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2018-06-05 17:58
图源：unsplash 导语：电子设备的轻量化发展加快了人工智能融入教育领域的进程，了解人工智能、运用人工智能正逐渐成为在校师生所需“get”的“新技能”，面对卷土袭来的技术风潮，学校和社会将如何应对？就让我们一起从文中寻找答案吧。“与AI下棋太痛苦”，这是柯洁与AlphaGo交战后的最大感受。望着天才少年泪洒现场，无数围棋爱好者的心一时跌入谷底。曾宣布不再与AI进行正式比赛的柯洁，今年4月重整行囊再出发，于福州开启了新一轮的人机对决，然而这一次，胜负已经不再重要，“学习”与“自我挑战”成为了柯洁的新目标。或许，面对人工智能，“学习”才是我们最好的选择。 人工智能走进课堂 如何让AI由“对手”转变为“帮手”，更好地促进人类的学习与成长，是当今社会各界广泛关注的问题。 《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）明确指出，完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。同时，《规划》还指出，实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。 人工智能在教育领域的探索开始逐渐拉开帷幕。 ·高校设立人工智能科研机构及相关专业 高等院校作为专业人才培育的摇篮，对科学发展与技术创新拥有重要的助推作用，因此，高校的学科建设举措往往被视为产业发展的风向标。 在过去的一年中，国内多所知名院校纷纷设立人工智能专项研究机构，充分彰显了高等教育领域对发展人工智能的意志与决心。 2017年5月，中国科学院大学成立人工智能技术学院，这是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。 2017年11月，西安电子科技大学成立人工智能学院，着力打造人工智能领域高端人才培养基地。 2018年5月，南京大学成立人工智能学院，同时还与京东、科沃斯、旷视等企业签订战略合作协议，共同探索人才培养新模式。 同样是在5月，天津大学和南开大学在第二届世界智能大会上，同时举行了各自人工智能学院的揭牌仪式，结合自身学科优点，打造新型智能人才。 ·中小学开设人工智能相关课程 2018年4月，商务印书馆、华东师范大学出版社、商汤科技、华东师范大学国际慕课研究中心共同发布了《人工智能基础（高中版）》教材，并将于清华大学附属中学和上海交通大学附属中学等40余所学校率先投入使用。 2018年5月，《百度中小学人工智能课程》正式对外发布，并于同月在北京、上海、河南和湖南等地开设试点课程，预计9月正式落地开课。 人工智能与教育互相促进 不是所有学生都能够遇到好的老师，也不是所有学生都能接触到好的教材。优质的教学资源往往仅局限在重点学校内，流动性差。这也就带来了地区之间、学校之间的教育资源分配失衡问题。而解决教育资源分配失衡一直是教育领域的一个重要议题。如今，AI科技的发展可以为这一难题带来新的突破口。基于AI技术底层支持的互联网，可以逐渐打破地区和学校之间在地理上的资源壁垒，使教育逐渐扁平化。此外，它还可以打破时间限制，使学生可以在任何合适的时间进行查漏补缺和复习。 AI+教育的前景可以说是一片蓝海。教育也是每个人成长过程中的刚需。中国拥有全世界1/5的人口，教育需求非常庞大。2017年底发布的《2017中国家庭教育消费白皮书》显示，教育支出占家庭年支出的50%以上。AI技术已经在人们生产、生活的很多行业引起了变革，教育这个具有数以亿计需求的广阔市场自然不可能置身事外。同时，这个市场也会给AI带来对它来说最重要的东西——丰富的数据。而这些数据又将会被进行分析和总结，然后反馈给教育，促进教育的进一步发展。 人工智能让教育更简单 ·智能批阅，让教学更加高效 在我们上学的时候，对教师常有的印象经常是直到深夜仍在伏案批阅学生作业。