AI+教育：解决学生千人千面

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作者 | 方文三

当AlphaGo战胜了李世石，成为人工智能发展的标志性事件，发展人工智能的热潮席卷全球。而今年两会上，人工智能首次被写入政府工作报告，人工智能已经上升为我国的国家战略。

人工智能（AI）或将成为继“互联网+”、虚拟现实（VR）之后，下一个互联网技术的爆发点，给各行各业带来巨大的机遇和挑战。其中教育领域关于人工智能的讨论也颇热闹，热情也非常高。人工智能到底为教育带来哪些影响呢？AI会在教育里有着怎样的边界和想象，值得我们思考。

AI进入教育行业的现实意义

在中国教师资源匮乏的现状下，通过 AI 优化供给无疑具有极大现实意义。据教育部 2017 年 10 月发布的《2016 年全国教育事业发展统计公报》中显示全国共有小学 17.76 万所，在校生 9913.01 万人，小学专任教师 578.91 万人，小学生师比为 17.12:1。

AI进入教育行业后，能才三个方面解决传统教育的缺陷：

①教师层面，提升个人能力、降低相对差距。

②学生层面，破除主动性难题、降低对优质教师的依赖。

③整体教学环境层面，低成本推进软硬件资源铺设。

现阶段AI+教育的发展轨迹

①传统教育/教辅机构的自主开发

这些机构从来没有停止过对“新兴教育技术”的探索。好未来在AI教育方面动作频频，其利用教辅板块积累下来的教育数据设立了TAL AI Lab，目前已在辅助教学、激发学习兴趣、智能交互式在线教育等多方面有所突破，上线了魔镜系统、智能评测系统等应用。国内传统教育机构目前智能化创新较少，不过在国外，学校自主开发的情况比较普遍。在美国，一家名为Summit公立学校与微软、Facebook积极合作，利用Chatbot作为虚拟顾问配合学生基本课堂教育、引导学习方案。

②创业者“单点突破”

AI教育是创业热门领域，“白手起家”的创业者数量庞大，所谓洗牌也主要针对这个群体，其共同特征是在谋求用创新实现单点突破，不做大而全。

其中，有与传统教育结合的产品，例如专为中小学教师服务的“论答”人工智能学习系统，该产品谋求教学模式革新以实现市场突破，去年10月，与华中师范大学合作挂牌了“学习技术与大数据研究中心”，推出所谓的“TAD教学模式实证研究开放平台”。前文的也未艾也属此类。

也有垂直学科在线教育产品，例如针对早教的宝宝玩英语，针对K12的巧口英语，针对成人的英语流利说，都主打AI实景对话练习。

③平台级AI服务商的教育垂直化

包括百度、腾讯、科大讯飞等原本在AI方面十分强势的平台，都推出和强化了AI教育产品，其最大特征是平台化输出，以构建垂直生态、布局市场为目标。

未来AI教育的发展关键

①制定人工智能教育的白皮书，就像教授多年前指定的机器学习的白皮书称为全球技术的指导规范那样，成为全球AI教育的工作标准。

②优化现有的AI算法模型，在利用实时动态数据（学生学习时候的正答率、时间、表情、脑电波等等）不断调整学生的动态学习目标和推荐给学生的学习内容（视频、动画、讲义、题目、解析等）时，可以更加精准，让效果更加突出。

③尝试教授近几年研究的重点课题，用人机对话来使用户可以教授机器，从而颠覆过去机器学习只能够依靠算法自我进化的现状。采用类似人类大脑的学习方式，让机器从每一次被指导中直接学习，就像一个人对GPS导航的一次错误的直接矫正可以省去百万数据量下机器学习的优化一样，每个学生、老师都可以通过和机器做简单的结构化的对话来高效完善机器学习本身。

教育数据对AI的作用

在教育行业，人工智能不仅被用来节省教师人力、提高教学效率，而且可以驱动教学方式的变革。以人工智能驱动个性化教育为例，收集学生作业、课堂行为、考试等数据，对不同学生的学情进行个性化诊断，并进一步为每个学生制定有针对性的辅导和练习，从而实现因材施教。

AI老师的基因是数据。充分了解孩子之后，AI老师就能够因材施教地给孩子配置学习内容、学习进度，实现千人千面的学校教育。这样，AI老师就可以让孩子在学习中，用更短的时间达到更大的学习成果。它可以为每个孩子的千人千面学生画像去配置数千上万种学习计划。学习计划包括学习目标、学习路径、学习内容，从而让孩子达到一个更高的学习效率，让问题的解决达到最好的效果。

AI助力技术和教育跨界

①行业的跨界一定是未来世界的趋势，只是我国现在还处在摸索阶段，特别是把技术和教育能完美结合起来。

现在大多满足的是知识领域的需求，当知识产生的那一刻已经是过去式，我们现在大多的教学中知识学习的占比非常大，但这不是教育真正的意义，教育是在培养能适应未来创造未来的人才，需要的是具有创造力的人才，跨界的人才，我们的教育不能仅停留在每天学习被淘汰的知识层面，这一点需要太多的教育者反思。

②技术和教育本身都是一个非常复杂系统的东西，而且内核不同，这就好比如何用物理角度表达人文学科的理论，到底是应该从教育的角度出发，匹配相应的智能技术；还是从一个智能技术出发，设计满足相应的教育需求。双方会本能地倾向于自己的专业领域，这是人的局限性。所以需要双方多去了解对方的内核，这需要时间去好好做功课。毕竟只有真正了解精髓才能让呈现的作品体现出技术和教育结合后的核聚变效应。

情感的课堂 VS AI的机器

一直以来，教育，尤其是基础教育领域的教育，需要更多的情感交流。所以和学生打交道时，除了教授知识、技能，更重要的是懂学生的情绪。

课堂容量越大，孩子越不喜欢，教学效果越不好。这个效果不好就是没有适时对学生的情绪做出反馈并调整教授策略。上课的时候，经过大量备课与准备的教师滔滔不绝地讲课，但学生却因没心情、没兴趣等因素，无法将这些知识完全接受。

AI发展的过程中，机器如何实现跟人进行一些情感上的交流就是问题之一。目前的AI教育技术很难复制教师的行为模型，现实中的教师可以通过自己的课堂行动适应挑战，并在情感上做出适当的回复，而这一点很难由人工智能体系重新创建。但显然，情感化和社会化问题仍是目前AI教育存在的普遍问题，如何做到AI的情感化沟通依然仍重而道远。

总结

技术发展的愿景和初衷是好的，人工智能也一样，它的研发初衷是为了把人从简单、机械、繁琐的工作中解放出来，然后从事更具创造性的工作。教育人工智能的使命应该是让教师腾出更多地时间和精力，创新教育内容、改革教学方法，让教育这件事变得更好。

人工智能在教书的方式方法和效率上会带来一场革命，老师将变为一个知识整合者，而不再是知识传授者，将帮助学生从互联网纷繁复杂的文字、图片、音频、虚拟等信息中筛选出优质内容。只有AI+教育回归教育内容本身，靠教育的内容取胜，而这也是真正大规模、系统化、标准化地使用人工智能技术的开始。