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人工智能能否撬动在线教育?专家:鼓励探索和创新 斯诺克英锦赛:丁俊晖不敌奥唐奈尔无缘八强
您当前的位置 :首页 > 影视 正文 来源: qq1285503118.com.cn 太仓新闻网 发布时间:
2020-1-3

  人工智能能否撬动在线教育  

  去年6月紧张刺激的高考数学科目刚刚结束另一场“考试”也随即开始。特殊的是面对这场考卷的不是普通学子而是人工智能机器人。智慧教育机器人Aidam与6名往届高考状元同台比赛最终以9分47秒的时间完成整张数学试卷获得134分而6名状元的平均分则是135分仅以1分险胜。

  “我希望通过这样的PK,让教育业界了解到人工智能在教育领域的应用已经发展到了什么程度。”Aidam研发公司负责人、学霸君创始人兼首席执行官张凯磊表示人工智能已经可以像人一样思考知识点一步一步输出过程与答案AI技术将给教育注入新鲜血液。

  在前不久举办的2017年互联网教育论坛上好未来集团总裁白云峰也表达了相同的想法“属于‘教育+互联网’的时代已经过去‘教育+AI’才是现在与未来的希望”。2017年7月国务院印发〖新一代人工智能规划〗明确提出到2030年中国人工智能核心产业规模将超过1万亿元带动相关产业规模超过10万亿元。其中教育作为人工智能重要应用场景之一未来想象空间巨大。

  因为AI在线教育又一次迎来了春天。

  在线教育百家争鸣

  2014年被业界称为“在线教育元年”。那时初尝互联网甜头的在线教育企业如雨后春笋般涌现势头凶猛。可是第一个春天太短随着梯子网、那好网的相继失败那些原本看好在线教育的人们开始惶恐泡沫破灭。

  在遭受了“狂热——急冻”的“过山车”式大起大落之后有幸存活下来的在线教育企业最终乘上了人工智能的快车呈现峰回路转的景象。

  如今在写字楼、公交站台与地铁通道里都可以看到沪江、VIPKID以及很多初创教育机构的广告牌。需求端的火爆加上技术创新的供给又催生了一大批AI教育企业从学霸君的“高考机器人”到沪江的“Uni智能学习课程”再到乂学教育的“松鼠AI”人工智能教育产品陆续问世。新东方创始人俞敏洪也感叹:“教育领域从来没有这么热闹过。”

  中商产业研究发布的〖2017-2022年中国在线教育市场前景及投资机会研究报告〗显示在2012~2016年间中国在线教育市场快速发展从2012年697.8亿元增长至2016年的1853.4亿元年均复合增长率达到27.66%。2017年中国在线教育市场规模预计达到2810亿元2018年将有望突破3000亿元关口。

  广阔的发展空间让在线教育市场赢得了大量资本的青睐。假如复盘过去一年中AI领域的投资会发现其中教育领域的融资成绩十分显眼堪比一场你争我赶的数字接力赛。

  自学霸君在2017年1月宣布获得1亿美元C轮融资后猿辅导与英语流利说相继宣布获得1.2亿美元与近亿美元融资。2017年8月14日作业帮再破融资纪录:获得由H Capital领投的1.5亿美元C轮融资。同月VIPKID宣布完成高达2亿美元的D轮融资该笔融资被称为“迄今为止K12在线教育领域最大一笔融资”。

  据艾瑞咨询的数据显示截至2017年9月20日在线教育领域公开的融资次数达到147笔累计涉及资金75亿元人民币已经超过2016年全年的120笔。而从“鲸准”更详细的数据可以看到近1年来已有近200家投资机构入局教育行业总共完成466笔融资。可见资本针对在线教育开始下重注。

  除了资本的跑马圈地各家在线教育企业在人工智能上紧锣密鼓地布局也鲜明地表露出行业的竞争火热。

  “不得不快起来”乂学教育创始人栗浩洋表达了在白热化竞争时创业者们急切的心情他在2014年开始注意到“自适应”教学随后通过借鉴美国Knewton公司(最早将人工智能技术应用到“自适应学习”的在线教育机构)的教学经验短短几个月内就创办了乂学教育打造出一款人工智能学习产品“松鼠AI”。