大量的重复性劳动给教师增加了很大的工作负担。 对于这一问题，目前很多学习软件都推出了拍照搜题或拍照翻译的功能。该功能背后应用的主要技术就是图像识别和文字识别。借助图像识别和文字识别技术，学生可以将问题轻松地上传至网络，并获取相应的答案解析，从而提高了学习效率。教师也可以借助这种技术，利用计算机自动评阅学生的答题结果，从而省去了大量重复性操作，提高了工作效率。甚至主观题也可以被AI规模化批改。 同时，也不必担心出现由于教师不去批阅作业而导致无法掌握学生学习情况。因为这种AI技术只是一种衔接，教师和AI都要负责一部分的批阅工作。AI利用教师所批阅的部分的数据去训练基于该教师的模型，再将其用于批阅其他作业，最终的结果经过AI 的分析处理再反馈给教师。 在世界上最大的私营非盈利教育考试及评估机构美国教育考试服务中心，AI已经被引入，和人类一起担任SAT和GRE的判卷人。而国内，科大讯飞的AI评阅经过多次实验验证，很多时候比现场教师评阅的结果更为准确。其手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅等技术已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的作文自动阅卷。 ·语音识别，让衡量标准更加清晰 对于语言学习而言，发音是否准确往往是衡量学习成果的重要标准之一。由于每个人对发音的评判都有不同标准，所以很难清晰地辨别出实际发音与标准发音之间的真实差距。 语音识别技术的出现，有望让口语评价体系更加完善。通过将采集到的音频同标准音频进行严格比较，计算机可以根据统一标准做出合理评估，从而避免了人为主观因素对成绩的影响，提高了口语教学和口语考试等环节的严谨性，一定程度上保证了教育的公平性。 ·大数据分析，让教学更加个性化 “有教无类”让所有人都平等地享有了受教育的权利，而“因材施教”则决定了教育对于一个人的影响。对于教师而言，同时面对几十名学生时，很难对每一名学生的学习情况都做到良好的把握，而大数据分析技术的出现有望让这一局面得到转变。通过对学生的学习数据进行采集和分析，AI可以准确地对每一名学生的学习状况作出综合判断，从而定制出专项学习计划，有针对性地弥补知识点短板。像好未来所研发使用的AI教育产品国内知名的中小学教育机构好未来开发并应用了一款AI教育产品，利用人脸表情识别等技术，通过学生的面部表情变化，以及举手、练习、听课、发言等来判断学生的上课状态，并生成每一个学生个性化的学习报告，然后实时将学生的数据回传给老师，让老师以此为依据调整自己的授课策略。 在AI+教育中还有一个概念叫做“自适应学习”。《解码自适应学习》中将其定义为一种教育科技手段，它通过自主提供适合每位学生的独立帮助，在现实中与学生产生实时互动。个性化是自适应学习的主要特点。美国Knewton公司是将AI技术应用到“自适应学习”优秀案例之一。其AI教育产品抓取、收集学生的学习数据，分析学生现状，预测学生未来的学习程度和表现，评估课程内容质量和影响，最后智能化推荐最适合学生的内容以明显提高学习效果。其中一个主要的过程就是通过数据分析，构建和优化内容模型，建立知识图谱。 ·结构化数据，让教学形成螺旋式上升的环 从前，学生所完成的测验试卷和作业往往是课堂和课后教学流程的最后一个环节。一旦这个环节完成，这个教学阶段过程就此结束。而现在，AI的数据结构化技术可以把当前收集的测验、作业数据编入到计算机中进行分析和处理。通过分析处理并结合当前阶段的学习目标，去诊断学习的现状，进行反馈、调整，一步一步地提高学习效果，从而最终形成一个螺旋式上升的环。 人工智能不会取代教师 AI+教育让很多教师对于自己职业的前景深感担忧。但实际上，以现在的AI发展水平来看，这种担忧为时过早。AI和教师不是“一山不容二虎”的关系。在很长一段时间内，教师仍会是教育工作的主导，AI只是帮助教师提高工作效率和效果的辅助手段。 师生人与人之间的交流是更加自然，更有温度的。在这个交流的过程中，除了知识信息的流动，还有情感的传递。