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美國頂尖 AI+教育公司,都在研究些什么?

作者:硅谷密探 發(fā)布時間:

美國頂尖 AI+教育公司,都在研究些什么?

作者:硅谷密探 發(fā)布時間:

摘要:AI+教育是不少教育科技公司的升級之路。

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小探在寫這篇文章時,很懷念自己的學(xué)生時代,盡管也被罰站過、考試卷上偶爾一片紅、家長會也的確挺可怕的,但總體還是很美好的,不是嗎?

直到小探在寫這篇 AI 如何顛覆教育行業(yè)的文章時,才感到由衷的慶幸:好在咱當(dāng)年沒 AI!為什么?因為 AI 實在是太無所不能了...

今天,小探就帶你看看,到底美國的AI+教育的創(chuàng)業(yè)公司們,都在搗鼓些什么!

AI 陪你學(xué)習(xí):既細(xì)致入微也鐵面無私

AI+教育公司這么火熱,到底都做些什么呢?根據(jù)服務(wù)對象的不同,小探把 AI+教育公司分為了四大類:面向老師、面向?qū)W生、面向家長、以及面向?qū)W校。

首先我們來說說第一類:面向老師的 AI 公司。

老師們除了在臺前上課,下課后除了給學(xué)生答疑解惑,還有哪些工作要做呢?其中很重要的兩項工作,恐怕就是判卷子和批改作業(yè)、以及制定教學(xué)計劃和備課了。一些 AI 公司瞄準(zhǔn)了這塊市場,希望幫助老師們更高效省時地判卷子改作業(yè),以及更有效、靈活地制定教學(xué)計劃。

從技術(shù)角度來看,答案標(biāo)準(zhǔn)化程度較高的是非題、選擇題和填空較容易讓機(jī)器判斷,而推演題、問答題的自然語義識別(NLP)、甚至是答題行為動態(tài)的捕捉與分析是目前正在進(jìn)一步探索強(qiáng)化的領(lǐng)域。創(chuàng)業(yè)項目 Gradescope(下文會有詳細(xì)介紹)和給你改文法錯誤、確保你不再天天被英語老師罵的 Grammarly 是目前此領(lǐng)域比較知名的項目。

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(Gradescope 網(wǎng)頁)

不過代替人類批卷子的 AI 也有 “缺點”。小探上學(xué)時每逢重要考試前夕,老師們總會叮囑學(xué)生們 “看到不會答的題也要盡量寫點別空著,閱卷老師心一軟說不定還能給點 ‘感情分’?!?而火眼金睛一目十行的 AI,恐怕一眼就能看穿你政治題和證明題下,密密麻麻東拉西扯寫的那一堆東西里,到底有沒有正確答案... 

除了改作業(yè),AI 還能為老師的教學(xué)教研提供指導(dǎo),幫助老師置頂教學(xué)計劃。

AI 可以通過對學(xué)生行為數(shù)據(jù)、語音情感進(jìn)行識別與分析,為教師和教育機(jī)構(gòu)提供信息數(shù)據(jù)支持。報告可以作為教師考核的參考,也可以幫助教師制定計劃和為課程設(shè)計做指導(dǎo)。

比如,當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)很多學(xué)生都做錯了同一道作業(yè)題,系統(tǒng)會提示在該知識點上給予學(xué)生更多的指導(dǎo),或是講解更多相關(guān)的習(xí)題。如果是線上錄播課,可以對未來課程設(shè)計進(jìn)行改良,為習(xí)題添加提示。如果是一對一直播課,甚至可以為教師提供實時反饋,讓教師同步掌握學(xué)生的心理狀態(tài),調(diào)整下一步教學(xué)活動。教育機(jī)構(gòu)還可以通過跟蹤分析學(xué)生數(shù)據(jù)預(yù)測哪些人有退學(xué)風(fēng)險,來幫助學(xué)校和教師提早進(jìn)行干預(yù)。該領(lǐng)域的代表機(jī)構(gòu)有 Affectiva、Acrobatiq。

以 Affectiva 為例。不知大家上學(xué)時有沒有過這種經(jīng)歷:當(dāng)老師掃視全班問 “這道題怎么做?” 時,你越不會、越心虛、越希望老師千萬別叫你,下一秒就越容易聽到了自己的名字。

還不是因為你的表情出賣了你!而這就是 Affectiva 努力 “破譯” 的事情。Affectiva 是一家基于情緒識別技術(shù)的 AI 科技公司。團(tuán)隊首先搜集了大量不同種族、年齡、性別的表情案例,然后使用深度學(xué)習(xí)來分析真笑還是假笑。

