度融合,正引发起一场新的教学革命。从教育手段和学习途径上来看,原有的课堂教学已无法满足理论和实践的双重需求,大数据催生出的智能化影视教育,在虚拟世界和现实世界间搭建起新的算法课堂,利用人工神经网络简化理论教学的概念,又通过具有超强运算能力和通讯能力的技术手段协助实践操作。例如,人工智能照相机作为辅助型的教学工具,被运用于智慧课堂的摄影实践教学中,借助云端技术和物联网连接远程数据中心,可以帮助不懂摄影技术的学习新手尽快了解电影拍摄的理论框架和基本技能,推动教学场景从应用性教学到智慧型课堂的氛围建构。人工智能与影视教学的跨界融合,成为智能传媒教育进行颠覆式创新的重要表现形式,教育形态正逐渐从智慧课堂过渡到智慧校园,从传统的理论范式过渡到智慧媒体的应用型范式,帮助构建起新的学科话语体系。

3.重视传媒伦理,推动智能化影视传媒教育价值观和技术性的生成。人工智能是以追求效益为初心的理性工具,在技能研发阶段尚未对伦理规范提出强制要求,技术伦理向来是人工智能难以逾越的一道鸿沟;影视传媒教育则是以培养学生的伦理观和价值观为出发点,重视以道德审美为核心的理性意识。智能化传媒教育将信息技术和影视教学进行结合,使得理性工具得以同理性意识深度融合,人文关怀建立在技术作用之上,这既是培养受教育者核心价值观的时代需要,亦是强化人工智能技术伦理的有效途径。人工智能时代,强调智能化影视传媒教育技术性和价值观的生成,与其说是建立在影视教育应用场景上的技术伦理规范,不如说是借信息技术完成对传媒伦理和受教育者价值观的理性建构,让人工智能发展紧密联系意识形态和伦理道德问题,加深技术手段和教育学习的彼此作用,从而获得传媒教学在伦理层面的共识。随着传媒影响力的逐步扩大,以内容为载体的影视教学活动意味着要担负起更重要的教学责任,学科研究核心价值观的建设必须以注重传媒伦理和技术伦理为教学基础,重新建构现有的伦理道德观念,为人工智能技术注入价值观的活的灵魂。

二、影视教育智能化发展的风险问题

人工智能技术的迅速发展,赋予影视传媒教育极大的应用价值,与此同时也面临着潜在的风险问题。

1.灌输式教育仍占据主流,智能化影视教学陷入价值认知困境。在人工智能技术出现以前,理论+实践的教学策略已经成为一种固定的形态存在于传统影视教学工作中,受教育者根据统一的培养目标规划自己的学习方式,包括影视创作及影视理论等相关课程都按照相同的培养模式进行。由于教育主体对人工智能的认知存在两极分化的现象,过往只能够通灌输式对学生进行强制教育,智能化影视教学则是处于小范围内的实践和创新。对影视教育而言,理论与实践是学习的内容,继承与创新才是研究的实质。明确人工智能教育的价值认知,从灌输教育逐步迈向定制化教育,为高校的人才培养提供重要的智力支持,应当是影视教育智能化转型发展的着力点。

2.智能教育应用场景缺乏思考,其深度和广度有待进一步挖掘。当前,智慧课堂、智慧校园的出现奠定了智能传媒教育的基本雏形,依靠大数据、物联网等信息技术支撑的智能传媒教育,在平台搭建层面已出现显著性成果,但对应用场景的深度和广度挖掘还存在明显问题。影视教育智能化应当以追求个性化和定制化教育为目标,崇尚的是终身学习的教学理念,不应当将人工智能技术仅局限于传统的教学课堂,除了要从“线下”走向“线上”,还需要考虑到以人机交互为主要形态的教学应用场景,挖掘人工智能教育更多的应用情境和展现方式,从而对影视课堂的理论与实践教学价值提供合理的在场性证明。

