Проблемы и перспективные направления развития больших данных и искусственного интеллекта в образовании

Challenges and Future Directions of Big Data and Artificial Intelligence in Education
Chin‐Chung Tsai, Ping Li, Hui Luan, Peter Géczy, Hollis Lai, Janice D. Gobert, Stephen J.H. Yang, Hiroaki Ogata, Jacky Baltes, Rodrigo da Silva Guerra
2020-10-19

искусственный интеллект в образованиибольшие данные в образованиианалитика образовательных данныхиндивидуализированное обучениеточное образование
В статье рассматриваются новые проблемы и направления, связанные с использованием больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) в исследованиях в сфере образования, разработке образовательной политики и образовательной индустрии. В последние годы применение больших данных и ИИ в образовании достигло значительных успехов, что свидетельствует о новом направлении передовых образовательных исследований. Удобство и интегрированность сбора данных в образовательные технологии в сочетании с вычислительными методами сделали анализ больших данных реальностью. Мы выходим за рамки демонстраций концептуальной реализуемости и применения отдельных методов и начинаем наблюдать их широкое внедрение во многих областях образования. Основные исследовательские тенденции в сфере больших данных и ИИ связаны с оцениванием, персонализированным обучением и прецизионным образованием. Подходы к анализу данных, основанные на моделях, будут быстро развиваться и способствовать разработке, интерпретации и валидации алгоритмов. Однако выводы, полученные в результате образовательной аналитики, следует применять с осторожностью. На уровне образовательной политики государство должно поддерживать обучение на протяжении всей жизни, предлагать программы подготовки педагогов и обеспечивать защиту персональных данных. В образовательной индустрии необходимо развивать взаимные и взаимовыгодные отношения для укрепления сотрудничества между академической сферой и индустрией. Кроме того, важно обеспечить, чтобы технологии разрабатывались на основе соответствующих теоретических концепций и проходили эмпирическую проверку. Наконец, в статье отстаивается необходимость углубленного диалога между сторонниками «холодных» технологий и «тёплой» гуманности, который позволит преподавателям и учащимся лучше понять, как технологии, и особенно взрывное развитие больших данных и революция в области ИИ, могут создавать новые возможности (и вызовы), которые можно наиболее эффективно использовать в педагогической практике и обучении.
1
Применение больших данных и ИИ в образовании выходит за рамки демонстрационных исследований и распространяется на различные образовательные области.
2
Образовательная политика должна поддерживать обучение на протяжении всей жизни и подготовку учителей, защищать персональные данные, а академическая и промышленная сферы — развивать взаимовыгодное сотрудничество.
3
Выводы образовательной аналитики следует применять осторожно, а технологии должны опираться на теоретические основы и проходить эмпирическую проверку.
4
Основные направления исследований включают оценивание, индивидуализированное обучение и прецизионное образование, основанные на встроенном сборе данных и вычислительном анализе.
5
Ожидается быстрый рост модельно-ориентированной аналитики данных для разработки, интерпретации и валидации алгоритмов.

применение больших данных и искусственного интеллекта в образовании

проблемы, перспективные направления и ответственное внедрение в образовательных исследованиях, политике и индустрии, включая оценивание, индивидуализированное обучение, прецизионное образование, аналитику, конфиденциальность данных и педагогику

Publication Details
Publication Date
2020-10-19
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Chin‐Chung Tsai
Ping Li
Hui Luan
Peter Géczy
Hollis Lai
Janice D. Gobert
Stephen J.H. Yang
Hiroaki Ogata
Jacky Baltes
Rodrigo da Silva Guerra
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%