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计算机会否替代教师?

澳门金沙赌博 2016-11-24 13:12:08 国外

教室看起来像一个呼叫中心长桌子被分区划分成单个工作站,学生们坐在电脑上在其中一个站点上,一名学生在远程服务器上登录软件,按自己的步调处理数学问题

软件提出了问题,她回答了问题,计算机立即评估答案当她正确回答了足够多的问题时,她进入下一部分连接到计算机的气体等离子体监视器显示带有单色橙色光晕的文本和图形

是在1972年计算机终端连接到伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的一台大型计算机上,该计算机终端运行着称为程控逻辑的自动化教学操作软件(PLATO)

该软件在20世纪60年代作为计算机实验开发在七十年代,一个全国性的网络允许数以千计的终端同时连接到该网络Urbana的大型机*尽管该计划取得了成功,但PLATO远非一个新概念 - 从大型机计算最早的日子开始,技术人员已经探索如何使用计算机来补充或补充人类老师乍一看,这种冲动是有道理的计算机是特别擅长可编码到具有明确定义的输入,输出和目标的例程中的任务第一种PLATO特定的编程语言是TUTOR,它是一种允许程序员编写在线问题集的编程语言*用TUTOR编写的问题在最小,问题和答案银行一些答案银行非常简单例如,问题“什么是3 + 2

”的答案银行可能是“5”但通过接受多个正确答案,答案银行也可能更加复杂或者通过忽视某些先发制人的话来举例说,同一个问题的答案银行也可以是“(5,5,fiv)”对于这个更复杂的答案银行,TUTOR会接受“5”,“5”,“fiv”,“它是5”或“答案是fiv”作为正确的答案这种模式匹配是TUTOR学生在提示时输入字符的核心, TUTOR确定这些字符是否与银行接受的答案相符但TUTOR对提出的问题没有真正的语义理解,或给出的答案是“What is 3 + 2

”只是一个任意字符串,而“5”只是另外一个任意角色TUTOR不需要评估问题的算法它可以简单地评估学生答案的语法是否与答案库的语法相匹配人类比这种模式匹配的计算机要慢得多,已经评定了一堆作业可以证明,并且作为回应,教育工作者已经开发了各种技术来加速过程Scantron系统允许学生将答案作为多选形式的气泡进行编码,以及快速识别光学工具确定气泡是否填充正确在18世纪的美国,一间校舍使用了单纯的方法,老年学生评估年轻人的背诵能力

年轻的学生记忆了课本的各个部分,并将这些部分背诵给年长的学生,他们以前记住了相同的部分,并在他们面前准备了本书,以获得良好的效果

监视者通常不理解被背诵的单词的语义意义,但他们确保语法输入(背诵)与答案库(教科书)TUTOR和其后代是这些显示器的非常快速和准确的版本PLATO四十年后,对计算机辅助教学的兴趣日益高涨新公司如DreamBox和Knewton等已加入成熟的公司,如Achieve3000和Carnegie Learning,为“智能辅导员” “适应性指导”或“个性化学习”2014年第一季度,超过一半ab十亿美元投资于教育科技初创公司毫不奇怪,这些智能教师在许多问题都有明确定义的正确答案的领域增长最快,如数学和计算机科学在学生表现更细微的领域,机器学习算法已经看到了更为温和的成功例如,论文分级软件计算机无法读取学生文本的语义含义,所以自动编程者通过将学生写作语法 首先,人类对一小部分散文集进行评分,然后进行文本准备过程

Autograders删除最常见的单词,如“a”,“and”和“the”,然后忽略单词的顺序,单词被聚合到一个列表中,被唤起来称为“单词袋”

计算机计算这些单词之间的不同关系,例如任何两个单词的所有可能的成对组合的频率,并将这些关系总结为定量表达式

训练集,然后自编者将文章语法的定量表示与人类指定的等级相关联,语义质量评估最后一步是模式匹配该算法搜索每篇短文,比较未评分句子中的句法模式散文到训练集中的散文模式,并根据其与句法模式的相似性来指定等级

换句话说,如果一个未分类的w包ords与培训集合中的高分词包具有相同的量化属性,那么软件会指定高分如果这些句法模式更类似于低分数的短文,软件会指定低分在某些方面,通过机器学习进行分级是现代计算的一个奇迹另一方面,它是一种将复杂的人类表现降至可以在算法上匹配的模式的一种方法

这些自动化系统的性能仍然有限,公众对它们的怀疑很高,因此最聪明辅导系统没有努力解析学生写作他们坚持课程的部分与最受限制,结构定义的答案,不是因为它们是最重要的,但因为模式匹配更容易编程这提出了一个奇怪的难题在自PLATO四十年以来,教育技术人员已经在课程教学部分取得了进展,这些部分课程可以最轻松地减少到例程,bu我们在扩大这些项目的范围方面所取得的进展甚微在同样的四十年间,在社会的几乎所有其他领域,计算机减少了执行任务的必要性,这些任务可以减少到常规计算机,因此,最擅长评估人类已经被计算机替代的各种任务

也许这些发展中最关心的部分是我们的高风险测试技术反映了我们的智能导师技术

我们在有限的机器学习中使用机器学习在测试中评分文章的方式,但大多数情况下这些测试是由评估方法主导的 - 多选和定量输入 - 哪些计算机可以快速比较学生对答案库的反应我们非常擅长测试各种事物聪明的导师可以教授,但我们还不能很好地测试劳动力市场越来越多的奖励在“Dancin克与机器人“,一本关于当代教育的优秀论文,弗兰克列维和理查德莫纳内认为,教育系统面临的紧迫挑战是”教育更多的年轻人从事电脑无法做到的工作“培养学生有效执行日常工作的学习正在培训学生寻找支付最低工资的工作 - 或者根本不存在的工作照片:Peter Marlow / Magnum纠正:这篇文章的早期版本建议密歇根托管数千个连接到PLATO网络的终端它也错误地暗示TUTOR是PLATO上使用的第一种编程语言

作者:于堑

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