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              2020智慧住區趨勢展望

              2020-05-28 08:48:16

              05-29

              2020

              關于智慧教育的三種學習趨勢

              我們的教育永遠都在進步,但目前相對西方國家,依然比較落后。今天的孩子們接受到的教育的深度和多元化水平是100年前的人們根本無法想象的,然而,全世界都在實踐的主流教育模式在過去100年間卻基本沒有變化:學生早上來到學校,和其他幾十個學生一起坐在教室里,面對著老師,聽他滔滔不絕地講解45分鐘,休息10分鐘后換一個老師,換一個話題,接著來。這樣每天6到8個小時,所有的孩子讀著同樣的課本,解答同樣的習題,背誦同樣的詩文。成年人的希望是美好的:孩子們接受了這樣系統的12年基礎教育之后,就能長大成人,進入社會,找到自己的角色。這樣的教育模式既然存在了這么久,自然有它存在的理由。一代又一代的孩子這樣長大,不斷推動著社會的飛速進步。但是在這個系統里的每個人似乎都不怎么快樂。先說老師吧。這個職業真的是無比辛苦,備課、講課、批改作業、解答學生的疑問、和有困難的學生交流、和家長溝通……一個老師通常要帶幾十甚至幾百個學生,照顧到每個人是不可能的,但至少要在學生需要的時候幫助他們。學生呢?每天被嚴格的時間表約束,幾乎沒有自己可以隨意安排的時間。不管喜不喜歡每個科目,都得按照老師的節奏和方式學習?;氐郊依镞€得做千篇一律的習題,不管這些習題對自己到底有沒有幫助。更悲哀的是,各種考試連綿不絕,孩子似乎每天都活在焦慮和陰影中,因為每次考試的成績似乎都會成為一個貼在腦門上的標簽。做家長的是不是相對輕松一些呢?這個取決于家長自己。你可以把孩子交給學校就不管了,也可以每天陪孩子做作業,每周給老師打電話詢問情況,周末陪孩子去各種補習班。中國的家長大多數屬于后者,辛苦程度不言而喻。為什么大家都不快樂?因為我們的教育模式是靜止的。每個人都是不同的個體,然而他們接受的教育卻是一模一樣的。這種模式看起來似乎很公平,然而卻是在泯滅人類一些寶貴的天性。這種模式迫切需要革新。好消息是,巨大的改變正在悄悄發生?;ヂ摼W、大數據和人工智能的飛速發展已經為新一輪的教育變革打下了基礎,教育正在全球范圍內重新被定義。 我們不妨把這種新的教育模式稱作“智慧教育”。為什么叫智慧教育?因為這種新的教育模式不再是靜止的,而是動態的;不再是千篇一律的,而是個性化的;不再是單一呆板的課堂教學,而是體驗式的學習。這種教育模式用機器的力量使人類的智慧更自然更有效地發展和發揮出來。智慧教育具體有什么特點和趨勢呢?下面就來具體聊一聊。一、個性化學習雖然我們的大腦結構都是相同的,但每個人的思維方式卻截然不同。比如說,一些人喜歡用邏輯思考和分析問題,另一些人則更習慣用感知來了解事物。很多科學研究發現,學生如果用自己天性喜歡的方式學習,則學得更快,知識在大腦里留下的印象也更深刻。此外,學生只有在認為所學的知識或技能對自己很重要的時候,才會將學到的東西存進大腦的長期記憶中。所以,學習自己感興趣的東西,效果要比不感興趣的好得多。所以,教育研究界有一個共識,就是老師在教孩子知識之前,首先要激發學生的靈感和興趣,英文是“Inspire”。最高境界的教育,不是把知識或者技能灌輸給學生,而是發掘學生自身的興趣,讓學生主動學習,主動思考,并在此基礎上創新。這就意味著,每個學生所學的科目和主題是完全個性化的,是學生自己主動選擇的。但是要做到教學科目和方法的完全個性化,在傳統的學校課堂里是不可能的。一個班四五十名學生,怎么可能照顧到每個人的興趣和偏好呢?如果這個任務完全交給老師來做,那一個老師肯定沒法照顧到幾十上百個學生,這就意味著,老師和學生的比例需要大幅提高,而這樣做的人力成本就太高了,也許只有一些收取天價學費的貴族學校才有可能做到??刹豢梢宰寵C器來分擔這個工作呢?答案是肯定的。人工智能的飛速發展已經讓所謂的“自適應學習”成為可能。首先,電腦通過收集學生的學習行為數據,產生關于學生學習習慣和偏好的大量數據,然后,算法通過對數據進行系統地分析,自動調整學生下一步學習的內容,推薦適合學生的習題,甚至改變教授知識的方法。這個過程不斷地進行,數據越多,機器對學生的習慣和偏好掌握得越透徹,推薦的內容和方法也就越精確地匹配學生,學習效率自然不斷提高。二、精細化學習很多人上學的時候都有這種經歷:一開始學得很輕松,但隨著年級的升高,一些科目學得越來越糊涂,后來只能靠死記硬背和大量習題應付考試,考完之后立馬還給老師,最后似乎什么也沒學到。