3.专业壁垒依然存在,智能化教学成果马太效应极为明显。智能教育世界要求培养更加多元化的应用型人才,但人工智能的马太效应逐渐渗透到影视传媒教育工作中,也会导致教学成果受到出现严重的失衡现象,难以满足高校对人才培养的多元化需求。作为艺术研究的影视教学活动,其科学精神和创新实践同样重要。尤其在媒介融合背景下,要想推进受教育者从“影视学者”逐渐过渡到“影视作者”,人工智能不仅需要满足师生的定制化教学任务,还应当破除专业和行业的壁垒,对其相关联的学科和传媒领域进行合作,才能够改变当前智能化影视教育在教学模式上面临的不足,不断为社会输送更多的应用型人才。

三、影视教育智能化发展的转型实践

面对智能传媒教育的风险与挑战,影视专业更应当立足于自身的教育发展特色,从人才培养模式、应用场景建设、教育资源整合等方面,推进影视教育智能化发展的转型实践。

1.从“灌输教育”走向“精准教育”,创建新的人才培養模式。智能传媒教育范式的自主性建构,应当立足于对传统教学效率和人才培养模式的颠覆。基于当前影视传媒智能化发展在人才培养模式层面的不足,其转型实践需要从受教育者的个性化需求出发,在师生、家长和社会的通力合作下,创建新的人才培养模式,利用碎片化学习完成系统化的学习过程,逐渐从“灌输式教育”走向“精准化教育”。例如,人工智能时代对影视学生的培养更趋向于“以个人为导向的系统化学习”,通过前期对受教育者的大数据整理,对每一位同学的逻辑性、想象力、创造性和沟通能力等进行分析,从影视理论和影视创作两大方向出发对受教育者形成定制化的学生画像,并提供针对性的智慧作业,帮助教师采集学生的学习情况,从而实现规范化的信息管理。可以预见的是,智能传媒时代,“互联网+教育”学习模式的生成,在推动知识平权化等方面发挥重要价值,成为影视教育智能化追求的重要转型路径。

2.从“课堂缺席”走向“课堂在场”,打造新的传媒教育平台。人工智能不仅要改变传统的人才培养模式,同样也应当提供更加多元化的学习应用场景。过去的影视研究多局限于单一的课堂场景,采用课上理论和课下实践的方式进行授课,完成影视教学的闭环。人工智能时代,影视传媒教育应当调整原有的受教育模式,通过搭建合理的人工智能应用平台,可以巧妙地将课堂场景与智能技术结合起来,为受教育者提供更加多样性的教学应用场景,从而实现成长课堂的“在场共生”。例如,人工智能可以带动影视制作的推陈出新,通过搭建智慧超媒体系统,将电影屏幕从影院搬到校园,自动生成无穷界面。与此同时,影视传媒的智能化还可以帮助教师自动生成电影梗概,将理论性教学转变为可视化形象,使电影理论同定制化的影像人物之间建立匹配关联,让教育场景从线下逐步延伸到线上,为影视研究提供重要的云服务。

3.从“媒教分离”走向“共建合作”,实现产研学的自主对接。影视教育智能化发展的最终目的是为了寻求理论与实践的融和,帮助构建起传媒教育和传媒业界的良性生态关系。传媒教育智能化也可以全面提高受教育者的学习效率和工作效率,通过优化教育资源,带动影视内容的高质量生产、影视人才的高质量创作。因此,从“媒教分离”走向“共建合作”,引导产研学的自主对接也成为了影视教育智能化转型实践的有效探索。未来的影视传媒发展,能够抓取海量资源建构独立的影像景观模型,为机器人参加艺考创造可能性,并且也可以紧抓电影内容的智能化生产,从前期的电影脚本自动化写作到后期的虚拟演员个性化定制,系统均可以对剧本创作、电影拍摄等课程进行精准化评估,从中筛选出符合影视公司要求的作品,进入后续的市场化操作。