专家称人工智能为学生提供更多个性化的教学

关于使用人工智能和学习分析来支持教学的讨论不断。越来越多地引入了新的数字方法，平台和工具，并且将利用人工智能发展所带来的机会来增强教学水平，并为学生提供越来越个性化的教学。阿尔托大学的Jiri Lallimo(教师服务项目经理)，VilleKivimäki(工程学院院长部门专家)，ThomasBergström(IT服务专家)和Juha Martikainen(IT服务系统专家)一直在研究此问题。

关键是听取最终用户的意见

人工智能在教学中的使用还处于早期阶段，但是技术在不断发展，并且发现了新的机会。关键是要记住，服务是为学生和教师开发的，应该放在所有开发工作的中心。开发无法按预期服务最终用户的服务和功能毫无意义。

VilleKivimäki说：“人工智能和学习分析是基于数据收集的，重要的是从有用的角度看待它，以了解如何向学生提供更好和更有用的服务。” 例如，这包括一项使用人工智能向学生建议他或她可能感兴趣或将来对他或她有用的课程的服务。学生们想要这种服务，并且现在正在实现。

人工智能和分析可提高可预测性和可见性

吉里·拉里莫(Jiri Lallimo)表示：“借助人工智能，可预测性可以得到有效改善，并且可以主动进行，而不仅仅是追溯。” 这意味着在将来，将有可能更好地预测特定个人或团体的活动，适合每个人的适合的教学方法和材料以及可能退出的风险。因此，可以采取积极措施，改变未来的前景。

人工智能还可以用于使学生更加了解学习和技能。课程说明可以更好地与该课程中所教的内容联系起来，并且老师可以根据课程反馈(甚至在课程期间)更改教学方式。人工智能将极大地促进反馈的收集和处理，并且可以更灵活，更主动地使用反馈。因此，将增加学生影响课程内容的机会。

ThomasBergström说：“关于人工智能和机器学习的话题很多，但通常没有具体的解决方案和好处。” 他描述了Aalto的开发工作，内容如下：“我们已经在几种教学案例中应用了人工智能和机器学习和学习。一些示例包括对自由形式的学生反馈的分析和分类，根据课程和学位课程的内容创建学生能力概况，以及将能力与劳动力市场需求进行比较。另外，我们正在为生产引入课程推荐解决方案，它将根据课程的内容和学生的课程历史来推荐适合学生的课程。我们已经开发了一种类似于在线商店中使用的解决方案。”

Juha Martikainen说：“我们目前处于开发阶段，以确定Aalto可以在MyCourses学习环境中向学生及其老师提供哪些类型的学习分析活动。” 目的是产生分析工具，以帮助学生更好地理解和指导自己的学习。Analytics(分析)为老师提供有关学生情况的信息，可以根据这些信息采取措施，例如为学生提供支持或个性化的学习途径。Analytics(分析)还为教师提供有关课程内容和时间安排的有效性的信息。

安全是数据收集的核心

Jiri Lallimo说：“同样重要的是要记住与数据收集相关的风险。数据保留和所有权方面存在不断出现的问题，需要仔细考虑。” “学生必须拥有自己的数据的所有权，他们必须能够完整地看到它，并能够选择是否将数据显示给其他人。” 数据的使用必须尽可能透明，并与所有有关人员合作。”

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