人工智能在教育中的应用(精).ppt
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人工智能在教育中的应用(精).ppt
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人工智能在教育中的应用,广西师范大学教育技术学系李红波,人工智能在教育中的应用,内容提要,人工智能概述,1,人工智能在教育中应用的类型,2,人工智能在教育中的具体应用,3,人工智能知识普及,机器人教育,教学设计自动化技术,智能教学系统及其发展,人工智能在教育中的应用,人工智能概述,人工智能概念智能一般认为,智能是指个体对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜的综合能力。
其包括感知能力、思维能力、行为能力。
一点通:
当我们的感觉器官感受到外界的信息刺激之后,能够通过大脑进行记忆、联想、分析、判断等一系列思维活动,其结果就是做出一种决策,最后再通过我们的具体行动,把这一决策体现出来。
因此人类智能的基本原理可以表示为:
感觉分析判断决策行动,人工智能在教育中的应用,人工智能(AI)是一门研究如何使人工装置(如计算机、智能机器人等)去模仿、延伸、拓展人类智能的学科。
它是在电子学、计算机、自动控制论、信息论、系统论、生理学、心理学、仿生学、语言学、哲学等多种学科的发展基础上诞生的。
人工智能的基本原理可以简要地概括如下:
外界信息传感系统主控系统运动动力系统,信息转换,分析、下达命令,人工智能在教育中的应用,人工智能研究的范围专家系统这类系统能向用户提供指定学科领域中专家们的结论,其发展关键在于如何表示和运用这些学科的人类专家们所拥有的知识。
专家系统是人工智能领城的一个重要分支,它的研究能对人工智能的应用产生巨大的影响。
自然语言处理研究用电子计算机模拟人的语言交际过程,使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等,实现人机之间的自然语言通信,以代替人的部分脑力劳动,包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。
人工智能在教育中的应用,定理证明定理证明的问题在理论上已解决,但由于计算机空间和时间的限制,一般的证明方法效率太低,往往达不到预期的效果。
这就需要根据人的知识和人所具有的灵活性来提高效率,这在某种程度上已经实现。
机器人学机器人的研制是人工智能的一个重要领域,主要解决规划动作序列。
目前已有许多机器人投入应用,主要用于深海、高温、有毒等恶劣的工作环境。
人工智能在教育中的应用,自动程序设计自动程序设计就是要解决由计算机来编写程序,人们只需告诉计算机想要做什么,并最终由计算机设计产生。
此外人工智能的研究领域还有还有感知问题、组合调度问题、从数据库中进行智能检索的问题、对策论问题等等。
人工智能在教育中的应用,人工智能在教育中的应用类型,学习人工智能(AI)把AI作为学习对象,内容包括AI的基础知识、基本技能及其对社会的影响等。
用人工智能(AI)学习学生把AI技术与工具作为学习工具,主要包括用AI来处理信息。
从人工智能(AI)学习教师把AI作为一种辅助的教学工具来辅助教学、辅助测试、辅助备课、管理教学等工作。
人工智能在教育中的应用,人工智能在教育中的具体应用,人工智能基本知识普及2003年,教育部颁布的高中信息技术课程标准中,将人工智能列为选修课程。
开设“人工智能模块初步”设置的意义首先,高中课程改革强调要适应时代发展需要,人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一,将其纳入课程体系能体现时代性特征。
其次,现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次:
结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。
