人工智能与积极学习的实证研究成果

扑面而来的人工智能浪潮将给职业教育带来深刻的变化，尤其将给职校生的学习方式带来革命性的变化。这种变化将进一步夯实积极学习的物质基础，使积极学习成为职校生的主旋律。

人工智能的发展使个性化学习成为现实。长期以来，个性化学习在课堂中始终难以有效落地，因为班级授课制与个性化学习始终是一对难以调和的矛盾。在职业学校，由于学生的基础学力偏弱，每个学生有着不同的学习需求和学习能力。教师如果不能做到因材施教，就将使部分学生的学习处于消极状态，同时教师的教学方式也就难以适合每个学生。随着人工智能时代的到来，智能导师系统将会取代单一的教师上课。这种智能导师系统并不是简单的计算机辅助教学，而是一种智能教育助理。它整合了认知模型、学习者模型、资源推荐、学习路径推荐等众多技术，可以针对每个学生的认知特点、学习习惯，推送相关的学习资源，推荐个性化的学习路径。这样就可以充分满足每个学生的学习需求，为积极学习创造良好的学习环境。

人工智能的发展将使深度学习成为学习的主要形态。人工智能领域的深度学习和教育领域的深度学习有着不同的含义。教育领域中的深度学习主要着眼于高层次的认知能力，指向学习者自身思维的养成；人工智能领域的深度学习主要着眼于对数据进行表征学习，指向深度神经网络的应用。对于职业学校而言，要让学生的学习摆脱纯知识技能的授受，走向情感与思维深刻共鸣的深度学习，就需要准确“透视”每个学生的学习状态，查找到影响学习的“消极因子”和促进学习的“积极因子”，并且通过有效的措施使“消极因子”不断减少、“积极因子”不断增加。这离不开数据的处理与挖掘。教育数据挖掘随着人工智能的发展必将在教育中广泛应用，如大规模自动化的课堂观察与分析、学习行为分析、学习成绩预测等，从而将计算机强大的存储和计算优势发挥出来，使原本属于“黑箱”的学习可视化、透明化，还可以对学习成因进行精准分析，使原来相对质性、模糊的学习评价数据化、直观化。更为关键的是，人工智能还可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，通过模仿人脑的机制来解释数据，如图像、声音和文本，提前预判学习效果。(www.xing528.com)

随着人工智能在教育领域的深度应用，积极学习将被赋予更丰富的内涵，也将因人工智能时代的到来而变成学习常态，但我们也要清醒地看到人工智能对学习可能产生的消极影响，如学习的“傻瓜化”、资源的泛滥等引发碎片化学习和学习的“迷航”等。我们应理性地对待人工智能，既要看到人工智能给教育带来的巨大机遇，也要看到人工智能给教育带来的全新挑战，使人工智能真正成为推动职校生积极学习的强大引擎。