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教育AI,可能是最“貴”的一場試驗

作者:呂夢 岳麗麗 發(fā)布時間:

教育AI,可能是最“貴”的一場試驗

作者:呂夢 岳麗麗 發(fā)布時間:

摘要:如果說讓AI完全代替教師,目前看來還是有些夸張了。

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依托AI的概念,大量的資本涌入到教育行業(yè)。教育AI到底行不行得通?有人認為可以緩解教育資源分配不均的問題,可以更好的因材施教,也有的人覺得把孩子交給AI,不知道是不是值得托付。

教育乃國之未來,把AI用在教育行業(yè),可謂一場有可能代價十分昂貴的試驗。

如果教育AI對孩子的成長并沒有好的作用,那對于這個火熱的領域,損失的不僅僅是真金白銀,有可能是接受教育的孩子的未來。如果教育AI對目前的教育模式行得通,那么,十年后,走向社會的一批新年輕人,可能大部分都是經(jīng)AI教育過的。

“培養(yǎng)教育人和種花木一樣,首先要認識花木的特點,區(qū)別不同情況給以施肥、澆水和培養(yǎng)教育,這叫‘因材施教’”著名教育家陶行知先生曾說。

但在傳統(tǒng)課堂里,一位老師往往要面對幾十號學生,除授課外,還要批改試卷、答疑甚至肩負著育人的重任,無法顧及到不同水平的學生,“認識花木的特點”后再給以培育的方法似乎并不現(xiàn)實。

另一方面,優(yōu)質(zhì)教育資源相對集中,優(yōu)秀教師不僅向發(fā)達地區(qū)靠攏,甚至在發(fā)達地區(qū)也只面向部分重點學校的重點班級靠攏,導致“馬太效應”。

AI的加持推動了個性化教學的可行性——沒有什么比一對一教學更能有針對性地提升學習效果了。在當前AI+教育的應用中,無論是面向初、高中的定制式學習、自動化輔導、智能測評還是針對小學前兒童的自適應能力培養(yǎng),都圍繞“個性化”進行了產(chǎn)品模式和商業(yè)模式的創(chuàng)新。

2017年,在線教育公司屢獲資本垂青,

  • 1月20日,學霸君宣布完成一億美元C輪融資;

  • 3月,乂學教育獲得1.2億元天使輪融資,并在3個月后被追加至2.7億元,刷新了教育領域該輪融資的融資紀錄;

  • 5月31日,猿輔導獲得1.2億美元E輪融資;

  • 8月14日,作業(yè)幫完成1.5億美元C輪融資;8月23日,VIPKID的2億美元D輪融資更是刷新行業(yè)紀錄……

根據(jù)GET教育科技大會發(fā)布的《2017年教育行業(yè)藍皮書》顯示,2017年前8個月,一級市場教育行業(yè)的總?cè)谫Y額達96.4億元,公布金額的融資案例達156起;和去年同期的58.1億元相比增長66%,融資案例增加68%。

在線教育成為資本競相追逐的對象,AI功不可沒,其數(shù)據(jù)處理能力賦予了教育更多的應用場景。從當前的AI+教育產(chǎn)品形態(tài)來看,主要分為以下三類:

1、自適應學習,定制式智能教學

自適應學習(Adaptive Learning)的概念最早出現(xiàn)在上個世紀90年代的美國“智能輔導系統(tǒng)”中,但當時的“智能”還比較粗糙,只是根據(jù)成績將學生做簡單的分層,類似于分班授課。在AI的介入下,系統(tǒng)能夠根據(jù)學生的答題結(jié)果,自動判斷學生的知識圖譜,并有的放矢地推薦符合學生個人能力的內(nèi)容。

比如猿題庫、作業(yè)幫、VIPKID、學霸君等。VIPKID的人臉識別技術(shù)能夠?qū)崟r跟進每位學生的學習進度,并根據(jù)具體情況定制個性化學習計劃。

其中,學霸君自研發(fā)的自適應學習能夠通過條件反應理論、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡以及構(gòu)建知識圖譜三個環(huán)節(jié),將知識點串聯(lián)成圖譜狀結(jié)構(gòu)。學生如果做錯了一道題,機器將會為他推送相關知識點的題目。

除了一對一輔導服務C端用戶,在B端,學霸君還打造了“AI學”為老師賦能。該系統(tǒng)包含課前備課(教師端)、課堂互動(學生端)和課后作業(yè)(智能手寫識別筆)三大場景。