  AI教育之争愈演愈烈2015年沪江推出智能导学系统2016年9月正式上线智能课主打智能测试优化学生的学习路径。在智能搜题领域不断深耕的学霸君利用人工智能加强图像识别功能实现更为精准的题目识别并给每道题目标上相应的知识点标签便于推荐给有需要的学生。后起之展露VIPKID更是在教学中采用人脸识别、情绪识别等技术实现用户数据的精准抓取。

  “AI学习系统的部署对于学习者以及教师来说不再是一种新生事物不再是一个很炫的新技术而是一个必不可少的东西。”论答创始人兼首席执行官王枫曾在GES2017未来教育大会上表示“假如你不使用AI、不使用自适应学习系统你的学习就失去了竞争力”。

  AI教育风口越吹越大贴上了人工智能标签的在线教育究竟发生了哪些变化?

  赋能:在线教育的AI打法

  “机器学习在某种程度上会被贴上人工智能这样的标签。”学霸君合伙人、首席科学家陈锐峰告诉中国青年报·中青在线记者经过多年的探索与发展人工智能的研究取得了阶段性成果其中以深度学习为代表的技术突破也开始进入行业应用期这成了教育触AI化的一个大前提。

  纵观众多AI教育入局者这三种类似的打法必不可少:通过大数据扫除知识点盲区;因材施教提供个性化推荐;实时反馈与老师亲密互动。

  “我们的教科书很多与现实脱节;现在的老师讲课举的例子与十几年前老师教给他的是一套东西。课还是那个课讲还是那样讲变的是黑板转屏幕面授转直播它真的提升了教育水平与学习效率吗?”传统教育的瓶颈困扰着正在创业期的栗浩洋。他认为在过去的教学模式中老师的授课模式多是“一对多”与对知识点线性的推进是无法根据学生的接受度与学习习惯因材施教的。

  但AI技术的发展让他预见到了未来教育与人工智能结合的无数可能性他开始从大数据入手尝试打破传统教育中知识点之间的壁垒。据栗浩洋介绍乂学教育的“松鼠AI”系统首先会对学生做知识点的全面扫描“比如学生对连词的理解有问题我们会具象到他是对定语从句中的连词不理解。”他举例说利用AI算法可以在较短的时间内检测出学生对知识点的掌握程度再针对盲区进行专门的视频讲解、专项练习、专题测试等。

  利用大数据来打通知识点间的逻辑与认知将学习科目的所有知识点进行拆分组合构建全新的知识图谱通过测验来检测学生薄弱的知识点进行专项突破从而能够让学生快速掌握所有知识点。这是在线教育行业内普遍的“第一回合”。

  沪江旗下的沪江网校智能导学系统正是采用了第一种打法。南昌大学的大四学生陈斯洁在沪江网校学习了三年一番体验下来她说“(测试)做完之后的对错在课程表上面有体现我觉得有一些课就不用选了。因为在智能课程没有出来之前有一些老师讲的课程其实我都比较熟悉了。”

  “通过智能测试可以了解每一位特定学生的强项与弱项。测试完之后针对学生学习我们会跳过强项相关学习内容针对弱项做增强的训练。”沪江合伙人、COO李骏介绍学生了解自我的强弱项之后还可以通过沪江专门为用户自学准备的智能课件系统进行查漏补缺以此提高自我的成绩。

  在获取一定量的数据后AI才真正开始尽其所长。例如乂学教育会根据AI后台的各种数据比如学生做每道题的时间、正确率给他们推送不同难度系数、不同交叉维度的讲解。栗浩洋说“一个知识点的讲解会触发另一个知识点让学生能够掌握一类题举一反三。”

  这便是目前AI教育企业宣称的最为亮眼的地方——个性化教学。基于算法技术以及感应器在全面抓取、分析个人的学习情况与知识掌握能力之后因材施教进行“千人千面”的定制式教学。

  以学习文言文为例假如系统测试到某学生的文言文较差学习文言文需要特别长的时间可能每学10小时只能提高1.5分。而这时假如考试时间仅剩2个月系统就会让学生暂时放弃文言文学习。“这就好像AlphaGo一样在某块区域它不跟李世石纠缠。李世石高兴地吃了几个子最后发现失去了整个江山。”栗浩洋说。

