AI賦能教育會是一種什么樣的狀態(tài)？AI在教育行業(yè)會如何大展拳腳？又會有什么瓶頸是需要去突破的呢？以下，筆者將為大家詳細講述。

當AlphaGo戰(zhàn)勝了李世石，成為人工智能發(fā)展的標志性事件，發(fā)展人工智能的熱潮席卷全球。而今年兩會上，人工智能首次被寫入政府工作報告，人工智能已經上升為我國的國家戰(zhàn)略。

人工智能（AI）或將成為繼“互聯(lián)網(wǎng)+”、虛擬現(xiàn)實（VR）之后，下一個互聯(lián)網(wǎng)技術的爆發(fā)點，給各行各業(yè)帶來巨大的機遇和挑戰(zhàn)。其中，教育領域關于人工智能的討論也頗熱鬧，熱情也非常高。

人工智能到底為教育帶來哪些影響呢？AI會在教育里有著怎樣的邊界和想象呢？值得我們思考。

AI進入教育行業(yè)的現(xiàn)實意義

在中國教師資源匱乏的現(xiàn)狀下，通過 AI 優(yōu)化供給無疑具有極大現(xiàn)實意義。

據(jù)教育部 2017 年 10 月發(fā)布的《2016 年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》中顯示：全國共有小學 17.76 萬所，在校生 9913.01 萬人，小學專任教師 578.91 萬人，小學生師比為 17.12:1。

AI進入教育行業(yè)后，能才三個方面解決傳統(tǒng)教育的缺陷：

1. 教師層面，提升個人能力、降低相對差距。
2. 學生層面，破除主動性難題、降低對優(yōu)質教師的依賴。
3. 整體教學環(huán)境層面，低成本推進軟硬件資源鋪設。

現(xiàn)階段AI+教育的發(fā)展軌跡

1. 傳統(tǒng)教育/教輔機構的自主開發(fā)

這些機構從來沒有停止過對“新興教育技術”的探索。好未來在AI教育方面動作頻頻，其利用教輔板塊積累下來的教育數(shù)據(jù)設立了TAL AI Lab，目前已在輔助教學、激發(fā)學習興趣、智能交互式在線教育等多方面有所突破，上線了魔鏡系統(tǒng)、智能評測系統(tǒng)等應用。

國內傳統(tǒng)教育機構目前智能化創(chuàng)新較少，不過在國外，學校自主開發(fā)的情況比較普遍。在美國，一家名為Summit公立學校與微軟、Facebook積極合作，利用Chatbot作為虛擬顧問配合學生基本課堂教育、引導學習方案。

2. 創(chuàng)業(yè)者“單點突破”

AI教育是創(chuàng)業(yè)熱門領域，“白手起家”的創(chuàng)業(yè)者數(shù)量龐大，所謂洗牌也主要針對這個群體，其共同特征是在謀求用創(chuàng)新實現(xiàn)單點突破，不做大而全。

其中，有與傳統(tǒng)教育結合的產品，例如：專為中小學教師服務的“論答”人工智能學習系統(tǒng)，該產品謀求教學模式革新以實現(xiàn)市場突破。去年10月，與華中師范大學合作掛牌了“學習技術與大數(shù)據(jù)研究中心”，推出所謂的“TAD教學模式實證研究開放平臺”。前文的也未艾也屬此類。

也有垂直學科在線教育產品，例如：針對早教的寶寶玩英語，針對K12的巧口英語，針對成人的英語流利說，都主打AI實景對話練習。

3. 平臺級AI服務商的教育垂直化

包括百度、騰訊、科大訊飛等原本在AI方面十分強勢的平臺，都推出和強化了AI教育產品，其最大特征是平臺化輸出，以構建垂直生態(tài)、布局市場為目標。

未來AI教育的發(fā)展關鍵

1. 制定人工智能教育的白皮書

就像教授多年前指定的機器學習的白皮書稱為全球技術的指導規(guī)范那樣，成為全球AI教育的工作標準。

2. 優(yōu)化現(xiàn)有的AI算法模型

在利用實時動態(tài)數(shù)據(jù)（學生學習時候的正答率、時間、表情、腦電波等等）不斷調整學生的動態(tài)學習目標和推薦給學生的學習內容（視頻、動畫、講義、題目、解析等）時，可以更加精準，讓效果更加突出。

