2019-08-12 00:22:01 来源:参考消息网 责任编辑:余诗泉
核心提示:报道称,老师通过搜集和分析有关学生的信息,提前预测每个学生在每门学科上的未来发展,以便为他们制定最适合的教育方式,进而达到发挥优势、弥补短板的最佳效果,让所有孩子的潜能都被挖掘出来。

参考消息网8月12日报道 外媒称,天下所有父母都认为自己的孩子最特别。这种高度一致的看法虽然表面上看是因为父母对子女的偏爱,但实际上其背后也不乏科学道理。

据西班牙《国家报》8月8日报道,传统的教育制度倾向于按照同一个模子塑造所有的学生,而全然不顾他们在能力和智力上的差异。

位于西班牙巴斯克自治区首府维多利亚的乌尔基德学院利用大数据和人工智能技术研发出一款先进的程序,以便为该校所有小学生提供个性化的教育方式。

老师通过搜集和分析有关学生的信息,提前预测每个学生在每门学科上的未来发展,以便为他们制定最适合的教育方式,进而达到发挥优势、弥补短板的最佳效果,让所有孩子的潜能都被挖掘出来。

报道称,在体育界、银行业和保险业等领域都在使用数据分析,以期获得更高收益和效率,如今这一趋势也扩展到教育领域。

乌尔基德学院的校长佩雷斯表示,传统学校关注的通常是学习能力较强或者拥有一技之长的学生,但是由于缺乏资源和信息,在对待大多数学生时往往采取毫无差别的教育方式。

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学生入学时,学校会获得其家庭信息。随着学习不断深入,学校会了解更多有关其学习情况的信息,但是这些数据很少会被利用起来。

因此该学校与西班牙科技公司Ibermatica合作,利用学校掌握的数据,研发出一种能够根据学生的某些特性,将其分为不同类别的系统。该系统通过分析考试成绩、课外活动、兴趣爱好、掌握语言、家庭特征等因素,将所有学生分为不同组别,而教师则可以根据这些组别因材施教。

Ibermatica人工智能部门负责人莫雷诺表示,该系统具有描述性、预测性和指导性。第一个性能能够解释为什么会根据某个学生的个人情况将其划归一个特定组别。第二个性能能够根据具有相似特性的学生过去的情况,预测某个学生在某种特定刺激和鼓励下会发生何种反应。第三个性能有助于理解什么样的刺激和鼓励能够带动学生超过预期,同时也促使教师不断改进教育方式。

但他还表示,这个系统只能提供指导建议,关键还是在于老师,至少老师要十分了解学生,并且很清楚向该系统内输入什么样的数据才能够得出更具有建设性的指导意见。

然而,该系统也存在风险。如果过早预言某个学生不擅长某个学科,很可能影响其学习该学科的积极性,导致最终真的难以应付这门学科的学习。

但佩雷斯认为,这种可能性并不大。因为如果根据系统得出的结论是某个学生不擅长某个学科,那么学校并不会让学生放弃学习,反而会给予其更多帮助,引导其不断自我突破提高,但同时也会建议该生将重点放在自己更感兴趣、更擅长的其他学科之上。

佩雷斯还表示,如果有更多学校能够在这个平台上共享数据,那么该系统最终提供的建议或许会更加准确并更具实践意义。

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