為什么會這樣呢?原因是我們學習的過程太粗糙,一個概念還沒有理解透徹,就匆忙開始學下一個。很多知識,尤其是理科知識都是互相關聯的,前一個概念沒有完全理解,下一個就會有些糊涂,再下一個就完全摸不著頭腦了。這時候很多人可能會覺得自己“不是學這個的料”,開始厭惡這個學科,甚至對自己失去信心。其實大多數時候,這種情況和個人本身的智力和能力沒有太大關系,只是因為知識鏈條中的一個環節沒有掌握好,于是整個鏈條就斷了。真正有效的學習應該是精細化的,就像幾百年前歐洲手工匠人的學徒制:一門手藝的每一個步驟都要練習到爐火純青,才能開始下一步。一個學徒,沒有十年以上的修煉,做出的東西是不可能像師傅做的一樣賣個好價錢。如今這個時代,已經很難找到這樣精細的學習了。知識爆炸、信息充斥,我們的時間也都“碎片化”了,每個人都沒有耐心進行深耕式的學習,很多東西僅僅學到一點皮毛就匆忙進入了下一步。雖然并不是所有的知識和技能都需要精細學習,但是,在培養孩子學習方法和習慣的K12教育中,精細化學習是絕對不可忽略的。我們要培養學生嚴密的思維習慣和縝密的邏輯,就需要他們至少對一門學科能夠有全面深刻的理解。這對教學的要求無疑非常高。在一個四五十人的班級里,老師只能按照大家的平均進度教課,但班里面可能沒有一個人的學習進度是和老師的教學進度完全吻合,這樣的教學肯定無法使學生達到精細化學習。人工智能則可以改變這個現狀。學生的學習進度不是由老師來決定,而是由無時無刻不在觀察學生學習的機器來進行實時調試。人工智能算法根據學生練習的表現推測學生哪些知識點沒有掌握,然后用加強練習、復習概念、舉更多例子等方法來彌補學習中的缺陷,直到整個知識體系鏈條掌握完整為止。這種方式的好處在于,一方面防止學生在掌握必要知識之前就跳到下一步,另一方面也節省了做無用練習的時間,使學習效率大幅度提高。三、沉浸式學習很多人都聽說過“learning by doing”這種說法。有研究證明,大多數知識和技能在實際場景中通過體驗和實踐來學習,比坐在教室里學習理論效果好得多。當然,這并不是什么新發現,很多學校和教育機構也都把實踐和體驗作為課程的一部分。然而,在學校里真正能夠實踐的東西并不多,無外乎一些科學實驗和手工制作。后來很多老師在教學中引入了視頻,在一定程度上增加了體驗效果,但這還是遠遠不夠。虛擬現實(VR)和增強現實(AR)技術的成熟給了課堂更多的想象空間。教學不再局限于課本、黑板和PPT,而是整個虛擬現實世界。通過簡單易用的設備和軟件,可以設計教學的浸入式場景,讓學生在課堂里戴上 VR/AR 眼鏡就可以如同在真實場景中一樣體驗。比如在學古羅馬歷史的時候,就可以身臨其境地在VR中體驗幾千年前古羅馬的建筑、羅馬城市的盛況、貴族的生活場景、神殿的建造過程,甚至可以坐在斗獸場的觀眾席中體驗一把。再比如學習人類新陳代謝的時候,可以“化身”為一個存在于食物中的微生物,在人體中暢游一次,體驗人體消化和吸收的過程。這在現實中是無法做到的,但是有了VR的幫助,課堂上就沒有不能體驗的知識了。&nbsp;這種以體驗為主的學習方式也叫“沉浸式”學習。知識不再是單調的書本上的文字和多項選擇題,而是實實在在的場景。學習者幾乎得動用所有的感官,通過自己的觀察和體會來學習。更重要的是,學生的學習并不受到老師的語言和PPT的限制,而是完全按照自己的節奏和方式接受知識。還有比這樣的方法更吸引人、更有效的嗎?這三種學習趨勢,背后的驅動力都是相同的:科技的發展和強大的數據支持。個性化和精細化課程和工具的設計者需要采集和分析大量學生學習行為數據,用機器學習讓工具通過數據掌握學生的學習方式和習慣,從而為學生量身定做最適合的課程和方法。沉浸式學習更需要設計者將抽象的知識具體化、場景化,再用強大的計算機軟硬件系統將這些場景用最好的方式展現在學生面前。反過來,這兩個驅動力的進步也會被三種學習模式的應用所推動。如何讓機器自己學習?首要條件就是要有大量高質量的數據,然后還要有很多人來用,才能讓機器越用越聰明,正如我們的大腦,越用越靈活,不用就逐漸生銹退化了。如果很多學生和老師都使用自適應學習的工具,并通過VR/AR來實踐沉浸式學習,這個過程中大量的數據被收集,大量的學習信息被反饋,技術的快速進步自然就有了基礎。無論在歐美還是中國,已經有一大批學者和創業者致力于運用技術將這三種學習引入課堂和家庭教育中。一些成果已經初露苗頭,相信在未來的五到十年,教育將迎來一輪新的變革——用智慧的教育方式,讓我們的下一代在學習中真正獲得智慧。人工智能的目的不是要打敗人類的智慧,而是要幫助它提升到一個全新的高度。這也許就是智慧教育的真諦。