如果把“教育”拆分解读为“教书+育人”，那么AI能起到作用的领域主要集中于知识的教授上。“育人”这种对于学生心理状态疏导、综合素质培养的工作，主角只能是有“人情味”的教师。而且，目前的AI技术发展水平在文字识别、图像识别、语音识别上已经很强大，但在自然语言理解问题方面仍有障碍，无法实现这种高要求的人机对话。 人工智能产品需易上手且场景细分 教育不是一蹴而就的事，AI+教育也不会是。光是让学校（或者辅导培训机构）、教师和学生去适应AI就会是一个比较漫长的过程。而在一定时间内，如果看不到AI带来的积极变化，还要承受使用它、学习它的负担，这个AI+教育产品可能很快就会被弃用。因此，想要让AI+教育产品真正落地到实际应用当中，产品就必须易上手。 教育领域的AI产品想做大、做全是很难的。因为教育面向的是人这样的认知系统十分复杂的变量，更不用说还是数以亿计的人。从AI技术角度，或者从教育的学科与年龄段角度，将“AI+教育”主题下的应用场景用进一步细分，把目标市场缩小。越垂直，越有针对性的产品，效果会越好。 目前国内最火热的AI+教育应用场景是英语口语学习。针对这一场景的AI产品，通过自然语言处理技术识别用户的语音，寻找错误进行纠正，甚至可以综合分析用户的习惯性错误，进行具有针对性的指导。这种产品只需要语料数据就可以启动，之后反复通过用户提供的语料数据进行监督训练。 当教育遇到AI，教育会出现革新，AI会迎来市场的挑战。教育不应该是以“如临大敌”的姿态面对AI，而是应该去主动地拥抱它，用AI来解决教育难题，带动教育发展。 我们理想中AI+教育的样子应该就如教育AI技术供应商Cognii创始人Dee Kanejiya所表示的那样——用AI惠及教育生态系统的所有利益相关者：“学生能够获得实时反馈和自动化辅导，家长可以通过一种便捷、实惠的方式看到孩子实时学习情况和更加明朗职业前景。老师能收获更丰富的教学资源、学生个性化学习数据来实现因材施教，学校也能提供高质量的教育，政府则将更容易为所有人提供可负担、更均衡的教育”。
图源：unsplash 导语：电子设备的轻量化发展加快了人工智能融入教育领域的进程，了解人工智能、运用人工智能正逐渐成为在校师生所需“get”的“新技能”，面对卷土袭来的技术风潮，学校和社会将如何应对？就让我们一起从文中寻找答案吧。“与AI下棋太痛苦”，这是柯洁与AlphaGo交战后的最大感受。望着天才少年泪洒现场，无数围棋爱好者的心一时跌入谷底。曾宣布不再与AI进行正式比赛的柯洁，今年4月重整行囊再出发，于福州开启了新一轮的人机对决，然而这一次，胜负已经不再重要，“学习”与“自我挑战”成为了柯洁的新目标。或许，面对人工智能，“学习”才是我们最好的选择。 人工智能走进课堂 如何让AI由“对手”转变为“帮手”，更好地促进人类的学习与成长，是当今社会各界广泛关注的问题。 《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）明确指出，完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。同时，《规划》还指出，实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。 人工智能在教育领域的探索开始逐渐拉开帷幕。 ·高校设立人工智能科研机构及相关专业 高等院校作为专业人才培育的摇篮，对科学发展与技术创新拥有重要的助推作用，因此，高校的学科建设举措往往被视为产业发展的风向标。 在过去的一年中，国内多所知名院校纷纷设立人工智能专项研究机构，充分彰显了高等教育领域对发展人工智能的意志与决心。 2017年5月，中国科学院大学成立人工智能技术学院，这是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。 2017年11月，西安电子科技大学成立人工智能学院，着力打造人工智能领域高端人才培养基地。 2018年5月，南京大学成立人工智能学院，同时还与京东、科沃斯、旷视等企业签订战略合作协议，共同探索人才培养新模式。 