网课如何持续助力教与学******

　　有序恢复线下教学活动后

网课如何持续助力教与学

光明日报记者 姚晓丹

　　1月6日，在北京新型冠状病毒感染疫情防控第433场新闻发布会上，北京市委教育工委副书记、北京市教委新闻发言人李奕介绍了近期起草的《北京市学校新型冠状病毒感染防控工作方案》，方案提出非疫情流行时，学校、幼儿园开展正常的线下教学活动。

　　而随着期末的临近，全国多地高三、初三年级已经有序恢复线下教学活动，教育部近日印发的《学校新型冠状病毒感染防控工作方案》也明确提出，无疫情学校要开展正常线下教学。

　　从2020年初的“停课不停学”开始，线上教育已伴随师生三年，进行了“全世界规模最大的线上教育实验”，在反复实验与磨合中，在线教育将从“应急之举”走向长远之计。

　　北京市东城区某校初中二年级教师张宇还记得，2003年非典肆虐的时刻，他作为教师代表为停课的学生录制“电化教学视频”，方便学生在电视上收看。今天，将近20年过去了，信息化早已如影随形，成为学习的必备工具。但张宇觉得，在反复磨合中，学习的双方依然没有完全适应在线教育所带来的改变。未来，随着我国疫情防控进入新阶段，线上教育如何优化调整，更好地融入日常，在教学工作中发挥更大作用？

2021年10月，宁夏银川市兴庆区第四小学教师通过线上平台为学生上课。新华社发

　　三年磨合，仍有一些师生感到不适应

　　记者随机采访了一些学生和家长，对于线上教学，不少人仍说感到不适应。

　　学期结束，北京市东城区学生家长方林因为孩子的成绩未达到预期，不太开心。方林告诉记者，他的情绪来自女儿的变化。线上教学开始后，他带着妻子和两个女儿回到密云老家生活。“推开门就是山，自然风光美不胜收，我本意是‘耕读传家’，孩子闲暇时可以适当劳动锻炼，谁知道孩子只剩‘读’了，根本没时间‘耕’。”方林说，“大女儿上初中二年级，每天7点准时要坐在书房的电脑桌前，一坐就是一天，吃饭都要我们做好了送到书房。每天早上7点打开摄像头点名，只有中午能休息一会儿，下午接着上课，晚上还有自习。这样一天十几个小时下来，我觉得学生、老师、家长三方都非常疲惫，但是学的知识却掌握不牢，为什么设备先进了，学习却更难了？”

　　手续烦琐，是家长们反映的第二个难题。从2020年启动线上教学开始，北京市朝阳区小学三年级学生家长王先生已陆续添置了打印机、平板电脑、直播云台等。

　　王先生告诉记者，自从孩子上网课之后，“打卡”的各项任务都落在了自己身上。“老师在群里发完学习资料后，打印、督促预习、完成作业都是家长的任务。比如体育，老师让我们用一个软件打卡做广播体操，但是那个软件只能对着一个角度拍，一旦不小心动了一下，就只能重新开始，为此，我给孩子买了个直播时用的‘云台’设备保持稳定。再比如体育课要学的‘旭日东升’武术操，体育老师只能远程介绍要点。孩子想要练得标准，需要家长一点点指导，耗费不少时间。美术的画画作业，音乐的唱歌视频都需要家长掌握相关知识，现在当家长太难了，所有课程都要消化吸收。”

　　“碎片化”“知识掌握不牢”是北京市西城区小学二年级家长李云（化名）的直观感受。“老师们都很负责，但是直播课如果家长不在身边，孩子自己学的效果就会打折扣。后来老师也发现了这个问题，开始利用做好的短视频教学，这样家长可以在工作之余带着孩子一起看短视频，知识就掌握得牢固一些。”李云说。

　　但是，慢慢地，她发现孩子只会做题，不知道基本步骤。“比如语文课的生字，孩子会写，但是笔顺不对。数学题孩子会做，但是讲不出来。我觉得这是知识过于碎片化的原因，老师批改完作业会告诉家长，让家长指导修改，家长放下手头的工作，把正在玩的孩子叫到身边改作业，孩子改完了，家长再拍照上传，这个过程往往需要两到三次。我觉得，这样的教学方式，孩子只能记住答案。”

2022年11月22日，江西鹰潭市高新区第十二小学学生在上音乐体验课。曾志凡摄/光明图片

　　线上教学宜“放养”不宜“圈养”

