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如何引用本文 Parapadakis，D.（2020）“人工智能可以帮助预测学习者的需求吗？从预测学生满意度中吸取的教训”。伦敦教育评论，18 (2): 178–195。https://doi.org/10.14324/LRE.18.2.03
使用人工智能 (AI) 以低成本成功分析大规模数据，使其成为分析学生数据以发现可以为教育决策者提供信息的模型的有吸引力的工具。本文研究了学生满意度模型的决策案例，研究了英国高等教育机构十年（2008-17 年）全国学生调查 (NSS) 结果。它回顾了衡量学生满意度所涉及的问题，表明数据中存在有用的模式，并提出了在没有更深入理解的情况下检查数据中价值所涉及的问题，对比了手动分析数据和使用人工智能分析数据的结果。本文讨论了使用人工智能的风险，并说明了为什么当人工智能应用于不明确、不理解和不被广泛认可的教育领域时，它不仅会带来可以消除成本节约的风险，而且无论法律要求如何，它都无法提供算法问责制。
婴儿从预测处理的角度学习
生命的头几年是大脑成熟和学习的时期。对于年轻婴儿来说，获得能力来驾驶其复杂环境是一个重大挑战。他们必须通过经历身体运动的本体感知作用来理解自己行动的目的。同时，他们必须对身体和社会实体在其环境中的行为进行基本了解。在生理层面上，这种学习过程依赖于神经元网络中连接的持续形成和修剪，这使婴儿可以以越来越复杂的方式解释感觉信息并将其经验转化为适当的行为反应。然而，在功能层面上，它仍然是一个开放的理论和经验问题，基本原则是婴儿早期大脑发育和学习的基础。认知神经科学的有影响力的理论描述认为，预测模型的形成和完善是人类大脑的主要工作原理，并且学习的主要目的
人工智能：从预测到规范，乃至更进一步
人工智能 (AI) 已经存在了几十年，神经网络、游戏 AI 和自然语言处理等早期技术可以追溯到 20 世纪 50 年代。但这些技术通常需要非常大的计算机才能运行，并且主要存在于大学和其他主要研究机构的计算机实验室中。随着多年来硬件的惊人进步，工作场所中的人工智能已成为现实。它起步缓慢，但随后势头迅猛。今天，它已经大量出现并以多种形式表现出来。在过去的二十年里，它极大地改变了工业工作场所。然而，弥合人工智能技术与人类理解之间的差距仍然是一个挑战。为了从人工智能中获取最大价值，必须有一个贯穿这一行业变革技术的人性化渠道。
从预解码上肢复杂运动...
近年来，脑机接口 (BCI) 已被提议作为中风后神经康复的一种手段 [1, 2]。研究表明，BCI 可以人工关闭因病变而中断的运动控制回路。BCI 可以通过脑电图解码尝试运动，并触发外骨骼或电刺激等设备，这些设备可以响应尝试运动提供相关的躯体感觉反馈 [3-6]。通过将与尝试运动和躯体感觉反馈相关的皮质活动配对，推测可以诱导与赫布相关的可塑性 [7]。多项研究概述了使用 BCI 进行中风康复的临床效果，其中普遍趋势是患者可以诱导可塑性并改善运动功能 [8-11]。为了进一步完善 BCI 在运动障碍康复中的应用，下一步可能是解码比简单的孤立运动更复杂、更具临床相关性的功能性运动，尽管它们也很重要。使用更加复杂的现代外骨骼，这些复杂的运动也更容易实现。然而，限制因素可能是从单次脑电图中解码功能性运动，因为记录的电活动是潜在活动的模糊图像，例如由于体积传导 [12]。先前的研究表明，可以解码具有不同动力学特征的不同运动类型 [4, 6, 13, 14]，但这主要是简单的孤立运动，例如踝关节背屈或腕关节伸展/屈曲。此外，同一肢体的不同运动类型也已被解码 [15, 16]。研究还表明，可以从脑电图中检测到更复杂的运动，例如 [17]，但要用于诱导可塑性的康复，仅应使用运动前活动来实现传出活动和体感反馈之间的严格时间关联 [18]。预计体感反馈应在最大传出活动 [7] 后不到 200-300 毫秒内到达皮质层，此时运动控制信号被发送到脊髓。这限制了可用于解码预期运动的判别信息量。尽管 EEG 的空间分辨率有限，但硬件（放大器和电极）和信号处理技术不断改进，可能可以从单次试验 EEG 中解码复杂的功能性运动。