              05-28

              2020

              來自社會的呼喚——智慧教育加速落地

              2020年1月21日,教育部發出通知,要求教育系統做好新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控工作。1月23日,教育部再發通知,要求教育系統做好新冠肺炎疫情防控應急預案工作。為保證中小學生“離校不離教,停課不停學”,最大限度降低疫情對中小學教學工作的影響,各省市紛紛利用智慧教育公共服務平臺,面向學生開展網上專題教育、同步教學、資源導學、在線練習等教育教學活動。雖然這只是智慧教育促進教育系統變革的一次“被動練兵”,但這一定程度上加速了智慧教育的落地發展。走向智慧教育新生態黨的十九大報告在“加快建設創新型國家”的論述中正式提出“智慧社會”的概念。智慧社會是相對于工業社會而言的機器智能與人類智慧融合的社會新階段或新形態,作為更加高級的社會形態,它是人類社會的又一次系統性重構,需要與之發展相適應的新教育。教育現代化是一個動態發展的過程,其結果是構建與社會政治、經濟、科技、文化等需求相適應的教育新體系,后工業時代的教育現代化需要構建面向智慧社會的智慧教育新體系。智慧教育的內涵在于實現機器智能與人類(教師)智慧相融合,指向學習者的高級思維發展、創新能力培養,啟迪學習者的智慧,實現對工業社會教育解構、重組與再造,推動第三次教育革命,締造智慧社會教育新體系。“沒有教育信息化就沒有教育現代化”的論斷表明,教育信息化是實現教育現代化、構建智慧教育新生態的核心推動力。教育信息化在不同的信息技術發展階段具有不同的具體表現,在大數據、人工智能等新興信息技術的融合推動下,“互聯網+教育”、智能教育等成為當前教育信息化的新階段特征,并推動著工業社會教育創新變革,走向智慧教育新生態。智慧社會教育新生態的特征智能學習資源聚合服務新生態。人工智能技術正推動網絡學習資源朝著智能化、虛實融合的方向發展,為學習者構建更具真實性、強體驗性、深交互性的虛實融合的學習資源環境。智能導學、智能伙伴、智能教師等各種智能代理角色出現井融入學習資源環境,能夠根據用戶特征,為用戶提供適應性的資源和智能學習服務。融入教育功能的智能虛擬博物館、科技館等社會智能公共服務資源和專門針對教育服務的智能學習資源系統等實現無縫銜接與聚合,將構建起網絡化、智能化、泛在化的學習資源服務新生態。教育智力資源服務新生態。通過專遞課堂、同步課堂等方式共享智力資源的現象已經普遍,互聯網教育企業通過聚合智力資源開展在線教育服務也已經成為常態。隨著智慧教育發展,智能教師與資源能夠在知識傳授、簡單技能訓練、學生評價等方面替代教師完成相應的任務,而人類教師將在人際交流、情感教育、合作能力、創新能力、高級思維、倫理道德、啟迪智慧等方面發揮人工智能不可替代的作用,人機協同教學是教育的必然選擇。當大量低端勞動被人工智能替代,培養創新型、戰略型、智慧型人才的教育任務,需要社會頂端智慧型人員,學校專任教師將分化發展,形成智慧型教師、組織型教師、輔助型教師等。社會各行業的智慧人員能夠通過智能化學習環境以真實或虛擬的形象為學習者提供服務,全社會聚合專職智慧型教師、社會智慧型人才與人工智能教師共同承擔創新型人才培養的智力教育資源服務生態是智慧社會教育發展的需要。泛在與終身學習新生態。前兩次社會轉型帶來的是職業消亡與新職業產生,而當前的轉型是現有職業被人工智能替代,新產生的職業需要智慧型人才,一生從事一種職業的現象會越來越少,終身學習是人類的必然選擇。隨著智能學習資源生態與智力資源服務生態的建立,學習者在社會、家庭、學校能夠獲得真實學習環境與智能虛擬學習環境相互融合、無縫銜接的學習支持服務,學習者的學習將發生在社會、家庭、學校、工作等泛在學習環境之中,獲得個性化、終身化學習服務。動態學習組織新常態。隨著互聯網企業提供豐富多樣的課程服務,有條件的孩子能夠獲得更多個性化教育的機會,教育會趨向更加不公平,它將倒逼學校教育向網絡延伸,跨區域的虛擬班級、虛擬學校將得到政府的政策支持,打破建立在工業社會基礎上的同樣年齡、同一時間、同一地點、學習同樣內容的傳統固化的班級授課制,以滿足差異性與個性化學習需求,使所有學生享受人工智能推動的虛擬網絡教育帶來的便利,這些措施將全面推動網絡學習空間中以個性化發展為核心的動態學習組織的發展,并推動實體學校采用在同年級、不同年級之間,以學生發展水平與需要為前提的動態走班制度、課程選學制度,實體學校的走班制與網絡學習空間的動態學習組織進行全面融合,最終構建系統支撐規模個性化學習需要的虛實融合的動態學習組織方式。教育體制將面臨重組與再造。隨著人工智能替代人類一些工作與職業,培養簡單勞動與技能性勞動者的職業教育是不是還有存在的價值?職業教育消亡還是轉型為支持整個教育過程的技能支持服務中心?基礎教育、高等教育、成人教育等學制或類別劃分是不是符合智慧社會人才培養與終身學習發展的需要?至少,隨著大數據智能學習分析技術的突破與應用,通過獲得學習者在虛實融合環境中的行為特征、心理特征、興趣趨向、社交網絡、能力水平、發展潛力等數據進行采集與精準分析,學習者在泛在學習環境中的學習能夠得到過程性、完整性與系統性的評價,大數據智能綜合素養評價將取代現有的考試選拔制度,封閉、固化的學校走向無邊界的“學校”是必然。同時,跨越年齡、學段界限,構建以學生發展水平和個性化發展為依據的動態學習組織,實現真實學習環境與智能虛擬學習環境相互支持、優勢互補,保障學習者終身學習的教育體制的構建是智慧社會發展的必然選擇。

