来源：THE VERGE
作者:Amar Toor
智能观 编译整理
巴黎一所商学院将很快开始使用人工智能和面部识别技术，来确定学生在课堂上是否集中注意力。这是一款名为Nestor的软件，今年9月就会被用在ESG商学院的两个在线课程中。前段时间，在纽约举行的联合国大会上，创建Nestor的公司LCA Learning展示了这项技术。
根据LCA创始人Marcel Saucet的说法，他们的目标是利用Nestor收集的数据，同时提高学生和教授的表现。
该软件使用网络摄像头来分析学生的眼球运动和面部表情，以确定学生是否在看视频的时候走神儿了。然后，软件还会选择学生走神儿的时段里的内容制定测验。Saucet说，教授们也能识别出学生在什么时候走神儿了，这可能帮助他们改善教学。
智能观也曾报道过眼球追踪技术和课堂学习的关系，讲的是瑞典一家致力于眼球追踪技术研发的科技公司Tobii。其眼球追踪技术能够了解不同形式的课堂教学中，学生的学习行为和老师教学方法的数据，这家公司试图找出教学过程中，能够保持学生注意力的因素，并获得一些提升学生积极性和参与度的教学技巧。感兴趣的朋友可以前往某信智能观了解。
尽管Saucet希望推出一个内置版本，但是一开始，这项技术只适用于那些远程学习的学生。当学生走神儿的时候，它可以向学生发送实时通知。Saucet在ESG的巴黎校区展开的一次演示中表示，这项技术可以极大地提高那些大规模开放在线课程，或者大型开放式网络课程中学生的表现。
“大型开放式网络课程的问题是它们不起作用，”Saucet说，“我们已经进行了10年的探索，而美国也已开展25年。但它不起作用。”
联合国世界人民会议(World Council of Peoples)发布的一份新闻稿，称Nestor是“第一个人工智能引导的课堂”，不过这并不完全准确。该软件并不能真正教授一门课程，而且这已经不是学校第一次尝试类似的技术了。
智能观在《美AI教育高峰对话：在教育领域应用机器学习意味着什么？面临哪些现实问题？》一文中曾报道过，IBM在麻省理工学院有一个活动，每个教室都装有摄像头（学生们也知道）。如果一个教授正在讲课，他不需要再抬头数一数多少学生在睡觉，面部识别技术已经可以识别出学生的情绪（如无聊、走神），然后系统向教授发送相关信息。
而在一次“AI+教育”的交流活动中，新东方网络运营部双师技术中心主任刘雷也曾透露，新东方也有类似的布局。
马德里的IE商学院(IE Business School)近期也创建了一个WOW Room(WOW： Window on The World)，在那里，教授们站在一堵屏幕前，学生们从远处收听。与Nestor一样，该系统使用“情感识别系统”来衡量学生是否保持注意力。
AI教育倡导者说，这项技术可以作为数字家教来满足学生的个人需求，并帮助其培养更有效的学习习惯。一些支持者说，这样的软件也可以通过提供量化的反馈来协助教师判断。一些研究人员甚至描述了这样的前景，人工智能将成为伴随学生多年的“终身学习伙伴”。
然而，不得不考虑的问题是，人工智能必须站在大数据的肩膀上才能摘到成功的“苹果”。
这些数据如何被处理呢？许多人纷纷表示担忧。一家叫做InBloom的数据分析公司曾在纽约推出了一项个性化学习计划，2014年，该项目在人们对如何使用和保护学生数据的担忧中流产了。
Saucet说，Nestor不会储存任何视频片段，他们公司也不打算出售软件收集的其他数据(而是直接把软件卖给学校)。他说，这些数据也会被加密和匿名化。
除了面部识别和分析，Nestor还可以与学生的日程安排进行整合，以显示学生可以学习的时间，并跟踪他们的在线行为，了解学生的学习模式。
比如说，如果一个学生经常在工作日的晚上看YouTube视频，Nestor就会建议他们把那个时间用来学习。然而，Saucet承认，关于如何处理和存储这些学生数据，最终将由每所学校来决定。
伦敦大学学院(University College London)知识实验室教授Rose Luckin表示，人工智能可以通过提供学习的方式以及学习何时发生的相关信息来解锁“学习的黑盒子”，但实际上可能不会对关键需求有效。
“我认为它会对教育产生巨大的影响，” Luckin说，“但我认为目前的问题是，正在发生的事情是由技术应用主导的，而不是学习科学。”
Luckin说，像Nestor这样的项目对于远程上课的学生来说是很有用的，因为“那里没有一个人在看他们”。此外，她认为，目前大量的研究都集中在基于面部表情的情感分析上(一些公司已经开始使用类似技术打广告了)，但不知道有任何大规模的研究对此类项目的教育成果进行研究，她质疑针对学生走神期间的内容展开测试的价值。
Luckin说:“一种更具教育性的方法是，在学生集中注意力的时候，将学生的表现展示给他们自己，以促使他们思考自己的表现。”“这样，你就是在向学生提供信息，并帮助他们更有效地安排学习时间，使他们成为更高效的学习者。”
虽然有些人担心人工智能有朝一日可能会取代教师，但Luckin认为技术更像一个助手，而不是替代物。
对她的这种观点，Saucet也表示同意。“人类之间的接触不会消失，”他说，“教师总是会存在。”
原文网址：https://www.theverge.com/2017/5/26/15679806/ai-education-facial-recognition-nestor-france?from=singlemessage
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