　　记者在采访中发现，即使家长们有着各种各样的吐槽，但还是有一些家长发现，孩子确实在线上学习中提高了学习效率。

　　北京市西城区小学五年级学生黎麒的妈妈发现，自己孩子做作业的效率、成绩都有明显提高。她认为，最大的功臣是黎麒的老师。“线上教学绝对要比线下付出更多的耐心，我们的老师在课堂上很认真负责，课堂提问关注到每一个学生，基本上每人都有回答问题的机会，所以课堂秩序很好，孩子走神的情况很少。而且，每次小测验，她不仅给出成绩，还会给我们出一份比较详细的报告，包括哪些知识点掌握得比较薄弱等等。”

　　北京师范大学附属实验中学教师于晓冰讲授初三语文课，他告诉记者，在他的课堂上，很少要求学生打开摄像头。“我从初中一年级开始，就告诉同学们，学习是自己的事，要为自己负责。而且我反对只关注成绩，育人比提分重要。在家里学习，家长已经很焦虑了，如果老师再有焦虑情绪，家校之间就容易产生矛盾，这样的后果是，家长和老师一起‘鸡娃’。千万不要形成家长和老师一起‘对付’孩子的结果。”

　　经过课堂提问、测验等，于晓冰发现，孩子们的学习效率呈稳步上升的趋势，他觉得，线上“放养”比“圈养”更易提高效率。

　　北京市东城区小学四年级学生家长刘瑜也渐渐摸索出上网课的诀窍。她发现，老师每次上课都要先播放教学视频，先总结一节课的知识点。“这和线下上课是一样的，在学校的家长日时，我听过老师的线下课，他们也是先播放教学视频。不同的是，线下课的教学视频之后，老师开始强调这节课的重点和难点。线上课的时候，这些重点老师用播放PPT表现。其实，孩子能不能掌握牢固，全在这些要点上。线下老师可以‘耳提面命’，线上我就先把PPT存起来，然后反复给孩子强调。这样和老师打好‘组合拳’，孩子的成绩就能提升上去。”

2022年1月5日晚，广西东兴中学一名老师在家为学生上网课。新华社发

　　提高自主学习能力是未来的努力方向

　　为何线上教育的“磨合期”比想象中要长？中关村学院学术委员会原负责人吕文清认为，这是由于老师和家长关注的评价体系不同。

　　缺少面对面的教学之后，老师关注到的是孩子的作业、成绩等成果数据，家长看到的却是孩子整体的成长和精神面貌。测量的标准也不尽相同，老师关注的是学生收集资料的能力、完成作业的能力、自主学习的能力等，家长关注的是孩子更为细节的变化，“所以，家校在此时就会产生一些矛盾”。吕文清说。

　　同时，吕文清认为，线上教学的支柱内容在于学生的“自主学习能力”。“如果自主学习能力得不到提升，上网课的效果肯定不如线下教学。”吕文清说，“学生自己要会学习，知道学什么、怎么学，老师则是提供资料、提供点拨的辅助者。”

　　“无论是线上还是线下，学习的目的是让孩子提高解决问题的能力，从而成为他们的一种素养和思维方式。但是解决问题的能力不仅是答题的能力、也不仅是写作业的能力。现阶段，不少教师没有分清两者的区别，也没有分清线上线下教学的异同，只是简单地利用自己的经验把线下教学搬到线上。”吕文清告诉记者。

　　吕文清认为，近年来，教育部把教师线上教学的技能纳入教师的基本技能中，混合教学成为常态，但是，仍然有一些问题困扰着中小学教师。

　　在线下，学生即使学习程度不同，老师面对面授课的时候可以查漏补缺。“但是在线上，孩子们家庭环境不同，对课程理解程度不同，对资料的掌握程度不同，至少需要多准备40%以上的个性化内容，这部分内容老师有没有把握住，考验着授课质量。”吕文清说。

　　同时，他认为，教师备课的整体资源的个性化程度也亟待提升。“这些资源应该是研究者和研究型教师提供，而不是海量的教学资源让教师自主选择。比如优质教学资源的认定上，最棒的中小学授课视频并不是所有的教师都能拿来就用，那些教学视频都是只针对本校学生的，如何个性化定制？有的教师只能用教学视频的引子部分，但是他们无法把视频重新剪辑、组合、制作，这就无法获得真正适切的资源。”吕文清告诉记者。

　　中国教育科学研究院研究员储朝晖认为，线上教学更需要关注学生动手实践能力的培养和自主学习能力的提升。“从近两年中高考成绩就能看出，如果学生自主学习能力足够强，他们在线上学习的效率能够优于线下。因为他们在自主研究中能随时得到启发和引导，这正是我们未来努力的方向。”

