AI如何改变教育?机器学习教父、好未来、松鼠AI等大佬有话说

标签: 智慧教育 | 发表时间:2019-05-25 14:38 | 作者:
出处:https://www.leiphone.com

雷锋网消息,5月24日,第三届AIAED全球AI智适应教育峰会在北京举行。在会上,第三届AIAED主席、CMU计算机学院院长Tom Mitchell、乂学教育—松鼠AI创始人栗浩洋、好未来集团CTO黄琰等从不同角度谈及AI如何在教育中发挥影响。

Tom Mitchell认为未来的十年,AI将会继续影响教育,机器学习将会对智适应教育产生重要影响,例如通过机器模拟人的学习状态来获取数据,从而适度摆脱对人类数据的依赖;松鼠AI创始人栗浩洋从三个层面介绍了松鼠AI老师的架构,并指出知识地图和错因分析在教育减负上的应用;好未来CTO 黄琰认为,AI+教育已经进入2.0时代,AI也会促使教育培养目标从改变命运到提升幸福的转变。

以下是三位嘉宾在AIAED峰会上的演讲内容,雷锋网对演讲内容进行了适当删减。

“机器学习教父”Tom Mitchell:未来十年将是AI影响教育的十年

第三届AIAED主席、CMU计算机学院院长Tom Mitchell

“机器学习教父”Tom Mitchell首先演讲,演讲内容主要是围绕AI的发展如何影响教育。

“未来的十年将是AI影响教育的十年。”

Tom Mitchell表示这是个人看法,因为他已经在AI领域工作了几十年,做了很多AI相关的应用,包括在机器、医疗和数据采集商的应用。但在他看来,未来十年,将AI技术应用到教育上,这是最让他感到兴奋的,所以他现在也把自己的很多研究放到了AI教育应用上。关于原因,他总结了三条。

第一个原因,个性化教学带来了重大益处。他们发现,在一般的教学场景中,只要获得了个性化指导的学生,与对照组相比,学生的分数会得到90%的提升,这是非常重要的个性化指导的益处。

第二高原因,已经证明了以电脑为基础的教学之价值。如今,很多公司能够提供各种各样以电脑为驱动的教学服务和课程,例如数学、化学和物理,还有一些文科课程,电脑可以帮助我们提高教学质量。

Tom Mitchell拿卡内基梅隆大学的系统举例,代数老师可以通过系统看到,系统中蓝色曲线代表的是使用电脑来指导学习代数的学生,绿色代的是用一般方法学习代数的学生,然后蓝色的这些学生得分更高。所以,不单单是对人的个性化教育,能够为学生带来很大改善,用电脑来指导学习,也可以在学科中的得分得到极大提升。

Tom Mitchell表示,目前来看教育还有很大提升空间,所以他们有动力来研究借助AI为人们进一步开发基于电脑的教学指导。

第三个原因,过去十年,AI技术正在快速发展。电脑可以帮助我们更好的识别图像和人脸、把语言转化成文字等等,这些技术都是现成的。他认为,未来十年,这个发展趋势还会继续延续。

基于这三点原因,Tom Mitchell认为,AI能够让学生的分数提高两个等级,还能帮助老师进一步辅助学生进步。基于这三点原因,加上AI技术飞快发展,Tom Mitchell最终决定投身于AI+教育的研究上。

关于新技术如何改善自适应教学,他认为对话系统很适合自适应教育,虽然现在的对话系统相对简单,随着技术发展对话系统还有很大进步空间,将有助于老师和学生进行更开放的讨论。大脑科学同样是一种非常重要的能够影响智适应的技术,例如大脑成像技术,检测脑电波显示大脑活动,预计能够非常灵敏追踪学生的情感状况,判断学生是否真正了解这个知识。此外,机器学习和虚拟现实也是非常重要的技术,对智适应教学的未来也非常重要。

那么如何在智适应上影响教学?

