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掌门1对1张翼:AI对教育最大的赋能是让学生获取打开知识宝库的“钥匙” | 全球AI+智适应教育峰会

作者:张莉
2018/11/17 14:16

雷锋网消息,11月15日-16日,“全球AI+智适应教育峰会”在北京嘉里中心大酒店盛大开幕,峰会由雷锋网联合乂学教育松鼠AI,以及IEEE(美国电气电子工程师学会)教育工程和自适应教育标准工作组共同举办,汇聚国内外顶尖阵容。

AI智适应学习是目前产学研三界关注度最高的话题之一。此次峰会,我们将邀请美国三院院士、机器学习泰斗Michael Jordan,全球公认机器学习之父Tom Mitchell,斯坦福国际研究院(SRI)副总裁Robert Pearlstein、美国大学入学考试机构ACT学习方案组高级研究科学家Michael Yudelson等顶尖学者;新东方、掌门1对1、作业盒子、一起作业、ALEKS等国内外最具影响力的AI智适应教育公司共聚北京,共同探讨AI智适应热点话题。

在16日主论坛上,掌门1对1CEO张翼发表了主题为“教育AI化”的演讲,分享了他对教育AI化的思考与见解,张翼认为,新一代人工智能发展之后,“教”和“育”、“训”和“练”第一次被解构,AI对教育最实际的赋能是赋予学生打开知识宝库的“钥匙”,AI的本质是个性化,最大的亮点是能够更快地帮学生找到学习过程的“正循环”。

以下是演讲实录(雷锋网(公众号:雷锋网)做了不改变原意的编辑与整理):

构建教育生态

掌门1对1张翼:AI对教育最大的赋能是让学生获取打开知识宝库的“钥匙” | 全球AI+智适应教育峰会

各位亲爱的嘉宾大家下午好,很高兴今天能在这里跟大家一起分享我们对于教育AI化的思考。

因为掌门这些年一直从事整个K12的学科辅导,覆盖一年级到十二年级的所有学科,对于这样非常复杂的产品来说,我们一直在思考如何把AI植入到教学里,提高它的效果。

今天我们讨论人工智能和教育结合之前,我觉得我们先要思考,在现阶段有哪些是非人工智能——这也是我们一直以来的思考。我们做教育到底是在构建一个什么样的生态,生态里有哪些组成部分,哪些可以被解构,哪些不可以被解构。

我提出来两个词:教育、训练。教育是对老师而言的,训练是对学生而言的。古代练兵的时候经常说是训练士兵,其实训和练不一样。训是训话,包括价值观、组织文化、力量练是士兵整个操练过程,放在学生身上也一样。包括教育,教是知识,育是育人。五千年来我们一直都拆不开,新一代人工智能发展之后,我们可能可以把其中一些东西拆出来了。

我自己有很深刻的体会,我念高一的时候,一开始学物理,我这个人不喜欢听课,喜欢自学,我记得我第一位老师特别不喜欢我,我坐得比较考前又不听课。因为这位老师不喜欢我,所以我也不喜欢他,就导致我的物理一开始学的确实比较一般。后来高一下学期换了一位物理老师,那个物理老师特别喜欢我,他给我定了一条规则,说你不听课没问题,只要你物理每次单元考达到95分以上,我允许你不听课,也允许你不做作业。所以我非常有动力,我不听课,但是上课的时候在下面做题,当然后来我理工科特别好,很大原因是因为我喜欢那个老师,我喜欢物理,所以我不断练习,所以越学越好。

掌门1对1张翼:AI对教育最大的赋能是让学生获取打开知识宝库的“钥匙” | 全球AI+智适应教育峰会

我发现整个学习过程中练是一部分,怎么样让学生具备学习的动力这是另一个部分。我们思考到最后,无论是做学科的教育还是任何一个领域的教育,其实大家都有一个共同的使命,就是我们希望培养一个孩子有全面面向未来的独立思考的能力,这是一个非常立体的概念。所以对于现代的老师来说,无论你是否用人工智能辅助他,老师都是立体的,现在的老师跟以前的老师是不一样的。以前的老师只要做好练的过程,但是现在练的过程大部分已经可以被机器替代了。

以前我们说授人以鱼不如授人以渔,现在后面应该加一句话,授人以鱼不如授人以渔不如授人以渔之动力。上面的两个层次确实比较难,我们最有意义的探索是在网上探索,怎么做到第二个层次的授人以渔或者授人以渔之动力。老师必须把大部分精力放在最底层的授人以鱼上,是有希望往上走的,所以这是人工智能给新一代老师带来的福音或者是提升的关键所在。

数字这个东西是区别人和人工智能的重要标志,或者这么讲,一个孩子学习一个东西的过程有三个层次,第一是他学会了一项技能或者知识,第二是他学会了一种学习的方法,第三是他能够创造,已经摆脱了学习本身。而数字是上面的两个层次,当然我们大量思考的还是怎么学方法、知识点。而数字最高的境界是什么?其实就是哲学,现在有一个词是哲学科学思维,简称哲科思维,我觉得这是人类最高境界的思维。

很多教育工作者最好看的书不是物理、数学,不是很多基础的书,很多都是哲学书,只有哲学目前没有办法被人工智能取代,或者取代的可能性很小,这是他们在探索的,未来真正能发生颠覆的话也应该是在这个领域发生颠覆,到目前为止这还是人工智能和人类最大的差别。

AI对教育最实际的赋能是赋予学生打开知识宝库的“钥匙”