老師可以通過教師端跟教室大屏以及學生端的平板互動。學生在專屬作業(yè)本上答題,也會通過智能數(shù)碼筆同步到系統(tǒng)中。而在學生課后的作業(yè)場景中,AI學還能實現(xiàn)自動批改,同樣,根據(jù)學生答題情況,智能推送個性化題目,同時記錄學生在完成期間的全量的行為數(shù)據(jù)。

此外,好未來旗下1對1教育品牌愛智康也推出了“i進步”個性化學習系統(tǒng)。該系統(tǒng)貫穿于整個教學過程——老師能在課前通過系統(tǒng)快速了解學生學習進度,以調(diào)整即將布置的習題;課堂上,可以根據(jù)每個學生的學習進度進行有的放矢的練習;課后,教師可針對學生知識點薄弱環(huán)節(jié)提供針對性習題。據(jù)悉,這套個性化學習系統(tǒng)目前已落地北京35家學習中心。

2、自動評閱,智能化虛擬助教

基于語音識別和語義識別技術(shù),虛擬助教可以快速實現(xiàn)測評,并給學生提出針對性反饋,典型代表有科大訊飛流利說、一起作業(yè)、盒子魚等。

去年兩會,科大訊飛董事長劉慶峰就在提案中表示,科大訊飛的英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術(shù)等已通過教育部鑒定并應用于全國多個省市的高考、中考、學業(yè)水平的口語和作文自動閱卷。

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在考試中心的組織下,科大訊飛的全學科智能閱卷技術(shù)已進入學業(yè)水平測試的應用當中,例如大學英語四六級,以及全國多個省份的高考、中考、成人高考等大規(guī)模考試中進行了多次、多范圍試點驗證。

2016年,一位名為吉爾·沃森(Jill Watson)的虛擬助教就曾在300多人的課堂上為學生答疑解惑。她不僅能及時回復同學們的郵件,而且連“說話”的口吻也和老師非常相似,讓人難以分辨。相比老師,虛擬助教最大的優(yōu)勢則在于能夠通過語音、文字等形式及時反饋。

除了科大訊飛、網(wǎng)龍、清睿教育等為代表的上市公司通過語音測評、語義分析提升語言學習效率外,新東方、好未來等上市公司引進的分級閱讀通過機器和算法制定標準,對學生與讀物測定評級,完成自適應閱讀。

此外,為B端客戶提供AI技術(shù)解決方案的先聲教育目前也已布局智能語音測評系統(tǒng)和寫作批改系統(tǒng),服務的用戶包括包括國內(nèi)最大的考試服務商海云天、國內(nèi)TOP SP教育信息化服務商全通教育,國內(nèi)TOP互聯(lián)網(wǎng)在線教育集團及培訓機構(gòu)好未來、百度、新東方、美聯(lián)英語、納米盒、步步高等。據(jù)悉,未來還會逐步搭建自適應學習、對話機器人、情緒識別技術(shù)應用。

3、智能早教,在線直播互動課堂

除了面向初、高中的AI教育產(chǎn)品,“起跑線”上的爭奪也硝煙四起,加之二胎政策的開放,早教市場的潛力也吸引眾多創(chuàng)業(yè)公司涌入。

2016年,成長保在線一對一訓練課程上線,主要通過在線直播互動課堂的形式,為4~12歲兒童的思維能力訓練,以培養(yǎng)孩子的語言邏輯、記憶力和專注力等。在成長保創(chuàng)始人&CEO路小得看來,這個年齡階段的教育更加注重“過程的體驗”,通過互動游戲和思維邏輯的結(jié)合,不同性格和能力的孩子能獲得不同的素質(zhì)能力,這也是當前傳統(tǒng)早教機構(gòu)無法提供的的輔導。

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據(jù)獵云網(wǎng)了解,成長保的網(wǎng)課有一套標準化體系:首先,孩子需要在網(wǎng)上進行相應的能力測評,測評內(nèi)容主要是動畫展示,孩子只需點擊鼠標就能完成;之后,系統(tǒng)會根據(jù)測評結(jié)果和后臺的數(shù)據(jù)匹配推薦適合每個孩子的課程,不同能力的孩子會被匹配在一起;接著,老師將在網(wǎng)上一對六進行授課,家長可以根據(jù)具體的情況安排上課時間并選擇付費。