将人工智能课程引入到我国现行的教育中,可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中,体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性,培养学生的多种思维方式,更好的解决现实问题。
人工智能在教育中的应用,总体目标定位了解信息技术发展的前沿体验若干典型人工智能技术的应用感受人工智能对学习和生活的影响激发对信息技术未来的追求内容标准基本概念能描述人工智能的概念与基本特点知识极其表达列举人工智能的主要应用领域,掌握知识的概念、知识表达的基本方法推理与专家系统演示或使用简单的产生式专家系统软件,知道专家系统正向、反向推理的基本原理,学会使用一个简易的专家系统外壳人工智能语言与问题求解学会使用一种人工智能语言求解简单问题,了解状态空间的概念与方法,了解用盲目搜索技术进行搜索,知道启发式搜索,人工智能在教育中的应用,机器人教育在“人工智能初步”被列为普通高中信息技术课程标准中的选修模块的同时,针对人工智能重要应用领域的机器人问题,普通高中技术课程标准中明确指出将“简易机器人制作”列为选修模块。
教育机器人机器人是一种能够通过程序控制,自主完成某类任务的机器,教育机器人则是指应用于教育领域的机器人,它一般具有以下特点:
教学适用性,符合教学的相关需求具有良好的性能价格比,教学用户群决定其价格不能太高具有一定的开放性和可扩展性,可根据需要增减模块,便于自主创新具有友好的人机交互界面,人工智能在教育中的应用,机器人教育机器人教育是指学习、利用机器人,优化教育效果及师生劳动方式的理论与实践。
主要五种基本类型:
机器人学科教学(Robot-SubjectInstruction,简称RSI)机器人辅助教学(RobotAssistedInstruction,简称RAI)机器人管理教学(RobotManagedInstruction,简称RMI)机器人代理(师生)事务(Robot-RepresentedRoutine,简称RRR)机器人主持教学(Robot-DirectedInstruction,简称RDI),人工智能在教育中的应用,机器人教育类型一:
机器人学科教学机器人学科教学,是指把机器人学看成是一门科学和一种现代社会成员应该掌握的文化,以专门课程或学科渗透(整合)的方式,使所有学生都掌握关于机器人学的基本知识与基本技能。
机器人学科教学的目标知识方面:
了解机器人软件工程、硬件结构、功能与应用等方面的基本知识。
能力方面:
能进行机器人程序设计与编写,能拼装多种具有实用功能的机器人,能进行机器人及智能家电的使用维护,能自主开发软件机器人。
情感方面:
培养对人工智能技术的兴趣,真正认识到智能机器人对社会进步与经济发展的作用,积极参加机器人编程比赛、机器人足球赛、机器人百科知识赛等各种课外活动。
人工智能在教育中的应用,机器人学科教学教学内容机器人概况:
包括机器人概念、机器人原理、机器人历史、机器人与人、机器人与社会等内容。
机器人编程:
包括学会使用Java、VisualC+/C、Basic、QBasic、MSWLOGO、PROLOG等编程语言及编程平台的使用,学会数据库程序的编写,能面向问题、面向代理进行编程设计,能开发出实用机器人程序。
机器人硬件:
了解机器人的硬件结构体系,重点了解其机械结构、驱动系统、控制系统、感觉系统、通讯系统的原理与结构,学会机器人的模块化组装、控制与维护方法。
机器人应用:
了解机器人的功能、应用领域、应用方法与效能,了解机器人以及其他智能电器的操作、使用与维护方法。
能在各种机器人知识与能力竞赛中,创造性地综合运用所学知识。
人工智能在教育中的应用,机器人学科教学的方法机器人学科教学的方法很多,各种基本教学方法与综合性教学方法几乎都可用于机器人学科教学。
某一方法的具体选用中,应考虑教学目标的要求、教材内容的难度、教学对象的学习基础与教学条件的差异。
其中,机器人基本理论知识讲授法;机器人编程实验法、任务驱动法;机器人哲学讨论法;机器人应用参观法、演示法;机器人设计与制作竞赛指导法,自主探索法等。
