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K-12视野下的 与机器人教育,K-12视野下的 人工智能与机器人教育,AI的教育应用之分类 AI与机器人教育课程 基于标准的机器人竞赛课程 关于AI&R课程改革的设想 面向K12的AI应用系统案例,AI的教育应用之分类,借鉴:“计算机的教育应用”3L分类(按应用对象分类): 学习计算机 (Learn about computer); 用计算机学习(Learn with computer); 从计算机学习(Learn from computer)。 同理,“AI的教育应用”3L分类: 学习AI(Learn about AI) 把AI作为学习对象,内容包括AI的基础知识、基本技能及其对社会的影响等。 用AI学习(Learn with AI) 学生把AI技术与工具作为学习工具,主要包括用AI来处理信息。 从AI学习(Learn from AI) 教师把AI作为一种辅助的教学工具来辅助教学、辅助测试、辅助备课、管理教学等工作。,面向k12的 人工智能的教育应用 研究框架,学人工智能 走进人工智能的神秘殿堂 人工智能与高中人工智能课程 人工智能语言与程序 知识及其表示 人机博弈与智能化搜索 推理技术与专家系统 机器学习与神经网络 机器翻译与自然语言处理 人工智能的进一步探索,用人工智能 用人工智能技术优化教学 智能教学系统概述 智能教学系统的结构与技术 智能教学系统的设计 智能化答疑系统 智能化教育决策支持系统 基于Web的智能化教学系统 智能代理技术的教育应用 典型系统实例分析,教人工智能 课程改革视野中的人工智能 人工智能教育概述 高中人工智能课程的目标与要求 人工智能课程的国际比较 人工智能课程的教学设计 人工智能课程的教学策略 人工智能课程的教学评价 教学平台与教学案例 人工智能教学存在的问题与对策,机器人教育 机器人教育与学生创新能力培养 机器人与机器人教育 教育机器人的构成与原理 机器人课程的目标与教学设计 机器人课堂教学的实施与评价 机器人竞赛的类型与规则 机器人竞赛的辅导与组织 人工智能技术与智能机器人 机器人教育存在的问题与对策,人工智能课程研究,2020/8/14,5,张剑平 张家华 著 人民教育出版社 2009.6,我们的工作:,2020/8/14,多媒体技术应用,算法与程序设计,数据管理技术,网络技术应用,人工智能初步,信息技术基础,必修(2 学分),选修(2+X 学分),1 2 3 4 5,高中信息技术课程中的人工智能选修课,我国教育部在高中信息技术课程的标准中,已经正式将人工智能列入信息技术基础课程并设置了选修模块,它意味着人工智能教育在普及层面上进入了一个新的阶段。,2020/8/14,7,高中AI&R课程目标,AI课程的总目标: 了解信息技术发展的前沿, 体验若干典型人工智能技术的应用, 感受人工智能对学习和生活的影响, 激发对信息技术未来的追求。 机器人课程的目标: 知道单片机和机械传动的基本知识 能设计与制作(单片机和传动机械等组成的)简易自动控制机器人或简单的自动控制系统。,1、基本概念 能描述人工智能的概念与基本特点 2、知识及其表达 列举人工智能的主要应用领域 掌握知识的概念、知识表达的基本方法 3、推理与专家系统 演示或使用简单的产生式专家系统软件 知道专家系统正向、反向推理的基本原理 学会使用一个简易的专家系统外壳 4、人工智能语言与问题求解 学会使用一种人工智能语言求解简单问题 了解状态空间的概念与方法 了解用盲目搜索技术进行搜索,知道启发式搜索,2020/8/14,8,高中AI课程:内容标准,1.单片机及其控制程序 (1)知道单片机的特点及应用。 (2)知道单片机的基本组成及工作过程。 (3)知道单片机集成电路引脚的功能。 (4)了解一种单片机编程语言,掌握一种单片机常用的编程指令。 (5)学会用指令编制简单控制的程序,并能根据试验进行修正。 (6)能操作单片机编程器将编写的程序烧结固化。 