邀请函|“新变化 新力量”2018年度教育产业峰会暨颁奖盛典

讲述“教育+AI”融合之道,张翼亮相中国互联网大会

原创StefanStefan2018-09-18 13:161854

人工智能持续升温,在教育领域的实际应用也逐渐崭露头角。人工智能自适应教育作为教育与AI的互融共生的产物,开始被更多人所认知。


2018中国互联网大会在北京如期举行,掌门1对1创始人兼CEO张翼就主题“创新科技应用——广博智慧教育”发表了《教育+AI,我们究竟要的是怎样的融合》主题演讲,为参会的嘉宾深入解析“教育+AI”个性化教学新方案。



大浪淘沙,“剩者”为王


“教育+AI”这条赛道也正吸引着众多企业涌入布局,并受到资本追捧。目前,已经入局的企业超过四十家。在目前看来,“教育+AI”的行业模式将会像共享单车一样,在初期会出现激烈的拼杀,但在大浪淘沙过后,“剩者”将只有两三家。


“对于在线教育,它的动机和传统教育的初衷是一样的:完成对孩子的全能教育。不同之处在于,它有一个强大的本体,这里面储藏了海量的大数据,还有它的翅膀,即智能化以及分析识别能力。”张翼这样说道。


在他看来,构建数据库体系,有庞大的数据支撑是教育智能化的基础。


“千人一面”与“千人千面”


张翼举例说,在一个孩子的上课过程中,可以利用视频技术,观察其是否专注,讲到某题时是否走神,这都可以被精准识别,还可以清楚了解一节课的组成部分,包括每个部分学生的掌握情况、逗留时间。所以整个教学方案可以基于他上课的情况来决定,亦可生成学生下节课的学习方案。


个性化教育一直是K12教育领域的一大痛点,伴随着技术的更迭,人工智能自适应教育被寄予了让教育由“千人一面”转变为“千人千面”的希望。


自适应教育,顾名思义便是指一种强调学生个性化和自主性的教育方式。自适应学习系统通过提供相应的学习环境、实例或场域,让学习者自主发现规律、进行总结,进而形成理论,并能自主解决问题。


这个概念早在上世纪80年代便已被提出,并经历了人工、计算机编程与人工智能三个阶段的智能程度。目前的人工智能阶段是对传统自适应学习模式的升级,也是对新型学习方式的探索。


真正利用AI技术实现个性化教学让算法发挥作用,知识点的拆分是关键。传统教育的一个知识点,通过AI技术可能会拆分成70到80个小知识点。


提高学习效率,可规模化的个性化教育是教育+AI的核心目标,从“搜集大数据”到“构建学习模型”再到“输出学习建议”则是实现人工智能自适应学习的基本步骤。


一个学生正常来说可能要做10道题才能达到现在的水准,在经过精准的识别后,我们仅会推给他3道题,就达到与以前做10道题一样的水平。由于原来上课并不精准,所以1小时的课对于学生而言负担很重,但是通过纯智能化识别,学生只需上半小时的课即可。


张翼表示:“教育产业必将随着人工智能新技术的创新应用而出现更有效的教育手段和教学模式,掌门1对1对互联网教育的探索永无止境。”



下一个“风口”,下一次“挑战”


目前看来,将自适应学习理念带入商业领域,并不是那么容易。对于技术型新创企业来讲,最大的敌人是较长规模的周期循环。新创企业需要进入终端市场,直接接触到消费者,获得用户反馈,这样才能更快地进入市场。


从今年年初开始,人工智能教育的相关概念一直受到资本市场的关注,融资轮次逐渐呈现出从种子轮、天使轮的早期阶段,向A轮、B轮的中期阶段发展的趋势。随着众多企业的涌入布局,人工智能教育或将成为投资的下一个赛道风口。


在最初关注教育领域时,投资圈对分层教学的讨论已经很多。然而分层化教学如何从理念落到实践,却成为一大难题。



从“分层教学”到“分层教育”


分层教学就是教师根据学生现有的知识、能力水平和潜力倾向把学生科学地分成几组各自水平相近的群体并区别对待,这些群体在教师恰当的分层策略和相互作用中得到最好的发展和提高。


二十世纪初分层教学被引入学校教学以来,将班级进行分层已成为学校教育的一个主要特征。分层教学在教育理论研究上是一个颇受争议的话题。


而在实际的教育过程中,老师的能力没有办法分层,班级没有办法分层,知识点没有办法拆分。在中国教育资源总体不足的情况下,分层教育无法得到很好的贯彻。


人工智能技术能够解决分层教学的最大瓶颈,是怎么样把老师的能力科学准确地复制到教学场景中去,并且是大规模地复制,这是教育本身带给人工智能教育赛道的一个重要的观察点。


随着人工智能技术的突破、社会对人才评价标准的更替,未来人工智能自适应教育领域将迎来内容体系的新革命,实践式教学、沉浸式教学等理念带来的新型学习方式将更多地融入自适应学习系统,正如目前在线教育领域教研岗人才稀缺一样,未来各人工智能自适应教育企业的技术差距将逐渐缩小,而能深刻理解教学教研、具备新技术条件下的创造能力的教研人才将受热捧。


内容援引:观察网、经济观察报

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