芥末堆 那子 11月18日 報道

11月15日，在主題為“碰撞·演變”的GET2018教育科技大會“人工智能+教育到底如何落地？”分論壇上，松鼠AI智適應教育首席架構師Richard分享了他的從業(yè)觀點。首先，人工智能發(fā)展至今仍然不完善，但在教育領域沒有辦法等技術完善之后再應用。其次，技術介入到教學環(huán)節(jié)中的時間要恰當。 

以下是Richard的演講精選實錄：

教育行業(yè)沒有辦法等到技術完善之后再應用

我今天要講的是從模型到實施以及我們對于AI自適應教育的思考。主要從四個方面來分享，我們是誰？方法是什么？具體效果？以及改進的方案。

首先簡單介紹下我們，我們總部在上海，主要做課后一對一輔導，輔導科目包括語文、英語、數(shù)學、化學等。

接下來，介紹下我們的方法。最開始我們公司創(chuàng)始團隊都來自于教育行業(yè)，我們總結之前的從業(yè)經歷覺得說，人工智能是個非常復雜的過程，AI與傳統(tǒng)技術有很多不同點。AI是個集合體，需要包括人員、模型、算法和數(shù)據(jù)來支持。想改進這項技術是需要漫長的過程，在教育行業(yè)我們可能沒有辦法等這樣長的時間。一起作業(yè)等其他公司都在嘗試如何利用AI技術改良教育，但實際我們的算法對教學并不適用。在傳統(tǒng)市場上的數(shù)據(jù)可能只是其中一個領域，我們只需要其中一個方面的數(shù)據(jù)，但人工智能需要非常多層次的語義數(shù)據(jù)。所以我們想做的是一個完全由AI支持的自適應學習系統(tǒng)。

正如前面的嘉賓的介紹，打造一個學習系統(tǒng)，在合適的時間向合適的學生推薦相應的教材。但我認為有這個系統(tǒng)還不夠，我們還需要打造一個數(shù)據(jù)集，這樣學生有問題就可以給出相應的答案。這樣便對我們提出要求，如何了解學生問題所在，這個問題是由于他們的哪些行為或是由于怎樣的結果造成的，以及我們給出的反饋是什么，這需要我們打造一個接口幫助他們完成這些問答。

AI技術的介入要在恰當?shù)臅r間

我們相信對于教育來說，需要的是改革或革命，而不是單純的改良。傳統(tǒng)教育的效率是建立在以小組以團隊為單元的基礎之上，人類的老師可以稱之為教練，他們應該提供有目標的社交的激勵型的支持，反復內容的重復不應該由人類的老師完成。課后的一些推薦活動，這些都應該由AI來推動。

AI自適應學習平臺核心是AI引擎，包括AI算法、內容、數(shù)據(jù)、教育法、教學法。我認為這幾方面可以從根本上改變我們AI的教育。首先我們要準確高效的學生知識狀態(tài)診斷，就是學生學習的GPS。我們需要判斷學生在學習過程中處于什么狀態(tài)，之后我們才能夠考慮給他們提供加強他們的效率并解決他們的問題。AI是為學生提供恰當?shù)膶W習路徑。

我們認為AI必須給學生提供一個恰當?shù)膶W習路徑，就像GPS進行導航。我們經常忽略或者沒有做好的一個方面就是每一個學習都是不一樣，每個學習目標應該也不一樣。每個學生都要一個可實現(xiàn)的學習目標，給他們一定的時間、一定的壓力，他們可以實現(xiàn)這些目標。

并且我們是在恰當?shù)臅r間介入。如果完全使用AI還是會出現(xiàn)一些問題。教室要有老師，老師的職責不是單純地看護學生，而是提供動態(tài)高效的人為介入和參與。而這些并不是由AI提供，而是由AI促進的。

我們認為，學生需要有高效的環(huán)境。我認為之前傳統(tǒng)的學習小組是浪費時間，因為每位學生的水平不一樣，有的學生掌握52%，而有的學生只掌握了20%。除此之外，對于同一知識點，每個學生所需要花的時間是不一樣的。因此，我們的自適應引擎有兩個主要部分。第一部分是診斷學生的學習進度，第二部分推薦學習內容。

如何進步？四個方面，模型、AI專家、數(shù)據(jù)、競爭力。我們在內容方面進行評估，這也是機器的工作。這里面會涉及到機器學習、監(jiān)控學習、非監(jiān)控學習。

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