Educational Technology: Crash Course Computer Science #39

CrashCourse

13 Dec 201711:52

Summary

TLDR这段视频脚本深入探讨了计算机科学如何支持教育技术，从而促进学习。从早期的纸张和铅笔到现代的机器学习智能系统，技术一直是教育的支撑力量。视频提到了教育技术面临的挑战，例如如何为数百万学生提供及时和相关的反馈，以及如何自动化地评分数百万份作业。为了解决这些问题，计算机科学家和教育技术专家正在开发混合的人类-技术系统。视频中还介绍了智能辅导系统，包括生产规则、领域模型和学生模型，以及贝叶斯知识追踪等技术，这些技术可以帮助个性化学习。此外，还讨论了教育数据挖掘如何利用大数据来改进个性化学习。最后，视频展望了教育技术的未来，包括虚拟现实、增强现实以及可能的直接大脑学习技术。

Takeaways

🌐 互联网上信息的创造和广泛可用性是计算机技术带来的最戏剧性变化之一，目前有13亿个网站，维基百科有500万篇英文文章。
🔍 Google每天提供40亿次搜索，YouTube每分钟有350万次视频观看，400小时新视频被上传。
📚 信息的可用性与从中学习是不同的，Crash Course支持互动式课堂学习、指导对话和实践经验作为学习的强大工具。
💻 计算机科学可以支持教育技术来促进学习，从纸和笔到基于机器学习的智能系统，技术一直在支持教育。
📜 远程教育是教育技术发展的驱动力之一，比如公元50年圣保罗发送的信件，提供了关于宗教教义的课程。
📺 教育技术的重大进步，如广播、电视、DVD和激光光盘，都曾承诺要彻底改变教育。
🎥 观看教育视频时，可以通过调整播放速度、暂停视频并提问、尝试视频中的例子或练习来显著提高学习效果。
📚 MOOC（大规模开放在线课程）是视频传播优质教育的最新形式，2012年被《纽约时报》称为MOOC之年。
🤖 教育技术问题吸引了计算机科学家和教育技术专家，他们正在寻找解决方案，如创建混合的人机系统来提供及时和相关的反馈。
📈 智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems）使用人工智能技术，通过生产规则（IF-THEN语句）来表示知识、程序和技能。
🧠 贝叶斯知识追踪（Bayesian knowledge tracing）是一种常用技术，用于估计学生的知识水平，并根据每次互动的正确性更新估计。
📊 教育数据挖掘（Educational Data Mining）利用来自数百万学习者的数据，发现学生常见的陷阱和挫折点，以改善个性化学习。
🚀 教育技术的未来可能包括虚拟代理、直接大脑学习等创新，这些技术将提供全新的学习体验。

Q & A

互联网上目前大约有多少个网站？
-根据视频脚本，互联网上目前大约有13亿个网站。
Wikipedia有多少篇英文文章？
-Wikipedia有大约五百万篇英文文章。
Google每天大约提供多少次搜索服务？
-Google每天提供大约四十亿次搜索服务。
在YouTube上，每分钟大约有多少小时的新视频被上传？
-在YouTube上，每分钟大约有400小时的新视频被上传。
教育技术在历史上有哪些重要的发展阶段？
-教育技术在历史上的重要发展阶段包括从纸张和铅笔的使用，到基于机器学习的智能系统，以及早期的人类洞穴绘画，圣保罗在公元50年左右发送的教义书信，以及后来的广播、电视、DVD和激光视盘等。
托马斯·爱迪生在1913年对教育做出了什么预测？
-托马斯·爱迪生在1913年预测，书籍将很快在学校变得过时，电影将能够教授人类知识的每一个分支，并且我们的学校系统将在未来十年内完全改变。
观看教育视频时，有哪些方法可以提高学习效果？
-提高观看教育视频学习效果的方法包括：调整视频速度以适应个人节奏，暂停视频并在难点部分进行思考和提问，尝试视频中提供的任何示例或练习，即使不是编程也可以在纸上写伪代码并尝试编码。
什么是大规模开放在线课程（MOOCs）？
-大规模开放在线课程（MOOCs）是一种最新的视频传播优质教育的形式，它们通常包括著名教授的讲座视频。《纽约时报》在2012年将MOOCs称为“年度之最”。
当有数百万学习者和少数教学人员时，教育技术面临的主要问题是什么？
-当有数百万学习者和少数教学人员时，教育技术面临的主要问题包括如何提供及时和相关的反馈，以及如何评分数百万份作业。
什么是智能辅导系统（Intelligent Tutoring Systems）？
-智能辅导系统是一种通常由人工智能驱动的系统，它们使用生产规则和选择算法来代表特定学科的知识、程序和技能，以提供个性化的学习体验，帮助学生在他们最需要练习的地方进行练习。
贝叶斯知识追踪是什么？
-贝叶斯知识追踪是一种算法，它将学生的知识视为一组潜在变量，这些变量的真实值对外部观察者（如软件）是不可见的。该算法通过观察学生每次使用该技能的正确性来更新对学生知识状态的估计。
教育数据挖掘（Educational Data Mining）是什么？
-教育数据挖掘是一个领域，它允许教师和研究人员从数百万学习者那里收集数据，通过分析学生对问题的回答、他们在提交答案前的暂停时间、视频播放速度的变化，以及他们在讨论论坛上的互动，来发现学生常见的陷阱和挫折点，以帮助改进未来的个性化学习。
未来教育技术可能的发展方向是什么？
-未来教育技术可能的发展方向包括使用虚拟现实和增强现实技术提供新的学习体验，以及通过直接的大脑学习，将新技能上传到人的大脑中。科学家们已经在这方面的探索中取得了进展，例如通过大脑信号检测某人是否知道某件事。