              05-28

              2020

              2020智慧住區趨勢展望

              5G加速了物聯網時代的到來,而人工智能的興盛,確實加快了整個安防產業邁向智能的征途。5G+物聯網+AI,正在打通安防產品的連接壁壘,形成大安防,廣泛應用于智慧城市。一方面,是安防企業在智慧城市的公共安全服務(如視頻監控等領域)、交通、智能建筑等方面將發揮更大的作用;另一方面,芯片公司、AI企業、互聯網公司從對智慧城市的探索切入安防。它們形成一股合力,讓2020年的智慧城市更立體、更多層次。&nbsp;•城市公共安全•隨著天網工程、雪亮工程等項目的鋪開,數以萬計的攝像頭被安裝在中國城市的各個角落,充當城市的“眼睛”,用來保障大家的公共安全。視頻監控作為智能安防四大細分市場占比最大的行業,成為了人工智能賦能安防產業的首個應用領域。伴隨著AI技術的深化應用,中國智能安防視頻監控技術和系統應用的發展正越來越成熟。目前,公安實戰業務的應用需求對人工智能在安防領域的實踐提出了更高的要求,同時也預示了智能安防產業未來的應用及技術趨勢。由于海量視頻圖像數據資源的積累和多種應用場景的適配,在國內,當下以人臉識別和交通卡口機動車圖像結構化描述為代表的智能視頻監控的應用已經相對成熟。不過,根據公安領域資深專家的意見,從公安實戰需求角度來看,仍有一些待改進的地方,這包括了幾種頂層設計及應用規則。首先是視頻監控系統的頂層設計。在面向智慧城市、平安城市建設過程中,如何更好地整合各部門的資源和需求來完善頂層設計,比如針對各警種不同業務應用需求,利用統一的數據資源池提供靈活的算法資源服務,頂層設計是當務之急。其次是在計算資源的頂層設計方面,針對混合計算的問題,針對云、邊、端的系統架構,如何實現計算資源的靈活部署也是需要考慮的方向。在實戰應用上,要能適應靈活多變的業務規則,不同的目標布控有不同的需求,因此需要進一步完善視頻監控前端或云端對于這種業務需求的適配性。視頻分析作為大數據的應用,分析的精準度很大程度上依賴于用于訓練的數據集,在這個過程中,公安部門希望能夠建立起一個行業知識庫,來輔助建立更高精準度的視頻監控識別系統。從業務需求的角度來看,針對不同警種的業務需求以及公安實戰過程中的不同環節,公安視頻監控系統主要聚焦在在線視頻智能監控預警、海量視頻離線綜合研判以及共性的視頻解析服務平臺這幾大類的業務需求方面,這些需求也將帶來警務模式的創新,從原來傳統的被動警務變為主動警務。綜合而言,通過視頻監控為智慧城市提供公共安全服務,其分析應用不僅是建立更多高清聯網的視頻監控探頭,更重要的是通過一個視頻解析和服務體系的建設,從采集、分析、處理、挖掘各個環節出發實現對海量視頻資源的深度應用,以此來促進視頻監控產業從監控到理解的轉型。•智能建筑•世界第二大市場研究機構MARKETSAND-MARKETS發布智能建筑報告認為,全球智能建筑市場規模預計將從2019年的607億美元增長到2024年的1058億美元,在預測期內的復合年增長率(CAGR)為11.7%。