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(Affectiva / 圖自網(wǎng)絡(luò),版權(quán)屬于原作者)

隨后,Affectiva 利用視覺識別和機(jī)器學(xué)習(xí)在面部提取鼻尖、嘴角、眉峰等關(guān)鍵點,與情緒的數(shù)據(jù)點做對照,然后利用這些數(shù)據(jù)與情感狀態(tài)進(jìn)行比對,如困惑、感興趣、享受等。隨著數(shù)據(jù)的積累,情緒分類會更準(zhǔn)確,當(dāng)訓(xùn)練同類型的分類器時,100 個樣本準(zhǔn)確率大概為 75%,而10萬個正向訓(xùn)練樣本,準(zhǔn)確率可以超過90%。

基于上述技術(shù)研究,Affectiva推出了一款 Affdex 軟件,用戶面部輸入后將以 Affdex 指標(biāo)的形式獲得表情輸出:7種情緒指標(biāo),20 種面部表情指標(biāo),13 種網(wǎng)絡(luò)表情符號以及 4 種外觀指標(biāo)。在教育方面,團(tuán)隊希望程序能有效捕捉學(xué)生的困惑,進(jìn)而指導(dǎo)調(diào)整教學(xué)節(jié)奏,讓學(xué)習(xí)更高效。教育 APP Little Dragon 使用的就是 Affectiva 的情緒 SDK 監(jiān)測學(xué)生的狀態(tài),以此調(diào)整內(nèi)容難度和向老師和家長提供反饋。

說完了老師,我們再來說說面向?qū)W生的 AI+教育公司。

一說起教育,大家都說要 “因材施教”,但在現(xiàn)有的模式下,教師很難照顧到所有學(xué)生,而 AI 卻讓因材施教成為可能。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以捕捉和回應(yīng)學(xué)生不同的需求和反饋,通過對知識點的選擇或強(qiáng)調(diào)、或重復(fù),或跳過,或補充,讓每一個學(xué)生都能有最適合自己的學(xué)習(xí)速度和路徑。創(chuàng)業(yè)公司 Knewton、Kidaptive 就是這一領(lǐng)域的代表。

學(xué)完了后,到底結(jié)果如何呢?和別人比起來,我算學(xué)得好的、還是學(xué)得不好的?AI 還可以為學(xué)生提供學(xué)習(xí)反饋和決策指導(dǎo)。

與教學(xué)教研指導(dǎo)類似,AI也可以通過數(shù)據(jù)為學(xué)生提供指導(dǎo)建議,比如 Civitas Learning、Noodle 等公司。學(xué)生可以從系統(tǒng)那里了解到自己目前的學(xué)習(xí)進(jìn)度、狀態(tài)、知識點掌握情況,以及和大數(shù)據(jù)進(jìn)行比較參考,了解自己所處位置。系統(tǒng)也可以根據(jù)學(xué)生的個人情況和大數(shù)據(jù)為學(xué)生提供個性化的選課、選校、選導(dǎo)師建議與服務(wù)。

除了老師和學(xué)生,教育的另一外一個重要參與者是誰?當(dāng)然是家長啊 —— “家長會” 這三個字,讓千萬學(xué)子在家長會當(dāng)天謹(jǐn)言慎行,夾起尾巴做人 …

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(認(rèn)真記筆記的家長 / 圖自網(wǎng)絡(luò),版權(quán)屬于原作者)

AI+教育系列的公司,當(dāng)然也有面向家長的公司,比如 ROBOTERRA, Inc、Wonder Workshop 等,就旨在打造 AI 虛擬助手和機(jī)器人等工具,使其起到部分人類教師或教具的作用,主要應(yīng)用于兒童早教、語言閱讀和 STEM 領(lǐng)域。

AI 助手通過語音互動、知識講解、音樂播放等手段,既增加了學(xué)習(xí)的趣味性,也實現(xiàn)了陪伴孩子和輔助學(xué)習(xí)的目的。需要注意的是,目前實體機(jī)器人屬于硬 AI,和純軟件 AI 相比,還處于發(fā)展的早期階段,可探索空間很大。

此外,也有一些針對教育機(jī)構(gòu)的 AI 創(chuàng)業(yè)項目,希望可以通過 AI 實現(xiàn)教務(wù)管理的智能化。換句話說,這些 AI 項目針對的主題不是老師、家長、或?qū)W生個人,而是學(xué)校。主要應(yīng)用領(lǐng)域包含圖書館管理、招生咨詢、財務(wù)管理、學(xué)生考勤和安防幾個方面。