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 07版）

2022年，人工智能带给人类更多惊喜******

视觉中国供图

在世界人工智能大会上，用户输入文字，AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图

在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄

　　即将过去的2022年，对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室，向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈；无人驾驶开启多城试点，未来交通更进一步；AI绘画以假乱真令人着迷，艺术创作或许不再是人类专属……

　　无论是底层技术不断突破，还是各类应用百花齐放，在过去的一年，人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。

　　随着技术的不断成熟，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。

　　AI“黑科技”照亮北京冬奥会

　　助力天气预报、比赛转播和手语播报等

　　2月4日，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。

　　在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型，使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析，通过数据挖掘与学习，将预报员的经验内化在算法中，在提高天气预报效率的同时，也进一步提高了预报的准确率。

　　在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中，中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统，将单人比赛项目变成“多人比赛”，实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加，方便观众看到不同选手的实时动作；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析，将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来，使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。

　　在北京冬奥会开幕的同一天，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中，为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容，快速精准地转化为手语。

　　腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单

　　展现了其在多模态理解领域的强大实力

　　5月31日，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning，视觉常识推理）中登顶，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型的又一重大突破，展现了其在多模态理解领域的强大实力。

　　与跨模态理解任务不同的是，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等），还需要达到认知层次的感知（如判断意图、逻辑推理等）。

　　此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计，有效提升了模型性能。

　　截至目前，“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。

　　谷歌工程师闹乌龙，称AI存在意识

　　人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了

　　谷歌AI工程师闹乌龙，称LaMDA语言模型有意识，引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。

　　今年6月，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”，并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象——既会担忧未来，也会追忆过去。

　　LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人”的方式，在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识。

　　莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后，谷歌发表声明称，莱莫因违反了“就业和数据安全政策”，将其解雇。谷歌表示，经过广泛地审查，他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。

　　专家普遍认为，当下人工智能具有的所谓“人格”，更多只是模仿人类的语言风格，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性，并具有独特的视角看待人和事，但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事。

　　全球首个图、文、音三模态大模型诞生

　　“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

　　9月1日，在上海举办的2022世界人工智能大会上，由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型，开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础，向通用人工智能迈出了重要一步。

　　“紫东太初”三模态间的相互转换和生成，其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐，形成多模态统一知识表示；之后，再利用编码后的多模态特征，通过解码器分别生成文本、图像和语音。

　　“紫东太初”凭借四大突破，有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示，减少数据收集与清洗代价；三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模，支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务；四是首次实现无监督超越有监督方法，基于5%—10%的数据标注，实现100%的有监督学习效果。

　　AI打破矩阵乘法计算速度纪录

　　解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题

　　10月，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现：AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。

　　数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下，使用数学的主要方式之一，就是对矩阵进行计算。矩阵越大，工作量也越大，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。

　　在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法，从而使计算步骤比现有算法更少。

　　为了找到答案，他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后，研究团队将重点转向了树搜索，这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。

　　接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法，进一步提高效率。他们发现，在许多情况下，系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。

　　2022中国人工智能创新发展指数公布

　　全面反映我国人工智能发展态势

　　11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。

　　这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。

　　近年来，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进，人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年，我国人工智能的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重的5.3%。2017年至2021年，我国人工智能产业规模增长了2.6倍，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大，从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大，从业人数不断增加。

　　从总体指数来看，北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。

　　ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

　　预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

　　英国“深度思维”公司8月曾宣布，其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构，几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。

　　在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它，这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达，每个氨基酸由一个字母表示。然后，ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。

　　该团队负责人亚历山大·里维斯表示，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合，生成预测结构。

　　团队指出，ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确，但在预测速度上要快60倍，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。

　　首创蛋白质动态结构AI建模方法

　　对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义

　　12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。

　　此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能，从而提升AI药物设计的精度和效率。

　　李子青表示，预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果，是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。

　　多城市推动自动驾驶行业发展

　　我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

　　2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。

　　今年8月1日，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用，探索开展商业化运营试点，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。

　　此后，重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

　　此外，为推动智能网联汽车产业健康有序发展，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》，拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。

　　AI绘画火了，AIGC元年开启

　　未来预计能够产生万亿级经济价值

　　今年8月，在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后，得到了初始作品，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。

　　这一年，AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长，而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效，迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万，火爆程度可见一斑。

　　AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。

　　所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法。其中，自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。

　　最初，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式，2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作，未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。（科技日报实习记者 都芃）