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智能教育——未來的趨勢

2019-5-5    來源:    作者:  瀏覽次數:93

前段時間穀歌上線了一個名為Learn with Google AI”的在線學習網站,旨在教授大眾人工智能和機器學習,讓每一個人在零基礎的條件下可以快速學習了解AI,這體現出一個現象:人工智能在經曆2017年的醞釀後,正在進入大眾領域。不隻是越來越多的普羅大眾知道了人工智能,更重要的是,人工智能就像三年前“互聯網+”浪潮席卷教育、金融、娛樂等行業一樣,正在滲透到各個行業,形成“AI+”效應,其中教育就是一個重點行業。

  智能教育時代已經來臨

  教育行業現在的趨勢是,互聯網教育已是成熟行業,不過與互聯網教育強調通過互聯網來解決信息互通不同,教育科技則是要通過人工智能、大數據、智能硬件、區塊鏈等技術,來解決老師、學生和家長三大參與角色的痛點,從深層次改變教育的每一個環節。

  特別是人工智能技術,2018年一個明顯的變化就是要從注重基礎技術的概念驗證階段,進入場景落地的商用化階段。各種開源框架的出現和人才加速流動,則會讓AI技術從少部分公司的特權變為各行各業的標配。本身就已是內容和數據驅動的教育行業,將會成為最適合AI技術落地的場景之一。從國內主流教育巨頭的表態也可以看出,2018年教育科技的布局特別是智能教育的探索,會是行業的重點方向。

智能教育可以解決痛點

幾天看到一則新聞《教育局新規定,超過晚上10點就可以不寫作業了!》。浙江省寧波市鄞州區教育局日前對轄區內學校對於不同年級的學生,每天要完成的作業量作出了規定,更有意思的是其規定還提出,如果學生做作業時間超過晚上10點還未完成,在家長證明下,學生可選擇不做完剩餘的作業。“教師要充分理解學生個體間存在的差異,充分保證學生充足的睡眠時間。”不難看出,要繼續減輕學生作業壓力是教育行業的一致認知。

這不僅是為了讓孩子身心成長更加健康,更重要的是在讓教育更加合理,當前,不論是校內還是校外的K12教育都有三個主要參與角色:學生、老師和家長,三個角色都有各自的痛點:

學生:要花很多時間做作業,準備考試,學習重複知識,學習有不同程度的壓力。

老師:要花很多時間批改作業、進行備課等重複性工作,要做到因材施教則需要花很多精力去了解學生。

家長:課外輔導等教育投入較大,不隻是要花錢還要花時間陪讀。也希望孩子可以壓力更小的同時獲得更好的教育、更全麵的成長。

智能教育則可以解決上述痛點,智能教育的價值,正如前文所提及的新東方董事長俞敏洪所言,對於孩子和老師來說可以節省許多時間,同時可以讓孩子更加全麵地發展,也有利於打破教育資源不平衡的現狀。

智能教育有哪些案例?

目前教育行業應用人工智能技術才剛剛開始,不過卻有一些可圈可點的案例,這些應用都解決了教育三角色的上述痛點。

1、基於人臉識別的魔鏡係統。

“魔鏡係統”利用人臉表情識別等技術,來判斷學生上課時的舉手、練習、聽課、發言等課堂狀態和麵部情緒變化,生成專屬每一個學生的學習報告的人工智能輔助教學係統。

對於老師來說可以做到精準地掌握每一個孩子的學習狀態差異,進而因材施教。對於家長來說可以看課後孩子全課時學習報告,進而了解孩子狀態。對於學生來說則可以更加專注,提高學習效率,並感受到自己獲得了更多的關注進而培養自信。

魔鏡係統通過人工智能技術,來取代老師的眼睛和耳朵,更有效、更精細、更準確地把握課堂每一個學生的學習狀態,其本質是用機器來收集課堂數據。基於此,未來它還可以結合大數據分析給老師智能課程推薦、提示需特別關注的學生、提示哪些授課環節容易讓學生走神這樣的輔助服務。

2、基於語音技術的英語教學。

英語流利說是比較具有代表性的基於AI技術做英語教育的平台,通過語音識別、語義理解、自然語言處理等技術,來幫助用戶提高口語能力。

簡而言之,通過語音技術,英語流利說直接取代了外教陪練,讓學生可以低成本地獲得對話練習、口音糾正。目前許多地區英語老師口語都比較薄弱,有啞巴英語的問題,英語流利說的探索很有意義。而且可以想見,語音技術不隻是可以用在英語口語教學上,未來外語、普通話、播音甚至演講教學都可應用語音技術來提供類似服務。

3、基於機器視覺的自動批改。

去年11月,新東方與科大訊飛聯合成立的東方訊飛發布了一款RealSkill智能教育產品,其可以為雅思、托福考生的作文和口語作業進行智能批改,支持“智能評分、逐句精批、行為分析、範文精講、學習記錄”五大環節的學習閉環,口語作業批改是語音技術,作文則是機器視覺技術,學員隻需對自己的文章拍照,便可以完成文字的上傳和識別,並獲得即時反饋。

可以預見,未來學生手寫的作業、試卷的批閱都會更多地應用AI技術特別是機器視覺技術,進而降低老師的重複勞動,讓老師專注於教育本身,同時也可以讓學生的作業得到更精準的反饋。

4、基於大數據的自適應學習。

學生負擔大,原因之一是要進行許多重複知識點的學習,事實上學生能力不同,並不需要一樣的課程進度,至少不需要做同樣的作業。通過圖像識別、表情識別等手段收集了學生學習大數據後,就可以針對學生提供個性化的教育,包括課程和練習。

在魔鏡係統等可以獲取數據的智能教育應用普及到課堂後,更多數據會被收集,進而為個性化、自適應教育提供基礎。這意味著學生可以獲得更適合自己的學習模式,不受年齡、班級限製,甚至未來不再需要通過高考來選擇學校和專業,學習過程的大數據更加可以判斷一個學生的能力和興趣。對於家長來說,則可以減少不必要的投入,隻為孩子選擇必要的課程。

可以看到,智能教育目前行業已經有各色探索,主要是利用自然語言處理、人臉表情動作識別、機器視覺、語音識別、大數據等技術,來幫助孩子提高學習效率和降低老師重複老師,這些應用隻是智能教育的前菜,更多人工智能會被應用到課堂、課後、課外、考試等教育環節。正是瞄準這個趨勢,各個巨頭已在積極采取行動,通過成立實驗室、與科大訊飛這樣的AI巨頭聯手,或者投資AI創業公司的方式,來迎接AI教育的變革。

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