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今天是立春。立春是適合耕耘土壤,為播種做準(zhǔn)備的好日子。一早,便收到好友愛知行的李子發(fā)來的文章《自適應(yīng)學(xué)習(xí)的兩種設(shè)計(jì)方案:知識(shí)點(diǎn)間和知識(shí)點(diǎn)內(nèi)》,并希望我也來回應(yīng)一發(fā)。我看了文章,有幾點(diǎn)還是覺得值得探討,便應(yīng)了下來:“好,來一發(fā)。”
先說說,文中的幾點(diǎn)。
(1)文中首先對(duì)將自適應(yīng)分為兩類:“知識(shí)點(diǎn)間”(between knowledge points)自適應(yīng)和“知識(shí)點(diǎn)內(nèi)”(within knowledge points)自適應(yīng)。然后提到了它們與CAT(計(jì)算機(jī)輔助測(cè)試(Computerized Adaptive Testing))的關(guān)系。明確了以下觀點(diǎn):
CAT的問題是,假設(shè)被試者能力不變,給定一個(gè)題庫(kù),是否存在一個(gè)測(cè)試路徑,使得系統(tǒng)以最少的題量將學(xué)生能力估計(jì)到某個(gè)預(yù)先指定的熟練程度。因?yàn)镃AT從根本假設(shè)上否定了通過練習(xí)進(jìn)行學(xué)習(xí)(learning through practice)的可能性,因此使用IRT/CAT做推薦引擎的知識(shí)點(diǎn)內(nèi)自適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品都有一點(diǎn)“掛羊頭賣狗肉”的嫌疑(但是知識(shí)點(diǎn)間自適應(yīng)系統(tǒng)并不存在這個(gè)問題)。
個(gè)人認(rèn)為,意識(shí)到必須區(qū)分傳統(tǒng)的知識(shí)點(diǎn),并分類為“知識(shí)點(diǎn)間”和“知識(shí)點(diǎn)內(nèi)”是有進(jìn)步的。當(dāng)然,這開啟了新的挑戰(zhàn)。也就是后來JC(俊晨)提到的“知識(shí)點(diǎn)內(nèi)自適應(yīng)可以說是一個(gè)還有待進(jìn)一步研究的領(lǐng)域?!?/p>
(2)順著IRT的話題,進(jìn)一步說下,IRT并非沒有價(jià)值,只不過需要區(qū)分下以下幾個(gè)概念。但目前,它的價(jià)值并沒有被真正放對(duì)地方。
(3)為什么區(qū)分“知識(shí)點(diǎn)間”和“知識(shí)點(diǎn)內(nèi)”是有意義的?
一開始討論自適應(yīng)的時(shí)候,大部分技術(shù)驅(qū)動(dòng)的團(tuán)隊(duì),并沒有意識(shí)到這一點(diǎn)的重要性。他們大多copy國(guó)外的實(shí)踐,也許是因?yàn)橘Y本偏好國(guó)外成功模式的需求導(dǎo)致的。但是,中國(guó)式教育、考試,是真正的“中國(guó)式”的。中國(guó)學(xué)生要做的題,比國(guó)外同階段教育所要做的題,難太多了!當(dāng)然,即使是在美國(guó),據(jù)說知識(shí)點(diǎn)間自適應(yīng)的應(yīng)用效果也不理想。也就是文中提到的:
“知識(shí)點(diǎn)間自適應(yīng)”是一個(gè)在直覺上合理并且在技術(shù)上成熟的設(shè)計(jì)方案。今天我們?cè)谥袊?guó)看到的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),大部分屬于這個(gè)類別。然而,“知識(shí)點(diǎn)間自適應(yīng)”系統(tǒng)在美國(guó)的實(shí)際使用中效果差強(qiáng)人意。
好了,說完了背景情報(bào),說點(diǎn)干貨,談?wù)勎覍?duì)“自適應(yīng)”的一些看法和認(rèn)識(shí):
一、當(dāng)我們?cè)谡f“自適應(yīng)”的時(shí)候,我們?cè)谡f啥?
從大眾的角度,我覺得“自適應(yīng)”其實(shí)就是在強(qiáng)調(diào)某種“智能”,希望機(jī)器能聰明、且自動(dòng)化地為我們解決一些問題。從專業(yè)的角度來說,其實(shí)是希望在兩種需要之間做平衡,即:“按需推送資源”和“按適應(yīng)能力推送資源”,二者分別對(duì)應(yīng)“按需教學(xué)”(學(xué)習(xí)者自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容和節(jié)奏)和“適應(yīng)性教學(xué)”(系統(tǒng)或教師為學(xué)習(xí)者選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容和節(jié)奏)。
二、“自適應(yīng)”跟“人工智能”有什么關(guān)系?
