AI 4教育

人工智能如何帮助确保教育的可持续性?

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尽管在教育领域为实现可持续未来作出了努力,在2030年前扩大普及初等教育方面也取得了进展,但在中学和大学教育完成率方面仍然存在重大挑战。

经过皮埃尔 - 阿德里恩哈纳尼亚Farah Dabdoub.

作为社会进步和知识的守护者,教育是联合国议程21岁的可持续发展核心CSD指标之一(2001年联合国经济与社会事务部).其作为卫生和福祉进展的主要人权和驾驶员,社会公平,信任和稳定,以及赋权在塑造国家经济和长期经济增长方面的主要作用以及赋权(联合国,1992年;联合国,2020年).

可持续发展目标4“素质教育”强调教育不平等,呼吁各级入学率提高,为所有人,包括弱势儿童、残疾儿童或其他特殊需要儿童、移徙儿童和流离失所儿童、土著儿童和农村地区贫困儿童,提供包容的优质教育(联合国,2015年).具体而言,该目标旨在实现免费普及初级和中级教育,并确保公平获得负担得起的高质量技术、职业和高等教育。报告还呼吁消除性别和财富差距(教科文组织,2021年;开发计划署,2021年).

尽管在教育领域为实现可持续未来作出了努力,在2030年前扩大普及初等教育方面也取得了进展,但在中学和大学教育完成率方面仍然存在重大挑战。特别是发展中国家的贫困、武装战争和进一步的地区危机阻碍了教育的发展(开发计划署,2021年).

数字世界中的教育——在增强的教育之旅中

考虑到我们所处的数字时代,大数据的出现正在改变教育部门等知识环境“能玩能让学生和教师在学习和教学过程中受益”是一个改变游戏规则的过程。通过应用先进的学习分析和提取对学生行为、需求和技能的数据驱动洞察,可以释放儿童的学习潜力,提高教育机构的运营效率。

在全球范围内,这种新潜力在几个国家策略中被融入 - 从AI领域的瑞典学位课程等等,作为“人工智能国家方法”的一部分(瑞典政府办公室,2018年)在“新一代人工智能发展计划”的背景下,中国建设AI公园(欧洲委员会,2018年;路透社报道,2018;路透社报道,2018)最后,荷兰的Stap-Scheme,为公民提供了2亿欧元的投资,为公民提供了AI培训机会和数字技能,提到的“人工智能战略行动”(荷兰政府,2019年).

鉴于这一趋势,虚拟由凯捷公司组织的研讨会与联合国机构国际电联的合作伙伴关系在实现可持续发展目标(SDGS)方面,为AI和数据可以在教育机构方面的影响,致力于该领域的会议提供了快照。

与AI的黑板 - 技术的承诺和潜力

教育中的人工智能可用于提高学生的学习成果,促进个性化,并改善接受教育的机会,特别是女童和弱势儿童。还有凯捷的四个PUMENTGOEGEAIAIL游乐场,人工智能技术可以通过以下四种方式来提升教与学的解决方案。

1.智能自动化教育相关的管理过程

第一个激活社会进度的杠杆是智能使用数据和自动化之间的混合。在繁重的常规任务上应用时,它可以持续有点持续受到主管部门,并在更短的时间内帮助解决所有公民查询。

教育部(DFE)在英国,通过高等教育和学徒从初年从儿童服务和教育负责,旨在减少对所有形式的数字通信的需要,并将其反应率加强到来电。与Capgemini合作,该部门建立并实施了一流的机器人流程自动化(RPA)解决方案,处理传入电子邮件,以获得更快的后续行动和更多时间,以获得最关键的案例,并提供有关风险的儿童的电子邮件。

如何向最关键的教育方面分配更多时间确实是AI可以提供帮助的关键。例如,等级和课程开发等行政任务占用了大量的时间,并减少了与学生对高质量的深入相互作用的教师的时间。自动课程创作或实施一台符合人类的散文渐变机92%的时间(联合国教科文组织,2019年) - 通过增强的情报援助 - 可以帮助教师将他们的时间奉献给课堂并回应学生的需求。

2.增强与儿童的互动

随着移动技术的进步,通过实时聊天界面与人进行实时交流已经成为一种普遍的可能性,为教育环境中的所有参与者增加了互动渠道。

在教育领域,可扩展的基于人工智能的教育聊天机器人可以在儿童和青少年,特别是残疾和健康障碍学生的学习过程中提供个性化建议和支持。虚拟导师有潜力为学生和教师提供学习分析(Muslim等人。,2020年)提供互动外语培训,帮助学生加强他们的阅读,口语和写作技巧(阮等,2019).