同样是在5月，天津大学和南开大学在第二届世界智能大会上，同时举行了各自人工智能学院的揭牌仪式，结合自身学科优点，打造新型智能人才。 ·中小学开设人工智能相关课程 2018年4月，商务印书馆、华东师范大学出版社、商汤科技、华东师范大学国际慕课研究中心共同发布了《人工智能基础（高中版）》教材，并将于清华大学附属中学和上海交通大学附属中学等40余所学校率先投入使用。 2018年5月，《百度中小学人工智能课程》正式对外发布，并于同月在北京、上海、河南和湖南等地开设试点课程，预计9月正式落地开课。 人工智能与教育互相促进 不是所有学生都能够遇到好的老师，也不是所有学生都能接触到好的教材。优质的教学资源往往仅局限在重点学校内，流动性差。这也就带来了地区之间、学校之间的教育资源分配失衡问题。而解决教育资源分配失衡一直是教育领域的一个重要议题。如今，AI科技的发展可以为这一难题带来新的突破口。基于AI技术底层支持的互联网，可以逐渐打破地区和学校之间在地理上的资源壁垒，使教育逐渐扁平化。此外，它还可以打破时间限制，使学生可以在任何合适的时间进行查漏补缺和复习。 AI+教育的前景可以说是一片蓝海。教育也是每个人成长过程中的刚需。中国拥有全世界1/5的人口，教育需求非常庞大。2017年底发布的《2017中国家庭教育消费白皮书》显示，教育支出占家庭年支出的50%以上。AI技术已经在人们生产、生活的很多行业引起了变革，教育这个具有数以亿计需求的广阔市场自然不可能置身事外。同时，这个市场也会给AI带来对它来说最重要的东西——丰富的数据。而这些数据又将会被进行分析和总结，然后反馈给教育，促进教育的进一步发展。 人工智能让教育更简单 ·智能批阅，让教学更加高效 在我们上学的时候，对教师常有的印象经常是直到深夜仍在伏案批阅学生作业。大量的重复性劳动给教师增加了很大的工作负担。 对于这一问题，目前很多学习软件都推出了拍照搜题或拍照翻译的功能。该功能背后应用的主要技术就是图像识别和文字识别。借助图像识别和文字识别技术，学生可以将问题轻松地上传至网络，并获取相应的答案解析，从而提高了学习效率。教师也可以借助这种技术，利用计算机自动评阅学生的答题结果，从而省去了大量重复性操作，提高了工作效率。甚至主观题也可以被AI规模化批改。 同时，也不必担心出现由于教师不去批阅作业而导致无法掌握学生学习情况。因为这种AI技术只是一种衔接，教师和AI都要负责一部分的批阅工作。AI利用教师所批阅的部分的数据去训练基于该教师的模型，再将其用于批阅其他作业，最终的结果经过AI 的分析处理再反馈给教师。 在世界上最大的私营非盈利教育考试及评估机构美国教育考试服务中心，AI已经被引入，和人类一起担任SAT和GRE的判卷人。而国内，科大讯飞的AI评阅经过多次实验验证，很多时候比现场教师评阅的结果更为准确。其手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅等技术已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的作文自动阅卷。 ·语音识别，让衡量标准更加清晰 对于语言学习而言，发音是否准确往往是衡量学习成果的重要标准之一。由于每个人对发音的评判都有不同标准，所以很难清晰地辨别出实际发音与标准发音之间的真实差距。 语音识别技术的出现，有望让口语评价体系更加完善。通过将采集到的音频同标准音频进行严格比较，计算机可以根据统一标准做出合理评估，从而避免了人为主观因素对成绩的影响，提高了口语教学和口语考试等环节的严谨性，一定程度上保证了教育的公平性。 ·大数据分析，让教学更加个性化 “有教无类”让所有人都平等地享有了受教育的权利，而“因材施教”则决定了教育对于一个人的影响。对于教师而言，同时面对几十名学生时，很难对每一名学生的学习情况都做到良好的把握，而大数据分析技术的出现有望让这一局面得到转变。通过对学生的学习数据进行采集和分析，AI可以准确地对每一名学生的学习状况作出综合判断，从而定制出专项学习计划，有针对性地弥补知识点短板。