具體說來,智能圖書館可以根據(jù)學(xué)生的背景匹配個性化書目;而 AI 客服可以為感興趣的學(xué)生、家長提供學(xué)校介紹和招生咨詢;在預(yù)算有限的情況下,如何決定投資的優(yōu)先級呢?借助 AI 的力量,學(xué)校的學(xué)生、老師和設(shè)備的數(shù)據(jù)分析可以干預(yù)學(xué)校的投資決策;另外,圖像與人臉識別可以實現(xiàn)學(xué)生考勤記錄和校園防火、犯罪等安防監(jiān)測。Jenzabar、BrightBytes 等就是這一領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司。

AI+教育:不少教育科技公司的升級之路

小探在整理過程中發(fā)現(xiàn),在美國 TOP30 AI+ 教育公司中,除了“根正苗紅”的 AI 教育公司(如 Volley Labs),還包含教育科技公司技術(shù)升級(如前文提到的 Gradescope、 Duolingo),以及 AI 技術(shù)公司應(yīng)用于教育等多個領(lǐng)域(如 Affectiva)。

我們簡單介紹以下幾家比較有代表性、各有特色的公司:

首先是根正苗紅 AI 教育公司的代表:Volley Labs。大家讀書時有沒有那種筆記記得特別好、特別清爽、特別全面的同學(xué)?Volley Labs 就是 AI 版的他/她!

Volley Labs 創(chuàng)立于硅谷,其產(chǎn)品 “Volley” 是一款針對企業(yè)的知識引擎。團(tuán)隊利用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將文本自動匯總為微課程、簡報和測試等移動端學(xué)習(xí)資料。使用者用手機(jī)拍下傳統(tǒng)學(xué)習(xí)資料(比如教科書的一頁), Volley 就可以自動識別出關(guān)鍵詞,檢測出相關(guān)概念,然后從互聯(lián)網(wǎng)上獲取相關(guān)信息,最后生成圍繞該知識的學(xué)習(xí)資料。

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與最開始就做 AI 的 Volley Labs 不同,Gradescope 則是 “教育公司起家、以 AI 升級” 的典型代表。

Gradescope 使用 AI 技術(shù)幫助教師打分,為教師節(jié)省時間。其實,團(tuán)隊最初開發(fā)的應(yīng)用程序是為了遏制作弊,把打完分?jǐn)?shù)的試卷制作成數(shù)字檔案,這樣學(xué)生就無法修改原先的答案、再找老師說是分?jǐn)?shù)打錯了。

在這個過程中團(tuán)隊積累了大量的課程問題和答案樣板,完成了原始數(shù)據(jù)的積累。這種積累也使其之后引入 AI 成為可能 。Gradescope 通過應(yīng)用界面實現(xiàn)了輔助助教評分的功能,將打分?jǐn)?shù)的工作時間縮減至一半,在加入AI技術(shù)后,打分?jǐn)?shù)的時間更是減少了 90%。AI 主要對問題與答案進(jìn)行識別、歸類,并進(jìn)行批量處理,讓打分自動化。

這里面包含:識別問題類型;區(qū)別書寫符號;識別手寫內(nèi)容;識別繪圖。其中識別手寫內(nèi)容需要使用在 Tesla K40 和 GeForce GTX 980 Ti GPU 上訓(xùn)練過的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入圖片后產(chǎn)生文字。伴隨著產(chǎn)品的應(yīng)用,數(shù)據(jù)會不斷增加,結(jié)果也會不斷得到修正,使算法越來越精確。公司的運行模式是免費+增值:給簡單的試題打分是免費的,使用AI技術(shù)將收取一定費用。

學(xué)外語不是件容易事,相信不少人都曾為學(xué)外語頭疼過。沒關(guān)系,AI 這不是來幫你忙了嘛! 

Duolingo 是一個在線語言學(xué)習(xí)平臺,有APP版和網(wǎng)頁版。它通過游戲化和多選題試錯的方式,讓用戶快速掌握一門外語。

怎么快速掌握呢?比如你想從零學(xué)習(xí)英語,它會先用中文問你問題,再用英語搭配圖片讓你選出正確答案。之后 Duolingo 會根據(jù)你的答案正確與否,推送不同難度的下一題,也就說每個人的學(xué)習(xí)過程都是個性化的。

