多知網3月23日消息，在「A.I.之光點亮在線教與學」2020年大型公益直播論壇上，科大訊飛董事長劉慶峰做了題為《疫情之下，人工智慧助力教學模式變革》的分享。
劉慶峰提到，自1月22日起，科大訊飛就已經啟動了「停課不停學」專項行動，試圖幫助全國各地學校線上開課。但通過對200名家長、60名老師以及30位校長的訪談調研，科大訊飛發現目前全國線上教學存在以下幾個方面的痛點：直播課程形式單一，難以確保效果；錄播課程缺少師生互動，學生學習興趣度低；老師作業評閱量大；平臺能力不足等。
在線教學七步法幫助公立校在線授課
為了解決這些問題，劉慶峰表示基於人工智慧和大數據技術的應用，科大訊飛推出了「在線教學7步法」。
第一步：進門測。A.I.自動評測學生預習情況，智能生成學情分析報告，幫助老師了解學生知識掌握情況，預設教學重點。進門測可以放在課堂開始的前5分鐘，也可以作為學生前一天的作業。
第二步：新授課。45分鐘的課堂中，一般有25分鐘的新授環節，這25分鐘不一定完全是連貫的，可以分開用來講解各個知識點，講解以後與學生互動，根據互動結果決定接下來是重複講解剛剛的知識點，還是跳到下一個知識點。
第三步：互動測。授課內容其實是由「進門測」給出提示的，同時也是根據「互動測」給出不斷的校驗和動態反饋。老師每講完一個知識點，會分發相關的訓練題，系統可以實時給出評測結果，來指導老師新授課內容的動態調整。這個互動過程能夠讓每個孩子感受到被關注。
第四步：出門測。下課之前進行「出門測」，能夠幫助老師準確了解學生這堂課到底學得怎麼樣，從而指導接下來的作業布置環節。
第五步：A.I.作業。根據學生知識點掌握情況，系統可以實現針對性作業布置，讓每個孩子回家的作業都不一樣，減少學生無效重複練習時間。針對薄弱環節，老師還可以推送相關的微課，讓學生學習完微課後再做作業。
第六步：1對N答疑。學生做完作業以後，系統會智能形成作業分析報告。如果一個知識點班級有10個同學沒有掌握，那老師就針對這10個同學來進行輔導答疑，1對N答疑，而不是對全班所有同學講解，減少其他孩子的無效聽講時間。
第七步：「可視化報告」。系統會給出每個學生動態的可視化學習報告，指導學生的階段性學習。這個閉環形成之後，可以讓線上教學在一定程度上達到線下教學的效果。
根據科大訊飛披露，截止到目前，根據後臺統計數據，科大訊飛在線教學平臺已有超過18億次的累計訪問量，免費支撐全國範圍內21個省，6500多所學校，累計服務師生數超過1500萬。
線下為主、線上為輔的教學模式將成為常態
劉慶峰提到，雖然隨著疫情防控取得了階段性成效，部分省市開始陸續複課，但這段時間也讓很多師生習慣了線上教學。「在未來，線下教學與線上教學會相互融合，以線下為主、線上為輔的混合教學模式會成為常態。」
在這種常態下，劉慶峰認為該模式同樣需要解決兩個問題：第一是均衡發展。通過技術以及線上教育方式，讓偏遠地區的孩子享受到同等的優質資源；第二是師生減負增效。無論是線上還是線下，這都需要人工智慧技術的參與。
在技術的助力下，劉慶峰認為可以做到以下幾點：
1.結構化備課，教師備課時間平均減少53%
基於知識圖譜的構建，可以實現教學資源的精準標註、智能推薦和搜索，解決「素材難」找問題，幫助老師提高備課效率。目前科大訊飛已經構建了覆蓋全學科、全學段的體系化資源，涉及課前導入、課中講解、課後訓練等素材。另外，老師也能根據課前A.I.評測分析，也能精準了解學情，挑選合適的備課資源。
2.智能評測，減少老師批改作業時間
智能評測系統能夠實現對語文作文、英語作文、英語翻譯、文綜類簡答題等題型的智能評閱，提高老師的工作效率。老師從重複的事務性工作中解放出來，從而有更多時間來做教學研究，為學生們提供個性化的輔導。
3.高效互動，讓每一個學生感受到被關注
基於智能終端，師生可以實現高效互動，教學信息從單向流動變成雙向流動，即使在不改變學生紙質作答習慣的基礎上，系統也能實現對學習數據的匯聚和分析，幫助老師精準判斷學情，讓每個學生都感覺到自己是班級的一份子，在課堂上時時被關注。
4.個性化學習，減少學生無效學習時間
人工智慧技術能為學生規劃個性化學習路徑。通過對學生學習過程性數據的採集和分析，智能診斷學生個性化薄弱學情，構建知識圖譜，並進行針對性的學習資源推薦，從而幫助學生高效學習，減少無效訓練。