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方海光
该作者语录 16 条
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与一般信息技术相比，人工智能的最大特征在于人工智能是具备自主学习和自我进化能力的系统，而且随着系统的运行，其性能会越来越好。
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智慧学习可以为学习者提供一种轻松、投入、有效的学习体验。
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头脑风暴法是一种激发团队创新的有效决策方法。
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教育大数据分析过程：1）确定分析目标；2）明确指标范围；3）挑选好指标；4）构建指标逻辑图；5）进行维度分析；6）应用反馈数据去进行改进。
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教师需要学习新的技能，我们需要对教师重新进行培训，比如如何去传播知识，如何让学生参与更多的讨论和互动，甚至更多社会化的互动学习，这是大数据时代教师应具备的专业能力。
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德尔非法是一种以函询形式进行的集体匿名思想交流的过程。它是一种高效的预测方法。
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大数据驱动的智慧校园，需要对教育评估和教育决策进行全面支持。要建设大数据驱动的智慧校园需要建设以下三种系统：决策支持系统、数据仓库系统、商业智能系统。
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教育大数据的独特性表现为三个方面：一是教育大数据的采集，呈现高度的复杂性；二是教育大数据的应用需要高度的创造性；三是教育大数据不仅注重相关关系，更强调因果关系。
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人工智能关键技术包括：机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互技术、计算机视觉、生物特征识别技术、虚拟现实、增强技术。
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随着大数据、文字识别、语音识别、语义识别的出现，人工智能在智能测评方面得到了显著的发展和广泛的应用，将教师从作业批改中解放出来，使教师可以把更多的精力放在教学形式、教学方法的创新上，切实提高教学效率。
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教师数据素养是大数据时代对教师能力的新要求，既有助于学生的沟通、合作、信息处理等能力的发展，也对教师自身发展具有重要价值，主要有数据意识、数据能力和数据伦理道德三大部分构成。
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未来学校学习空间将从“为集体授课而建”逐渐转向“为个性学习而建”，并呈现出一些新的发展方向：灵活、智慧、可重组。
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人工智能技术通过提供的模型和算法服务构造智慧校园和智慧课堂，也构造了智慧学习空间，通过提高环境的智能程度为学生提供不同的学习资源和学习路径，从而朝着个性化学习的方向逐步发展。
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大数据并不是一种技术，也不是一种新型的工具。大数据是一种对现实的新型观察方式，是对现实世界的重新认知和思考，以及对我们所要前进的方向的重新明确。
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大数据时代，技术帮助学生实现个性化学习从以下方面入手：建立学生档案，真正了解学生；挖掘学生兴趣，建立学生分组；分析学生数据，设定学习目标。
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未来的学习将突破传统学习的标准、统一的教学秩序，允许不同的学生在不同的时间，学习不同的内容，帮助他们达到自己所能达到的最高水平。
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