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AI赋能教育,正确的出路在哪里?

AI赋能教育,正确的出路在哪里?

作者: 倪卫涛 | 来源:发表于2019-01-07 11:41 被阅读4次

    近年来,人工智能受到了全社会的普遍关注,并被提升到了国家战略的高度。2016年,AI在中国的创投市场正式爆发,如何让AI技术“落地”与行业结合是资本和创业者都在寻求的答案。

    教育被称为永远的朝阳行业,教育市场也从来不缺风口和机遇,互联网技术的进步不断对传统的教育模式进行颠覆。数据是AI应用的基础,近年来接连涌现的在线教育行业由于海量用户数据的积累而成为AI技术落地的温床。教育行业一直存在重服务,人力成本高的难题,而AI+教育在降低成本、提升效率方面提供了很大想象空间,AI教育企业和AI教育产品应运而生,机器训练、自适应学习、个性化推荐试题、人工智能语音培训……一系列全新的概念让“AI+教育”成为行业热门赛道。

    根据艾瑞咨询数据,目前AI在教育中的已有应用可分为两个类型。一是工具类AI(或识别类AI),例如作业帮的拍照识别功能,猿题库的智能题库,科大讯飞的主观题自动识别批改,云知声的语音识别功能,海风教育的“好望角”表情识别系统,起到帮助老师识别学生情况的辅助工具作用,教学本身仍旧由老师人工完成;

    二是教学类AI(或策略类AI),海外叫做自适应学习(Adaptive Learning),可模拟特级教师的教学方法和教学策略,整个教学练测过程完全闭环由AI完成,老师在其中只起监督、辅助作用,例如英语流利说、松鼠AI和论答。

    美国作家卢克·多梅尔在《人工智能》一书中提出了“奇点”概念,奇点指的是机器在智能方面超过人类的那个点。奇点大学创始人库兹韦尔说道,“奇点是指一项技术在成熟之前,都在缓慢潜伏发展,一旦技术水平、市场环境成熟,发展速度将立刻变成一条指数级增长上扬的曲线,而这个转折就是奇点时刻”如今AI教育处于潜伏期,要想彻底颠覆传统教育迎来奇点时刻,必须把握以下三个正确的方向:

    一.、AI不能取代真人,教师工作形态需转型

    首先,教育的核心理念是育人而非应试,AI作为机器只能传授给学生知识点,无法代替老师作为真人给予学生关心与爱。对教师来说,AI替换掉的是部分简单重复的劳动,如课堂管理、作业批改等,题库类产品也提高了练习的效率,但对于核心的教学环节仍需要发挥教师的主观能动性。在这一过程中,AI跟真人老师的关系更多是配合而非取代,最终教育本身还是关于人际关系的建立,是师生之间怎么样建立互信,怎么样建立一个高质量的互相的关联。

    其次,AI的作用是帮助教师更好地从教,与此同时教师工作形态也需要转型,机器可以帮助教师节省重复性工作的时间,此时教师的作用便在于将更多的时间和精力用于帮助学生培养创新力、创造力,以及培养学生的素质和情商,帮助学生形成价值观和思想体系等工作上。人工智能时代,教师能力和教师队伍培训工作都需要加强。

    二、人才储备是当务之急

    AI教育在很大程度上解决了教育成本高和资源分配不均的问题,但目前大众对AI教育的期待程度已远超AI的能力,项目同质化严重,教学效果无法准确评估,噱头和盲目追风口占很大比例是当下面临的一系列问题,在国内,AI智适应教育是一个新兴的领域,由于对这个行业之前闻所未闻,导致无论高校还是企业界,可以说人才储备和经验为零。目前,既懂教育,又懂AI的人才还是匮乏状态。

    实际上在过去十多年的时间里,AI的基础理论基本没有本质变化和突破性的进展。桃李资本合伙人姚玉飞曾直言不讳地批评,现在市面上的“AI+教育”很多可能并不是真的“AI+教育”:现在的“AI+教育”产品很多都还不成熟,但一些公司,产品只要有涉及一些类似于测评或者识别的功能,就敢直接号称自己是一家人工智能公司。

    因而想要真正实现行业的转型和持久发展,人才储备和技术赋能仍是竞争的核心,AI教育企业的比拼,是AI人才,教育专家、工程师团队等全方位的人才竞争。

    三、内容,场景,数据的三位一体

    AI技术创新在教育行业里不是为了技术而技术,把内容、场景、数据结合在一起,三位一体,才能真正有可交付的效果。

    首先数据缺失和数据评估失效是绝大多数教育公司面临的最大问题。人工智能需要海量精准的数据,但现在无论是从线下转到线上,还是从题库、1对1教育方向切入的教育企业,都在数据方面存在不同程度的缺失。且教育行业的学习数据还未形成闭环,某些重要环节仍然缺失,比如学习过程数据,知识点掌握情况数据等,所以现阶段利用AI无法形成有效评估来推动学习改进。

    其次是落地教育场景的操作难度。学生的大部分学习时间在学校,而学校还保持传统的学习模式。因此如何实现内容,数据和场景的三位一体才是AI教育实质性探索的方向。

    AI在教育领域还有很多不成熟的地方,很多布局人工智能的教育企业也没法推出像样的产品,但这一新技术的必要性是毋庸置疑的,业内人士预测,真正大规模、系统化、标准化地使用人工智能技术,至少要在三年后,AI仍然未来可期。

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