人工智能视域下机器学习的教育应用与创新初探

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  【摘要】随着科技革命的进行以及现代信息技术的不断发展,现代社会的人工智能的发展越来越迅速,人工智能的发展同时也促进了教学制度的改革和创新,这同时也成为了这个时代进行改革的主要方向,机器学习是人工智能的一个分支学科,通过大数据的分析,很好得解决“为什么,怎么解决,用什么方法解决”等一系列问题,通过近几年我国的研究可以发现,目前我国的机器学习主要集中在学生建模,行为建模,学习支持,预测等等方面。本文将主要从人工智能视角下的机器学习的教育应用和创新为主要话题,对此方面的内容以及相关的策略进行分析。
  【关键词】机器学习;人工智能;教育创新
  在2017年,首次出现了机器人打败了多名世界顶尖的围棋手,这也使得人工智能走进了人们的生活之中,使得教科书中的人工智能真正得走到人们的生活中,同时,随着科技革命的进行,人工智能也掀起来了浪潮,其中机器学习是人工智能的核心和重心,加强对机器学习技术的突破,会使得整体人工智能的发展前进一大步,提高人工智能的技术水平,实现生活的自动化和智能化,给人们的生活带来便利,提高人们的生活水平。
  1. 对机器学习的概念进行简单的论述
  1.1 机器学习的具体定义分析
  机器学习是现代人工智能发展到一定程度的产物,其中机器学习也是数据运算的最受欢迎的运用,国外的学者认为机器学习是一种通过经验进行的自动改进的算法,机器学习可以很大程度上得优化计算机的运算过程,计算学习使得学习的数据更广泛,精准度也越高,机器学习也主要经历了两大阶段,第一个阶段是机器学习主要用在进行人工经济网络的算法,是一种浅层的算法,主要是从大量的样本中总结出最终的规律,要靠人工经验来总结样本的主要特征,这就要求有关技术人员要有一定的专业素质,第二个阶段是深度学习,深度学习新篇章的展开主要是依靠加拿大多伦多大学的师生共同研究,并发表了论文进行说明,深度学习模型需要构建机器学习的模型,实现最终数据的分类以及预测的准确性,实现了该技术上的重大突破。
  1.2 对机器学习的现状进行分析
  对机器学习进行研究主要分为了小数据和大数据两大类,在小数据背景下的机器学习被认为是传统的机器学习,研究的主要问题是从模拟人类的学习过程,研究计算和用户之间的接口,信息的推理能力等等角度,从未发现出有新型的事物的特征;不过随着现代大数据化的普及,现代的机器学习的研究主要是从大数据中入手的,这就要求机器学习要从庞大的大数据库中挖掘出对人类发展有利的知识和信息,这也是目前大数据背景下的机器学习需要发展的方向和思考的内容。
  2. 将机器学习和教育相结合起来的具体应用
  随着现代技术的不断发展,智慧教育成为了现代教育的主要发展方向,利用现代技术来构建高效课堂成为了现代教学工作者需要思考的问题,使得教学模式更加多样化,课堂的效率更高,除此之外,这种智慧课堂的构建在很大程度上关注了学生自身的个性化发展,给学生带来了更加舒适的课堂体验,在智慧教育的大环境下,不用老师再去关注学生的学习进度等内容,每一个学生的学习进度以及学习中遇到的难点都会形成大数据,利用智能化的技术来分析学生学习上的困难,再来及时帮学生解决困难,大大节约了老师的时间,提高了课堂的学习效率,机器学习利用大数据分析技术来对学生的学习进行研究,总结出智慧课堂的教学规律,另一方面,帮助学生更好地对知识认识,加深了学习的印象。
  3. 支持人工智能视域下机器学习的教育应用与创新的有关技术分析
  基于对机器学习的概念和机器学习和教育相结合起来的具体应用的认识,机器学习有着无限的潜力等着去开发,同时,需要做好将机器学习和教育结合起来并做好这方面的创新工作,以下将对实现创新的具体的技术进行论述.
  3.1 信息处理技术
  目前在信息处理技术上比较成熟的是对大数据的信息进行处理和分析,大数据的发展既给有关人员来了机遇,同时也带来不小的挑战,大数据的特点就是比较杂乱,复杂,处理的数据比较庞大,另外不得不重视数据分享的问题,随着现代科技的发展,一些计算机的高手很轻易得到有关信息,出现了信息泄露的问题,如何最大化得保证信息的安全和人们的生活隐私成为了一个技术突破的难题。第一方面需要政府对此加大重视,投资一定的资金,资金是技术研发的基本支持,政府要实现研制技术的基本保障;第二站在教育的角度来看,实现教育的创新化还需要不断建立和完善教育大数据的治理制度,制定数据分析的标准以及有关的管理规范,規范每一个人的行为,使其可以科学化,规范化得进行下去,更好地形成智慧教育的数据中心,方便更多的学者进行参考和学习。
  3.2 数据处理标准化
  机器学习的数据是经过标准化之后的数据,在机器学习应用之前,就需要做好数据的分析工作,为了实现数据的标准化,就需要建立并完善数据处理的制度,同时数据的标准化是支持整个机器学习的重要基础,另外对于智慧环境技术的框架需要进行完善和研究,考虑到数据的标准化处理,使得不同工具和平台之间的兼容性更高,在智慧环境下对于资源进行整合和优化,智慧环境的技术需要对学习内容,软件等信息进行优化和整合,建立有关的标准,制定有关的服务标准,实现低成本,高效率的工作。
  3.3 图片处理技术
  它主要是利用计算机对图像进行处理和分析,从而达到最后想要的结果,这一技术又称影像处理技术,图像处理一般是指数字图像处理技术,可以分为图像压缩,图像增强,图片描述等三大部分,常见的系统有图智能系统,现代的图片处理技术是发展的方向和大趋势,也是正在兴起的新型技术,随着现代技术的不断发展,图像技术是人们获取信息,表达信息的重要方式,将图片处理结合数字化技术,更好地实现了对计算机对于图像的处理和分析,更高效得实现最终的效果。
  3.4 声音处理技术
  基于信息化技术的背景下,声音处理技术是对音频进行混音,录制,变声等等操作,从而达到某一个目的,其中声音处理技术的核心功能表现在对音频进行二次操作,从而实现改变了整个音频的风格类型,或者是进行多音频混合操作,实现整体混合的目的。其中,对于声音进行技术处理最主要是对音频高潮的内容进行截取,并且按照一定的时间进行裁剪,到达最终想要实现的结果,从而打造出独特的音频的风格和内容,实现整个技术的飞跃,这同时也促进了人工智能技术的不断发展。
  4. 人工智能视域下机器学习的教育应用与创新的内容.
  机器学习是一种新兴起的技术,为了让机器学习在教育中更好的应用,需要加强教师对于该内容和技术的重视,随着现代社会的不断变化,重视信息技术的运用成为了发展的趋势,也是教育进行改革的趋势,这对老师来说是一项巨大的挑战,不仅仅加重了老师的负担,更需要老师来不断完善自身相关的技能和素质,将信息化教学融入到现代的教学中。
  5. 结束语
  综上所述,机器学习可以为人们的发展和社会的进步起到很重要的作用,其中不仅仅在于教育行业,更涉及到更多的领域,需要深挖其中智慧教育的作用,不断推进现代教育的创新,提高我国的人工智能水平。
  参考文献:
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  [2]顾润龙.人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索[J].科技创新导报,2019(9).
  [3]余明华,冯翔,祝智庭.人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索[J].远程教育杂志,2017(3).
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