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教育+AI,為何遲遲不能起飛

作者:天一 知風 西瓜 發(fā)布時間:

教育+AI,為何遲遲不能起飛

作者:天一 知風 西瓜 發(fā)布時間:

摘要:AI是未來的方向,何時達到卻并沒有時間線和里程表。

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圖片來源:攝圖網(wǎng)

芥末堆 知風 西瓜 8月20日

2016年3月,李世石對戰(zhàn)AlphaGo。1:4的結(jié)果宣告人類在圍棋項目上不敵人工智能(以下簡稱AI)。時隔一年之后,柯潔0:3的慘敗再一次確證這一結(jié)果。

盡管AI概念在1955年就被提出,人類在國際象棋項目上也早已失守,但在輸?shù)舯灰暈椤叭祟愔腔圩詈蟊尽钡膰搴螅珹I的浪潮才真正被掀起。

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“人工智能”百度指數(shù)(時間周期:2016年1月1日至2018年8月18日)

AI開始替代“互聯(lián)網(wǎng)”,成為要去撬動所有行業(yè)的杠桿。

數(shù)據(jù)是AI應(yīng)用的基礎(chǔ)。積累海量用戶數(shù)據(jù)的在線教育行業(yè)可謂AI的溫床。對于重服務(wù)、人力成本高的教育行業(yè)來說,AI+教育在降低成本、提升效率方面的想象空間很大。AI教育企業(yè)或AI教育產(chǎn)品應(yīng)運而生,“AI顛覆傳統(tǒng)教育模式”的口號也屢見不鮮。

此外,2017年國務(wù)院下發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出,利用智能技術(shù)建立以學(xué)習者為中心的教育環(huán)境,推動 AI 在教學(xué)的全流程應(yīng)用。 

不論是對新商業(yè)模式的追求,還是受政策引導(dǎo),AI儼然成為教育行業(yè)標配。從拍照搜題到自適應(yīng)學(xué)習,AI教育產(chǎn)品層出不窮。憑借AI概念,教育公司也頗受資本青睞。據(jù)億歐智庫統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2017年“AI+教育”行業(yè)融資額達42.17億元。

只是AI+教育的火熱似曾相識。2015~2016年VR成為風口,憑借完全還原真實教學(xué)場景,VR+教育也被行業(yè)看好。然而由于缺乏優(yōu)質(zhì)教育內(nèi)容,產(chǎn)品落地程度低,VR+教育并沒有如期起飛。

與VR相比,AI+教育已經(jīng)有產(chǎn)品化,只是目前的產(chǎn)品化是否能夠承載教育公司的AI夢,還是個問題。

AI與教育擦出的火花

AI是個大概念,與教育的結(jié)合,可以從教、學(xué)、練、測、評五個環(huán)節(jié)落地。在教育機構(gòu)、老師、學(xué)生三方,AI+教育都已結(jié)出了青澀的果實。

對于學(xué)校和校外機構(gòu),AI是教務(wù)管理和學(xué)校工作的幫手,主要應(yīng)用有智能分班排課、智慧校園、考勤招生等,校寶在線、校管家、課程幫都是代表玩家。但AI在to C端機構(gòu)的實際管理工作中使用較少,進入傳統(tǒng)公立校的還寥寥無幾。

老師的主要工作是教研、教學(xué)、測評與管理,AI在現(xiàn)階段給老師帶來的改變,可以從老師的職責展開。

教研上,AI利用數(shù)據(jù)可以分析出學(xué)生對知識點的掌握程度。老師能更清楚地知道哪些東西該講,哪些可以少講,以此提高授課效率。比如做自適應(yīng)教材的Knewton、做”一對一“指導(dǎo)的乂學(xué)教育。

教學(xué)上,基于圖像識別技術(shù)的智能情緒識別,可以識別追蹤全班學(xué)生以及老師自身的狀態(tài),了解學(xué)生學(xué)習困難點、興趣和集中度。每位老師的授課風格,也可以通過表情、姿態(tài)被自動識別,打上標簽后被推薦給匹配的學(xué)生,代表公司有好未來VIPKID。

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2018年7月18日,好未來人工智能大會上展示的AI課堂場景