一位參與成長保在線課程的孩子家長在接受獵云網(wǎng)(微信:ilieyun)收集時談到,自己看中的是這類在線課程對思維能力的培養(yǎng),她有兩個小孩,大女兒已經(jīng)上小學,參加在線思維課程的是小女兒,正讀幼兒園中班,“幾年前這類課程還比較少見,多是舞蹈、樂器班或者英語、數(shù)學班,但從老大的成長經(jīng)歷來看,讓孩子過早地接觸英語、數(shù)學這些課程,對他之后真正的能力培養(yǎng)似乎影響并沒有那么大,反而會在課堂上喪失了學習興趣。另外,思維能力的課程主要是針對孩子的創(chuàng)造力、專注力,幼升小的階段更重要的是讓孩子養(yǎng)成學習的方法和習慣”。

NLP涉及大量認知層面的理解,短期內(nèi)難以攻克

總體來看,“AI目前在教育行業(yè)的落地項目多集中在自適應學習、測評和機器識別、大數(shù)據(jù)以及智能硬件領域”,東方新創(chuàng)負責人張鐵錚在接受獵云網(wǎng)收集時表示。

此外,AI還可以打造智慧教室,比如好未來的魔鏡系統(tǒng),通過軟硬件結(jié)合,讓教學過程首先變得可被量化。進而,我們可以通過AI技術(shù),對圖像,語音,文字等數(shù)據(jù)進行識別,同時形成一個信息匯集的平臺。

校園管理方面也有一些結(jié)合點,比如通過智慧校園解決方案覆蓋學校的教務處、學生處、校辦、校務處等部門,滿足常態(tài)化校園管理需求。現(xiàn)在用人工智能算法進行排課,學生只需提交自己的課程選擇,系統(tǒng)可以結(jié)合課程、教室、師資進行快速的排課,某種程度上的確提高了師生的效率。

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但如果說讓AI完全代替教師,目前看來還是有些夸張了。

就像AI介入其它場景被賦予的職能一樣,大部分創(chuàng)業(yè)者和教育工作者更希望AI+教育的結(jié)合,能夠?qū)⒗蠋煆母叨戎貜?、低效率的工作任務重解放出來,“讓老師有更多精力去激發(fā)孩子的想象力、創(chuàng)造力等,‘育人’這樣的工作只有老師才能做到”,乂學教育董事長栗浩洋在接受獵云網(wǎng)收集時說到。

從技術(shù)角度來看,無論是自適應學習還是自動閱卷,都離不開自然語言處理(簡稱NLP),也就是說,系統(tǒng)不僅要能夠根據(jù)題目自動得出詳細解析,而且能對學生的做題過程進行批改,甚至通過學生的作業(yè)對其知識點進行查漏補缺。

在語義的攻克上,理科這類有標準公式和答案的學科對AI來說更加友好。學霸君CEO張凱磊就曾在公開場合談到,“數(shù)學、物理等理科類項目是強邏輯性,考點基本穩(wěn)定,容易判斷對錯,同時,數(shù)學試卷中包括簡單的選擇題,也有復雜的需要解題過程的大題,非常適合AI”。

自然語言處理被業(yè)界稱為“人工智能桂冠上的明珠”,技術(shù)的挑戰(zhàn)性不言而喻。文科如語文、歷史等,當中涉及到大量對語義的理解和賞析,甚至同一個詞匯在不同的上下文中還有不同的涵義,在沒有標準答案的情況下,人工智能很難做出合理的評斷。

2016年,微軟小冰就嘗試了中國高考語文寫作,分別是全國甲卷作文《進步和退步》、北京卷作文《神奇的書簽》,但小冰的表現(xiàn)遠不及AlphaGo對戰(zhàn)李世石時那般犀利,通篇文章漏洞百出、邏輯混亂。

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基于這一點,乂學教育在語文這門學科上給予了相關的探索,主要是在閱讀理解這部分。據(jù)栗浩洋介紹,團隊目前是將語文的閱讀理解進行了難度分級,拆分了九級知識點。比如在《含淚奔跑的少年》這篇閱讀理解的文章里,系統(tǒng)將“沉悶的空氣里彌漫著炙熱的氣流,一陣風襲來,也聞不到熟悉的稻花的香甜”這個句子分解成“中考語文”、“現(xiàn)代文”、“體裁”、“現(xiàn)代文”、“表達方式”、“描寫”、“寫什么”、“多角度”等線索,幫助學生從文章涉及的類型、結(jié)構(gòu)等方面進行分析。

“目前所做的知識點提測還比較簡單,只有當它是海量的時候難度才會難度加大”,栗浩洋表示,但也強調(diào),“NLP的確會在主觀題自動閱卷上出現(xiàn)攻克難題”。而這部分還是需要交給教師來完成。

