11.5 课堂总结

一、人工智能的三个发展阶段：萌芽时期、探索时期、高速发展时期。
第一次浪潮：信息系统早起专家系统（1950-1980）。1956达特茅斯会议提出人工智能的概念；1957心理学家罗森布拉特发明感知机的模型。
第二次浪潮：专家系统广泛应用，神经网络初步发展（1980-2000）。1982HopfieId神经网络模型提出；1986Hinton等提出反向传播算法；90年代日本的第五代计算机失败。
第三次浪潮：统计计算机器学习，深度学习、类脑计算（2000-未来）。2006 1986Hinton等提出深度学习算法模型；2012深度学习算法在语音条图像识别上取得重大突破；2016AlphaGO0战胜人类顶级围棋选手李世石。
二、人工智能在教育领域的运用。
1、个性化学习的原理
在个性化学习中，系统会根据每个学生的学习水平、学习速度、学习兴趣等因素进行动态调整，使教学内容更加契合个体的需求。个性化学习系统的核心理论包括：
适应性学习：即系统根据学生的进展动态调整学习内容。适应性学习背后的理论包括“掌握学习理论”(Mastery Learning Theory)，即学生在掌握一个概念后才进入下一个概念。
知识追踪(Knowledge Tracing)：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。基于这种技术，系统可以实时调整学习内容，为学生推荐最适合的知识点。
2、学生画像(Student Profiling)
为了实现个性化学习，系统通常会构建“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。
3、反馈循环
推荐系统和个性化学习的另一个关键因素是“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。
针对本节课的课堂任务，我们预设了一个人工智能引入小学课堂的案例：无纸化学习。
当下，无纸化学习主要被应用于中小学生的课后学习。不过，我们也能像大学生使用学习通那样，将其运用到课堂之中。在小学见习期间可以发现，在低年级的语文课堂上，老师会布置书写练习与听写练习。若能与无纸化学习相结合，那么老师布置完作业后就能在教师端查看到学生的书写状况，比如笔画顺序、拼音书写等情况，而且基本能够关注到课堂里的每一名学生，还能结合学生的错误书写及时给予纠正。又或者，老师可以发布学习中出现的问题，通过学生的回答迅速了解学生哪个部分没有掌握，因为这时学生的作答往往最能反映他们的学习掌握情况。