傳統(tǒng)課堂里,老師會用粉筆頭砸醒不專心的學(xué)生,有了AI,學(xué)生就更”無處藏身“了。這里的AI,就像是一位課堂的監(jiān)工。

此外,素質(zhì)教育領(lǐng)域的智能陪練類產(chǎn)品也為個性化教學(xué)提供了可能。目前智能陪練主要是音樂陪練,尚處于早期階段,如VIP陪練、The ONE智能鋼琴、音樂筆記等。

在測評環(huán)節(jié),AI的介入主要是英語語音測評、智能批改作業(yè)+習題推薦,代表機構(gòu)有科大訊飛、英語流利說、一起作業(yè)、作業(yè)盒子。猿輔導(dǎo)聯(lián)合創(chuàng)始人郭常圳曾表示,目前AI在教育上的應(yīng)用,真正可以落地的就是英語。

在管理環(huán)節(jié),AI 可以通過學(xué)生學(xué)習成績、學(xué)習進度、學(xué)習習慣等數(shù)據(jù),進行學(xué)情分析,協(xié)助教師為學(xué)生設(shè)計個性化教案,如極課大數(shù)據(jù)的極課EI。

AI在學(xué)生端的應(yīng)用,主要是拍照搜題和題庫類產(chǎn)品,以作業(yè)幫、作業(yè)盒子、學(xué)霸君、小猿搜題、阿凡題為代表。題庫類產(chǎn)品的核心就是利用圖像識別技術(shù)拍照搜題,追求通過最少的題目達到訓(xùn)練效果,從而提高學(xué)習效率。

當前,K12是AI與教育結(jié)合的主戰(zhàn)場,這不僅在于應(yīng)試教育的剛需拉動,還因為效果易于量化。但教育公司對AI的追求不止步于K12,語培留學(xué)、素質(zhì)教育、職業(yè)教育的許多公司也扛起了AI的大旗。

不及預(yù)期的AI+教育

夢想很美好,但是實現(xiàn)夢想,卻不是睡個覺那么簡單。對于近兩年大熱的AI話題,質(zhì)疑之聲在不斷變多。

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中國AI初創(chuàng)公司2017年所獲融資占全球總額48%,首次超越美國。圖片來源:CB Insights

據(jù)悉,2017年中國AI創(chuàng)業(yè)公司獲得的累計融資超過500億元,但90%以上的AI企業(yè),均處于虧損的狀態(tài)。有報道稱,第一批人工智能已經(jīng)被炒魷魚了。國外一些AI初創(chuàng)公司更被曝出用人類模仿機器,而非是機器學(xué)習人類。

無論從技術(shù)發(fā)展還是產(chǎn)業(yè)落地來看,現(xiàn)階段AI都還停留在初級水平。AI與教育的結(jié)合,也面臨著雷聲大雨點小的尷尬。

AI與教育的結(jié)合,最根本的是利用AI模擬老師的教學(xué),從而在未來某個節(jié)點誕生出AI老師。然而機器與人類的教學(xué),本質(zhì)上是相異的。

傳統(tǒng)老師的教學(xué)來源于經(jīng)驗的積累,通過教去改變學(xué)生學(xué)習的過程,達到預(yù)期的效果。比如說,老師可以通過對學(xué)生個性、經(jīng)歷、狀態(tài)的了解,靈活的改變教學(xué)方法。而AI是通過結(jié)果,比如錯題等,告訴學(xué)生應(yīng)該去學(xué)什么。但相比于“學(xué)什么”,“怎么學(xué)”才是學(xué)生最需要明白的過程。

如果一本題集,你的錯誤率很高,家長會再買三本給你。AI人性化了些,只推了一本錯題。乍一看,效率確實提高了,但是這不是教的過程,而是練的過程。拍照搜題、口語測評、作業(yè)批改等各類AI+教育產(chǎn)品,雖有一些AI技術(shù)的加持,但應(yīng)用場景還只是停留在了輔助環(huán)節(jié),沒有直接帶來教學(xué)質(zhì)量的提升。

與AI+教育相似的,是幾年前大火的VR+教育。VR為教學(xué)賦予了全新的觀感,但是卻在幾年后漸漸冷了下來。究其原因,就是沒有解決核心環(huán)節(jié)里的師資與教學(xué)問題,只成為一種外在的修飾。