2.单片机与控制电路 (1)了解电子控制系统的基本组成,知道单片机是一种使用广泛的控制电路。 (2)知道常见的传感器及其作用。 (3)了解继电器的结构和工作原理,并能掌握简单的使用方法。 (4)能用传感器、单片机和继电器等安装一个简单控制装置,并进行试验。 3.单片机与传动机械 (1)知道一般机械的组成,了解常见的机械传动的方式。 (2)了解常见齿轮传动的特点、形式和应用,会计算简单的齿轮传动比。 (3)能按照装配图样安装简单的齿轮装置,并进行调试。 (4)了解常见的连杆传动机构的结构及其应用,能设计和制作简单的连杆装置。 (5)能设计一个简单的电动机械,并进行安装和调试。 (6)能设计和制作一个由传感器、单片机、继电器、电动机和传动机械等组成的简易机器人或简单的自动控制系统,并能通过试验完成23个规定的动作。,高中“简易机器人制作”课程标准,机器人竞赛是机器人课堂教学的一种补充形式 目前情况:竞赛游离于课堂教学之外。 Igor Mverner(1999)研究了基于竞赛的机器人课程 Robin R.Murphy(2000)提出将竞赛与课程进行整合 机器人教育研讨会美国TSA协会(Technology Student Association)2006 会议主题:通过使用以标准为基础的机器人竞赛评价来加强STEM(Science,Technology,Engineering,Mathematics)教育 提出以下列标准为基础的,适于高中生的“机器人竞赛课程开发框架 美国国家科学标准(NSTA) 技术素养标准(ITEA) 职业生涯标准(CCSS) 国家数学标准(NCTM),机器人课程开发:基于标准的竞赛课程,以美国国家科学标准(NSTA)为基础的机器人竞赛课程开发框架,1、特点 (1)结合四个标准,为指导高中生学习机器人知识和技能提供了一个宏观的框架。 (2)充分利用现代信息技术,整合了机器人教育涉及的多门学科。 (3)为学生适应未来社会生存的能力提供了一个清晰的远景 2、启示 (1)明确了机器人教育的价值,对机器人产品提出了更高要求。 (2)为课程整合及学生能力培养都提供了指导。 (3)作为竞赛课程后,可以部分采用虚拟机器人开展教学。,特点与启示,集中式(Pre-Defined Morphology)机器人 积木式(Bricks)机器人 实体机器人与学生年龄阶段 在选择教育机器人时,除了考虑教学需要,还要考虑各个阶段学生使用的机器人应当适应的认知水平。,实体机器人,根据虚拟环境不同,可分二维与三维虚拟机器人,虚拟机器人,机器和场景编辑界面,机器人仿真器和可视化终端,虚拟机器人的教育功能 (1)作为程序设计的教学工具 (2)作为人工智能的学习、科研平台 (3)作为竞技平台 虚拟机器人平台的优势与局限 虚拟机器人是纯软件环境、投入及维护费用低、便于教学管理等。 可开展实体机器人与虚拟机器人结合的教学,发挥两者所长。,思路:机器人教育的“虚实结合”,教育机器人所体现的知识的综合性使它不仅能成为信息技术教育的载体,也可以成为信息技术与中小学课程整合的载体。 义务教育阶段:将机器人教学与“综合实践活动”、“信息技术课”有机结合; 高中阶段:将教育机器人与“人工智能初步”、“算法与程序设计”、“简易机器人制作”、“电子控制技术”等技术类课程进行结合。 有条件的学校:开设“人工智能与机器人”课程。 通过虚拟与实体机器人相结合开展机器人教育。,思路:机器人与人工智能课程的结合,面向K12的AI应用系统实例,ALSE案例 1:Z+Z智能教育平台,主要功能: 几何作图 画笔工具;动态几何逻辑构图;函数作图;多点驱动生成轨迹 几何变换 动画跟踪 符号运算 自动推理 课件制作,开 发 广州景中教育软件有限公司 网 址 内 容 涵盖初中、高中所有新课程数学教材 环 境 Windows,ALSE案例 1:Z+Z智能教育平台,知识资源库、智能工具箱、系统工程 Z+Z:“为中国基础教育量身定做”,ALSE案例-2:代数学习软件Aplusix,功能与特点: 题型:数值计算(Calculate)、扩展和简化(Expand and simplify)、因式分解(Factor)、解方程式(Solve equation)、解不等式(Solve inequation)和解方程组(Solve system of equation)。 