中國(guó)在線教育市場(chǎng)千億剛需,AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)教育,不斷提升用戶體驗(yàn)。在此過程中,如何實(shí)現(xiàn)教與育的平衡?AI技術(shù)與真人老師該達(dá)成怎樣的協(xié)同關(guān)系?3月27日,在“2019新智元AI技術(shù)峰會(huì)——智能云·芯世界”上,松鼠AI智適應(yīng)教育聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樊星做了主題演講。
前瞻產(chǎn)業(yè)研究院報(bào)告顯示,“AI+教育”已經(jīng)成為在線教育行業(yè)的關(guān)鍵詞,到2019年中國(guó)在線教育市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到3870億元。
其中,中國(guó)K12教育市場(chǎng)規(guī)模前景明朗,市場(chǎng)空間大,據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì),目前全國(guó)K12公立學(xué)校中約1.6億在校生,同時(shí),每年有1600萬(wàn)6歲人口成為一年級(jí)生,為這個(gè)市場(chǎng)不斷輸送新鮮血液。
如今人工智能技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用到在線教育的多元場(chǎng)景中,不斷提升用戶體驗(yàn)。但“AI無(wú)法取代傳統(tǒng)教學(xué)”、“真人老師更懂學(xué)生”的論調(diào)仍普遍存在,人工智能企業(yè)該如何實(shí)現(xiàn)將AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)教育,打破人們對(duì)“AI老師”的偏見?
松鼠AI智適應(yīng)教育聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樊星
3月27日,在“2019新智元AI技術(shù)峰會(huì)——智能云·芯世界”上,松鼠AI智適應(yīng)教育聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樊星做了主題為《AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)教育》的演講。
樊星認(rèn)為:
在教育市場(chǎng)的爭(zhēng)奪中,AI終將贏得人機(jī)大戰(zhàn)的勝利,人工智能正在改變中國(guó)的教育。
并以松鼠AI智適應(yīng)教育為例,分享了在其發(fā)展過程中的技術(shù)突破與實(shí)際應(yīng)用。
AI可以取代70%的傳統(tǒng)教學(xué)工作,人機(jī)對(duì)戰(zhàn)“AI老師”必勝
如今人機(jī)對(duì)決的“戰(zhàn)火”已經(jīng)蔓延到教育領(lǐng)域。
樊星在演講中提到,此前松鼠AI曾試驗(yàn)過幾次人機(jī)大戰(zhàn),在提高學(xué)生分?jǐn)?shù)方面,AI老師已經(jīng)戰(zhàn)勝了真人老師。
樊星提到,理想化的人工智能教育軟件需要快速有效地判斷學(xué)生的能力。這需要高質(zhì)量的教學(xué)內(nèi)容,持續(xù)性的分析分解學(xué)生知識(shí)的圖譜,和根據(jù)學(xué)生知識(shí)圖譜為學(xué)生提供定制化內(nèi)容。而松鼠AI想要通過人工智能自適應(yīng)算法解決的,是教育行業(yè)的真正兩個(gè)痛點(diǎn):教育機(jī)會(huì)分配不均衡和缺少個(gè)性化教育。在此之前,前者只能通過MOOC解決,后者只能通過家教的一對(duì)一輔導(dǎo)處理,都達(dá)不到通過技術(shù)系統(tǒng)性解決問題的期待。
在新智元AI技術(shù)峰會(huì)上,樊星在接受媒體采訪時(shí)也提到教與育、AI與真人老師的關(guān)系:
目前,人工智能已經(jīng)可以替代70%的傳統(tǒng)教學(xué)工作,但是在育人這方面,AI很難替代真人。而實(shí)際上,教和育的分離是自古有之,只是目前我們更多地重視”教“,“育”的存在感比較低,因?yàn)榇蠹叶荚诮邮苤R(shí)。
那么如果用AI代替70%的教學(xué)部分,那么真人老師可以騰出更多的精力花在育人方面,從而真正地讓孩子實(shí)現(xiàn)德智體美勞全面發(fā)展。
除對(duì)教育方式的改變外,AI賦能也令中國(guó)教育市場(chǎng)融資非?;钴S,教育行業(yè)是現(xiàn)金流飛速流轉(zhuǎn)且備受資本青睞的領(lǐng)域,其中K12中小學(xué)教育尤其具備吸金能力。以松鼠AI智適應(yīng)教育為代表的AI獨(dú)角獸企業(yè)截止2018年7月累計(jì)融資近10億人民幣。