  “有AI介入的学习过程是一个动态的、不断博弈的过程。AI相对于人的优势在于它不会陷入到眼前的战局中而是会实时地、冷静地作各种各样最优的选择判断。”栗浩洋进一步解释道。AI把教学环节当中一些重复性的、程式性的、靠记忆、靠反复练习的模块用更有效的方式替代人脑这也给乂学教育带来70%以上人力成本的降低。

  据李骏透露沪江在教研方面的成本也有所下降有了智能化工具的帮助在开发课程与推荐测试题这些工作量大的事情上提高了效率。对于老师来说解开了重复又繁重的工作枷锁在教学过程中能够更多地集中在情感的交互、个性化的引导、创造性思维的开发上面。老师可以根据AI所提供的数据信息做出有针对性的辅导实时跟进学生学习情况。“这就像给老师发一个驾驶舱有了各项指标后他会开的比较精准开的比较快。”陈锐峰说。

  软肋:AI教育尚未真正落地

  大数据、知识图谱、自适应……这些听上去“高大上”的词汇给AI教育描绘了一张前景甚好的蓝图而平行线教育技术总监郭子墨(化名)的一句话却把在线教育企业拉回了现实:“目前很多企业都在做AI教育但都是在概念阶段落地的并不多。”

  李骏认为市场上的AI教育还处在早期摸索阶段。计算机科班出身的李骏在20年前上大学的时候就已经开始注意与研究人工智能。如今人工智能的发展已经取得了不错的成绩在线教育市场上五花八门的“AI教学系统”可以做到根据不同学生的学习进度与掌握情况给出个性化题库并提供更适合学生的知识呈现方式与考核方式让学习变得更容易。同时为老师们减负把制作课件、批改作业等繁琐工作交给智能工具。在他看来在重复性练习以及强化、深造的阶段AI对教育的赋能确实有一定价值。

  但值得注意的是实现真正的个性化教学需要庞大的数据与更强大的技术作支撑而现如今行业内没有任何一家企业能够单独形成一个完整的数据闭环很多技术还并不成熟大部分停留在思路与想法阶段AI能够做到的仅仅是工具辅助功能。

  AI育还存在诸多痛点。李骏认为目前NLP (自然语言处理)是大家都很注意的领域近年也有很多有价值的成果但差距在教育场景的充分应用还有很长的路要走。

  “假如你对着翻译引擎说‘I am blue’在没有语境的情况下国内所有的翻译引擎都会翻译成‘我是蓝的’但事实上你想要表达的是‘我很忧郁’。就是因为没有上下文机器没有办法作这个判断。”李骏举例说类似这样的问题放进教育场景里同样难以解决所以说现在还没有哪个智能机器人可以真的像老师一样帮助学生。

  正如创新工场执行董事张丽君所说聊天机器人用于打发时间上是可以的但真正应用到教育学习场景技术上还达不到这个能力。在她看来AI对当下教育企业产生的影响还局限在2B(To Business对企业)的领域里2C(To Customer对用户)领域里很难说有什么产品形态能出现。

  而AI在2B领域的应用也还在发展阶段。李骏称主观题的判断仍然是在线教育行业内的瓶颈。目前AI所能做到的仅仅是对选择题这类的客观题匹配到精准的答案而对于问答题、作文题等这类的主观题因为变量太多太复杂以现在的人工智能技术只能做到识别文字还无法实现理解文字背后的意图。

  在提供创造性的教学与改变学生的思维习惯及性格塑造上目前的人工智能技术更是望尘莫及。“目前在线教育行业所谓的人工智能其实就是数据比对而已是没法改变孩子的思维结构的更多的只是站在用户的角度站在主观的角度站在应试的角度来提高分数。”平行线教育创始人、CEO刘育涛认为AI教育还面临太多挑战。

  破局:真正的AI教育来日可期

  “真正的挑战在于如何将教育与科技结合它就像杠铃的两端。懂教育的人不太懂科技懂科技的人又不太懂教育。”白云峰针对AI教育当前的痛点提出看法他认为随着进入在线教育行业的门槛越来越高在线教育企业更应该把科技与教学的融合发展作为驱动行业与企业发展的原动力。

  AI成为当下在线教育企业的首要发力处这尤其体现在对学生教学数据的收集上。据了解不少企业都在建立各自的数据库沪江把每天产生的新的课程内容都围绕知识图谱打成标签并做好应用准备构建一个不断生长的知识库。

