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人工智能教育应用理论框架:学习者与教育资源对称性假设--访智能导学系统专家胡祥恩教授 被引量：22
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作者 刘凯 胡静 胡祥恩 《开放教育研究》 CSSCI 北大核心 2018年第6期4-11,共8页
胡祥恩教授是美国孟菲斯大学心理学系、电子计算机工程系、计算机科学系教授,智能系统研究院高级研究员,美国先进分布式学习孟菲斯实验室主任,华中师范大学心理学院院长、中国青少年网络心理与行为教育部重点实验室高级研究员,研究领域... 胡祥恩教授是美国孟菲斯大学心理学系、电子计算机工程系、计算机科学系教授,智能系统研究院高级研究员,美国先进分布式学习孟菲斯实验室主任,华中师范大学心理学院院长、中国青少年网络心理与行为教育部重点实验室高级研究员,研究领域包括数学心理学、实验设计与统计、心理学、人工智能和智能导学系统。本文系2018年7月华中师范大学举办的"教育大科学前沿论坛(第三期)——中国通用人工智能高端论坛"会议期间对胡祥恩教授访谈基础上整理而成的。作为一种新技术,人工智能已经成为教育学界讨论的焦点。然而,技术面对的不仅是理论,更关键的是应用问题,怎样才能充分发挥人工智能技术的优势使之真正融入教育,避免因过度包装而产生的空洞陷阱,是一个需要解决的问题。对此,胡祥恩教授认为,我们需要从观念上进行根本性革新。他提出一种人工智能教育应用的新理论框架:学习者与教育资源对称性假设,即学习者能够在与教育资源(教学内容、学习环境、互动机制和学习过程)的互动中实现知识结构的最优化,同时教育资源也能够在这一互动中得以改进。该理论框架以全新的视角审视学习者和教育资源的关系,认为教育资源并非被动、僵化、静态地参与教学过程,而是在动态、适应性地进行自我改进。在这一理论框架的支撑下,人工智能技术与教育资源有机结合,"个性化"与"拟人化"合为一体,令呆板、枯燥的在线学习系统被有效激活,从而极大地改善系统的教学效果。因此,该框架不论在理论还是在实践层面,都具有重要的学术和应用价值。 展开更多
关键词 人工智能 教育 教育资源 学习者 对称性假设 理论框架
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