借鉴、融合与创新:教育人工智能发展的多维路向——基于AIED(2011-2018)的启示

发布时间：2025-06-27 04:05

　　 教育人工智能国际会议作为智能技术在教育应用领域高质量国际会议,至今有30余年历史。本文以2011-2018年教育人工智能国际会议论文集为研究内容,采用量化关键词和内容分析法精选129篇论文,系统梳理国际教育人工智能的研究现状与发展脉络,将其归纳为十二个聚焦点并加以阐述:融合游戏化设计的智能导学系统、学习者建模、智能教学代理设计及优化应用、基于数据挖掘和自然语言处理技术的数据共享与分析、大规模在线课程和移动学习的精准学习服务、机器学习技术的学习应用、学习者情感计算与探测、智能技术支持教与学理论的分析与验证、学习者技能素养的智能评估工具及方法、个性化反馈与自适应学习、课堂教学实景的人工智能教育应用、未来智慧学习空间设计。最后,本文就我国教育人工智能本土化发展创新提出以下研究建议:立足多样化视角挖掘小而精的研究主题,开展实证研究;借助国际平台和跨界思维,形成交叉融合型教育人工智能学术研究共同体;立足课程和教学,以育人为核心,重构智能时代的学习理论体系和实践发展路径。

【文章页数】：15 页

【文章目录】：
一、研究方法和过程
二、研究发现
    (一)融合游戏化设计的智能导学系统
    (二)学习者建模
    (三)智能教学代理的设计及优化应用
        1)智能教学代理的语言、性别角色、认知和情感行为等影响学习者的认知投入、情感投入和行为投入。
        2)学习者的学习动机、性别和个性对教学代理干预效果有不同程度的差异。
    (四)基于数据挖掘和自然语言处理技术的数据共享、重用与分析应用
        1)有效的大数据支持自动化生成高质量的问题及提示。
        2)多样化的数据挖掘技术支持对学习者群组学习行为与过程的分析。
        3)自然语言技术和机器学习支持对学习者的隐形评估以及成绩预测。
        4)知识追踪技术支持学习资源智能推荐。
    (五)大规模在线课程和移动学习的精准学习服务
    (六)机器学习技术的学习应用
    (七)学习者情感计算及探测智能技术与方法
    (八)智能技术支持教与学理论的分析与验证
    (九)学习者素养的智能测评工具及方法
    (十)个性化反馈与自适应学习
    (十一)课堂教学实景的人工智能教育应用
    (十二)未来智慧学习空间设计
三、启示与展望
    (一)总结与反思
        1.研究理念:以学习者为中心,关注技能素养和非智力因素
        2.研究路径:从技术开发到实践与理论创新
        3.研究场域:兼顾非正式学习与课堂实景应用
    (二)启示与展望
        1.立足多样化视角挖掘小而精的研究主题,开展实证研究
            1)研究主题应立足研究生长点,延拓与深耕并重。
            2)研究范式和方法设计应重视基于数据循证的实证研究。
        2.借助国际平台和跨界思维,形成交叉融合型教育人工智能学术研究共同体
            1)以国际教育人工智能专业化组织为纽带，开展高质量的国际研究合作。
            2)以跨学科研究和跨界思维为引擎，打造高效能的“产-学-研-用-创”研究共同体。
        3.立足课程和教学,以育人为核心,重构智能时代的学习理论体系和实践发展路径
            1)以创新智能化学习设计为载体，重构学习理论体系和丰富实践应用模式。
            2)以学习科学和神经科学为理论基础，研发智能学习产品并加快实践推广应用。



本文编号：4053779