藍(lán)象營(yíng)在16年的預(yù)測(cè)里,顯然是重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了“人工智能”,當(dāng)然“人工智能”確實(shí)很熱。值得注意的是,自適應(yīng)確實(shí)被放在了“智能化”里。雖然我不太認(rèn)同2013年開啟的題庫(kù)項(xiàng)目,能算是“智能型”題庫(kù),好吧,你說叫初級(jí)階段我也認(rèn)了,暫且不議。原因在于,智能題庫(kù)必須要以“希望機(jī)器能聰明、且自動(dòng)化地為我們解決一些問題”為前提,而“傳統(tǒng)基于知識(shí)點(diǎn)的智能題庫(kù)”好像真的是啥問題都沒解決。
說到“智能”有一段學(xué)習(xí)心理學(xué)的話還是非常值得一看的。
這段話有幾個(gè)意思:
(1)知識(shí)與語義的表征高度相關(guān),涉及知識(shí)的話題,從語義記憶的角度來看,都會(huì)有“智能化”的需求;
(2)反之,智能的話題本質(zhì)上是語義的話題,而且是語義記憶的話題。
(3)設(shè)計(jì)上應(yīng)與“情景記憶”無關(guān)。
三、時(shí)下熱門的“人工智能”將如何影響自適應(yīng)?
2016年,人類已經(jīng)被阿法狗打敗了。所以“人工智能”熱潮再創(chuàng)新高。但是絕大部分的觀點(diǎn)基本都在吹噓“大數(shù)據(jù)”和“深度學(xué)習(xí)”。它們很少談到專家系統(tǒng),很少談到語義,但是這些話題是同等重要的。
2017年1月14日下午谷歌云首席科學(xué)家李飛飛今天在極客公園2017GIF大會(huì)上發(fā)表演講《李飛飛:AI成長(zhǎng)伴隨不確定性》,就對(duì)這一些話題進(jìn)行了強(qiáng)調(diào)。我總結(jié)一下這個(gè)部分李飛飛的核心觀點(diǎn)其實(shí)是這樣的:
1、深度學(xué)習(xí),對(duì)于圖片的識(shí)別目前已經(jīng)沒有什么問題,但是要讓圖片的意思被理解,進(jìn)而進(jìn)行有效的分類,目前還是很頭疼的;
2、分類依據(jù),其實(shí)是一種“知識(shí)”;所有的“知識(shí)”本質(zhì)上都是語義的,所以也可以說“分類依據(jù),其實(shí)是一種語義”;
3、目前,人工智能的話題,在語義方面解決得并不好。傳統(tǒng)的NLP和專家系統(tǒng)其實(shí)都不是太靈,但它們是不可回避的話題,也是人工智能的核心話題。因此,如果人工智能的話題繼續(xù),我們就需要一些全新的思路來解決語義問題。這就不難理解為什么2016-11-30有篇文章《谷歌搜索也是拼了!為上馬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),百名 PhD人工處理數(shù)據(jù)》。
我回到我們文初提到的“知識(shí)點(diǎn)間”和“知識(shí)點(diǎn)內(nèi)”相關(guān)的話題來銜接人工智能中語義的問題,我想起來的是耐格納威斯基(澳)寫的《人工智能智能系統(tǒng)指南》一書中的一副截圖:
關(guān)于自適應(yīng)的話題,我補(bǔ)充如下:
1、對(duì)于人工智能來說,對(duì)知識(shí)的標(biāo)簽進(jìn)行人工的干預(yù)是必不可少的工作,國(guó)內(nèi)知識(shí)工程專業(yè),在北師大等一流高等學(xué)府是有開設(shè)的,但是其發(fā)展并不能滿足當(dāng)前實(shí)踐的需要;
2、專家系統(tǒng)的傳統(tǒng)思路,只是必要的部分,但并不意味著它們足以解決問題。
3、NLP的傳統(tǒng)思路,為我們積累了大量詞庫(kù)集,但這些傳統(tǒng)詞集,如何更好地服務(wù)于“機(jī)器學(xué)習(xí)”也是一項(xiàng)重要的挑戰(zhàn)。
4、并未被詞集化的部分,可能需要的是“新的知識(shí)工程技術(shù)”,它們可能開始于對(duì)認(rèn)知語言現(xiàn)象和語用現(xiàn)象的深刻洞察,而成功于找到能為AI服務(wù)埋單的場(chǎng)景。這里面,最重要的領(lǐng)域可能就是教育。
5、需要大量新技術(shù)、新知識(shí)的應(yīng)用。我相信它們已經(jīng)存在,只是還沒有浮出水面。
末了,我想用IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、IBM中國(guó)研究院院長(zhǎng)沈曉衛(wèi)在《人工智能兇猛來襲!未來10年40﹪的企業(yè)或?qū)⑾А愤@篇講話中的一句話來結(jié)尾,借以鼓舞那些像李子團(tuán)隊(duì)(愛知行)、像我們團(tuán)隊(duì)(圖索教育)一樣奮斗在創(chuàng)新第一線的伙伴們:人工智能它不是一個(gè)特定的技術(shù),它是一個(gè)時(shí)代的開始,所以對(duì)非常多的行業(yè)和公司都會(huì)產(chǎn)生非常深刻的影響。我覺得一個(gè)公司是否存在取決于它是否擁抱變化。
一年之計(jì)在于春,讓我們開始行動(dòng)起來!
本文來自投稿,作者蝦子摸象
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