转自：人民邮电报
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“教育数字化转型的重点就是创新变革，基于通用人工智能的大模型或教育领域垂直大模型是育人的新范式。”近日，教育部教育信息化技术标准委员会主任、华东师范大学教授吴永和在接受《人民邮电》报记者采访时表示。
近年来，随着人工智能等新技术的迅速发展，通过运用创新ICT技术来加速教育数字化转型、智能化发展，助力教育高质量发展，已经成为全社会共识。在实施层面，人工智能在教学中如何运用？学校及教师具体应该如何做？人工智能能运用到什么程度？吴永和教授作了详细阐述。
打造一个数字基座是出发点
“高等教育特别是资源建设当中，专业课程教材体系的建设一直是一个难题。国家现在开始建设20多个专业新教材，每一个专业大概有20多门课都是互相关联的，建设课程要求的第一步一定是要把知识图谱管起来。知识图谱是很难的，因为新技术在不断演进，专业课程的知识图谱也在跟着变，所以把知识图谱放进数字基座随时更新，专业课程就可以直接上传了。”吴永和介绍说，“上海做了5年的知识图谱，效果是老师和学生上课的时间相应缩短。通过对比实验，学生利用知识图谱的生物课可以让高考成绩普遍提高5分。”
为了让知识图谱更好地运行起来，就不得不提到数字基座。面对教育行业灵活多变的人工智能应用需求，现实空间与数字空间如何才能更快速调取数据，并通过运算给出应用解决方案？这都得依靠越来越“灵活”的数字基座来进行精细“调度”。这背后，离不开强大的网络支撑。
在上海，数字基座建设势头良好。上海浦东新区根据区域实际发展需求，将泛在网络环境作为教育环境智慧化的基础，提出了基于泛在网络的区域教育智慧化建设架构。全区的“泛在网络”除了支撑上层各类业务应用系统的教育城域网，还包括支撑智慧校园各类业务场景的校园无线网络，以及高速、稳定的互联网接入服务，还要满足各类智能终端、物联网设备的互联需求。这里就需要一个对智慧教育有深刻理解的ICT服务商的助力。为了确保浦东“泛在网络”真正落地，华为为浦东教育城域网构建起了由区级数据中心、网络链路以及区内各类教育机构网络所构成的软硬件集成系统，实现了辖区内“一张网”，为数字基座良好运行创造了有利条件。
加速智慧课堂实现因材施教
教学和AI结合越来越紧密，如何运用AI技术帮助行业构建智能化的智慧教学体系已经成为重要课题。
“大规模和个性化的培养之间，怎么样更好执行？一个班级几十个同学，一个老师怎么样关注每一个学生？通过数字化、智能化的手段，把每个人的画像给到老师，就能产生很多智能系统，比如说智慧课堂、智慧教室、智慧校园都在这个层面。”吴永和说。
在人工智能的帮助下，学校可以采用智慧教学系统，利用大数据、人工智能等技术精准掌握学情和个体差异，重构教学模式与方法，解决个性化与规模化之间的矛盾，持续推动信息化与各教学环节深度融合，打造“智慧课堂2.0”，实现数据化决策、即时化反馈、立体化交流、智能化推送。
“数据来了，每个人的画像就来了，我在这个上面就可以进行教育教学模式的变革，能够关注更多的同学。哪些学生非常具有研究能力，我就给一些研究型的题目给他，把人才‘选拔’出来，使好的学生能够更好地参加相关的科研活动。这对老师也提出了更高的要求，一方面因材施教，另外一方面师生教学相长，通过智能化工具找到更好的方法。”吴永和说。
教学环境在“智慧校园新型基础设施”中占据重要地位，被视为教育信息化的核心领域。如今，行业头部企业们已经行动起来。如华为通过AI、云计算等技术，融合鸿蒙系统，构建集常态化录播、教学互动、远程教学、物联管控、教学资源整合共享、教学督导、教学管理为一体的智慧教学系统，实现以学生为主体的个性化教学、精准高效的教学管理，助力教学全流程智能化。宁夏大学、东莞理工学院等多所院校，深圳第二实验学校等全国中小学选择华为打造智慧教室，以AI赋能教学创新，提升教学质量。
利用有限资源把应用做好
当然，提到人工智能在教育行业的应用，算力仍然是绕不开的话题。算力不仅能够提升人工智能模型的训练效率和精度，还能够支持个性化教育和培训、虚拟现实和增强现实技术的应用，以及在线教育平台的发展等。大模型的训练和推理都会用到人工智能的算力支持，在数据和算法相同的情况下，算力是大模型发展的关键，是人工智能时代的“石油”。
“大模型是非常消耗资源的。垂直领域大模型不一定需要很大参数和很高算力，可能在10亿—100亿参数之间。我们要有不同领域的小模型，这样可以解决教育行业的人工智能应用方式。”吴永和认为，“教育不光停留在知识层面，还有如何学、如何教，所以要把有关教和学的认知方式和教育行为的数据‘喂给’机器。如果通过这部分数据能够发现教和学的规律是什么，使人工智能体现教和学的真实场景，这样就更好了。”
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