人工智能AI对学习的影响
（成都外国语学校 四川成都 610036）
摘要：我是一名中学生，日常学习过程当中，教师常常教育我们要了解、学习人工智能AI，教学当中教导我们利用人工智能AI进行学习。对此我产生疑惑，因此通过搜索了解人工智能AI含义，思考后总结出它会对于智能辅导、教育评估、个性化教育等方面会产生影响。
关键词：人工智能AI；学习；影响探究
引言：
回望2023，几乎人人都对于AI进行谈论，而AI并不是2023的新概念，在很久之前已经出现，到2022年，聊天机器人ChatGPT出世，其两个月就获得大约1亿的月活跃用户，而如今2023年周活跃用户约为1亿，进而涌现出许多大型语言模型，使得人们对于人工智能AI有较高的期待。通过查资料可以了解到，AI可以用在许多的地方，例如生活、学习、教学等各个方面，作为一名中学生，最为关注的是AI对于学习的影响，本文对此作以探究。
1.人工智能AI的含义
人工智能AI是Artificial Intelligence人工智能的缩写，它是将计算机作为基础，将计算机、心理学等各个学科进行交叉融合，通过开发研究理论、应用系统、方法来模拟人智能，以生产出能够与人智能反应相似的机器，包括语言识别、图像识别、机器人、自然语言处理等[1]。在学习方面应用的人工智能AI通常具有易用性、可访问性、有效性、可扩展性、可纠错性等特点，为同学学习提供几大的方便。在设计时以用户为中心，考虑到心理、需求、习惯等因素设计界面，明确用户任务，据此设计交互框架，通过信息架构、交互来及时、准确、快速、有序的找到所需信息，最后可以应用解答、反馈机制了解同学们使用当中的问题。
2.人工智能AI对学习的影响
2.1人工智能AI与个性化教育
在我们的课堂当中可以发现，课堂上教师的讲课方式、风格等有着一定的差异，而有的同学学得好，有的同学在另外一个老师的教导下学得好，可以看出，讲课的不同也影响着学生们的学习效率。而AI能够分析每个人的特质，依据学生兴趣爱好、性格特点、学习能力等来制定个性化学习路径，这样的方式对于中学生而言非常有吸引力，学习时更加专注，也能够有效的提升综合素质。
同时传统的课堂当中缺少趣味性，多是教师讲课，学生听讲，少数运用多媒体课堂，但也受到教师自身专业能力、综合素养的限制，同时在日常的课堂听讲当中容易被多媒体吸引，导致课堂内容出现遗漏、记不清等情况，而人工智能AI则可以通过个性化教育以APP等形式进入到画面当中，解决了多媒体课堂对于教师讲课内容“忽略”的问题，同时相比而言，比传统课堂多了许多趣味性，可以运用多彩颜色、动画、声音等吸引学生注意力，提升课堂效果[2]。
2.2人工智能AI与智能辅导
通常在课堂上学习完成之后，教师下课后只有最多十分钟的时间进行答疑解惑，而许多的人都无法在这段时间排上号询问，如果教师下节课有课时，答疑解惑时间更短。此外，有些同学因为内向、害羞等原因不会去主动询问，而课后回家复习时出现疑问询问往往不能够及时的得到恢复，而这并不利于学生的持续性学习，长时间的等待回复会导致学习积极性的降低，也不利于学生学习自主性的提升。而智能辅导能够对这一问题进行解决，及时的回答学生的问题，随时随地的开展回答，除了直接回答问题，给出答案之外，有的可以做到引导思考，通过问题的方式让学生自行思考答案。同时智能辅导也具有个性化的特征，它通过问卷调查、学习行为数据、学习成绩、日常学习反馈等采集数据，再通过对于数据开展清洗、转换、标准化等流程进行预处理，除去异常数据，提升数据质量，同时标准化将数据变为统一尺度，进而提升分析的效果。
人工智能AI当中的自然语言处理技术（NLP）是非常重要的，它能够让计算机对语言进行理解，并生成出自然语言。自然语言也就是人们在日常交往当中的主要方式，有利于同学对于内容进行理解，通过语言模型、词法句法分析、语义分析、机器翻译等完成，使同学可以使用语音识别的方式进行问题输入，利用机器翻译、情感分析、问答系统来知晓答案[3]。
2.3人工智能AI与教育评估
在日常学习过程当中，自我的评价过于主观，之后的改进也相对懒散，而同学的评价虽然客观，但最为主要的是从学习态度出发进行评价，教师的评价一般从学习态度、最终成绩、课堂表现等方面出发，但是并不了解同学私下的学习状态，评价也存在些许偏差。而教育评估通过日常问题、卷面回答情况、成绩等，评价同学每个模块的学习情况，分析出同学在学习当中的薄弱点，同时还能够依据同学的学习情况、学习习惯等给出具体学习计划，帮助同学开展学习，助力同学学习的全面提升[4]。此外，人工智能AI教育评估还可以对于学生的考试成绩进行预估。
结束语
人工智能AI是教师常提起的学习工具，在日常当中可以应用其开展学习。它能够无视时间、地域随时随地的开展疑问解答，了解每一位同学们的个性，给予适合的解答方式，为日常学习进行有效辅导，开展教育评估，提供可行的个性化学习计划，预估学习成绩，全面提升学习效率。
参考文献：
[1]肖仰华.生成式语言模型与通用人工智能：内涵、路径与启示[J].人民论坛·学术前沿,2023,(14):49-57.
[2]张泽瑞,刘斌.人工智能时代个性化教学的发展机遇与实践路径[J].甘肃教育研究,2023,(11):120-123.
[3]张琳,崔秀珍.智能辅导系统与英语教学：现状与展望——以“论答”人工智能教学辅助系统为例[J].海外英语,2022,(02):96-97.
[4]袁莉,曹梦莹,约翰·加德纳等.人工智能教育评估应用的潜力和局限[J].开放教育研究,2021,27(05):4-14.
