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    AI能给教育行业带来哪些可能性?
      摘要: 因为PPT的出现,板书正在消失,当AI+教育开始普及,消失的会是谁

    2003年5月,非典肆虐全国,大量中小学开始停课,为了防止学生落下知识,中国教育台开始播放《空中课堂》,通过电视节目“隔空授课”。

    对于我们这一代人来说,这大概就是在线教育最初的样子。到后来风靡一时的101网校、今天的各种云课堂,在线教育的形态越来越多样化,其受众也从单一的学生的群体泛化到一切智能终端用户。

    到如今,线上教育四个字已经慢慢失去风头,取而代之的是智能化教育。几个月前,某厂商的智能高考机器人参加高考的新闻还狠狠的刷了一下屏,与十几年前空中课堂差别的是,我们不再被动的去接受某种新的教育形式,而是去主动的拥抱,甚至将智能化教育视作教育资源分布不公、生产线模式严重的救星。

    可是智能化教育真能做到这些吗?

    现在市场上已经形成雏形的智能化教育模式大概有这么几类,语言/语音类、智能适应类和一些起功能性作用的辅助工具。

    先说语言/语音类。外语学习、白话练习这一刚需促生了这一类智能化教育产品,利用NLP技术,识别用户的语音,寻找错误进行纠正,甚至可以综合分析用户的习惯性错误,进行具有针对性的指导。这片市场上的玩家也很活跃,像“英语流利说”、“盒子鱼”等等企业都频繁献身于各种AI+会议的峰会中,其中英语流利说还完成了B轮投资。

    比拟连接中国学生和海表里白话老师的在线教育平台比拟,语音类智能化教育产品只需要语料数据就可以完成冷启动,之后反复通过用户提供的语料数据进行监督训练,最终将算法和数据掌握在了本身手上,也就拥有了绝对的定价权。

    而在线白话教育平台无法降低老师们的人工成本,让语音类智能化教育百元摆布一个月的价格十分有竞争力。一些产品还推出了模拟雅思等体系的白话测试,比拟动辄上千的考试费用,语音智能化教育不但降低了白话学习成本,也变相降低了应试成本。

    目前看来,语言/语音类智能化教育产品更多是优化了人们学习白话的方式(和价格),而自适应教育则更接近我们心中的“未来教育”。

    要想明白什么是自适应教育,首先要清楚现如今教育的素质。我们大部分人,从小学到大学,再到一些培训班,接受的都是生产线教育——一套教材对应一代学生,一个老师教导多个班级,还要用一个尺度考核所有人。因为并不是所有人都能负担起个性化、定制化的私人教育。

    抱负中的自适应智能教育就像一位私人AI教师,通过学生的学习数据发现其对于知识的了解程度,再对症下药。可想达到抱负状态,对于AI的教学模型要求极高,也很依赖于文字识别能力,能识别上下文理解逻辑,了解学生和标题问题的意思,而不是单纯的按照答案判断对错。

    目前市场上也有一些产品在试水自适应智能教育,不过大多数还停留在初级阶段。比较典型的有Knewton,,这家来自纽约的初创企业已经获得了5100美元的投资,据称现在已经实现了盈利。比拟抱负中的自适应教育,Knewton做的更多的是将教材数字化,建立知识图谱,通过学生历史学习成果进行智能化保举。

    其中建立教材数字化、建立知识图谱是最关键的部分,其他步骤很多都利用了开源算法(如IRT),这也注定了自适应智能化教育有很强的地域壁垒,每一个新的教育体系都需要全新的知识图谱。目前Knewton更多是作为学生学习时的辅助工具,没能发挥我们想象中的作用。

    除了以上两种,比来还出现了很多具有辅助功能的智能教育小工具。好比百度教育比来推出的智能志愿填报办事,收录各个院校专业历年的分数线,为考生匹配各类院校作为志愿填报参考。说实话这种产品谈不上什么人工智能,更多的是大数据,算是为考生提供了便当,本色上只能算无功无过。

    这类小工具百度教育推出过不少,笔者还见到过百度的AR扫题——利用AR相机技术,让课本上的一些知识点通过动态图片显示出来,虽然创意不错但作用终究有限。

    脑洞大开一下,智能化教育不必然非要应用于应试教育上,生活中一切需要学习的地方都能出现它的身影。应用在白话中的语音识别技术是否也可以应用于声乐、乐器的学习?VR场景下的动作捕捉是否可以应用于体育教育?基本一切移动化的教育产品都可以智能化。

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