智慧教育的意义

智慧教育就是教育信息化，是指在教育领域全面深入地运用现代化技术来促进教育改革与发展的过程。智慧教育是依托物联网、云计算、无线通信等新一代信息技术所打造的一种物联化、智能化、感知化、多媒体化的新型教育形态和教育模式。智慧教育的基本特征是开放、交互、协助、共享，以教育信息化促进教育现代化，用信息技术来改变传统模式。

智慧教育的意义

1、智慧教育是实现教育现代化的重要步骤

智慧教育充分利用了现代科学技术手段，推动教育信息化，大大提高了教育的现代化水平。智慧教育的重要内容是通过开发教育资源，优化教育过程，来培养并提高学生的素养水平，以促进教育现代化的发展进度。

2、智慧教育有助于全国人民素质的提高

智慧教育是以现代化信息技术构建为基础的开放式网络教育，学习者的时间、空间不再受到限制，可以很好地保障每一位国民接受教育的平等性。

3、智慧教育可促进人才的培养

智慧教育可以让学生根据个人兴趣与个性差异对所学的知识和学习进程进行自主选择，学生还可以对学习的相关内容信息检索、处理，从而发现学习问题并及时解决，这不仅有利于提高教育质量和教育效率，而且还有利于培养学生的创新精神和创造能力，这对创新人才的培养具有重要的意义。

4、智能教育推动教育理论的发展

智慧教育是教育的一场重要变革，它能够使学生自主地调节和规范的学习，体现了尊重学生个体差异，采用不同教育方法和评估标准，促进了教师教学理念的更新，这有效推动了教育理论的发展。

虽然我们的大脑结构都是相同的，但每个人的思维方式却截然不同。比如说，一些人喜欢用逻辑思考和分析问题，另一些人则更习惯用感知来了解事物。很多科学研究发现，学生如果用自己天性喜欢的方式学习，则学得更快，知识在大脑里留下的印象也更深刻。此外，学生只有在认为所学的知识或技能对自己很重要的时候，才会将学到的东西存进大脑的长期记忆中。所以，学习自己感兴趣的东西，效果要比不感兴趣的好得多。

所以，教育研究界有一个共识，就是老师在教孩子知识之前，首先要激发学生的灵感和兴趣，英文是“Inspire”。最高境界的教育，不是把知识或者技能灌输给学生，而是发掘学生自身的兴趣，让学生主动学习，主动思考，并在此基础上创新。这就意味着，每个学生所学的科目和主题是完全个性化的，是学生自己主动选择的。

但是要做到教学科目和方法的完全个性化，在传统的学校课堂里是不可能的。一个班四五十名学生，怎么可能照顾到每个人的兴趣和偏好呢？如果这个任务完全交给老师来做，那一个老师肯定没法照顾到几十上百个学生，这就意味着，老师和学生的比例需要大幅提高，而这样做的人力成本就太高了，也许只有一些收取天价学费的贵族学校才有可能做到。

可不可以让机器来分担这个工作呢？答案是肯定的。人工智能的飞速发展已经让所谓的“自适应学习”成为可能。首先，电脑通过收集学生的学习行为数据，产生关于学生学习习惯和偏好的大量数据，然后，算法通过对数据进行系统地分析，自动调整学生下一步学习的内容，推荐适合学生的习题，甚至改变教授知识的方法。这个过程不断地进行，数据越多，机器对学生的习惯和偏好掌握得越透彻，推荐的内容和方法也就越精确地匹配学生，学习效率自然不断提高。

很多人上学的时候都有这种经历：一开始学得很轻松，但随着年级的升高，一些科目学得越来越糊涂，后来只能靠死记硬背和大量习题应付考试，考完之后立马还给老师，最后似乎什么也没学到。

为什么会这样呢？原因是我们学习的过程太粗糙，一个概念还没有理解透彻，就匆忙开始学下一个。很多知识，尤其是理科知识都是互相关联的，前一个概念没有完全理解，下一个就会有些糊涂，再下一个就完全摸不着头脑了。这时候很多人可能会觉得自己“不是学这个的料”，开始厌恶这个学科，甚至对自己失去信心。其实大多数时候，这种情况和个人本身的智力和能力没有太大关系，只是因为知识链条中的一个环节没有掌握好，于是整个链条就断了。

真正有效的学习应该是精细化的，就像几百年前欧洲手工匠人的学徒制：一门手艺的每一个步骤都要练习到炉火纯青，才能开始下一步。一个学徒，没有十年以上的修炼，做出的东西是不可能像师傅做的一样卖个好价钱。如今这个时代，已经很难找到这样精细的学习了。知识爆炸、信息充斥，我们的时间也都“碎片化”了，每个人都没有耐心进行深耕式的学习，很多东西仅仅学到一点皮毛就匆忙进入了下一步。

虽然并不是所有的知识和技能都需要精细学习，但是，在培养孩子学习方法和习惯的K12教育中，精细化学习是绝对不可忽略的。我们要培养学生严密的思维习惯和缜密的逻辑，就需要他们至少对一门学科能够有全面深刻的理解。这对教学的要求无疑非常高。在一个四五十人的班级里，老师只能按照大家的平均进度教课，但班里面可能没有一个人的学习进度是和老师的教学进度完全吻合，这样的教学肯定无法使学生达到精细化学习。

人工智能则可以改变这个现状。学生的学习进度不是由老师来决定，而是由无时无刻不在观察学生学习的机器来进行实时调试。人工智能算法根据学生练习的表现推测学生哪些知识点没有掌握，然后用加强练习、复习概念、举更多例子等方法来弥补学习中的缺陷，直到整个知识体系链条掌握完整为止。这种方式的好处在于，一方面防止学生在掌握必要知识之前就跳到下一步，另一方面也节省了做无用练习的时间，使学习效率大幅度提高。