掌门1对1张翼:AI对教育最大的赋能是让学生获取打开知识宝库的“钥匙” | 全球AI+智适应教育峰会

所以探索完人工智能和非人工智能在现阶段的区别之后,我们回到人工智能本身思考,AI对于教育最实际的赋能是赋予你打开知识的一把钥匙。

其实人都是处在循环里的,只不过有的人处在正循环里,有的人出在负循环里。贝克汉姆踢香蕉球很厉害,但是一开始他也不厉害,只是有一次踢出来了香蕉球还不错,他就觉得自己有这样的天赋,他每次训练的时候踢球踢完都在门框前面放一个轮胎,训练半小时,所以后来越练越牛,最后他这一脚橡胶球就特别厉害。

我们发现有的人像他一样,找到了他自己的正循环,觉得我应该这样,就越来越牛。有的人不在正循环,在负循环里,很痛苦,所以就没学好,这是学渣和学霸的区别。有些学渣也是很聪明的,只不过没有找到自己的循环。

AI现在最大的亮点是什么?更快的帮你找到了正循环,市场上所有的AI公司所努力的方向都是如此。

以前孩子学习的时候不知道学什么,而很多老师、题库提供给学生的都是学生不会的东西,学生学他不会的东西本身没太大意义,学生应该学什么?学值得他学的东西。

比如说我对这个技能掌握是70分,你可以推一个可以让他提高到75分的东西,这才有意义。这个东西在人工智能出来之前是没法解决的,一个将军必须猜下属或者徒弟、学生到底哪里不会,而一个师父带的徒弟太多的时候,就很难清楚的记忆哪个人在哪个地方有问题。所以他帮学生找到正循环的时间就会拉长,当一个孩子长期无法找到正循环的时候,就会失去耐心,最终就很难把这项技能给学好。

所谓AI最大的作用就是可以记住所有人的行为,并且可以快速的推送给你,最值得你做的东西,这是我们这个时代最应该探索的事情,所谓人生值得。

目前整个教育最大的方向就是这样,包括AI给学生、给老师、给教学赋能,还有人走得更深,比如说AI能不能取代老师本身,或者能取代百分之六七十,甚至有很多公司在尝试,直接就把老师的动作给肢解了,通过这样的方式做全面真正的AI,当然这些都是非常值得探索的方向。

但是所有AI的本质就是个性化,未来我认为无论是做一对一的教学还是做小班课教学、大班课教学,都必须是个性化的。就算是大班课,未来也一定是个性化的,虽然所有学生看的老师是一个,但是每个人训练的东西应该是不一样的,我们觉得这是未来最大的方向。

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关于我们自己在智能化方面也做了非常多的努力,知识点很多,尤其对学科来讲知识点是非常庞杂的,越往高龄段走知识越复杂,图谱越复杂。里面有个东西是知识源或者是题库,很多题是公海区域,这适合学霸,要海纳百川,而对正常人来说不需要做这么多,实际上题目是有好坏之分的,只有一部分是值得80分学生做的,更少部分的题值70分的学生做。我们经过了大量的筛选,最后做成了非常庞大的数据库。

在知识图谱里大家希望给题打更多的标签,一个题很丰富,但是后来我们发现这对人工智能来说是很基础的东西,真正往前走应该做什么?题序。当我这道题没做好的时候,做下一道题,这中间的连接点是题序。

整个AI融入教育过程中,其实不是单维度的,是多维度的。以前大家说All in AI,其实应该是AI in All,是不是可以更精准,更个性化,这里面提了很多。现在所能做到的有人脸职别,我们可以清楚的知道在哪个知识点学生已经走神了,在哪个知识点学生已经清楚的掌握了。包括语音的分析,现在已经非常发达了,你能知道老师上课的过程中是不是涉及到了一些点,哪些点没有涉及,在语言和表情方面已经比较发达。

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我们觉得智能化语音不仅于此,今天我们谈这个东西,十年后可能我们就不谈这个东西了,它是“水、电、煤”,是必需品。

整个教育环节,不管是课前、课中还是课后,都可以植入进去,现在做题已经可以直接识别出你写的字是不是对的,包括现在的学生已经被解构成很多模型,就像我给学生解构成40几个模型。

你属于这个模型的学生,你的学习曲线是什么样的,学习曲线很复杂,比如说遗忘曲线。一个人学会一项技能并不是今天学会了就永远学会了,是会忘记的,并且每个人忘记的速度还不一样,以往我们是很难考虑到,值得庆幸的是人工智能可以帮我们判断、模拟谁适合哪个模型,这是很大的价值。

当然它存在于课中也存在课前,智能化很高。以前要老师答疑,成本很高,现在我们可以对每道题的解说截取出来,放在答疑素材库,这是最大的赋能。

所以在线教育这样一个天然与信息化、数据、互联网高度结合的物种里,AI是很好的陪伴品。以后会围绕各个维度帮助学生、老师前进,这也是我们公司的使命,让教育共享智能,让学习高效快乐。

在我们的使命里,除了共享,无论是高效还是快乐都跟智能有关,你减负的时候学生才能真正快乐,人工智能任重道远,掌门也希望与各位一起推动人工智能在教育领域的实践,走向更大的未来,谢谢大家。

雷锋网2018年度AI最佳掘金案例评选

人工智能风雨60年,与其说技术升级促成了今天的浪潮,不如说当前的人工智能,终于站在离商业最近的位置。

去年,首届「AI 最佳掘金案例年度评选」活动一经推出,便受到了AI方案输出方和AI技术需求方的极大关注。评选从商业维度出发,寻找用户/客户问题解决能力强的产品和解决方案。

现在,我们再次站在AI浪潮之巅,正式启动第二届「AI最佳掘金案例评选」。

在AI+教育领域我们一共设置了6个奖项,欢迎踊跃报名,报名地址:

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