13、人工智能在教育与健康评估中的应用

人工智能在教育与健康评估中的应用

1. 问题解决技能的诊断与评估

在教育领域，对学生问题解决技能的诊断和评估至关重要。通过特定的问题解决能力评估（PSAA）项目，可以引导学生使用相关工具。当学生完成一项任务后，诊断评估生成器会生成相应的报告，为教师和学生提供关于问题解决能力的反馈。

2. 心理健康监测、预警与干预

2.1 社交媒体上的个性与情绪分析

如今，人们倾向于在社交媒体上表达真实的行为和感受。以中国的微博为例，用户每天能产生大量的帖子，这为分析个性和情绪提供了丰富的数据。研究发现，不同个性的用户在社交媒体上有不同的行为表现：
| 个性类型 | 行为表现 |
| ---- | ---- |
| 高动力型 | 有更多社交媒体朋友，更频繁更新内容 |
| 高开放型 | 更热衷于更换个人资料图片 |
| 低随和型 | 不太愿意在社交媒体上分享隐私 |
| 高责任型 | 更积极跟踪和回应社交媒体信息 |
| 高神经质型 | 更可能在社交网络中表达负面情绪，更依赖社交网络 |

高神经质型用户由于情绪稳定性低，易出现抑郁和焦虑等负面情绪，需要心理健康工作者更多的关注。研究人员还通过分析微博用户在不同时间尺度（天、周、季节）的正负情绪表达，发现了一些规律：
- 每天 ：参与活动时比休息时更易产生积极情绪。
- 每周 ：周一和周二情绪低落，与“周一综合征”相符。
- 季节 ：夏季负面情绪较少，冬季较多，与季节性情感障碍的发病率一致。此外，男性更善于调节负面情绪，女性则更倾向于表达和改变情绪。这表明社交媒体上的情绪表达与真实感受相符，监测社交媒体数据有助于预防心理健康问题。

2.2 利用人工智能标记社交媒体中的高危人群

过去，医生在识别因抑郁和药物滥用而自杀的指标方面效果不佳。但人工智能提供了新的可能。Facebook 利用人工智能技术处理美国用户的帖子，识别可能自杀的人群。初步结果显示，其机器学习模型通过分析 200 万匿名患者的电子健康记录，能在两年内识别 80 - 90%的自杀可能性。一旦识别出包含潜在自杀信息的帖子，Facebook 团队会手动检查并建议发帖者寻求帮助，同时会向用户的亲密朋友突出显示自杀报告，告知潜在问题。如果用户愿意交流，信使可以将其与专业人员连接，相关组织也能提供帮助。不过，这项技术仍需进一步完善，比如分析和标记视频、音频和文本等，同时要解决可能涉及的隐私和伦理问题。

2.3 人工智能支持教师关注有潜在问题行为的学生

青少年身心变化剧烈，社会快速发展可能导致自卑、叛逆、抑郁、焦虑、网瘾等心理问题。北京师范大学先进创新中心为中小学生开发了综合心理素质评估模型、相关工具和应用系统。该系统包括数据收集、传输和共享模块，收集不同年龄、学习水平等学生的人口统计学变量。综合评估涵盖六个维度：心理健康、青少年成长潜力、教育环境、学习质量、个性发展和认知能力，由 42 项测试组成。从 2016 年 9 月到 2017 年 11 月，该中心对北京 40 多所学校的 1 万多名学生进行了调查。学生可以通过手机、iPad 或电脑在线填写问卷，完成后可获得个人报告。当超过三分之二的学生完成调查后，学校的心理教师可以查看班级或学校层面的报告，报告中会突出高风险问题和潜在问题，帮助学生了解自身情况，改善行为和心理健康，同时指导学校采取行动，如关注和支持有风险的学生。进一步研究表明，学生的学业成绩与心理健康问题呈负相关，只关注学业成绩而忽视心理健康是不够的。学校在获得学生报告后，会对有风险的学生进行个别访谈，并积极开发心理学课程，以解决学生的心理问题，促进心理健康。

