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科大讯飞吴晓如:打造教育超脑,助力因材施教

原创决胜网决胜网2019-08-02 17:591.5万

科大讯飞执行总裁  吴晓如在“人工智能与教育大数据峰会·2019”上演讲|图


编辑|Chris


*以下根据现场演讲内容进行整理(有删减):



重要观点索引:

 

  1. 未来教师工作将会进行人机协同,人工智能助力教育行业发生巨大变化。


  2. 教育超脑在教育中支撑起了课堂和课后两个最重要的环节。


  3. 教育超脑让课堂围绕学生的需求更好地精准推送各种资源进而把课堂教学各种过程转换成数据,每次都可以对不同的互动进行实时的反馈。


  4. 教育超脑对学习内容在难度上的预测,已经达到了一般老师的水平,目前预测的准确度已经达到了74%,未来将会越来越高。


  5. 目前技术只是支撑了一种智慧学习的环境,但最后要打造的将是一种智慧教育的模式。

 

 

未来教育将会人机协同

 

随着人工智能大数据的迅猛发展和不断的突破,很多行业发生了翻天覆地的变化。这种变化对于教育来说也带来了非常大的挑战。目前很多标准化、简单重复的一些行业,已经开始或很快将被人工智能所替代。但值得庆幸的是,教师这个岗位会一直存在下去,教书育人始终都是一种非常崇高的职业。在过去历史上,没有任何一个技术可以和教育产生深度的耦合,但是未来,我们将会看到教师这个职业会因为人机协同,因为人工智能的助力会产生发生非常大的变化。

 

牛津大学和花旗银行曾经做过一个让我们警醒的报告:“在未来的几十年里,由于初级岗位比较多,中国可能有77%的岗位会被替代掉,高居全球第二。”所以国家正在加强教育模式的改变,避免更多的人踏入这77%的岗位中。

 

现在社会受各种技术的影响,我们要为学生培养更具创新能力、学习能力的社会。如何能够让教育围绕着学生的兴趣和特质来进行?这个最关键的问题就是去了解学生,了解学生他的特点,了解他知识的薄弱点,需要培养他什么样能力。显然在我们现在的教学模式里面,一个老师可能要面对40-50个或更多的学生,很难做到细致地去观察每一个学生。如何给学生提供个性化的学习,提供个性化的教育?这时候就要有一种新型的技术或者新型的模式帮助我们,更好地去了解我们的学生。

 

教育超脑不是静态系统,而是持续进化的人工智能系统

 

现在,新的技术的出现,人工智能、大数据、知识图谱等,可以为我们构建一个教育的超脑。人工智能是一个通用的技术,它可以用在我们社会各个行业里面。但是我们如何打造一个为我们教育服务专属的一个智能化工具?我们想,就是把人工智能通用型的技术,教育过程中的数据,和教育行业的专家知识有效地结合起来,形成一个教育的超脑,让超脑更好地为教育各种重要的场景服务。其中,如何把教育过程化的各种场景信息,转换成未来可以支撑我们教育服务的大数据,同时能够为我们去更好地评价学生,指出学生学习中的各种问题,最后为学生提供一个量身定做的教学方案。这个才是我们更好地从现在以教为中心转以学为中心的一个关键。

 

当然,其中关键技术的突破已经为我们带来了非常大的希望。在语音识别上,2016年就已超过人对语音转文字的水平;机器翻译现在在大学考试中已超过99%的考生;评价阅卷已超过大部分老师;在给定文章的阅读,回答文章中的问题这种认知的阅读理解现在也是超过了人类。所以,现在一系列关键技术的进展,使得我们已经可以来构建这种支撑教育重点环节的教育超脑。

 

教育超脑它实际上不是一个静态的系统,在基础教育中,它可以通过支撑最重要的两个环节:一个是课堂,一个是课后的自主学习。通过支撑这两个重点环节来不断得到教育学过程中的数据,反过来这个数据又可以帮助我们不断地迭代教育超脑,来更好地支撑我们的课堂内外的学习。所以,教育超脑实际上是一个不断持续进化的人工智能系统。

 

教育超脑如何支撑智慧课堂和课堂之外的自主学习?

 

最近,教育部的陈宝生部长专门提出了要深化基础教育人才培养模式的改革。其中非常重要的就提到了要掀起课堂的革命。要通过课堂的革命,让学生在课堂上学得更加的轻松,能够学到更多的知识,这样来培养学生的创新能力和实践的培养能力。而新的技术为提高课堂效率,起到了非常好的帮助。也就是说,通过新的技术对传统课堂模式进行冲击,使得我们可以带来一个信息化背景下课堂革命。

 

在这里面,非常重要的就是给师生提供一个新型的智慧化的环境。我们看到可以通过教育超脑的支撑,可以让课堂围绕学生的需求更好地精准推送各种资源,在课堂上可以把课堂教学各种过程转换成数据,可以让课程课堂中间产生更多的互动,并且每次都可以对不同的互动进行实时的反馈。

 

