AI+教育:解決學生千人千面

2021-01-07 雷鋒網

本文轉自 | 公眾號 AI芯天下 ,未經授權不得轉載

作者 | 方文三

當AlphaGo戰勝了李世石,成為人工智慧發展的標誌性事件,發展人工智慧的熱潮席捲全球。而今年兩會上,人工智慧首次被寫入政府工作報告,人工智慧已經上升為我國的國家戰略。

人工智慧(AI)或將成為繼「網際網路+」、虛擬實境(VR)之後,下一個網際網路技術的爆發點,給各行各業帶來巨大的機遇和挑戰。其中教育領域關於人工智慧的討論也頗熱鬧,熱情也非常高。人工智慧到底為教育帶來哪些影響呢?AI會在教育裡有著怎樣的邊界和想像,值得我們思考。



AI進入教育行業的現實意義

在中國教師資源匱乏的現狀下,通過 AI 優化供給無疑具有極大現實意義。據教育部 2017 年 10 月發布的《2016 年全國教育事業發展統計公報》中顯示全國共有小學 17.76 萬所,在校生 9913.01 萬人,小學專任教師 578.91 萬人,小學生師比為 17.12:1。

AI進入教育行業後,能才三個方面解決傳統教育的缺陷:

①教師層面,提升個人能力、降低相對差距。

②學生層面,破除主動性難題、降低對優質教師的依賴。

③整體教學環境層面,低成本推進軟硬體資源鋪設。



現階段AI+教育的發展軌跡

①傳統教育/教輔機構的自主開發

這些機構從來沒有停止過對「新興教育技術」的探索。好未來在AI教育方面動作頻頻,其利用教輔板塊積累下來的教育數據設立了TAL AI Lab,目前已在輔助教學、激發學習興趣、智能交互式在線教育等多方面有所突破,上線了魔鏡系統、智能評測系統等應用。國內傳統教育機構目前智能化創新較少,不過在國外,學校自主開發的情況比較普遍。在美國,一家名為Summit公立學校與微軟、Facebook積極合作,利用Chatbot作為虛擬顧問配合學生基本課堂教育、引導學習方案。

②創業者「單點突破」

AI教育是創業熱門領域,「白手起家」的創業者數量龐大,所謂洗牌也主要針對這個群體,其共同特徵是在謀求用創新實現單點突破,不做大而全。

其中,有與傳統教育結合的產品,例如專為中小學教師服務的「論答」人工智慧學習系統,該產品謀求教學模式革新以實現市場突破,去年10月,與華中師範大學合作掛牌了「學習技術與大數據研究中心」,推出所謂的「TAD教學模式實證研究開放平臺」。前文的也未艾也屬此類。

也有垂直學科在線教育產品,例如針對早教的寶寶玩英語,針對K12的巧口英語,針對成人的英語流利說,都主打AI實景對話練習。

③平臺級AI服務商的教育垂直化

包括百度、騰訊、科大訊飛等原本在AI方面十分強勢的平臺,都推出和強化了AI教育產品,其最大特徵是平臺化輸出,以構建垂直生態、布局市場為目標。



未來AI教育的發展關鍵

①制定人工智慧教育的白皮書,就像教授多年前指定的機器學習的白皮書稱為全球技術的指導規範那樣,成為全球AI教育的工作標準。

②優化現有的AI算法模型,在利用實時動態數據(學生學習時候的正答率、時間、表情、腦電波等等)不斷調整學生的動態學習目標和推薦給學生的學習內容(視頻、動畫、講義、題目、解析等)時,可以更加精準,讓效果更加突出。

③嘗試教授近幾年研究的重點課題,用人機對話來使用戶可以教授機器,從而顛覆過去機器學習只能夠依靠算法自我進化的現狀。採用類似人類大腦的學習方式,讓機器從每一次被指導中直接學習,就像一個人對GPS導航的一次錯誤的直接矯正可以省去百萬數據量下機器學習的優化一樣,每個學生、老師都可以通過和機器做簡單的結構化的對話來高效完善機器學習本身。


教育數據對AI的作用

在教育行業,人工智慧不僅被用來節省教師人力、提高教學效率,而且可以驅動教學方式的變革。以人工智慧驅動個性化教育為例,收集學生作業、課堂行為、考試等數據,對不同學生的學情進行個性化診斷,並進一步為每個學生制定有針對性的輔導和練習,從而實現因材施教。

AI老師的基因是數據。充分了解孩子之後,AI老師就能夠因材施教地給孩子配置學習內容、學習進度,實現千人千面的學校教育。這樣,AI老師就可以讓孩子在學習中,用更短的時間達到更大的學習成果。它可以為每個孩子的千人千面學生畫像去配置數千上萬種學習計劃。學習計劃包括學習目標、學習路徑、學習內容,從而讓孩子達到一個更高的學習效率,讓問題的解決達到最好的效果。



AI助力技術和教育跨界

①行業的跨界一定是未來世界的趨勢,只是我國現在還處在摸索階段,特別是把技術和教育能完美結合起來。

現在大多滿足的是知識領域的需求,當知識產生的那一刻已經是過去式,我們現在大多的教學中知識學習的佔比非常大,但這不是教育真正的意義,教育是在培養能適應未來創造未來的人才,需要的是具有創造力的人才,跨界的人才,我們的教育不能僅停留在每天學習被淘汰的知識層面,這一點需要太多的教育者反思。

②技術和教育本身都是一個非常複雜系統的東西,而且內核不同,這就好比如何用物理角度表達人文學科的理論,到底是應該從教育的角度出發,匹配相應的智能技術;還是從一個智能技術出發,設計滿足相應的教育需求。雙方會本能地傾向於自己的專業領域,這是人的局限性。所以需要雙方多去了解對方的內核,這需要時間去好好做功課。畢竟只有真正了解精髓才能讓呈現的作品體現出技術和教育結合後的核聚變效應。


情感的課堂 VS AI的機器

一直以來,教育,尤其是基礎教育領域的教育,需要更多的情感交流。所以和學生打交道時,除了教授知識、技能,更重要的是懂學生的情緒。

課堂容量越大,孩子越不喜歡,教學效果越不好。這個效果不好就是沒有適時對學生的情緒做出反饋並調整教授策略。上課的時候,經過大量備課與準備的教師滔滔不絕地講課,但學生卻因沒心情、沒興趣等因素,無法將這些知識完全接受。

AI發展的過程中,機器如何實現跟人進行一些情感上的交流就是問題之一。目前的AI教育技術很難複製教師的行為模型,現實中的教師可以通過自己的課堂行動適應挑戰,並在情感上做出適當的回覆,而這一點很難由人工智慧體系重新創建。但顯然,情感化和社會化問題仍是目前AI教育存在的普遍問題,如何做到AI的情感化溝通依然仍重而道遠。


總結

技術發展的願景和初衷是好的,人工智慧也一樣,它的研發初衷是為了把人從簡單、機械、繁瑣的工作中解放出來,然後從事更具創造性的工作。教育人工智慧的使命應該是讓教師騰出更多地時間和精力,創新教育內容、改革教學方法,讓教育這件事變得更好。

人工智慧在教書的方式方法和效率上會帶來一場革命,老師將變為一個知識整合者,而不再是知識傳授者,將幫助學生從網際網路紛繁複雜的文字、圖片、音頻、虛擬等信息中篩選出優質內容。只有AI+教育回歸教育內容本身,靠教育的內容取勝,而這也是真正大規模、系統化、標準化地使用人工智慧技術的開始。 

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