的確,閱讀理解往往需要深層的推理和歸納,一旦題型或重點發(fā)生變化,機器的效果也會直線下降。而人則能夠根據(jù)過往的經(jīng)驗融會貫通,真正做到理解、運用。

看上去很美

盡管AI+教育近幾年一度成為資本熱捧的對象,但實際商業(yè)落地中全行業(yè)都還處于探索期。過去,在線教育主要有B2B2C平臺型模式和B2C服務型模式兩類,當前,AI+教育創(chuàng)業(yè)公司則通過B端(公立學校、私立學校和教育機構(gòu)等)、C端(線上、線下)實現(xiàn)落地應用,從目前幾家已經(jīng)投入市場運營的團隊來看,C端市場似乎離現(xiàn)金流更近。

而在B端,很多公司都以公益性質(zhì)進行業(yè)務拓展,先向?qū)W校免費輸入工具和平臺,供其試用。而公立學校以及體制內(nèi)的學校則門檻相對較多,對于人工智能技術(shù)的輔助教學效果、智能程度都持相對謹慎的態(tài)度。

總體來看,AI在教育領域?qū)嶋H落地的難點和瓶頸分為以下幾類:

首先沒有足夠的數(shù)據(jù)量。

新東方在線COO潘欣曾表示,人工智能最核心的不僅是算法,還需要數(shù)據(jù),對整個教育培訓行業(yè)來說,最缺的就是數(shù)據(jù)。有了數(shù)據(jù)再談人工智能是更切合實際的,如果沒有數(shù)據(jù)就是空中樓閣。

拼圖資本創(chuàng)始合伙人人王磊也表示,自適應學習必須是要有大數(shù)據(jù)支撐,沒有數(shù)據(jù)的積累,技術(shù)本身也難以演進和發(fā)展。

目前,教育數(shù)據(jù)的來源渠道有兩個,一是來源于數(shù)字化的教學環(huán)境,教學和學習數(shù)據(jù)在這種數(shù)字化環(huán)境中自然而然的產(chǎn)生,二是從傳統(tǒng)教學行為中收集教育信息,并將之轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)。

前者的優(yōu)勢是實時收集數(shù)據(jù),效率高、節(jié)省人力,而現(xiàn)如今在互聯(lián)網(wǎng)+教育的廣度和深度有待進一步推進的情況下,教育數(shù)據(jù)的來源很大一部分要依靠后者,未來教育數(shù)據(jù)或?qū)⒊蔀榘l(fā)展教育人工智能的一大制衡因素。

其次,是人才的缺乏。

人工智能之爭就是人才之爭。僅僅就具備技術(shù)基礎的人才來看,目前全球共有190多萬深度學習與數(shù)據(jù)挖掘的人才,其中85萬都在美國,中國只有5萬人,華裔人才有14萬。

況且AI教育需要行業(yè)型人才,既有通用技術(shù)能力,又對教育行業(yè)深度了解的人才,這方面人才更是少之又少。

據(jù)新京報收集,阿凡題創(chuàng)始人兼CEO陳李江表示人才需要同時具備技術(shù)基礎和應用能力?!叭绻麑⑷斯ぶ悄芟嚓P產(chǎn)品的誕生比喻成造汽車,科研人員研究出來的核心的算法,就像汽車的引擎。有了引擎之后,是要造成轎車、SUV、還是卡車,則根據(jù)具體業(yè)務的應用場景決定,而這一部分正需要具備應用能力的人才來進行落地?!?/p>

每一波技術(shù)浪潮的出現(xiàn)都要融入具體的場景,創(chuàng)造用戶價值以及提高作業(yè)效率,才會爆發(fā)新的機會。AI介入教育的價值,就在于大規(guī)模地滿足了個性化教學的能力。從這個意義上說,AI只是一種技術(shù)手段,從技術(shù)成熟到產(chǎn)品誕生還需要很長的生命周期,而資本的涌入必將更多的注意力引入搶占市場、用戶數(shù)量、盈利模式等,最終忽略了教育類產(chǎn)品需要長期在教學資源、品質(zhì)等方面的積累。

但最重要的是,教育行業(yè)發(fā)展的關鍵在于內(nèi)容體系的構(gòu)建,就像王磊所說:“AI+確實會對行業(yè)產(chǎn)顛覆影響,但是本身還是一個工具,那須得以內(nèi)容為載體。AI+教育,技術(shù)和內(nèi)容結(jié)合才是王道”。

本文轉(zhuǎn)自獵云網(wǎng),作者呂夢、岳麗麗,文章為作者獨立觀點,不代表芥末堆立場。

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來源:獵云網(wǎng)
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