AI+教育盛宴:智·适应的价值核心是AI引擎,替代的是传统教学

原创ChrisChris2018-04-11 17:563290

4月11日,由乂学教育主办的“2018全球人工智能自适应教育峰会”在北京海航万豪酒店举行,参与本次峰会的嘉宾来自国内外专家(中国、美国、欧洲四大AI+教育领域巨头)、教育投资者、行业大咖,以及参会嘉宾、媒体近800人,共同探讨全球教育行业的发展与未来。



(现场干货满满,此文主要是根据国外专家、乂学教育专家演讲,及相关圆桌论坛,进行摘取并整理的内容,以供大家学习与思考。)


教育的范式发生了变化:智·适应学习



Knewton创始人Jose Ferreira


所有革命有两点,一是获取教育,二是提升教育质量。现在有线上教育和移动教育,我们做了一件事“革命”。


获取教育可以发现,一些教学老师可以预录一些录像,这也是强有力的教学方法。像教育学院,他们都采用这种方法。因为他们把好的老师进行录像,这个录像全球各个地方都可以分享,这是非常强有力,也是创新的,我们把获取教育进行了革命。


最重要的一点,现在在教育领域还是工程式的教育,学生要在学校学,要么学一些代数、数学,按照六年级来分。机构化的教育主要还是在高等教育阶段所进行的,未来逐渐会向中等教育发展,他们的价值非常高。在美国高等教育中,就是这样付费获取学分,这是高等教育的转型。


另外,互联网移动可以给我们提供质量,可以发觉数据,有了数据就可以个性化,有了个性化可以改变教育的质量。智·适应教育先发觉学生的数据,教学帮助学生学习,利用产生的数据进行个性化教育。


在AI世界,我们如何通过人工智能进行学习?比如今天的AI可以处理海量的数据,进行不断的测试,使用他们脑中的数据进行改进,也就是说他们可以教育我们的系统。看上去是智能学习,并不是这样,他们只是在模拟我们、学习我们。也就是说,其实现在并没有完全优化和自动化实现智能生活,但是AI可以帮助我们。


智·适应的价值核心是AI引擎,替代的是传统教学


前Knewton亚太区技术负责人 Richard Tong


第一,AI引擎既然作为平台的中心,它实际上干的是替代传统教师的角色。如何判断它好还是不好?评价的效果要考虑的因素是,AI自适应平台实现的是更好的学生Engagement和更好的学习效率。(Engagement指的是让学生保持兴趣,能在你系统里面跟着你走。)


第二,有了Engagement,一般学生来讲会有更高的学习效率。学习效率一方面来自于本身自适应平台自己的特色,很大程度上这两个是相辅相成的。有好的Engagement,才有可能实现好的学习效率的机会,有了好的学习效率的话,学生会更感兴趣,会更愿意用你的平台。


第三,核心价值取向,AI自适应不简单是一个工具性的东西,它还是一个革命性的教育颠覆。把传统的课堂式的,以老师教课为中心的教学模式,变成以学习为中心,以学生为中心,变成这样的模式。这等于对整个的教学模式,有了很大的挑战。我们看到一些技术在教育领域的应用,它实际上只是把一个普通的课堂变成一个虚拟课堂,只是原来老师站在课堂上讲,现在直接站在一个摄像头面前讲。它的模式没有提升真正的效率,反而是把原来不好的东西沉淀下来。


我们做的AI自适应引擎,做的是颠覆这种模式,而不简单提供工具的作用。智·适应的价值核心是AI引擎,替代的是传统教师的几个主要重要角色。架构搭建要围绕着AI算法、数据,以及智·适应学习过程中的成功要素。


一、学习目标的合理性;

二、诊断的准确性和效率;

三、学习内容的质量、针对性和覆盖度;

四、干预和辅导的时机、效果和效率;

五、主观因素的观察、认知和利用;

六、信心、态度和习惯的提升;

七、鼓励、能动性和家长印象的处理。


这些是一个自适应学习过程中非常关键的因素,很多围绕这个去做大量的算法工作、构建程序的工作等。


圆桌论坛:探讨智·适应学习的现状以及未来的发展



参加本环节的嘉宾有前Knewton亚太区方案实施总负责人Richard Tong先生、Knewton创始人Jose Ferreira先生、ALEKS首席数据科学家 Dan Bindman先生、乂学教育首席科学家崔炜博士、丹佛大学前副校长Susan Zvacek教授主要针对智·适应学习的现状以及未来的发展进行讨论。


智·适应能识别出学生的差别,因学施教


主持人(Ricahrd Tong):Jose,智·适应学习最佳适应的环境和案例是什么?


