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文 / 教育 孟令豹

学生们也在不断成长。2017年,在准备“登峰杯”数据挖掘竞赛期间,人大附中学生朱星宇和队友使用深度学习算法,得到了一种预测奥运会奖牌榜的算法,准确率甚至超过了以使用传统方法进行分析预测见长的高盛集团,顺利进入了总决赛。随后,他们依然使用深度学习算法,对电视剧在线播放与电视端收视率进行预测,获得了总决赛一等奖。

参与的学校越来越多,开设的人工智能课越来越丰富,但各个学校在课程内容上尚未形成一致的思路。“目前,学界对人工智能的概念还没有清晰准确的定义,中小学人工智能相关课程内容如何构建、与已有的信息技术课程如何衔接,仍然是一个亟待解决的问题。”北京教育科学研究院教研员王振强说:“目前学校使用的大多是校本教材。”

为了探索我国教育行业的发展趋势,进一步理清行业发展脉络,给教育发展提供一些启示,特推出“e线”系列高端访谈栏目,对话知名教育企业掌门人。

课程丰富,满足学生多种需求

北京一些小学也在尝试开设人工智能课。从2019年春季学期开始,北京市东城区确定在一师附小、府学胡同小学、青年湖小学、黑芝麻胡同小学、前门小学和培新小学6所实验校开设人工智能课,各校安排相关人员组成实验小组,在整体课程体系中安排人工智能教学时间,并基于各校情况研究和实施。在此基础上,东城区逐步扩大人工智能课程对小学的覆盖面。

金寨县,地处大别山主脉北坡,是中国第二大将军县,是著名的革命老区,也是安徽省面积最大、人口最多的山区县,整体教育水平是不高的,教师资源特别是优质教师资源不足,一般学校很难具备开起英语课、音乐课的条件。

“概率学习能否对现有神经网络框架不能很好解决的、含有隐含状态的问题进行一个好的补充?”在清华大学举行的计算机视觉与深度学习讲座中,人大附中一名高中生举手提问。这让香港中文大学—商汤科技联合实验室的林达华教授惊叹:“这是我读研究生时才思考的问题。”

激发兴趣,循序渐进开展教学

据文章通讯作者徐瑞华介绍,针对上消化道癌内镜早诊这一临床难点问题,数十位专家组成的团队开展了多学科联合攻关,成功自主研发出上消化道癌内镜人工智能辅助诊断系统(GRAIDS)。根据《柳叶刀·肿瘤》上发表的这项研究成果,通过前期完成的5万余张上消化道癌患者和12万余张正常人内镜图像数据的识别和深度学习,该系统对癌变的诊断准确率可以达到96%。

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教育信息化是教育现代化的重要内容,是实现教育现代化的重要步骤。人工智能、大数据等各种新兴技术的迅猛发展和不断突破,使得包括教育在内的很多行业发生了翻天覆地的变化,为教育信息化、标准化带来新机遇与新挑战。

新华社广州10月9日电(记者肖思思)内镜检查及活检是上消化道癌早期诊断的金标准。中山大学肿瘤防治中心8日发布消息称,该院徐瑞华教授团队成功研发上消化道肿瘤内镜人工智能辅助诊断系统,相关研究成果《人工智能实时辅助内镜早期诊断上消化道肿瘤:一项多中心、病例对照、诊断性研究》4日在线发表于国际期刊《柳叶刀·肿瘤》上。

北大附中则请来许多高校教师做“外援”。这个学期,北京大学地球与空间科学学院副教授陈斌给北大附中的学生们开设了“人工智能高级俱乐部”课程。自2017年以来,北大附中还与北京大学联合创建了信息创新实验室,与北京理工大学合作开设了“水下机器人”课程。通过专项计划,一些学生得以走进高校实验室,了解甚至参与更前沿的人工智能课题。“我们的课程需要教师具有工科背景,能熟练掌握编程语言。如果他们还具备硬件设计能力,能够根据学生的需求设计合理的硬件平台,引导学生思考问题,帮助学生解决问题,会对学习更有帮助。”北大附中信息与通用技术中心主任毛华均说。

为了对该系统的性能进行深入的验证,由中山大学肿瘤防治中心牵头联合全国5家不同地区、不同级别的医院进行多中心研究,采用该系统对其提供的来自84424例患者的共1036496张内镜图像进行了识别和分析,证实该人工智能系统对上消化道癌的总体诊断准确率可达90%以上。