然而，利用社交媒体数据和人工智能识别和干预心理健康问题仍处于早期阶段，存在一些问题需要解决，如自动通知可能会吓到潜在用户，人工智能分享信息可能让用户感到不适，学校大规模心理评估可能导致一些不可靠的回应等。

graph LR
    A[收集社交媒体数据] --> B[分析个性与情绪]
    B --> C[识别高危人群]
    C --> D[人工审核与干预]
    D --> E[连接专业人员与用户]

3. 身体健康监测与改善

3.1 阿迪达斯和 IHT 开发的 Zone 手环

儿童肥胖问题在全球范围内日益严重。过去三十年，肥胖儿童数量翻倍，6 - 11 岁肥胖儿童比例从 1980 年的 7%增至约 20%，12 - 19 岁肥胖青少年比例从 5%增至超过 20%。阿迪达斯和互动健康技术公司（IHT）开发的 Zone 手环是一款专为儿童设计的可穿戴设备，用于跟踪他们活动时的心率。其数字显示屏能可视化心率，并通过不同颜色指示运动水平（低、中、高）。Zone 手环可以将数据发送到 IHT 系统，体育教师可以通过该系统监测学生的心率，识别需要更多关注和支持的学生。在 2015 学年，超过 60 万儿童使用了 IHT 系统，该手环有助于教师跟踪学生数据，实现个性化学习，并评估 K - 12 体育教育的效果。

3.2 北京师范大学开发的智能手环与体育教育的融合

随着技术和大数据分析的发展，收集和处理学生健康数据、建立学生健康记录成为可能。中国政府建议制定政策监测 K - 12 体育教育的实施情况，并鼓励技术支持。北京师范大学先进创新中心开发的智能手环可以在体育教育期间收集个人生理数据，分析数据并将结果发送给学生和体育教师。该手环已在北京一所中学进行了测试，其数据上传到处理应用程序后，可以分析诸如深蹲和身体旋转稳定性等维度。

3.3 校园足球的智能解决方案

北京师范大学和 Sky Orange 公司合作开发了支持校园足球的智能解决方案。该方案在足球教学、训练和比赛中实现自动数据收集，不会增加教师的额外工作量。通过使用心率带、无人机和人工智能相机技术，收集每个学生在踢足球时的身体状况和行动数据（如进攻、传球、防守、对抗等）。这些数据经过分析后，可以为教练调整比赛策略和球员规划体能训练提供依据，使校园足球训练更加科学。此外，该系统还可应用于校园其他体育项目，有助于创建学生身体健康记录。

graph LR
    A[穿戴智能设备] --> B[收集身体数据]
    B --> C[AI 算法分析数据]
    C --> D[提供健康建议]

4. 智能课堂评估

随着计算机视觉、自然语言处理等相关技术的发展，人工智能在课堂评估中发挥着越来越重要的作用。以下是几个应用案例：

4.1 魔镜系统

魔镜系统是基于图像识别的系统，通过分析实时视频拍摄的学生面部表情，分析学生的学习状态和情绪，并生成情绪报告。该系统首先识别每一帧中每个学生的面部，然后使用深度学习算法根据面部表情对学生情绪进行分类。系统包括软件和硬件，需要在教室合适的位置放置高清摄像头来捕捉学生的面部表情。魔镜系统可以收集每个学生的情绪信息并发送给教师，使教师和管理人员能够实时了解学生在学习过程中的变化，有助于提高教学和学习效果。然而，该系统也受到了一些批评。一些教育工作者担心学生可能会假装更积极来欺骗系统，影响正常学习；检测和分析学生面部表情可能会给学生带来压力；同时，监测学生面部表情还可能存在伦理问题。目前，魔镜系统尚未在课堂上进行实证测试，但已引起了学术界和行业的关注。

4.2 模拟实验系统

Ncast 开发的模拟实验系统帮助教师监测学生进行实验的情况。教师可以将实验过程以高清视频的形式发送到学生设备上，方便学生访问。系统使用全景摄像头记录课堂，在教师讲台附近设置高清摄像头捕捉教师的实验过程，同时为每个学生设置摄像头捕捉其实验过程。学生和教师可以通过互动评论界面相互交流和评论实验过程的视频记录，提供及时反馈和监测问题。教师可以通过点击视频查看每个学生的表现并给出相关评论，还可以回放视频检查学生是否犯错。讨论论坛则进一步促进了学生和教师之间的互动。

