專家稱人工智能為學生提供更多個性化的教學

關于使用人工智能和學習分析來支持教學的討論不斷。越來越多地引入了新的數字方法，平臺和工具，并且將利用人工智能發展所帶來的機會來增強教學水平，并為學生提供越來越個性化的教學。阿爾托大學的Jiri Lallimo(教師服務項目經理)，VilleKivimäki(工程學院院長部門專家)，ThomasBergström(IT服務專家)和Juha Martikainen(IT服務系統專家)一直在研究此問題。

關鍵是聽取最終用戶的意見

人工智能在教學中的使用還處于早期階段，但是技術在不斷發展，并且發現了新的機會。關鍵是要記住，服務是為學生和教師開發的，應該放在所有開發工作的中心。開發無法按預期服務最終用戶的服務和功能毫無意義。

VilleKivimäki說：“人工智能和學習分析是基于數據收集的，重要的是從有用的角度看待它，以了解如何向學生提供更好和更有用的服務。” 例如，這包括一項使用人工智能向學生建議他或她可能感興趣或將來對他或她有用的課程的服務。學生們想要這種服務，并且現在正在實現。

人工智能和分析可提高可預測性和可見性

吉里·拉里莫(Jiri Lallimo)表示：“借助人工智能，可預測性可以得到有效改善，并且可以主動進行，而不僅僅是追溯。” 這意味著在將來，將有可能更好地預測特定個人或團體的活動，適合每個人的適合的教學方法和材料以及可能退出的風險。因此，可以采取積極措施，改變未來的前景。

人工智能還可以用于使學生更加了解學習和技能。課程說明可以更好地與該課程中所教的內容聯系起來，并且老師可以根據課程反饋(甚至在課程期間)更改教學方式。人工智能將極大地促進反饋的收集和處理，并且可以更靈活，更主動地使用反饋。因此，將增加學生影響課程內容的機會。

ThomasBergström說：“關于人工智能和機器學習的話題很多，但通常沒有具體的解決方案和好處。” 他描述了Aalto的開發工作，內容如下：“我們已經在幾種教學案例中應用了人工智能和機器學習和學習。一些示例包括對自由形式的學生反饋的分析和分類，根據課程和學位課程的內容創建學生能力概況，以及將能力與勞動力市場需求進行比較。另外，我們正在為生產引入課程推薦解決方案，它將根據課程的內容和學生的課程歷史來推薦適合學生的課程。我們已經開發了一種類似于在線商店中使用的解決方案。”

Juha Martikainen說：“我們目前處于開發階段，以確定Aalto可以在MyCourses學習環境中向學生及其老師提供哪些類型的學習分析活動。” 目的是產生分析工具，以幫助學生更好地理解和指導自己的學習。Analytics(分析)為老師提供有關學生情況的信息，可以根據這些信息采取措施，例如為學生提供支持或個性化的學習途徑。Analytics(分析)還為教師提供有關課程內容和時間安排的有效性的信息。

安全是數據收集的核心

Jiri Lallimo說：“同樣重要的是要記住與數據收集相關的風險。數據保留和所有權方面存在不斷出現的問題，需要仔細考慮。” “學生必須擁有自己的數據的所有權，他們必須能夠完整地看到它，并能夠選擇是否將數據顯示給其他人。” 數據的使用必須盡可能透明，并與所有有關人員合作。”