Tom Mitchell认为第一个是机器学习。不管是宏观还是微观层面,学生在都能够基于教学系统完成不同的任务获得不同的答案,系统可以显示学生的错误并纠正,知道学生的学习轨迹,也能掌握学生的情感状况,这才是我们所说的智适应教育的意义所在,就是能够理解学生目前的状态。

在智适应教育当中,机器学习应该在每个学科领域都有一种功能,去了解学生的状态,机器学习能够自己发现这个功能是什么,这样就不必把它嵌入永远的模式当中,我们可以用机器学习来不断的修改它,这是机器学习在其中的核心作用。

还有一点,现在有很多人在研究强化学习,就是让机器来模拟人学习做不同的任务,从而用机器学习的数据来开发强化学习算法,因而就不会那么依赖人类的数据。

关于未来智适应教育的最大障碍是什么?Tom Mitchell表示他也不知道答案是什么,但他认为最大的一个问题就是我们现在还没有太多的观察能力,没有特别好的进行学习者观察,没法非常好地说明学生的学习状态到底是什么样,这在未来非常重要,所以我们学习用图像、表情识别跟踪分析来解决这个问题。

还有一个问题,就是没有足够的数据帮助系统选择最佳的辅导策略,我们不知道该如何有效激励学生,而且人机交互是比较低效的,尤其是与人人交互相比,所以机器指导学习是不是会有上限,这些也是我们提出来希望和大家讨论的问题。

关于未来,Tom Mitchell认为有两个非常重要的方向,一是更广泛,二是更协调。更广泛是指,如今有更多的学科领域可以参与进来,扮演重要角色,帮助实现智适应教育(不单是AI学科),这意味着我们需要把所有领域的专家都邀请进来。更协调是指,我们不应该只是做单项研究,而是要进行更多的信息和数据分享,例如在开源软件分享上,还要建立标准数据格式及其他AI标准,就可以为智适应教学提供重要资源和帮助。

最后,Tom Mitchell表示,教育领域的全球合作是非常重要的,也是唯一理性的解决办法,我们提升的速度、共同努力的速度越快,那么我们的目标实现就越快。

松鼠AI创始人栗浩洋:AI智适应技术如何升级换代教育产业

松鼠AI创始人 栗浩洋

随后,松鼠AI创始人栗浩洋上台进行演讲。他认为,几百年来科技对各个领域产生了很大改变,科技对交通和通信的改变巨大,但对教育的真正改变甚少。在人工智能领域,人们对视觉识别、NLP投入大量的人力、财力,发表了大量论文,但人工智能在教育里的真正应用却很少。

栗浩洋表示,AI教育在全球发展非常迅速,但在国内却很少有人知道和关注。他举例说道,美国已经有40多家AI智适应教育公司,例如Knewton累计融资1.8亿美元,用户超过1500万;阿联酋有1家做了4年的AI教育公司Alef Education,在当地已经有了25000名学生,相比于阿联酋的学生数,这已经是非常大的数字;印度有一家估值54亿美金的教育公司Byjus,做智适应教育已有10年,但中国的AI智适应教育才刚刚开始。

他表示,传统的教育就像中医,老师“望闻问切”,讲完就结束,整个过程像个黑匣子,大家什么数据也没有得到。但是通过AI智适应的教育,就能及时了解每个学生学习的终身数据,这些数据对于机构帮助学生学习,对于学生了解自己,都有巨大的价值。

他列举了松鼠AI目前的一些数据,松鼠AI目前已在国内20多个省,200多城市,有了1900多家学校,这个数字还在以每月100多家增长,注册用户超过200万。其中,今年第一季度付费用户(1年1-2千美金)比去年同期增长了14倍。同时,栗浩洋宣布松鼠AI与卡内基梅隆大学联合建立实验室,并与斯坦福国际研究院联合建立人工智能自适应学习联合实验室。

栗浩洋介绍了松鼠AI老师的引擎架构。松鼠AI老师引擎架构总共分为三层,第一层是本体层,里面主要是内容包括学习地图、知识地图等;第二层是算法层,里面有推荐引擎,有学生的用户画像引擎,有目标管理引擎等;第三层是一个交互系统,这个系统是关于机器如何与人进行交互的,在2019年之前,松鼠AI的交互系统更多是通过视频、题目及一些简单的互动和人交互,未来松鼠AI希望发展更多的人机交互方式,使得学生与机器互动更加顺畅。

