我們無法準確預測人工智慧時代教育的確切形態,只能立足當下展望未來。充分發掘人工智慧的優勢,解決當前教育教學中的典型問題,進而驅動教育的變革和發展,是當前教育研究者和人工智慧專家應當著力去做的事情。
基於人工智慧的發展,語音識別、姿勢識別、表情識別、腦電識別等技術取得了進一步的發展,為教育研究提供了新的工具。探索並挖掘該類技術在教育中的應用情境、應用方式和使用效果,可以成為未來教育研究的一個方向。例如,在線學習的過程中,通過攝像頭捕捉到學習者在線聽講時候的表情,通過人工智慧分析出表情對應的情緒,為大規模在線課程的授課教師提供準確的學生情緒反饋數據,有助於教師立即進行講課內容或教學方法的調整。而在線學習可能會成為今後每個人學習的最常態,人工智慧將採集到學習者更多維度的數據,從而能夠察覺出我們尚未發現的教育教學規律。
與此同時,知識圖譜是顯示知識發展進程與結構關係的一系列表徵,用可視化技術描述知識資源及其載體,挖掘、分析、構建、繪製和顯示知識及它們之間的相互聯繫。面向不同層次教育的知識圖譜是實現個性化授導的基礎,是教育人工智慧領域需要優先開展的基礎性工作。藉助人工智慧中的深度學習演算法,我們可以不斷發現學習中的規則,進行過程性的學習評價與個性化反饋。