移动学习 — 关于新基建、5G、AI、教育的8个名词解释

最近一两年，学校.研究人员都在关注“5G网络与AI技术对未来教育/教学产生的影响”。

在讨论技术如何重构教育时，新基建、5G、AI、混合式学习等名词频繁出现。厘清这些名词的含义，有助于教育工作者更好地理解“5G+AI+教育”的发展趋势。

名词解释列表（向下滑动查看详细解释）

1、新基建

2、5G网络

3、MEC边缘计算

4、AI人工智能

5、课堂专注度

6、AI教学分析

7、混合式学习

8、翻转课堂

1、新基建

“新基建”指的是“新型基础设施建设”，对应的是铁路、公路、桥梁、隧道、机场等“铁工基”组成的“老基建”。

2018年12月，召开的中央经济组会议上提出“新型基础设施建设”的定位，包含5G基建、特高压、城际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域，涉及到通信、电力、交通、数字等多个社会民生重点行业。随后，“加强新一代信息基础设施建设”被列入2019年政府工作报告。

2、5G网络

5G指的是第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Networks)，2015年，在无线电通信全会上，国际电信联盟（ITU）确定了5G的法定名称是“IMT-2020”。5G的关键能力，总结起来就是：超高速率、超大宽频、超低时延。超高速率、超大宽频、超低时延。

与前几代移动网络相比，5G大幅度提升了网络能力，理论下载速度是4G的10倍，延迟也从60-98ms缩短为1ms。国际电信联盟（ITU）定义了5G的三大应用场景：

（1）增强移动宽带（Enhanced Mobile Broadband，eMBB）

（2）超高可靠与低时延通信（Ultra-reliable and Low Latency Communications，uRLLC）

（3）海量机器类通信（Massive Machine Type Communications，mMTC ）

3、MEC边缘计算

MEC是一种网络架构，最早的全称是Mobile Edge Computing，即移动边缘计算。2016年，ETSI（The European Telecommunications Standards Institute ，欧洲电信标准协会）把MEC的定义扩展为Multi-access Edge Computing，即多接入边缘计算。

MEC边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，相比于集中部署的云计算服务，边缘计算解决了时延过长、 汇聚流量过大的问题，为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。同时边缘计算运行于网络边缘，逻辑上并不依赖于网络的其他部分，能为敏感型业务提供通信安全保障，如4K/8K超高清视频、无人驾驶、VR/AR等领域。

→ 点此查看5G+教育的应用场景4、AI人工智能

人工智能全称为Artificial Intelligence，简称AI。由于AI是一门快速变化与发展的学科，因此并没有一个受到普遍认同的定义。一般认为，AI起源于1956年在美国达特茅斯学院召开的夏季研讨会，可以将其理解为是机器可以完成人们认为机器不能完成的事，并且会学习的计算机程序。

人工智能是致力于让机器变得智能的活动，智能就是使实体能在环境中适当地、有远见地运作（人工智能领域的开创者 Nils Nilsson）。在计算机科学领域，人工智能通常被称为机器智能，是机器展示出的智能，与人类展示出的自然智能形成对比（维基百科词条“人工智能”）。

5、课堂专注度

课堂上学生的专注力如此重要，传统课堂却缺少工具帮助老师了解学生是否进入学习状态。在这种情况下，“课堂专注度”应运而生，它以时间顺序反映了课堂上学生专注力变化的整体趋势，以及哪个时间专注度最高，哪个时间最低。

课堂专注度用计算机代替了人工的课堂观察和记录，能够最大程度上确保数据的客观有效，数据的处理和提取也更加方便，因此能为教学研究和学校管理带来价值。

我们认为科学有效的“课堂专注度”应该符合以下标准：

1、课堂专注度不等于学生抬头率

2、课堂专注度必须区分课堂教学场景

3、课堂专注度以头部朝向和视线方向为依据

→ 点此查看AI如何判断课堂专注度

6、AI教学分析

教学分析是通过对课堂教学或课堂教学过程的分解，明确构成教学，或使教学成立的各种成分、要素、侧面，以对教学过程有一个明确的认知、理解和评价（傅德荣；章慧敏）。传统的教学分析主要有听课、评课的方式。AI教学分析在常态化录播的基础上，借助AI技术对课堂教学视频这种非结构化数据进行解析。

例如，客观呈现教师的行为（讲授、板书、提问等）与学生的行为（举手、抬头、书写等）、师生发言情况、学生的情感变化、学生的坐姿与视力疲劳等，再进一步分析学生的课堂专注度、学习兴趣与教师的授课模式等。

→ 点此查看AI教学分析的5点优势7、混合式学习

混合式学习（Blended Learning）是一种教育方法，将在线教育与基于学校场所的传统课堂方法相结合。

美国克莱恩·克里斯坦森颠覆性创新研究所的共同创办人——迈克尔·霍恩（Michael B. Horn） 明确了“混合式学习”具备的三个条件：迈克尔·霍恩（Michael B. Horn） 明确了“混合式学习”具备的三个条件：

（1）混合式学习是正规的教育项目，学生的学习过程至少有一部分是通过在线进行的，在线学习期间学生可自主控制学习的时间、地点、路径或进度。

（2）学生的学习活动至少有一部分是在家庭以外受监督的实体场所进行的。学生要去实体学校上学，并且有老师或指导者在场 。

（3）学生学习某门课程或科目时的学习路径模块，要与整合式的学习体验相关（不能割裂线上与线下教育）。

如果你想更详细的了解“混合式学习”，Q博士推荐阅读《混合式学习：用颠覆式创新推动教育革命》一书。

8、翻转课堂

翻转课堂（Flipped Classroom）是混合式学习的一种类型。传统的教学方式是老师主动讲授、学生被动听课，我们把这个过程翻过来，学生通过线上视频/游戏完成基本知识的自学，带着问题和思考走进课堂，老师不再占用课堂时间讲授知识，而是答疑解惑、组织小组讨论，点拨和启发学生的思维，提供基础知识教育以外的协助。

将基本教学转为线上后，学生可以根据自己对课程的掌握情况进行回看或者快进，自主决定观看的内容和时间，学生对学习有了更多的主动权。

“从认知科学的角度来讲，学习是一个将知识由短期记忆转化为长期记忆的过程。评估研究已经证明，主动学习的效果是最好的。”

——哈佛大学博克教育和学习中心特里·阿拉德杰姆（TerryAladjem）