在“智能云 · 芯世界” 2019 新智元AI技術(shù)峰會(huì)上,松鼠AI智適應(yīng)教育憑借研發(fā)出中國(guó)首個(gè)針對(duì) K12 領(lǐng)域?qū)W生教育的 AI 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)等,成功入選新智元2019人工智能獨(dú)角獸。
以下為是樊星《AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)教育》的演講實(shí)錄:
松鼠AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎架構(gòu)+納米級(jí)知識(shí)點(diǎn)拆分:從技術(shù)層面,檢測(cè)出學(xué)生問題
樊星(松鼠AI智適應(yīng)教育聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO):回顧一下傳統(tǒng)教育的一些情況,松鼠AI是聚焦于K12教育的公司,定位為人工智能自適應(yīng)教育公司。公司一直在做的事情就是希望用人工智能的方法讓系統(tǒng)模擬一個(gè)優(yōu)秀的特級(jí)教師,從而為每一個(gè)孩子提供個(gè)性化的、一對(duì)一的教育服務(wù)。
為什么會(huì)有這樣一個(gè)定位和愿景呢?我們可以看一看現(xiàn)在教育存在的一些情況:特級(jí)教師千里挑一,更是學(xué)區(qū)房一房難求。
這些問題的核心在于,優(yōu)質(zhì)教育資源不均,優(yōu)秀師資資源緊缺。
AI能夠?yàn)檫@些問題做什么呢?松鼠AI的人工智能教師其實(shí)就像一個(gè)系統(tǒng),類似手機(jī)導(dǎo)航,復(fù)制的邊際成本是非常低的,而且使用可以不受限制,只要孩子有一個(gè)網(wǎng)絡(luò)、有一臺(tái)電腦,不管是在北京還是在西藏都可以享受到AI老師的服務(wù),且提供的服務(wù)都是一樣的。
每個(gè)孩子對(duì)教學(xué)的需求是不一樣的,現(xiàn)在這樣的上課方式很難滿足,也是為什么現(xiàn)在課外輔導(dǎo)這么火的原因,因?yàn)檎n外輔導(dǎo)老師會(huì)根據(jù)孩子的情況進(jìn)行一對(duì)一個(gè)性化的教學(xué)。那么AI可以帶來(lái)什么呢?AI可以給每一個(gè)孩子配備這樣的老師,每個(gè)AI老師可以根據(jù)每個(gè)孩子的情況制定個(gè)性化的教學(xué)方案和教學(xué)目標(biāo),孩子每次學(xué)的東西可能都是需要去學(xué)的。
大家詬病已久的情況是,雖然我們一直想改變孩子”死讀書、讀死書“的現(xiàn)狀,但事實(shí)上十幾年來(lái)我們的改變是有限的,為什么呢?目前我們的教育更多的是注重對(duì)孩子知識(shí)的掌握,其實(shí)一定程度上忽略了對(duì)孩子能力、思想、方法的訓(xùn)練,所以造就了高分低能諸如此類的問題。
利用AI,我們可以把日常課堂中孩子浪費(fèi)的部分時(shí)間拿回來(lái),然后針對(duì)孩子的學(xué)習(xí)思想、學(xué)習(xí)方法進(jìn)行訓(xùn)練,相信這種情況會(huì)有改善。
今天我們更多的會(huì)講技術(shù)層面的東西,看一看松鼠AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎架構(gòu),整個(gè)學(xué)習(xí)引擎分為三個(gè)層面:
最上面的是學(xué)習(xí)目標(biāo),主要會(huì)由幾方面的組成:首先是孩子的錯(cuò)因,因?yàn)槭裁丛蚝⒆訒?huì)經(jīng)常犯錯(cuò);第二是Learning Map,孩子的學(xué)習(xí)地圖,一般決定先學(xué)什么后學(xué)什么;第三是Content Map,整個(gè)知識(shí)體系又是什么情況。
中間的就是學(xué)習(xí)記錄,每個(gè)孩子個(gè)性化的學(xué)習(xí)推薦,學(xué)習(xí)檢測(cè)不僅依賴于靜態(tài)的東西,更多依賴于歷史的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),可能更多包括其它孩子的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。
最下面的是學(xué)習(xí)基礎(chǔ),更多的是AI引擎、AI架構(gòu),比如評(píng)測(cè)引擎、推薦引擎等。
我們擁有全球首創(chuàng)的納米級(jí)知識(shí)點(diǎn)拆分,為什么要有這種拆分?對(duì)孩子的評(píng)估和檢測(cè)更多的是針對(duì)檢測(cè)的結(jié)果需要做到又細(xì)又準(zhǔn)又快。不同的檢測(cè)結(jié)果代表治療的有效性、治療的針對(duì)性,也代表著解決問題的效率。
上圖是分?jǐn)?shù)加減法的圖譜,這些都離不開教研,而且這些教研必須要能夠懂我們的算法和AI架構(gòu),也就是我們的能力、思想和方法。
