视觉交互对人工智能教育的应用

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摘要：从基础形态和构成视角分析人工智能教育的应用形态，阐述人工智能教育应用视觉交互方式，人工智能教育视觉应用效果，进一步提高视角空间可变属性，增强意向对象可见效果，提升交互赋能智慧内核，优化人智交互辅助功能。结合实践研究，探讨提升人工智能教育视觉应用策略：注重理论向实践转化效果，提升学习的可见性；突出个性差异精准优化，提升主体教学有效性；融合智能内核，适应人工智能的交互环境。

关键词：人工智能，视觉交互，学习的可见性，个性差异，精准优化

随着大数据、物联网、智能AI技术的不断发展，人工智能逐渐成为基础教育重要的服务系统，在考核评价、智能辅导、分析预测、个性化自适应系统等方面取得前所未有的发展。新冠疫情发生后，我国小学教育进入到“线上教学发展阶段”，钉钉、腾讯课堂及其他大量的互联网企业都推出自己的教育类App，表面上属于教育类软件的使用范畴，但实际上背后涉及一系列的人工智能互动技术。目前，我国正进行“人—智”互动技术研发，取得大量的基础研究成果，在“5G”技术全面发展后，百度与华为提出《5G+人工智能工业视觉解决方案白皮书》，为人工智能教育应用视觉交互发展指明方向。

1人工智能教育的应用形态

1.1人工智能教育基础形态分析

了解人工智能教育应用形态，必须要充分考量教育领域人工智能软件开发的功能指标。Bakeretal（2019）认为教育类人工智能系统的功能如下：智能虚拟现实、协作学习智能支持系统及私人导师等。人工智能教育系统在基础教育功能上具有多样化特征，能够计算、感知、存储、表征以及衍生的推理、识别、表达等。通过教学实践的分析，结合目前技术发展条件，认为当前的人工智能教育基础形态可能概括为：智能工具、智能环境、智能教师、智能管理者、智能学伴等等。不同的场景有着不同的智能内核，在人工智能的加持下，基础教育应用领域创新已经开始出现质变。例如，小学生线上教学的钉钉、腾讯课堂；猿辅导、作业帮等提供解题的App以及小七学伴等打卡神器等。对于基础教育而言，人工智能带来的是革命性的变革，能够让教育更具趣味性、多样性、实践性，让学生能够更好地融合和适应智能环境。

1.2人工智能教育应用的构成

人工智能教育应用可以分为智能工具、智能环境、智能教师、智能管理者、智能学伴等类型，不同应用有着不同的适用性。（1）智能环境。智能环境是指通过对信息整合和环境感知，为学习主体提供最适宜的体验场景。如在小学教室内安装光线感知器，在光线刺眼或其他不适宜用眼环境中，能够自行调节光暗度；同时，外置传感器也能够获取空气、温度等指标，及时进行调整和优化。（2）智能工具。小学生线上教学工具具有多种功能，例如打卡、视频、提问、举手、讨论等等，只需要点击相应的按钮，就能够进入到对应的场景或环境中，完成相应的操作。（3）智能学伴。学伴功能是极为强大的，以往只能够提供简单的翻译、记录、检索等功能，如今已经升级到“对话”、解题、求助、陪伴等功能，小学生在遇到难题时，如果家长不能参与辅导，可以向猿辅导、作业帮等软件求助，从而获得正确的解题思路、过程和结果。

2人工智能教育应用的视觉交互方式

视觉交互是智能系统感知、边接、识别的过程，通过视觉交互，增强应用的效果，以期达到该模式的最佳应用效果。

2.1教育主体融合

人智交互形成具有多样性特征，主要体现在以下几方面：（1）人的活动是一个复杂的动态过程，涉及认知、情感、行为等维度，而交互同样需要涉及上述维度。（2）系统交流动机存在差异，一般可以分为被动互动与主动互动。（3）交互本身涉及知觉存在差异，例如视觉、听觉、触觉等等，不同交互模式与传感器相关。（4）交互存在位置差异，受交互双方位置差异，可以分为异地或“面对面”两类。（5）人智交互依附实体不同，依赖软硬件模式也存在很大的差异。对于小学生群体而言，未来的人工智能教育可能会向人性化方向发展，如同目前的小爱同学、小度音箱、车载智能语音系统及其他各类智能设计，能够与教育对象进行深层次的交流。