4.3 WISE 虚拟学习环境

基于网络的探究式科学环境（WISE）是一个支持探究式学习的在线学习环境，已有超过 15000 名教师和研究人员以及 100000 名学生参与。WISE 包括阅读和写作提示、活动模板、交互式模拟、论证组织者和解释生成工具等。学生可以在 WISE 中绘图和注释，其建模模块可以帮助学生生成想法，并引导他们收集信息和证据来支持自己的想法和理论。系统还提供提示，帮助学生改进想法和生成演讲。WISE 系统会记录学生生成想法、收集信息和用证据强化想法的过程数据，并展示给教师。教师可以利用 WISE 提供的模板创建探究活动，并与其他教师分享，促进了教师之间的互动和优秀设计的快速广泛传播。此外，WISE 还提供多种测试组件，如选择题、填空题、简答题和互动题，最新版本的 WISE 可以自动评估短文本回答，使学生能够及时获得反馈。

人工智能在教育与健康评估领域展现出了巨大的潜力，但在应用过程中也面临着一些挑战和问题，需要进一步的研究和改进。未来，随着技术的不断发展，人工智能有望为教育和健康领域带来更多的创新和突破。

5. 总结与展望

5.1 人工智能应用的优势

人工智能在教育与健康评估中的应用带来了诸多显著优势，具体如下表所示：
|应用领域|优势|
| ---- | ---- |
|问题解决技能评估|通过 PSAA 项目，能为学生和教师提供关于问题解决能力的反馈，有助于针对性地提升学生技能。|
|心理健康监测|利用社交媒体数据和 AI 技术，能及时发现潜在的心理健康问题，实现早期干预，提高预防效果。|
|身体健康监测|智能穿戴设备结合 AI 算法，可全面、连续地收集身体数据，为个性化的健康管理提供支持，提升体育教育效果。|
|课堂评估|计算机视觉和自然语言处理技术的应用，使教师能实时了解学生的学习状态和表现，及时调整教学策略。|

5.2 面临的挑战

尽管人工智能在这些领域有巨大潜力，但也面临着一些挑战：
- 隐私和伦理问题 ：如监测学生面部表情、分享社交媒体信息等可能侵犯个人隐私，引发伦理争议。
- 数据可靠性 ：学校大规模心理评估可能因学生不愿透露真实情况而导致数据不可靠。
- 技术局限性 ：如面部情绪识别技术在动态环境中不够成熟，AI 自动通知可能吓到潜在用户。

5.3 未来发展方向

为了更好地发挥人工智能在教育与健康评估中的作用，未来可以从以下几个方面进行改进和发展：
1. 加强技术研发 ：提高面部情绪识别、AI 算法等技术的准确性和可靠性，解决现有技术的局限性。
2. 完善隐私保护机制 ：制定严格的隐私政策和法规，确保个人信息的安全和隐私，减少用户的担忧。
3. 促进多领域合作 ：教育、医疗、技术等领域的专家应加强合作，共同推动人工智能在教育与健康评估中的应用。
4. 提高用户接受度 ：通过宣传和教育，让用户了解人工智能的优势和风险，提高他们对技术的接受度和信任度。

graph LR
    A[人工智能应用] --> B[优势体现]
    A --> C[面临挑战]
    B --> D[未来发展方向]
    C --> D

6. 结论

人工智能在教育与健康评估领域的应用已经取得了一定的成果，为我们提供了更高效、更精准的评估方法。通过对学生问题解决技能、心理健康、身体健康和课堂学习状态的监测和评估，我们能够更好地了解学生的需求，提供个性化的支持和帮助。然而，我们也必须认识到，在应用过程中还存在一些挑战和问题，需要我们共同努力去解决。

随着技术的不断进步和社会的发展，我们有理由相信，人工智能将在教育与健康领域发挥更加重要的作用。未来，我们可以期待更加智能、更加人性化的评估系统，为学生的成长和发展提供更好的保障。同时，我们也应该始终关注技术的合理应用和伦理问题，确保人工智能的发展符合人类的利益和价值观。

总之，人工智能在教育与健康评估中的应用是一个充满机遇和挑战的领域，我们需要不断探索和创新，以实现技术与教育、健康的完美融合。