它通過AI機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)轉(zhuǎn)型為自適應(yīng)模式后,用戶量獲得了大幅度增長,迅速超越了同類競爭對手。2016年,Duolingo 又加入了聊天機(jī)器人,引導(dǎo)用戶進(jìn)入特定主題進(jìn)行談話,如果用戶遇到談話的瓶頸,聊天機(jī)器人會幫助你脫困。隨著對話時間變長,外語詞匯的難度也會增加,語言也就一點一點學(xué)深了。

另外值得一提的是,Duolingo 早期的商業(yè)模式很有意思,項目為了對公眾免費,采用了眾包盈利的模式。用戶一邊學(xué)習(xí)一邊通過練習(xí)進(jìn)行翻譯,最后成功實現(xiàn)了學(xué)生免費學(xué)習(xí),網(wǎng)站付費得到翻譯的雙贏局面。

AI+教育:潛力巨大的年輕 “慢行業(yè)”

美國的 AI+教育全景,到底是怎樣的呢?小探在梳理了大量數(shù)據(jù)后,認(rèn)為 AI+教育在美國,是一個潛力巨大、比較年輕、需要時間證明的 “慢行業(yè)”。

首先我們要意識到,由于多種原因,美國的教育和中國的教育側(cè)重點會有不同。

相較于國內(nèi)最火爆的英語輔導(dǎo)與K12輔導(dǎo),高等教育在美國一直是重頭戲。美國高中生申請大學(xué)不需要高考,而是以推薦信、個人陳述等文書,加上SAT之類的入學(xué)考試和中學(xué)學(xué)習(xí)成績共同作為申請材料的。因此對基于分?jǐn)?shù)的課外輔導(dǎo)的剛需,相比國內(nèi)要小很多。

而美國高等教育是當(dāng)今世界最具競爭力的產(chǎn)業(yè)之一,在為世界各地輸送大量人才的同時,也是各種前沿科技研究的先驅(qū)。美國 TOP30 AI+ 教育公司中,大部分從事“高等教育”和“K12輔導(dǎo)”,兩者合起來占總數(shù)的一半(其次是占比 20% 的素質(zhì)教育)。所以在美國,高等教育得以與 K12 平分秋色。

另外,和國內(nèi)的全民學(xué)外語不同,美國人對學(xué)外語熱情不高,所以語言輔導(dǎo)類占比并不高。

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(Top 30 AI+教育公司服務(wù)領(lǐng)域分布)

而之所以說 AI+教育潛力巨大,是因為從其背后技術(shù)角度看,不論是語音識別、還是表情識別,都是已經(jīng)獲得較多關(guān)注、較多資源的、迅速發(fā)展的領(lǐng)域。在這種情況下,技術(shù)的不斷突破勢必會給這些公司帶來強(qiáng)勁增長。

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(AI+教育技術(shù)領(lǐng)域分布)

也正因為這些技術(shù)本身都很尖端,很年輕,這些美國 TOP30 AI+教育的公司大多也很年輕,比他們輔導(dǎo)的小朋友們還要小一些:大多成立于 2012-2014 年。2012年誕生的教育公司最多,有7家,其次是2012年和2014年,皆為4家。但和一些一飛沖天式的風(fēng)口領(lǐng)域不同,美國的教育產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢和成長速度很平緩,是個慢行業(yè) —— 當(dāng)然,也不太可能像有些風(fēng)口一樣迅速偃旗息鼓。

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(美國TOP30 AI+教育公司成立時間)

此外,以融資輪次劃分,可以看到目前不少美國TOP30 AI+教育公司主要以A輪和B輪為主,共計12家,占總體的40%。融資額度最高為1.8億美元,平均值約為4000萬。

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(美國TOP30 AI+教育公司融資輪次分布)

具體來看,美國AI+教育公司總?cè)谫Y額前 30 分別如下:

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( 數(shù)據(jù)來源:Crunchbase, Reports such as Global AI in Education Market Insights 2018-2024)

目前,AI+教育的大方向越來越偏向于如何更精準(zhǔn)地了解用戶、分析用戶,幫助用戶(無論用戶是學(xué)習(xí)者,教師還是教育機(jī)構(gòu))。那么技術(shù)方面具體如何實現(xiàn)這一點?而相應(yīng)技術(shù)細(xì)分美國又有哪些最新案例,它們的商業(yè)模式是什么,優(yōu)勢和挑戰(zhàn)又在哪里?因為篇幅有限,小探將在下篇文章2018美國AI+教育新趨勢中為你細(xì)細(xì)道來。

本文轉(zhuǎn)自微信公眾號“硅谷密探”,作者Iris Xu。文章為作者獨立觀點,不代表芥末堆立場。

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來源:硅谷密探
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