2.2视觉交互方式

从视觉交互方式分析，小学生基础教育是“人—智教育”的重要体现，同时人工智能与教育主体的交互必须要充分考虑交互时机、交互方式等。交互方式决定交互的效果和体验，一般情况下，都是通过视觉体验进行交互，例如机器人“小胖”（Fabo）主要被用于基础教育、服务、娱乐、家庭等场景，同时兼具导航、监测、智控、报警等功能，而其与人的主要交互方式：人脸表情、视频投影、图像显示、远程文本等。从上述要素可知，图像、视频是视觉交互的主要因素，通过投影、摄像、播放完成基本的交互功能。再例如，武汉泰乐信息科技有限公司推出的“治趣（CureFun）医学虚拟诊疗云平台”依托虚拟软件、仿真模型设备等建立沟通体系，形成新的视觉沟通方式。

3人工智能教育视觉的应用策略

注重理论向实践转化效果，提升学习的可见性。由于人工智能具有大数据分析内核，具备极强的纠错功能，能够通过分析推动理论向实践的转化，并且通过反复测算找到最佳的表现方式。可见性、可变性和智慧性是人工智能教育视觉应用的通则，对于推动基础教育有着极为重要的意义。在小学教育当中引入人工智能，在视觉系统帮助下，能够帮助学生完成“去粗取精，去伪存在真”的过程，很多依赖于理性思考才能够识别的问题，人工智能就已经完成。简而言之，人工智能交互系统能够帮助小学生的学习少走弯路，直接教授准确率最高的知识，减少小学生学习过程中的“试错成本”。另外，在人工智能教育视觉系统的应用上，模仿不是最终的目标，而“超越”才是系统建设的方式，人工智能未来是要取代人类烦琐工作的，最大量、最集中、最简单的工作都将由人工智能完成，人类只负责完成生活中情感主导内核的工作，也就是具备思考能力的过程。虽然，在人工智能发展过程中，需要全面提升系统“智慧化”属性，在传递功能、创造功能上下功夫，让视觉交互成为支撑实践转化的前提和基础。突出个性差异精准优化，提升主体教学有效性。早期的人工智能是批量化生产的，其所有的一切都是共性化的，例如“思考方式”、回答内容、信息数量和种类等等，在问及同样的问题时，它们回答的答案往往是相同的。随着信息流不断补充和完善，人工智能将会迎来“自由思考”时间，即按照内部计算规则为需求者提供个性化的服务，视觉交互系统能够根据微表情、语气变化调整自己的答案，以便于更好地符合心理变化特征。从小学基础教育来看，人工智能的整体功能不需要太复杂，仅需要完成对应的设定即可，因为知识内容属于固定范畴，是有限的，如果能够通过视觉捕捉系统精准确认目标主体的需求，进行相应的教学支持，能够达到事半功倍的效果。在基础教育领域，“有效”是最高的评价标准，而不是“高效”，因为人工智能系统在辅助上的功能评估不具备可量化属性，在意见获取时，仅能“是不是”、能不能“作为评价标准。因为在小学教育中必须做到个性化支持，保证小学生教育能够得到足够的数据资源支持，但现有的辅助类App大多都是通过信息对比完成操作的，而非视觉系统交互实现的。融合智能内核，适应人—智交互的新环境。人类社会对于人工智能充满期待，大多都是以“智能理想”形态存在，围绕计算机视觉技术进行设计，推动逻辑推理、自动设计、语言理解、模式识别及智能检索的全面发展。在未来的基础教育中，人工智能可能会突破“辅助”属性，成为现实交流的重要组成部分，不仅仅可以为“人—人”互动提供支持，还能够实现“人—机”“人—智”互动，为教育协同提供新的智慧起点。人工智能在基础教育领域应用，能够解决师资力量不足问题，替代教师完成那些烦琐、重复性的操作，让小学生能够通过系统获取基本知识。由于系统本身程序优势，能够为小学生学习提供提问、纠错、回放、快（慢）放等功能，让小学生学习有更多的选择。但也必须要关注“机器道德”建设，人工智能发展赋予程序更多的智慧属性，让他们可以独立地进行“思考”，但这种基于程序分析基础之上的选择是否“合规”仍然有待商榷，是否需要为人工智能设定“红线”，如何设定都是需要深刻思考的课题。简而言之，当人工智能越来越人性化时，人类与机器和谐相处就会成为新的课题，因为人工智能将取代很多工种，对人类社会形成实质性的“入侵”，必须要引起实务界和理论界的高度重视。