智能建筑的主要驅動因素包括越來越多地采用支持物聯網的建筑管理系統,提高空間利用率的意識,提高行業標準和法規不斷完善。從解決方案來看,安全和緊急管理解決方案預計將在2019年引領智能建筑市場。其中,物聯網咨詢服務有助于完善組織的業務流程,并用于制定不同的策略,開發用例,規劃路線圖,評估技術以及構建物聯網架構。物聯網咨詢服務提供商可確保組織中適當的物聯網應用程序和體系結構的開發和實施。他們指導公司創建新的物聯網基礎設施,以增強其現有系統。物聯網咨詢服務的提供商還可以幫助缺乏專門知識的非IT公司了解物聯網技術。從行業來看,預計在預測期內,工業建筑板塊將以最快的速度增長。智能工業建筑解決方案可通過各種移動計算設備(例如,移動設備和計算機)使建筑物的溫度控制,安全性和維護自動化,從而實現更高效的財產管理。從區域市場來看,在預測期內,北美將引領智能建筑市場。北美市場的增長可以歸因于該地區見證了最新的智能建筑解決方案的出現,這些解決方案利用諸如IOT,大數據,云計算,數據分析,深度學習和人工智能等新技術來節省成本,以及能源,減少運營支出,提高居住舒適度并滿足日益嚴格的全球法規和可持續性標準。美國和加拿大是為該地區的技術發展做出貢獻的杰出國家。例如,美國組織正大力投資于智能建筑措施,包括建筑控制和建筑系統集成,以利用能源效率和能量存儲并提供更智能,更安全和更具可持續性的建筑,而加拿大政府正在采取舉措來支持加拿大的承諾通過使聯邦建筑更節能,減少溫室氣體排放,推動智能建筑的發展來保護環境及其資源。從供應商來看,霍尼韋爾(美國),江森自控(美國),思科(美國),日立(日本),西門子(德國),舊M(美國),施耐德電氣(德國),英特爾(美國),華為(中國),ABB(瑞士),L&amp;T技術服務(印度),75F(美國),特利特(瑞士),POINTGRAB(以色列),LOGICLADDER(印度),SPACEWELL(比利時),PTC(美國),AVENET(美國),SOFTDELL(美國),SPACETI(捷克共和國)等將成為全球領先的智能建筑解決方案供應商。以霍尼韋爾為例,在中國,霍尼韋爾鼎立支持國家大型基礎設施與城市建筑的發展與建設。截至目前,霍尼韋爾一系列安全可靠的技術已服務于中國600多家酒店、150多條地鐵、60多座機場、以及1000多家醫院,成為中國智慧建筑發展不可分割的一部分?;裟犴f爾智能建筑科技集團大中華區樓宇自控事業部總經理宮國剛表示:“作為智慧樓宇與能效管理解決方案的專家,霍尼韋爾樓宇自控事業部承諾為客戶提供包括通風控制系統、溫度控制系統、水控制、傳感器和控制器系統等整套的創新產品、系統、解決方案與服務,致力于為客戶帶來更髙效的能源利用和更健康舒適的室內環境。”

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