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AI 教育存在哪些误区?如何更好地融合?

2019-10-08 17:31 来源:未知 热度: 0 /
AI 教育存在哪些误区?如何更好地融合?





自2017年以来,在政策鼓励、人工智能技术爆发、资本加持的大背景下,AI 教育创业热潮开始兴起,人工智能技术在教育行业的落地应用逐渐增多。

截至目前,人工智能技术在教育领域的落地场景主要包括:语言类学习和测试;数据化课堂过程辅助教学;智能阅卷、个性化自动排课系统;自适应学习、虚拟学习助手和专家系统;软硬件结合的教育机器人;智慧校园一体化解决方案,已经基本覆盖“教、学、 考、评、管”全产业链条。

但是,AI赋能教育的同时也存在很多误区和错误使用,很多些项目都是从AI出发在教育中找应用场景,而不是从教育的实际问题出发找AI的赋能。

不可否认的是,人工智能与教育的结合尚处于起步阶段,还远没有达到人们的预期,当下,AI 教育存在哪些误区、又有哪些新的机会?AI 教育如何真正落地?AI 教育如何更好地融合?

近日,在蓝象资本主办的主题为“人工智能在教育相关领域的技术应用及发展趋势”分享会上,来自AI教育产业界、学术界、行业服务界的一线从业者,发表了他们的看法。

蓝象资本执行合伙人周爽认为,尽管人工智能在教育领域的应用,目前还存在处在探索阶段,但从教育的本质来说,也许未来对于不同教育目的的不同需求,可以分化出不同的分级,在每个分级里面,都会存在新的机会;好未来 AI Lab 算法科学家杨非认为,随着人工智能技术的发展和完善,想要实现全面应用到教育中大致需要经历三个阶段:教学辅助、价值创造、因材施教;优学天下副总裁欧阳明则分享了他对于AI 教育融合的思考。

蓝象资本执行合伙人周爽:AI 教育的困局与机会

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教育行业与互联网行业或者其他传统行业相比,它的发展轨迹和决策机制是不一样的。当人工智能与教育结合,我也从投资人的角度看到了一些担忧和机会:

1、大数据 教育,什么样的数据才算“大数据”?

目前大数据在教育领域的应用有智能批改、校车、校餐、自适应推题、高考志愿填报等。教育本身是个重服务的行业,具有很强的针对性、专业性和适用性,在大数据的应用上也就存在一定的难点。

底层数据的筛选决定了最终的判断结果,真正的大数据应该是具备以下几个特点:Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity 。

比如用大数据分析做高考志愿填报咨询这类项目,从我看到的BP而言,很多项目都是用自己采集的部分数据样本来推演全体。我对这样的项目的科学性是存在质疑的。

2、人工智能 教育,教育本质中挖掘新机遇

历史上,人工智能经历了三波风口:第一波,1956年-1974年,美国,感知神经网络软件和聊天软件;第二波,1980-1987,英国和日本,语音识别、语音翻译;第三波,2006,全球,深度学习、图像识别,但最终都“挂了”。

每个人心里对人工智能都有浪漫主义幻想,但理想与现实是存在差距的,理想比现实发展的更缓慢。在2019年的今天,卷积神经网络席卷全球,再一次燃起了人们对于超级智能的无限向往。那么,教育该如何分享这次人工智能浪潮中的科技红利呢?

对于教育领域来说,优质教育资源的稀缺、优质老师劳动力的解放等都是亟待解决的问题,蓝象作为科技主义者,一直坚信科技是推动教育发展,是解决教育公平、实现因材施教的唯一有效路径。

但目前在国内,对于教育的好坏并没有一个可以统一衡量的标准。比如,让孩子学习钢琴,目的是为了让孩子考级?还是为了让孩子开心?这件事情是没有标准答案的,这也就导致,人工智能在教育的应用中,无法准确的衡量到底什么是好的教育,什么是真正适合孩子的教育,也就无法判断应该收集什么样的数据,这些数据是否是真实、全面的。

尽管人工智能在教育领域的应用,目前还存在处在探索阶段,但从教育的本质来说,也许未来对于不同教育目的的不同需求,可以分化出不同的分级,在每个分级里面,都会存在新的机会。

好未来 AILab 算法科学家杨非:AI 教育如何落地?

我国作为发展中国家,尽管近年来整体教育水平有了飞速的提升,但目前的教育行业仍然存在很多问题,比如,优质教育资源稀缺,不同地区、不同学校师资力量不均衡;教师工作负担重,课堂教学效率有待提高;我们还远远做不到因材施教,对每个孩子的个性化需求难以满足等。

随着人工智能技术的发展和完善,想要实现全面应用到教育中大致需要经历三个阶段:

第一阶段:教学辅助。即将一些相对较零散的技术应用到教学场景中,但还涉及不到教学的核心流程,仅能借助一些工具提升教学过程中的效率和优化教学体验,帮助老师减轻工作负担,比如:智能测评、智能批改、拍照搜题等;

第二阶段:价值创造。开始承担教育过程中的一些核心环节,通过系统化、智能化教学过程评价与分析,帮助学生提升学业表现,以及帮助老师提升能力价值,比如:学习过程评价、全流程学情分析与管理等;

第三阶段:因材施教。开始逐步实现高效的个性化和人性化的互动教学,需要具备强交互能力。具体应用比如AI老师、自适应学习等。

目前,人工智能在教育各场景中的全面落地,还存在一定的挑战,但毋庸置疑的是,随着技术的完善,人工智能在教育领域的应用场景会越来越广泛、越来越深入,最终实现教学以老师为中心转变为以学生为中心。

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