因材施教也是教育的理想目標之一。傳統(tǒng)學(xué)校重點班、普通班的劃分,就是個性化教學(xué)的粗糙探索。但AI打造的自適應(yīng)學(xué)習通過反饋的數(shù)據(jù),為學(xué)生提供個性化的教案,實現(xiàn)千人千面地學(xué)習,因此被賦予了極高的期待。

但自適應(yīng)學(xué)習的發(fā)展也才剛剛起步。把知識點揉碎拆分,推送給學(xué)生學(xué)習,雖然聽起來簡單,但實際操作時瓶頸很多。第一,知識點的精細拆分需要教研的大力投入;第二,數(shù)據(jù)是機器學(xué)習的基礎(chǔ),普通機構(gòu)難獲取大量學(xué)生端的數(shù)據(jù);第三,即使有了數(shù)據(jù),算法也是一道技術(shù)門檻,離真正應(yīng)用又有一段距離。哪怕把所有的錢投入AI技術(shù)研發(fā),結(jié)果卻可能是杯水車薪。對一個普通教育公司來說,搞好教育的同時,再去做 AI,太不容易了。

百度創(chuàng)始七劍客之一雷鳴曾表示,人工智能與教育的結(jié)合可以分為五步。第一步是教育零散的輔助工具,第二步是對教學(xué)的每一個環(huán)節(jié)進行系統(tǒng)化輔助,第三步是全方位與老師配合,第四步為智能主導(dǎo)教學(xué),老師成了輔助,最后一步是實現(xiàn)全智能的系統(tǒng)。

目前AI與教育的結(jié)合,更多地停留在第一步與第二步之間。教育公司對AI 的預(yù)期,還處在追夢的階段。

資本在給什么買單?

技術(shù)進步帶來了行業(yè)的革新,背后是對原有行業(yè)的重構(gòu)。具體在AI+教育行業(yè),AI替換掉的是部分簡單重復(fù)的勞動,如課堂管理、作業(yè)批改等,題庫類產(chǎn)品也提高了練習的效率,但對于核心的教學(xué)環(huán)節(jié),AI 帶來的改變還很少。

教育是個慢行業(yè)。極其零散的培訓(xùn)市場,折射的是教育對規(guī)?;呐懦?。老師和學(xué)生這教與學(xué)的兩端,都不是工廠里能夠量產(chǎn)的產(chǎn)品。

牛津大學(xué)一項研究顯示,銀行職員、電話銷售、財務(wù)會計等職業(yè)未來被AI取代的概率都超過90%,但是教師可被替代的概率僅為0.4%。

微軟亞洲研究院研發(fā)經(jīng)理鄒欣的觀點是,AI 能夠取代很多自動化的工作,比如高速公路收費員,但是老師一職卻不會被取代,因為人與人的互動是不可或缺的。鄒欣說:”你愿意讓你的孩子只被機器教嗎?“

阿里巴巴前CEO衛(wèi)哲曾公開稱,目前人工智能泡沫巨大,九成的人工智能公司都是“偽人工智能”。

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圖片來源:IT桔子

據(jù)《2017中國AI投資市場研究報告》,2017年起,資方對新興AI企業(yè)的投資決策日趨謹慎,針對特定行業(yè)細分領(lǐng)域的應(yīng)用層企業(yè),更受投資人的青睞,單筆投資超過1億元的投資事件比例逐漸增長。

到了2018年,AI公司的境地可謂是冰火兩重天:小型初創(chuàng)公司難融到錢,而AI獨角獸的門檻卻被踏平,融資額不斷創(chuàng)新高。2018年4月9日,商湯科技獲得6億美元C輪融資,估值超過了40億美元。

兩個極端的背后,是AI行業(yè)競爭的加劇以及資方對于機構(gòu)盈利能力的要求,而賺錢與否,考驗的是浮于空中的概念能否進行商業(yè)應(yīng)用落地。在技術(shù)層面,AI核心技術(shù)并未取得重大突破;在應(yīng)用層面,相關(guān)標的的業(yè)務(wù)拓展進度不及預(yù)期。

AI是未來的方向,逐夢無可厚非。但在資本對AI漸趨理性的今天,教育公司的對AI的期望,也應(yīng)回歸理性的車道了。

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來源: 芥末堆
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