  目前各在线教育企业掌握的自有数据是分散的。学而思网校总经理陈宁昱曾建议不同的公司联合起来实现数据共享这也是AI教育发展中的一个重要环节。李骏告诉中国青年报·中青在线记者沪江打算跟很多做AI底层技术的公司合作技术公司优展露的人才、算法与AI经验与教育机构的场景、数据结合这样能形成一个数据闭环能把学生的整个学习数据从课外辅导到校内到在家学习全部打通起来。通过收集到更多的数据得到一个更好的反馈。

  在大数据体系的加持下学生的画像将越来越清晰通过算法预测加上知识点勘察来进一步修正学生的学习路径与学习内容以达到更为精准的个性化学习。“通过这样一种方式给学生一种适度的知识支撑给他们搭建梯子去接触更多的知识。”郭子墨说。

  另外技术的发力更多地体现在构建智能对话系统。所谓学习里面的智能对话系统即尝试理解人在学习过程当中最经常问的是哪些问题这些问题通常可以用哪些方式去解决。李骏称未来的方向之一便是基于这样的智能对话系统打造出一个伴学的机器人实现人与机器的高级对话。

  刘育涛不建议教育工作者在AI上投入大量精力。他认为教育本身才是在线教育从业者应重点深思的地方。AI+教育目前还只停留在传统教育所说的“育分”阶段而未来的教育最主要的是“育人”。他认为学生学习知识固然重要更重要的是学会如何使用知识。在世界观、人生观、价值观的塑造上未来的AI教育还需进一步突破。

  VIPKID创始人、CEO米雯娟表示只有更多企业、研究机构、技术人才共同携手才能一起推动技术与教育的深度融合探索未来教育的更多可能性。“未来不是我们要去的地方而是我们正在创造的东西。我们正在做的、创造的东西确定了我们的未来未来跟现代之间没有鸿沟。”

  在中国教育学会副会长、新教育实验发起人朱永新看来目前要做的是鼓励更多的机构、个人去进行教育的探索与创新。“其实我们已经站在未来的门槛上推开门就是未来关键就是要做。”他说。

  新华网英国约克12月6日电(记者王子江)中国选手丁俊晖6日在这里举办的英国锦标赛16强战中以4:6不敌排行远低于自我的英格兰选手奥唐奈尔无缘八强。

  世界排行第八的丁俊晖开局就遇到对手强有力挑战他先后以0:1、1:2落后之后找到状态打出单杆55分与59分连赢两局以3:2取得领先。世界排行59位的奥唐奈尔接下来连胜三局以5:3取得赛点。

  丁俊晖以69:21扳回一局将差距缩小到4:5。第10局比赛中他连得21分后被迫转入防守最后奥唐奈尔抓住机会打入一计精彩的长球连得41分锁定胜利。

  来自伦敦的奥唐奈尔此前五次征战英锦赛未曾取得一场胜利因此他赛后兴奋地将这场比赛称作“职业生涯中最重大的一场胜利”。

  丁俊晖赛后告诉记者这场比赛他发挥得不太好自我比对手有更多的机会但没有抓住。当然也有客观原因就是场地温度控制得不好因为空调的原因自我很多时候走位受到了影响。

  他说:“我打球旋转比较多不是以准度见长很多时候走位靠猜对我来说比较困难。”

  他还说:“其实对手中段打得一般但我给他的机会太多了让他渐渐找到了信心。”

  对于下一步的目标他说:“除了世界锦标赛我其实对其他比赛都没有那么上心只是想每天努力训练争取把比赛打好。”

  这次比赛后他将赶回国内与家人多呆一些时间然后回来准备1月举办的大师赛。

  丁俊晖失利之后参加今年英锦赛的20多名中国球员全部出局。今年的比赛对中国选手、尤其是年轻球员都是重大的考验因为比赛中间爆出曹宇鹏与于德陆禁赛事件他们也受到了一定的影响。

  丁俊晖对于假球事件并不想评价只是说:“运动员必须自律。”至于年轻球员的表现他说:“中国球员在这里很艰苦没那么轻松球员输了比赛心里肯定不是个滋味毕竟他们年纪都很小希望他们开开心心吧。”

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