栗浩洋表示,有了知识地图,才能对学生进行对症下药,才能实现国家提倡的给学生减负。应试教育下,学生通过刷海量的题来训练对知识点的掌握,如果不通过科技和AI的力量,这种题海战术还是无法解决。所以,知识地图就是要试图解决这个问题。通过知识地图检测,我们不仅要能区分孩子是学霸或是学渣,而是要看孩子大脑里对每个知识点的了解情况,是真正懂了,是掌握的一般,还是根本没有理解。

当智适应系统对学生知识点掌握的判断,才能帮助学生实现“那里不会学哪里”,学生只需要去学不会的知识点即可,能考95分的孩子,只去学剩下的5%的知识点,而不是再盲目的刷题海。

本体层中,松鼠AI针对知识地图做了一个超级纳米知识点拆分。他表示,整个队知识点的拆分细腻度超过了Knewton和Aleks的5-10倍。至于为何这样细致的拆分,他解释说就像把相机像素从400万拉到4000万像素一样,当知识点做的越细腻,对于学生知识点掌握的诊断也就会越精准。

同时,栗浩洋也介绍了从去年到今年,松鼠AI做的一个最新研究成果——错因分析。他表示,之所以研发这个技术,是因为他们发现,就算学生掌握了所有知识点,仍旧在做题中出现很多错误,这就是错因,例如粗心、惯性思维、审题不清等等,因此,借助系统他们能够告知孩子,不是知识点掌握问题,而是没有找对错因,找对了错因就不需要做很多无用功。

当他们把常见错因总结出来,就可以覆盖30%—40%的问题。如果没有错因分析,就很难去做个性化教育,当找到各种学生的错因类型,就可以针对性地去推荐不同的学习和错因视频分析。

在实现对孩子用户画像和学习状态的了解后,栗浩洋表示,松鼠AI还要能够像今日头条一样去给学生做推荐。他认为,与今日头条的算法相比,松鼠AI的算法难度更大。因为头条只要给你推荐合适的内容就成功了,但是松鼠AI还要保证学生能够掌握这个内容,对于他们来说,学生没有掌握学会,这个推荐就是失败的。所以他们还要开发一个预测引擎,Tom Mitchell建议要不断采集更多的数据包括孩子的表情、动作等各方面的数据,这样能够更快优化松鼠AI的算法。

好未来CTO 黄琰:AI+教育已经进入2.0解决方案时代

好未来CTO 黄琰

此外,好未来CTO 黄琰上台分享了好未来对于AI与教育结合的一些思考。

据黄琰介绍,好未来每年在技术上的投入超过10亿,目前拥有4000研发人员,校企合作实验室4家。关于国内AI教育发展现状,他认为,国内最近5年内,不缺AI和教育,但缺少将AI与教育连接起来的“+”号。

关于AI+教育,黄琰从四个角度谈了自己的看法。

1、AI+教育已经进入2.0解决方案时代。1.0时代是功能组件阶段,AI+教育主要是拍照判题、语音评测和人脸签到等应用。2.0时代进入解决方案阶段,AI+教育主要是智慧课堂、AI在线教育等应用。

2、中国AI+教育具备全球领先的机会。天时,国家、教育部政策积极推动中国教育现代化2035;地利,国内拥有庞大的教育需求及海量的教学数据;人和,大量计算机人才,未来人才基础广阔。

3、AI将成为教育的第四极。他表示,最近几年,他总会不可避免cause讨论一个话题就是,AI是否会取代老师。他认为,这个话题不会是取代和不会取代这样简单粗暴的答案,人们需要深刻思考AI在现在和未来的教育过程中将会扮演什么角色。未来,AI、学生、老师,可能是一个相互依存的关系,家长需要AI帮助自己,学生可以做智适应的题目,老师会有辅助教学的AI助手,AI在其中密不可分。

4、AI将带来培养目标的变化,从教育改变命运到教育获得幸福。过去,人们学习的第一目标是抱着“教育改变命运”,但到了如今2019年这个时候,这个目标就并不适合每个人了。如今的学习更多是人们获得幸福或者改变世界重要途径。AI就可以帮助孩子发现兴趣及长处所在,并不一定是为了提分,当孩子发现技术可以帮助不断认识自己时,学习和求知的喜悦感是远远超过从前的。(雷锋网雷锋网雷锋网)

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