怎么能让课程更好地在课后的虚拟空间里,被老师学生被更大范围地被一些同学应用上?我们可以看到,首先在教育超脑在背后,通过智慧课堂系统把老师讲解的内容和PPT的内容可以做到完全的同步。另外可以把所有的老师讲解的声音转换成文字,而且可以变成一个围绕知识点的结构化的信息。如果对于某一个知识点不了解,他不需要把这45分钟的课从头看到尾,只需通过简单的搜索或简单查找其中的文字就可以定位到老师刚才围绕着某一个知识点非常精准的讲解。这使得课堂过程中,完全转换成一种后台虚拟空间里学习可用的一个数据,教育超脑就可以像老师的一个非常贴心的助手,在背后慢慢地帮老师整理课堂中的各种信息。

 

现在我们有很多智慧课堂和在很多学校的一些智能化的产品应用,最大的问题是老师最后不用。实际上看,真正好的智慧课堂的起点,仍然是老师能够应用起来,关键就是要给老师减负增效。举个例子,对于老师批改作业来说。我们通过教育超脑提供助手,学生提供的作业通过拍照或简单的扫描以后机器通过背后的OCR的识别,把它转成计算机能够识别的字符,通过语义理解,通过自动的评测,就可以对其中的各种题型进行打分。

 

另外,我们看老师在备课过程中,其实也是老师花的时间最多的。教学助手可以围绕这个老师的特点和他班级学生的学情特点,给老师自动地去推荐资源包和学习的教案。我们在很多的访谈中看到,很多老师在使用了工具以后,觉得不仅仅做课件水平提高了,同时让他的时间节省30%以上。所以这种备课的工具,一旦老师用上了以后,就离不开了,一旦离不开,就会推动整个智慧课堂进一步深度的应用。

 

第三个方面,我们觉得比较重要的就是在课堂中间的交互,通过智慧课堂组织的线上线下,实体空间和虚拟空间相结合的两维空间结合的形式。除掉老师提问的学生,没有被老师提问到的,他实际上也可以在虚拟空间里面更新和老师展开互动,跟其他的同学展开互动。教育超脑在背后可以对每次互动都可以进行评价分析,并且给出反馈。这个中间比较重要的就是让每一个学生他都觉得自己得到了老师的关注,得到了老师的肯定,他就会更积极地融入到这种课堂里面去。

 

教育超脑对学习内容难度预测已达到74%

 

接下来我再讲一下课堂之外的自主学习,即学习应该要是个性化的。从背后几十亿条数据的分析中看到,学生有超过一半回去的做题,是无效的负担。

 

举一个广州黄冈中学的案例。三年前,它是一个名不见经传的私立学校,当时重本达线率大概是在60%左右。经过大概三年的时间,这个学校把教学管理模式和技术的应用模式结合起来了,课堂课后都做个性化的训练,高考重本率每年大概稳步上升10%左右。升学率不是所有的,但这个学校的校长说,“学校追求的是一种绿色升学率,不给学生增加负担,让学生在快乐中学习,而且他们每年升学率不断地在提高。”所以,个性化学习系统能让学校的面目得到了大幅度的转变。正是在教育超脑和人工智能的支持下,他们通过个性化学习才让这所民营学校换道超车。

 

现在,教育超脑对学习内容在难度上的预测,已经达到了一般老师的水平,目前预测的准确度已经达到了74%。我们和国家考试中心和很多的学校,我们做了很多这方面的一些研究。专家的标注的准确度可以达到83%,但是我们的教育超脑在不断地进化,可能今年是74%,到了明年可能就和专家这个相当了。目前我们整个个性化的学习系统,已经在全国1500多个学校里进行了深度的应用 。

 

打造智慧教育的模式,科大讯飞做了这三方面

 

技术只是支撑了一种智慧学习的环境,但最后我们要打造一种智慧教育的模式。像我们科大讯飞,实际上是配角,老师和学生才是主角。我们怎么去打造一种共建共享的教育模式?

首先,还是要有最好的一些教学的理念。

 

这几年,科大讯飞和北师大深度合作,成立了协同创新中心和教育技术大数据的研究院,共同去研究基础教育的评价和通过大数据来分析教学管理中的深层次的问题。我们和教育部考试中心成立了联合实验室,研究题库,命题工具,研究主观题作文,各种主观题的评价方式,研究考试过程中大数据的分析。我们和国家语委在共同打造全球的中文学习平台,所有这些所做的事情,要和国家对教育的一些重大的政策,大的趋势能够吻合。

 

第二个方面,讯飞把整个人工智能的平台开放出来,目前在这个平台上开发的创业者数目已超过了11万。当然,我们讯飞现在专门也推动成立了一个投资的基金,叫讯飞创投。我们也希望在过去几年里面,当时人工智能技术发展的时候,讯飞投的一些非常有影响力的独角兽公司,像优必选、商汤、寒武纪。我们也希望有更多的教育独角兽和讯飞共同推动智慧教育的发展。

 

第三个方面,两年前和很多的中国知名的中学打造了中国推进教育信息化名校联盟。实际上这个联盟就是,要推动整个人工智能、大数据等技术和一线的教育教研怎么深度的耦合,我们发布了一系列的课题,现在很多这个课题都已经完成了,包含大数据自身学习、大数据在管理中的一些应用等。我们想通过这种深度的融合,可以更好地把一线的需求导入到我们后台,产品不断地迭代优化,让教育超脑在背后不断地进化,可以更好地支撑我们教育各个重要场景的应用。

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