人工智能在教育中的应用,机器人学科教学现状教育机器人作为教学内容进入中小学,无论在国内还是在国外都处于起步阶段。
从各地的情况看来,较多的学校只是以课外活动、各种兴趣班、培训班的形式开展机器人教学。
通常的做法是由学校购买若干套机器人器材,由信息技术课程教师或综合实践课程教师进行指导,组织学生进行机器人组装、编程的实践活动,然后参加一些相关的机器人竞赛。
目前,只有极少数的地区和学校将机器人教学纳入了正规课堂教学。
2000年,北京市景山学校以科研课题的形式将机器人普及教育纳入到信息技术课程中,在国内率先开展了中小学机器人课程教学。
2001年,上海市西南位育中学、卢湾高级中学等学校开始以“校本课程”的形式进行机器人活动进课堂的探索和尝试。
2005年,哈尔滨市正式将机器人引入课堂教学,在哈尔滨师范附小、60中、省实验中学等41所学校开设了“人工智能与机器人”课程,用必修课形式对中小学生进行机器人科学方面的教育。
人工智能在教育中的应用,2003年4月,普通高中技术课程(实验)标准,首次在“通用技术”科目中设立了“简易机器人制作”模块。
与此同时,新的高中课程标准在“信息技术”科目中也设立了“人工智能初步”选修模,迈出了我国高中阶段开展人工智能教育的第一步,这也意味着我国的人工智能教育在大众化、普及化层面上跃上了一个新的台阶。
机器人学科教学面临的问题机器人教学目标尚欠科学缺乏科学规划与教学设计教育机器人产品缺少规范教育行政部门不够重视,缺少从教育视角进研究,人工智能在教育中的应用,机器人教育类型二:
机器人辅助教学(RAI)机器人辅助教学是指师生以机器人为主要教学媒体和工具所进行的教与学活动。
具有智能性、自动化、人性化、自学习性、可控性、可移动性。
机器人辅助教学的作用社会学的角度机器人可以扮演型扮演教师、学习伙伴、助手等多个角色并承担相应的任务,发挥相应的作用。
传播学的角度机器人辅助教学能使教学信息传播产生质的升华,包括极大扩充传者的知识面、降低受者的学习负担、信息编码数字化、信息译码自动化、信道多样化、反馈调控智能化、自动分析与排除干扰作用、教育心理学的角度激发兴趣、促进感知、加深理解、巩固记忆、综合应用。
人工智能在教育中的应用,机器人辅助教学的过程机器人辅助教学的基本过程可分为三个阶段:
准备阶段、实施阶段、总结阶段。
教师、学生、机器人在这三个阶段都有着各自的任务和职能。
(见图)机器人辅助教学的主要模式机器人模拟教学模式利用机器人模拟自然科学或社会科学的某些规律,产生各种与现实世界相类似的现象,供学生观察,帮助学生认识(发现)和理解这些规律与现象的本质。
其具体应用类型有:
演示模拟、操作模拟、过程模拟等。
该模式在有关人体结构、功能与行为的学科教育中有较广泛的应用。
例如,英国布里斯托尔医疗模拟中心的医生利用机器人模拟“病人”,进行了诊断治疗操作的辅助教学。
该模拟型机器“病人”体内充满电子元件与管路,能模拟脉搏、心跳、呼吸、血液循环、排尿等人体现象,可进行药物注射,并对其他治疗作出反应。
人工智能在教育中的应用,机器人个别辅导模式微型机器人个别辅导:
微型机器人以其重量轻、体积小、携带方便等优势,使学习者可以随时随地穿戴或携带它,在任何时候都可以得到学习帮助。
家庭机器人个别辅导:
在婴幼儿教育、中小学生课外教育以及成人自学教育中,家庭机器人可以担负起“家庭教师”的职责。
软件机器人个别辅导:
软件机器人存在于电脑及网络中,可对每个学习者的学习情况进行跟踪记录与分析,实施个别化的学习咨询与指导。
机器人辅助训练模式机器人辅助训练模式在各级各类教育中都有适用领域。
例如,体育运动、舞蹈、绘画、唱歌等动作技巧的训练示范与指导中可采用机器人,机器设备使用技能、医疗手术技能的训练中也可采用机器人,人工智能在教育中的应用,机器人游戏教学模式机器人游戏教学可以创设一种富有趣味性和竞争性的教学环境,激发学生的学习动机,使学生在富有教育意义而且教学目标明确的游戏活动中学习知识、掌握技能、培养良好的心理素质。
机器人游戏教学中应注意:
一是游戏内容必须与教学内容有关,游戏主题思想必须积极、健康。
二是游戏规则中应包含所要达到的教学目标。
三是可以让机器人扮演竞争者及裁判者角色。
四是要提出明确的竞争目标、游戏时间。
游戏应在有限的时间内达到目标状态,而不能无休止地持续下去。
机器人远程教学模式该模式注重发挥机器人的通讯、交互、并行处理与数据库功能,在网上论坛、网上图书馆、网上BB(电子公告板)的教育应用中,机器人可发挥较大作用。
此外,还有机器人辅助讲授模式、机器人辅助听课模式、机器人辅助求解模式,等等,不一一赘述。
人工智能在教育中的应用,机器人管理教学(RMI)机器人管理教学是指机器人在课堂教学管理、教务管理、学校财务管理、学校人事管理、教学设备管理中所发挥的计划、组织、协调、指挥与控制作用。
主要包括:
机器人在课堂教学管理中的应用实时采集与分析处理课堂教学信息,并迅速为教师的教学决策与学生学习方法的选择提供重要信息。
能在课堂实况记录、师生考勤、课堂教学评估、学生成绩测试、教学难度与目标达成度分析等方面发挥良好作用。
机器人在教务管理中的应用高速运算、大量数据实时处理、人机对话等卓越性能,在学校教学计划管理、课程课表管理、学籍学分管理、考试组织、阅卷与成绩分析、教学问题诊断、教改实验研究等方面,均可发挥积极作用。
人工智能在教育中的应用,机器人在学校人事管理中的应用可用于人事档案管理与人事资料统计分析、可用于教职员工工作绩效考评、可用于人才引进、教学设备管理等。
机器人主持教学(RDI)机器人主持教学(RDI)是机器人在教育中应用的最高层次。
这一层次中,机器人在许多方面不再是配角,而是成为教学组织、实施与管理的主人。
对于RDI时代,人们存着许多担心。
担心之一是机器人上岗,教师下岗。
这种担心其实是多余的。
因为任何先进的机器设备能提高生产率和产品质量,也必然提供更多的就业机会。
RDI产生的新就业机会就有教学机器人的设计、生产、维护、改进等工作。
担心之二是RDI的质量保证,这不无道理。
因为的确需要不断提高机器人的智能水平与教学水平。
在提高机器人水平的策略中,采用机器人联合或机器人群体不失为一条好策略。
其三是机器人对人伦与师生情感的影响。
其四是对机器人本身的教育问题。
人工智能在教育中的应用,教学设计自动化技术“教学设计自动化”是指有效利用计算机技术,为教学设计人员和其他教学产品开发人员在教学设计和教学产品开发过程中提供辅助、指导、咨询、帮助或决策的过程。
教学设计自动化更贴切地说是计算机辅助教学设计。
教学设计在大多数时候是专家的“专利”,在广大中小学老师中普及仍然有一定的距离。
其原因主要有二,首先教学设计方法需要进一步完善和发展,包括教学设计的过程模式比较复杂、“通用”模式在各种教学情况下的不适应等;其次“设计”的工作量过于繁杂(如内容分析阶段的ABCD方法就是一项复杂的“机械”劳动)。
因此,若能让计算机帮助教师完成一些“机械劳动”,让教师把更多的精力关注于学与教的过程和行为,具有非常重要的理论和实现意义。
人工智能在教育中的应用,1984年梅瑞尔首次提出“教学设计自动化”,吸收了人工智能领域的研究成果。
目前教学设计自动化的研究成果主要集中在以下五个方面:
提供集成写作工具如WebCT、WebCL等各大网络教学支撑平台都集成了写作工具,充分利用网络的优势,简化了过程。
提供教学设计专家系统例如,梅瑞尔等人研究与开发的IDExpert就是基于规则的专家系统,它可以根据教学设计人员提供的信息,提出关于课程组织、内容结构、教学策略等方面的建议。
提供教学设计咨询服务专家系统开辟了教学设计的新领域,但是却抑制了教学设计开发人员创造性的发挥,咨询系统更注重发挥教学设计人员的主观能动性。
人工智能在教育中的应用,提供教学设计的信息管理系统如学习研究协会InstituteforResearchonLearning)开发的IDE(InstructionalDesignEnvironment)系统提供电子绩效支持系统(EPSS)如AGD绩效支持系统等。
教学设计自动化技术一个最直接的应用是为教师提供教学设计模板。