3.检测教育异常

在许多国家,教室爆满,教师缺乏时间用适当的资源真正陪伴每位学生。这可能会导致个体的失败,并产生长期影响,比如辍学。机器学习技术可以用来查看模式,以识别实时异常。

目前面临学校的主要挑战之一是在世界各地越来越多的学生辍学率。关于欧洲,令人担忧的是,在获得高等学校之前,平均每年有10%的学生辍学。不完全高等教育可以妨碍欧洲2020战略的目标“至少有40%的30-34岁的孩子完全高等教育,从而增加了整体教育水平”。(欧洲委员会,2015年)减少辍学和提高高等教育的完成率是实现这一目标的关键政策之一。

为了支持学校,Capgemini荷兰开发了一种预测模型,通过利用机器学习技术,可以早期确定可能辍学的学生。考虑到大约33,000个样本观察和大约1,800个辍学观察,并考虑到阶级不平衡,预测准确性为91%,以便该模型尚未培训。因此,基于AI的预测工具允许提前干预措施,并有助于教师让受影响的学生更加关注,以确保他们不会妥协他们的教育。

4.在决策过程中帮助学校和教师

进一步比检测异常进一步,AI可以作为教育领导者的决策支持,帮助他们利用数据和见解来制定更明智的决策。例如,这可以采用预测发生模式识别的形式,以检测甚至在其发生之前辍学的风险。

在法国,在过去几年中,在域名数学和阅读中,在过去几年中减少结果和低分分数,略高于经合组织平均值,涉及(经合组织2019年).凯捷法国公司与国家教育部合作,根据对学习方法影响的评估,实现自适应学习解决方案:PISA研究框架内的数学应用生成数百万条日志,直到2016年才进行分析。通过分析几年来同一练习的结果和日志,使用数据科学算法观察教学方法的影响。这有助于揭示学习路径并评估学习方法的影响。

墙上的另一块砖?AI4Education要解决的风险

在探索人工智能对教育的可持续性的过程中,社会需要评估该技术的影响始于何处,止于何处。事实上,在保护儿童数据、隐私和数字权利方面,还没有制定具体的路线图,因此,阐述如何弥合全球数字鸿沟、促进平等利用人工智能应用优势具有重要意义。

事实上,人工智能的引入正在挑战数字鸿沟——拥有信息通信技术(ICT)的人和没有信息通信技术的人之间的鸿沟——因为强大的数字基础设施和数据是人工智能技术的支柱。考虑到非洲的互联网使用率较低,只有28.2% (ITU,2019年),最不发达国家(LDC)缺乏连通性和电力,发展中国家和最不发达国家的学生(尤其是女孩)将被甩在后面,而教育机构和能够使用数字基础设施的学生“将首先受益于这些技术”(ITU,2018).

另一个令人关注的问题涉及岁以下儿童的权利,包括保护儿童免受种族、族裔、性别或经济地位的歧视。例如,时至今日,由于种族集中的地区,美国存在学校隔离和随之而来的教育不平等。考虑到研究表明,学业成绩与工作绩效呈正相关。这种仅使用高中所在地数据进行训练的算法可能会给少数有色人种的学生分配一个较高的等级,并且无法识别出成绩优异的学生,尽管他们就读的学校条件较差(Darling-Hammond,2018年).在这种情况下,人工智能系统中的种族偏见会对学习成绩较差的学校的少数民族学生的未来产生不利影响。

另一个紧迫的问题涉及数据收集的道德和透明度,尤其是儿童数据和隐私的保护。对教育系统的访问以及学生和教师个人信息(包括地址和学业成绩)的集中,可能会增加网络犯罪的风险,并导致数据的滥用。基于人工智能和数据的建设需要与应对网络攻击的弹性战略携手并进。

最后一个挑战,就像在其他人是关键的领域一样,是在人与技术之间建立可持续的关系。教师和学生都需要为基于人工智能的教学应用做好准备,以便更好地利用这项技术。从发展角度看,技术能力较弱的国家和地区在教育中采用这些智能解决方案时将面临更多的困难。此外,受信任的人工智能在项目的早期阶段涉及到所有参与者的循环,包括研讨会和变更管理。

AI为教育 - 加强学习成果,公平和包容

教育一直是逃脱贫困和困难的重要关键。然而,大约2.6亿的儿童和青少年在2018年没有获得教育(联合国教科文组织,2018年).此外,大多数州被迫暂时关闭他们的学校,因为正在进行的Covid-19大流行产生的安全措施。在这方面向在线学习的过渡已经在学校系统中暴露了重大差距,并证明了技术辅助学习的必要性。上述解决方案表明,AI有可能加速实现目标教育的可持续发展目标4的进展。

然而,所有儿童和成人都必须使用AI的好处。因此,响应性国家政策需要考虑在其教育系统中纳入AI并采用大数据和学习分析的潜力时考虑以下几个方面。

  • 提供教育机构和学生获得数字基础设施,以确保公平和包容性。
  • 在问责制和透明度方面对人工智能进行监管,以消除算法中的偏见,保护学生免受种族、民族、性别或经济地位的歧视。
  • 对教育数据实施强有力的保护,以防止数据滥用;匿名化信息,使学生无法连接到数据;使用数据加密,使分析师无法解释数据。
  • 建立超越基本ICT能力的人工智能能力,为人工智能时代的教师和其他教育利益攸关方做好准备。

AI技术可用于增强教学和学习解决方案的四种方式。想知道更多?查看我们的AI4教育观点在这里

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