像好未来所研发使用的AI教育产品国内知名的中小学教育机构好未来开发并应用了一款AI教育产品，利用人脸表情识别等技术，通过学生的面部表情变化，以及举手、练习、听课、发言等来判断学生的上课状态，并生成每一个学生个性化的学习报告，然后实时将学生的数据回传给老师，让老师以此为依据调整自己的授课策略。 在AI+教育中还有一个概念叫做“自适应学习”。《解码自适应学习》中将其定义为一种教育科技手段，它通过自主提供适合每位学生的独立帮助，在现实中与学生产生实时互动。个性化是自适应学习的主要特点。美国Knewton公司是将AI技术应用到“自适应学习”优秀案例之一。其AI教育产品抓取、收集学生的学习数据，分析学生现状，预测学生未来的学习程度和表现，评估课程内容质量和影响，最后智能化推荐最适合学生的内容以明显提高学习效果。其中一个主要的过程就是通过数据分析，构建和优化内容模型，建立知识图谱。 ·结构化数据，让教学形成螺旋式上升的环 从前，学生所完成的测验试卷和作业往往是课堂和课后教学流程的最后一个环节。一旦这个环节完成，这个教学阶段过程就此结束。而现在，AI的数据结构化技术可以把当前收集的测验、作业数据编入到计算机中进行分析和处理。通过分析处理并结合当前阶段的学习目标，去诊断学习的现状，进行反馈、调整，一步一步地提高学习效果，从而最终形成一个螺旋式上升的环。 人工智能不会取代教师 AI+教育让很多教师对于自己职业的前景深感担忧。但实际上，以现在的AI发展水平来看，这种担忧为时过早。AI和教师不是“一山不容二虎”的关系。在很长一段时间内，教师仍会是教育工作的主导，AI只是帮助教师提高工作效率和效果的辅助手段。 师生人与人之间的交流是更加自然，更有温度的。在这个交流的过程中，除了知识信息的流动，还有情感的传递。如果把“教育”拆分解读为“教书+育人”，那么AI能起到作用的领域主要集中于知识的教授上。“育人”这种对于学生心理状态疏导、综合素质培养的工作，主角只能是有“人情味”的教师。而且，目前的AI技术发展水平在文字识别、图像识别、语音识别上已经很强大，但在自然语言理解问题方面仍有障碍，无法实现这种高要求的人机对话。 人工智能产品需易上手且场景细分 教育不是一蹴而就的事，AI+教育也不会是。光是让学校（或者辅导培训机构）、教师和学生去适应AI就会是一个比较漫长的过程。而在一定时间内，如果看不到AI带来的积极变化，还要承受使用它、学习它的负担，这个AI+教育产品可能很快就会被弃用。因此，想要让AI+教育产品真正落地到实际应用当中，产品就必须易上手。 教育领域的AI产品想做大、做全是很难的。因为教育面向的是人这样的认知系统十分复杂的变量，更不用说还是数以亿计的人。从AI技术角度，或者从教育的学科与年龄段角度，将“AI+教育”主题下的应用场景用进一步细分，把目标市场缩小。越垂直，越有针对性的产品，效果会越好。 目前国内最火热的AI+教育应用场景是英语口语学习。针对这一场景的AI产品，通过自然语言处理技术识别用户的语音，寻找错误进行纠正，甚至可以综合分析用户的习惯性错误，进行具有针对性的指导。这种产品只需要语料数据就可以启动，之后反复通过用户提供的语料数据进行监督训练。 当教育遇到AI，教育会出现革新，AI会迎来市场的挑战。教育不应该是以“如临大敌”的姿态面对AI，而是应该去主动地拥抱它，用AI来解决教育难题，带动教育发展。 我们理想中AI+教育的样子应该就如教育AI技术供应商Cognii创始人Dee Kanejiya所表示的那样——用AI惠及教育生态系统的所有利益相关者：“学生能够获得实时反馈和自动化辅导，家长可以通过一种便捷、实惠的方式看到孩子实时学习情况和更加明朗职业前景。老师能收获更丰富的教学资源、学生个性化学习数据来实现因材施教，学校也能提供高质量的教育，政府则将更容易为所有人提供可负担、更均衡的教育”。 |
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