松鼠AI智適應(yīng)教育全球獨(dú)創(chuàng)了學(xué)習(xí)思想、能力、方法的拆分,下圖是具體一個(gè)學(xué)科的思想拆分。
因?yàn)橹拔覀冎v的這些東西沒辦法提升,之前的提升方法在于讀書破萬(wàn)卷其意自現(xiàn),通過大量潛意識(shí)的訓(xùn)練獲取這樣的能力,而不是有目標(biāo)、有價(jià)值、有方向,就像孩子學(xué)游泳一樣,天天往河里扔也會(huì)學(xué)會(huì)游泳,但如果讓專業(yè)的游泳教練去教效果是不一樣的,二者的核心區(qū)別在于效率。能力、思想、方法是可訓(xùn)練的,也是可提升效率的,剛才講的讀死書、死讀書、高分低能是可訓(xùn)練、可改變的。
接下來(lái)是我們系統(tǒng)的兩大引擎:狀態(tài)評(píng)估引擎和推薦引擎,狀態(tài)評(píng)估引擎更多的是檢測(cè)、判斷和評(píng)估,推薦就是根據(jù)目前的檢測(cè)判斷結(jié)果以及檢測(cè)對(duì)象的情況給出一個(gè)最優(yōu)的路徑,然后按照這個(gè)路徑往下執(zhí)行。
精準(zhǔn)偵測(cè)每個(gè)孩子的知識(shí)漏洞,剛才我們講的檢測(cè)的時(shí)候要做到又快又準(zhǔn)又細(xì)。前幾次我們做過人機(jī)大戰(zhàn),在提分方面,AI老師已經(jīng)戰(zhàn)勝了真人老師。戰(zhàn)勝的很大關(guān)鍵就在于檢測(cè),因?yàn)锳I老師可以把對(duì)孩子的情況檢測(cè)做到又快又準(zhǔn)又細(xì)。我們知道只有問題定位準(zhǔn)確,定位問題的時(shí)間是解決問題時(shí)間的十倍以上,只要能夠把Bug定義出來(lái),其實(shí)改Bug是很容易的。
如何預(yù)測(cè)孩子的情況?因?yàn)橐o孩子做計(jì)劃就必須要預(yù)測(cè)孩子的情況,制定這些計(jì)劃以后孩子能不能搞定?需要多長(zhǎng)時(shí)間、多大成本搞定?需要什么方法搞定?這些都依賴于整個(gè)預(yù)測(cè)引擎,預(yù)測(cè)當(dāng)中又有實(shí)時(shí)分析和推薦器,關(guān)鍵的信息在于我們要不斷地去收集孩子的實(shí)質(zhì)信息,然后把這些信息輸入到引擎里面,通過自己的模型跑出這樣的預(yù)測(cè)結(jié)果。
其實(shí)不僅僅是學(xué)習(xí)目標(biāo),我們需要做到Dynamic Goals,也就是動(dòng)態(tài)化的目標(biāo)。每個(gè)人即便是在同一個(gè)目標(biāo),需要達(dá)到的程度也不一樣,有些孩子概念上的問題,有些孩子是理解上的問題,有些孩子是應(yīng)用上的問題,學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中孩子也會(huì)出現(xiàn)變化,所以孩子需要的是動(dòng)態(tài)的、可實(shí)時(shí)調(diào)整的學(xué)習(xí)目標(biāo),而這些靠真人是很難做到的,只有機(jī)器做到這一點(diǎn)相對(duì)比較輕松。
這是我們的對(duì)話識(shí)別引擎,僅僅通過孩子的行為得到的信息還是不完整,但可以通過對(duì)話得出更多的信息幫助系統(tǒng)得出判斷。系統(tǒng)運(yùn)行的過程當(dāng)中會(huì)收集更多的信息,包括孩子每一次答題的結(jié)果,甚至孩子每一次鼠標(biāo)移動(dòng)的情況,孩子的情緒都會(huì)做到這樣的判斷。
我們的老師起到的是什么作用呢?老師會(huì)不斷監(jiān)測(cè)孩子的情況,其實(shí)就是通過這個(gè)面板,系統(tǒng)會(huì)給老師推送這樣一些警告,可以幫助老師作出一些決策。
上圖是個(gè)性化圖譜,所謂的個(gè)性化教學(xué)目標(biāo)這里就可以看出,即便只有十個(gè)知識(shí)點(diǎn),整個(gè)情況都有很多種組合。可以看到提升效果還是不錯(cuò)的,百分之九十的孩子都得到了提分的結(jié)果,幾次人機(jī)大戰(zhàn)當(dāng)中系統(tǒng)也戰(zhàn)勝了真人。
現(xiàn)在松鼠AI在這個(gè)領(lǐng)域的全球?qū)W術(shù)知名度已經(jīng)達(dá)到一定程度,基本上是這個(gè)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊,5月份我們也會(huì)舉辦AIAED全球人工智能智適應(yīng)教育峰會(huì),到時(shí)候會(huì)更加聚焦于人工智能教育領(lǐng)域。
我們希望每個(gè)孩子身邊都能夠擁有一位AI特級(jí)老師,每個(gè)孩子都能夠成為學(xué)霸,沒有學(xué)渣。
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原文標(biāo)題:AI多久可替代老師?目前已經(jīng)可取代70%的傳統(tǒng)教學(xué)工作
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