WebQuest就是一个很好的例子,它提供了多套方便适用的教学设计模板,教学设计人员和教师只需填入相应的内容,就可生成WebQuest教学网站,大大降低了教学设计的难度。
教学设计自动化的更进一步发展要求它具备更高的“智能”,这需要积极借助自然语言理解和信息检索领域的成果。
例如,我们有理由要求教学设计自动化系统能够帮助我们抽取文章中的概念以及概念之间的关系,生成一定的可视化图表,如概念、思维导图等,并在人工校对后,生成可用的演示文稿。
达成这一目标的核心技术包括信息抽取领域的实体抽取技术和关系抽取技术。
人工智能在教育中的应用,智能教学系统(ITS)及其发展智能教学系统ITS(IntelligentTutoringSystem)的定义智能教学系统是一种借助人工智能技术,让计算机扮演教师的角色实施个别化教学,向不同需求、不同特征的学习者传授知识、提供指导的适应性教学系统。
智能教学系统产生可以追溯到上世纪60年代的程序教学(ProgrammedInstruction,PI),随后出现的基于计算机的训练(CBT)和计算机辅助教学(CAI)。
CBT和CAI在一定程度上有助于学生的学习,但都没有提供“一个学生对应”的教学方式,其主要原因在于“传统的CAI中的教学信息是按预置的教学流程提供给学生的”。
换言之,传统的CBT和CAI的不足之处在于:
系统不了解学生的认知风格和认知水平,不了解学生当前的知识状态,当学生有学习困难时不能诊断原因并提出针对性的指导意见,也不能根据学生的认知风格和认知水平提供个性化的学习材料。
人工智能在教育中的应用,智能教学系统的特征能了解学生的学习情况能进行针对性的教学可以用自然语言交互智能教学系统的构架知识领域即专家模型(ExpertModel)或专家知识,它主要解决教什么的问题(Whattoteach),包含了系统试图教授给学生的知识;学习者知识即学生模型(StudentModel),它主要解决教谁的问题(Whomtoteach),即指明学生已知道什么和不知道什么以及学生的认知特点;教学策略知识即导师模型(TutorModel)或教师模型,它要解决怎么教的问题(Howtoteach),主要提供有针对性的教学策略。
人工智能在教育中的应用,总体构架如图所示:
人工智能在教育中的应用,ITS研究的重点与典型系统(如图所示)ITS研究热点学生模型学生模型研究主要包括错误诊断、学习过程跟踪、开放的学习者模型、动机和情感建模等。
学生模型是实施个性化和适应性教学的基础。
学生模型近年主要有两大发展趋势:
一是关注学习者情感状态的研究,注重动机、情感对行为、认知的影响;二是关注开发的学生模型,开放的学生模型是传统学生模型的扩展,在学习环境中建立可视化和交互式的学生模型,可以将智能教学系统对学生知识状态的内在信任显示出来。
进度条就是该模型中的一种最普通的可视化工具,当学习者在解决学习领域中的具体问题时,每一个行为都被记录下来。
将有助于问题解决的行为赋以正值,背离问题解决的行为赋以负值,并同时在进度条上直观地反映出学生的学习进度。
在这里,进度条可以从一个方向移到另一个方向,每一个问题的解决都表示为一个完成的进度条,学习者可以看到所有的结果,从而激发学习者的内在动机。
可见,上述开放的学生模型能够较好地支持反思学习和主动学习。
人工智能在教育中的应用,著作系统著作系统在一定程度上影响着智能教学系统开发的时间和成本。
过去的著作系统大多停留在原型的阶段。
最近出现的较为著名的专家著作系统。
最近出现的较为认知导师著作工具(CognitiveTutoringAuthoringTools,CTAT)。
CTAT支持两种类型的导师著作:
认知型导师(CognitiveTutors),它以一个基于规则的认知模型为基础,需要人工智能编程支持;实例跟踪型导师(Example-TracingTutors),它以基于实例的方法为基础,提供和认知型导师类似的教学功能,而不需要任何编程。
认知型导师采用人工智能编程,增强了系统的教学功能和开发的灵活性,但开发比较费时。
