近年來我國關(guān)于人工智能在教育中的應(yīng)用的研究主要圍繞以下幾個方面進行：大數(shù)據(jù)、深度學習、人才培養(yǎng)、學習分析、機器學習、教育理論、智慧教育、未來教育、教育應(yīng)用、自適應(yīng)學習等方面組成，反映出目前的研究熱點主要集中在以上區(qū)域，也預(yù)測出未來研究的發(fā)展方向。高頻關(guān)鍵詞聚類結(jié)果表，Silhouette值是Kaufman和Rousseeuw于1990年提出的用于評價聚類效果的參數(shù)，具體是通過衡量網(wǎng)絡(luò)同質(zhì)性的指標來進行聚類的評價，其中Silhouette值為0.5時，則認為聚類結(jié)果是合理的，0.7時聚類結(jié)果是具有高信度的，Silhouette值越接近于1，反映出網(wǎng)絡(luò)的同質(zhì)性越高。

對高等教育內(nèi)涵變革的研究。對于人工智能的各項技術(shù)給高等教育內(nèi)涵帶來的改變，將從以下幾個方面加以贅述：大學的目的、教育體制的變革、班級制的變革、授課體制的變革、教師培養(yǎng)與學生培養(yǎng)的改變。首先，對于大學教育的目的，即培養(yǎng)什么樣的人的方面，不同的人有著不一樣的見解。蒲戈光認為，人工智能環(huán)境下未來教育是要培養(yǎng)學生創(chuàng)造知識和破壞知識的能力。大學教育應(yīng)該如何接受未來的挑戰(zhàn)?第一個是培養(yǎng)什么樣的人的問題。顯然，需要培養(yǎng)研究型人才、設(shè)計型人才，同時人文科學將會強勢回歸。

“與傳統(tǒng)檢索方式相比，知識問答機器人更能實現(xiàn)精準檢索，對于理工科的學生來說，有時做實驗會不太方便用手打字，問答型機器人省去很多時間，給我們解放了雙手，我覺得還是挺好的，希望多多投入這樣的資源?！薄白闱驒C器人是我們在課堂上老師展示給我們看的，要用到機器視覺、機器人運動學技術(shù)，這樣才能準確定位到足球在哪里。還有我的項目里的智能折彎機器人，就要用到自動編程、軌跡規(guī)劃技術(shù)等等，來尋求最佳路徑?！?

通過對被訪者的訪談分析，目前高校內(nèi)部正在推進將智能化教學設(shè)備應(yīng)用到日常教學過程中。面部識別簽到、小程序打卡、知識問答機器人等正在走進大學課堂與管理實踐，為師生帶來便利，提高了教育信息化程度。

然而，智能化教學設(shè)備未能實現(xiàn)普及化應(yīng)用，這與多方面因素有關(guān)。首先，我國不同地區(qū)不同高之間校教育側(cè)重點不盡相同。按照地域劃分，東南沿海地區(qū)各高校整體實力強于中西部地區(qū)，在教育資源的投放上更加注重提升教育智能化水平;且東南沿海地區(qū)科技水平較高，高等教育信息化變革能夠緊跟社會發(fā)展中其他領(lǐng)域的智能化發(fā)展速度。其次，人工智能這項熱門的科學技術(shù)在現(xiàn)階段并不能夠很好地與每門學科進行緊密結(jié)合，教師對于利用人工智能變革高等教育的愿望不甚強烈，手段不甚熟悉，導致智能化設(shè)備只能做到與高等教育淺層次的結(jié)合，不能實現(xiàn)嵌入式應(yīng)用，從內(nèi)部開始真正做到變革高等教育，缺乏強有力的頂層設(shè)計規(guī)劃，將內(nèi)部設(shè)計與外部變革相結(jié)合，徹底做到高等教育的智能化。

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