4人工智能教育视觉的应用效果

4.1提高视角空间可变属性

“懂”是人工智能视觉交互的重要属性，需要对“看”到的信息进行处理转换成为可理解的数据信息。一是帮助主体明确重点，确保其能够关注焦点。二是帮助主体掌握全面，保证视觉的完整性、连续性。三是帮助主体把握本质，看得通透。而由“看”到“懂”的过程就是通过视觉交互完成的，“看”是获取信息的过程，而“懂”则是交互转化的过程，赋予人工智能更多的“人格化”特征，形成“形义一致”的视觉空间是人工智能进化的重要表现，也是技术创新的发展方向。

4.2增强意向对象可见效果

视觉交互是以“视觉”为基础的交互技术体系，帮助主体更好的看见、看准、看清目标，从记忆规律来看，“直观地看到”能够促进思维记忆发展，让看不到的能够被看到，让看得到的更清楚。人工智能教育中应用视觉交互能够更好地体现“可视性”要求。一是海量的数据资源为人工智能提供大量的“可见”内容，通过对比进行交互确认。二是通过对比、识别、过滤等方式，进一步丰富材料的“展示方式”。三是根据交互内容、场景、信息进行综合，提升可视过程的精准特征。

4.3提升交互赋能智慧内核

视觉智慧化是人工智能视觉交互应用的高级发展，经过一系列的技术融合，让主体由“会看”到“看到”，再到“看懂”的发展过程，无论技术如何创新，一定是为使用者提供方便。从教育目标思考，视觉交互系统智慧化发展涉及视觉的应用与迁移、分析、评价，而这就是人工智能视觉交互系统对照比较、多元多维、理解知道的全过程。随着系统内部交互信息越来越庞大，人工智能会变得越来越“聪明”，能够更好地理解人类的情感，从而建立智慧化思考模型。

4.4优化人智交互辅助功能

全世界人工智能都处于快速发展阶段，人们对于未来充满预期，但绝大多数研究者都认为其必然能够在辅助领域发挥作用，尤其是辅助基础教育，让学生获得更多的教育支持。但目前，大多数的交互功能都体现在“内辅”上，通过人工智能的快速处理能力，为需求主体提供支持。从“外辅”视角来看，即动作、表情的互动，而上述两项内容是情感的表达，虽然也是程序性设定，但如果真有一天将人类的所有情感全部录入，那么可能真的提升系统的教育功能。

5结语

我国教育领域人工智能发展取得深远的发展，大量的教育载体和技术面世，为基础教育提供极为重要的支撑。但随着人工智能的不断发展，视觉交互成为教育领域新的发展趋势。

参考文献

[1]王一岩,王杨春晓,郑永和.多模态学习分析：“多模态”驱动的智能教育研究新趋向[J].中国电化教育,2021(03):88-96.

[2]权国龙,顾小清,汪静.人工智能教育应用的视觉交互“赋能”效应研究[J].开放教育研究,2021,27(04):111-120.

[3]张磊.全智能教育空间建构——基于情境认知理论的分布交互式视景仿真研究[J].重庆高教研究,2021,9(05):34-43.

[4]吕恺悦,孙众.“人工智能+教师教育”的现状、动态与问题[J].现代教育技术,2019,29(11):114-120.

[5]刘龙坡.面向在线教育应用的视觉交互关键技术研究[D].广东：华南理工大学,2017.

[6]董艳,李心怡,郑娅峰,翟雪松.智能教育应用的人机双向反馈：机理、模型与实施原则[J].开放教育研究,2021,27(02):26-33.

[7]陈丽,郭玉娟,高欣峰,谢雷,郑勤华.人机协同的新时代：我国人工智能教育应用的现状与趋势[J].开放学习研究,2019,24(05):1-8.

[8]祝智庭,彭红超,雷云鹤.智能教育:智慧教育的实践路径[J].开放教育研究,2018,24(04):13-24+42.

[9]刘邦奇,王亚飞.智能教育:体系框架、核心技术平台构建与实施策略[J].中国电化教育,2019(10):23-31.

作者：范倩楠 单位：吉林师范大学 教育科学学院