实例跟踪型导师通过“示范(demon-stration)”方法开发,著作者必须向系统示范“期望学生怎样解决每一个给定的问题和他们在解决问题过程中可能会发生什么样的错误”,即示范正确的和错误的问题解决行为,并由CTAT记录下这些行为,然后著作者再归纳和注释这些记录下来的实例,以便为导师服务。
人工智能在教育中的应用,在线协作学习在支持在线协作学习方面,智能教学系统研究主要集中在对团队训练的智能支持上。
国内学者赵建华(2002)提出Web环境下的智能协作学习系统(WINCOL)的理论框架,其中包括“个体责任社会协作知识建构”三个维度,张剑平等人(2004)构建了一类由学生代理、教师代理和信息代理组成的网络协作学习智能代理模型。
自然语言对话自然语言对话在智能教学系统中主要用于增强人机自然交互,提高人与系统交互的友善性,使人更容易或乐于与计算机进行沟通。
目前,自然语言对话在智能教学系统中的应用已经采用了先进的语音识别技术和自然语言理解技术。
目前,改进的自然语言对话技术使得智能教学系统能够更好地理解学生的说话方式,从而系统能够以更为有效和现实的方式做出反应。
智能教学系统评估自开始智能教学系统的研究以来,已经建立了数百个智能教学系统。
随着高效的智能教学系统著作工具的开发和使用,智能教学系统的数量还将会不断增加。
人工智能在教育中的应用,ITS实例ADELE(AgentforDistanceEducationLightEdition)开发者:
美国南加利福尼亚大学信息科学学院功能:
主要用于临床医学诊断的教学构成:
由模拟角色、解释引擎、会话管理器三部分组成,可以利用因特网进行远程教学。
特色:
基于病例的临床诊断.系统向学生提供某一特殊的医学条件和病例,让学生通过练习和ADELE系统适当的引导来学习临床医学知识。
人工智能在教育中的应用,PC机配置顾问一个小型的、实用专家系统,可在线应用,通过人机对话,根据用户需求来制定PC机配置方案http:
/,人工智能在教育中的应用,智能教学系统研究的发展趋势非良构领域的智能教学系统非良构领域中的知识表示、模型开发、搜索与推理策略、协作学习、系统反馈以及学习评价等方面都是需要进一步研究的问题。
学习机制到目前为止,学习机制的研究(特别是网络环境下的学习机制研究)仍然是认知科学研究的前沿,其研究成果将促进智能教学系统研究的发展。
严肃游戏与叙事学习环境严肃游戏是一种具有游戏的外观与感觉的对于现实事件或过程的模拟;叙事学习环境是一种特殊的以叙事为主要交流方式的智能学习环境。
智能教学系统在这方面的研究就是要充分发挥严肃游戏或交互式叙事学习环境的优势,融入丰富的领域知识,对使用者的学习过程加强引导,使他们不偏离学习的方向。
代表性研究:
默里(Murray,2006),人工智能在教育中的应用,建立的智能教学系统整合了智能授导、战术计划和任务执行,Core等人(2006)建立了一个支持人际交往技能与文化常识的智能教学系,Johnson等人(2005)创建了一个3D游戏式智能教学系统用于阿拉伯口语和文化常识的教学。
元认知技能力元认知技能是个体在学习过程中对自己的认知活动进行积极的计划、监控与调节的技能。
元认知技能在问题解决过程中起着非常重要的作用,它在一定程度上决定了问题解决的成败。
智能教学系统研究关注元认知技能,就是为了使用教学技术支持学生元认知技能的发展,促进学生提高学习效果。
尽管近年来有一些智能教学系统已经开始关注元认知技能,但仍然有大量的问题需要进一步研究,特别是在非良构领域中,元认知技能在批判性思维和决策制定的技能方面起着重要的作用。
人工智能在教育中的应用,适应性学习支持随着建构主义学习理论的盛行,适应性学习支持逐渐成为智能教学系统新的研究趋势。
建构主义学习理论的指导思想在智能教学系统研究中体现出两种趋势:
一是在教学设计上由传统的智能教学系统重视“教”的策略转向支持学习者自主学习和协作学习的策略设计,即由传统的智能授导转向适应性学习支持;二是在系统实现上由传统的智能教学系统向适应性学习支持系
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