Jose Ferreira:智·适应在早期系统当中,在过去和未来我们的系统本身是强有力,而且是做的比较好的。我们主要是识别学生知识的空白。比如说数学课,它有一千到两千个概念点,我们对于最好的老师无法了解每个学生75%-90%掌握的程度,因为他的学生非常多,老师对于他们的掌握比很难做到,在某一天完全是正确的,到了另一天学生们又变了。但是对于计算机来说非常好的识别出学生的差别,智·适应系统是指向某些领域,在这个领域当中可以基于识别出来的差距进行改善。


只有把这四大要素结合起来,才能系统统一


乂学教育首席科学家崔炜


主持人(Ricahrd Tong):崔博士,你认为在智·适应学习当中,最重要的元素是什么?


崔炜:我想有四大要素会影响到组建一个智·适应学习的系统。


第一,本地化。我们知道智·适应学习有很多美国学生、欧洲学生用,但是在中国目前还属于早期阶段。我想第一个要把内容怎么样本地化,也就是说我们要开发出中国本地、本土的教材。我们知道在中国有不同的省、不同的城市,他们的教科书都不一样。而且,他们的问题自然就各不相同。这些内容怎么样本地化?我想应该和算法是一样的。


第二,内容。我们知道智·适应学习需要适应所有的学生。这些内容首先也得要适应学生,要有不同类别的内容。怎么样来创造出这么大体量的内容?是第二个重要的要素,我们目前也招募了很多教师,这些教师他们有数十年的教学经验,可以给我们开发出高质量不同类别的内容来。


第三,算法。我觉得算法最为重要的,大家都知道我们有一些基准的AI以及大数据,都知道像Alphago只是用一种算法,蒙特卡罗的算法,采用强制的方法。在我们AI智·适应当中,用了很多种算法,不仅仅是我们的算法,我们是一些机器学习的算法,以及分类数、逻辑法,以及基因的算法所以采用了很多算法放在学习流程不同的组成部分,这样就可以把我们的学习效率最大化,而且可以改进学习结果。


第四,数据。因为智·适应学习采用了人工智能的技能,那它就得需要进化。进化使它自己的数据不断的适应各个学生的学习路径,我们称之为大数据。大数据大并不是唯一,关键是有效才行,而且是来源于学生,在正确的学习环境当中才行,否则你无法用这个数据进行系统的净化。在我们系统当中采集的不是学生的学习数据以及行为数据,还采集了更大类型的数据,这样就可以更好、有效地向学生提供建议,而且也把学习的体验个性化了。


只有把这四个因素整合在一起,才能把系统统一化。


智·适应可以建立灵活的模型,这才是有效的教学方法


丹佛大学前副校长Susan Zvacek教授


主持人(Ricahrd Tong):Susan,远程教育可以从智·适应教育当中获取什么样的效益?它的机遇和挑战又是什么?


Susan Zvacek:远程教育有很多的机遇和挑战。在两百年前远程教育是基于主流的模型,那个时候是没有自动化,重点让学生进行大量的学习。现在把重点放在成就,有的人时间并不是很多,不能光花时间学习。有的学生掌握一门课的时间很短,有的时间长。随后远程教育又发展了,后来技术也融合进来,就使得我们可以把传统的教室模拟出来,这也是很有效的部分。


现在所看到的在线教育,捕获了传统教育的元素。我们打算模拟一个传统的教育环境,而不是需要有一名老师在学习环境中存在。我们是以学习为中心,而不是以老师为中心,这当中会有成就感。如果有了智·适应后就可以建立一个灵活的模型,而不是模拟出传统的工业化教育时代模型出来。


原创文章, 作者:Chris ,如若转载,请注明出处。
“看完这篇文章觉得还不够?如果您关注教育行业产业链上下游动态发展,善于发现业内具备创新与机遇的公司和产品,亦或是能对行业政策及市场变化进行深入解读,那就快给我们投稿吧,投稿邮箱是:,您的来稿或许就会影响教育未来!”
11 收藏
分享

扫码分享本文章

北京决胜网教育科技股份有限公司 京ICP备13009167号-1 电信与信息服务业务经营许可证:京ICP证130407号

Copyright © 2017 决胜网 juesheng.com All Rights Reserved. 京公网安备 11010102000921号