2024.11.05 人工智能技术学 第七课时 人工智能在小学教育教学中的应用

人工智能的发展
萌芽时期-探索时期-高速发展时期

智能推荐和个性化学习
1、推荐系统的基础原理
推荐系统是基于大数据和机器学习算法的一类技术应用，旨在根据用户行为或兴趣提供个性化内容。
推荐系统在教育领域中主要依赖以下两种方法：
• 基于内容的推荐：分析学习材料的特征，将与学生当前学习内容类似的内容推荐给他们。比如，如果学生在学习加法，系统可以推荐一些加法的变式或相关小游戏
• 协同过滤
2、个性化学习的原理
系统根据学生的因素进行动态调整，使教学内容更加契合个体的需求
• 适应性学习：即系统根据学生的进展动态调整学习内容。
• 知识追踪：系统通过记录和分析学生的学习过程来判断其对某个知识点的掌握程度。
3、学生画像
学生画像是对学生知识水平、学习习惯、兴趣爱好等多方面信息的综合描述。该信息可以通过平时的作业、课堂表现、测试结果等数据获得。学生画像用于帮助系统在学习资源的选择和顺序上做出个性化推荐，使学习内容与学生的需求高度契合。
4、反馈循环
系统会根据学生的表现不断更新他们的学习路径和推荐内容。这种反馈不仅能帮助学生及时纠正错误，还能让系统自我改进，逐步提升推荐准确性。

小组讨论：如何将人工智能技术安全、有效地引入小学教育

本节课通过老师的讲述介绍，了解到了大数据的算法、智能推荐和个性化，并思考在未来如何利用此类技术应用于小学课堂，通过班级同学的相互交流，收获了许多新想法和新观念