能判断解答步骤是否完整,答案是否正确。 每种题型都有9个不同难度等级,分成练习(Training)和测验(Test)两种活动供选择。 能够记录学生的每一解题步骤,整个班级的学生答题时间、正确率、错误步骤等也将以统计图表呈现。 包括3个子程序:AplusixAdmin(管理员)、AplusixEditor(教师用)和Aplusix(学生用)。,开发单位 法国Joseph Fourier大学 网 址 功 能 帮助学生学习代数学 使用对象 12-16岁中学生 运行环境 Windows 开发工具 Pascal语言 主要技术 知识推理技术,ALSE案例 2:代数学习软件Aplusix,AplusixEditor(教师用) 用于编制习题。可以有两种类型:代数题(例如,“x58”)、以文字或图片格式出现的应用题。 学生答题形式有三种:教师没有提示,由学生解答;学生根据提示语一步步解题;填空回答。 可以设定习题的目的:练习或测验。如果是测验,则还需设定测验时间等。,代数学习软件,Aplusix(学生用) 练习(Training) 习题来源:习题库;事先由教师编制;学生从课本上自选。 红色叉表示该步有误,蓝色叉表示该步不完整。 测验(Test) 测验时间30分钟,通常10题。 自我修正(Self-correction) 记录了刚才学生的测试过程,并对解题步骤进行了批改。 观察报告(Observation) 记录了学生的所有活动情况,还以统计图表的形式呈现。,ALSE案例 3:适应性数学学习环境 Activemath,一个创新的基于web的适应性数学学习环境。用于指导学生自我调节学习过程,可以适应个人知识基础和兴趣爱好、学习目标,有利于学生释放自己的学习潜力。 基本组成: 课程生成器:运用教育学知识,根据学习者的学习目标,学习能力,背景和喜好自动装配个性化课程。 练习子系统:诊断学生的错误,提供反馈和结构化的指导性策略。 模糊全文检索工具(可与Google等引擎同步)和概念图认知工具。,开发单位 DFKI & University of Saarland , German 网 址 功 能 用户适应性数学学习 使用对象 不同程度的数学学习者 运行环境 IE6.0以上 开发工具 Java 主要技术 语义知识表示、用户模型、教育数据挖掘、 自然语言处理,ALSE案例 3:适应性数学学习环境 Activemath,Activemath当前的软件: (1)微积分学(Differential Calculus) (2)中学数学:分数(School Mathematics: Fractions) (3)统计学(Statistics) (4)逻辑学(Logic) (5)运筹学(Operation Research) (6)最优化方法(Optimization Methods) Activemath的访问: 作为一般的用户登录;创建个人帐户;作为匿名用户进入。,“最优化”的例子,“分数”的例子,ALSE案例 4:智能教学口语对话系统ITSPOKE,ALSE案例 4:智能教学口语对话系统ITSPOKE,系统结构: 学生的语音被数字化后送到sphinx语音识别引擎进行句法和语义分析;分析结果以XML形式被送到Why2;导师的文本输出被发送到Cepstral文本-语音转换系统,并从情感语音数据库中获得语音的情感特征,把转化的结果通过扬声器或耳机发出。,应用实例: AutoTutor,在网络学习中,利用自然语言引导学生进行会话,追踪学生的语音情感,向学生呈现问题,给予学生反馈并识别
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