3. 用人機對話來使用戶可以教授機器

嘗試教授近幾年研究的重點課題，用人機對話來使用戶可以教授機器，從而顛覆過去機器學習只能夠依靠算法自我進化的現(xiàn)狀。采用類似人類大腦的學習方式，讓機器從每一次被指導中直接學習，就像一個人對GPS導航的一次錯誤的直接矯正可以省去百萬數(shù)據(jù)量下機器學習的優(yōu)化一樣，每個學生、老師都可以通過和機器做簡單的結構化的對話來高效完善機器學習本身。

教育數(shù)據(jù)對AI的作用

在教育行業(yè)，人工智能不僅被用來節(jié)省教師人力、提高教學效率，而且可以驅動教學方式的變革。

以人工智能驅動個性化教育為例：收集學生作業(yè)、課堂行為、考試等數(shù)據(jù)，對不同學生的學情進行個性化診斷，并進一步為每個學生制定有針對性的輔導和練習，從而實現(xiàn)因材施教。

AI老師的基因是數(shù)據(jù)，充分了解孩子之后，AI老師就能夠因材施教地給孩子配置學習內容、學習進度，實現(xiàn)千人千面的學校教育。

這樣，AI老師就可以讓孩子在學習中，用更短的時間達到更大的學習成果。它可以為每個孩子的千人千面學生畫像去配置數(shù)千上萬種學習計劃。學習計劃包括：學習目標、學習路徑、學習內容，從而讓孩子達到一個更高的學習效率，讓問題的解決達到最好的效果。

AI助力技術和教育跨界

行業(yè)的跨界一定是未來世界的趨勢，只是我國現(xiàn)在還處在摸索階段，特別是要把技術和教育能完美結合起來。

現(xiàn)在大多滿足的是知識領域的需求，當知識產生的那一刻已經是過去式，我們現(xiàn)在大多的教學中知識學習的占比非常大，但這不是教育真正的意義。教育是在培養(yǎng)能適應未來創(chuàng)造未來的人才，需要的是具有創(chuàng)造力的人才、跨界的人才。我們的教育不能僅停留在每天學習被淘汰的知識層面，這一點需要太多的教育者反思。

技術和教育本身都是一個非常復雜系統(tǒng)的東西，而且內核不同，這就好比如何用物理角度表達人文學科的理論，到底是應該從教育的角度出發(fā)，匹配相應的智能技術；還是從一個智能技術出發(fā)，設計滿足相應的教育需求。

雙方會本能地傾向于自己的專業(yè)領域，這是人的局限性。所以，需要雙方多去了解對方的內核，這需要時間去好好做功課。畢竟只有真正了解精髓才能讓呈現(xiàn)的作品體現(xiàn)出技術和教育結合后的核聚變效應。

情感的課堂 VS AI的機器

一直以來，教育，尤其是基礎教育領域的教育，需要更多的情感交流。所以，和學生打交道時，除了教授知識、技能，更重要的是懂學生的情緒。

課堂容量越大，孩子越不喜歡，教學效果越不好。這個效果不好就是沒有適時對學生的情緒做出反饋并調整教授策略。上課的時候，經過大量備課與準備的教師滔滔不絕地講課，但學生卻因沒心情、沒興趣等因素，無法將這些知識完全接受。

AI發(fā)展的過程中，機器如何實現(xiàn)跟人進行一些情感上的交流就是問題之一。目前的AI教育技術很難復制教師的行為模型，現(xiàn)實中的教師可以通過自己的課堂行動適應挑戰(zhàn)，并在情感上做出適當?shù)幕貜?，而這一點很難由人工智能體系重新創(chuàng)建。

但顯然，情感化和社會化問題仍是目前AI教育存在的普遍問題，如何做到AI的情感化溝通依然仍重而道遠。

總結

技術發(fā)展的愿景和初衷是好的，人工智能也一樣，它的研發(fā)初衷是為了把人從簡單、機械、繁瑣的工作中解放出來，然后從事更具創(chuàng)造性的工作。

教育人工智能的使命應該是讓教師騰出更多地時間和精力，創(chuàng)新教育內容、改革教學方法，讓教育這件事變得更好。

人工智能在教書的方式方法和效率上會帶來一場革命，老師將變?yōu)橐粋€知識整合者，而不再是知識傳授者，將幫助學生從互聯(lián)網(wǎng)紛繁復雜的文字、圖片、音頻、虛擬等信息中篩選出優(yōu)質內容。

只有AI+教育回歸教育內容本身，靠教育的內容取勝，而這也是真正大規(guī)模、系統(tǒng)化、標準化地使用人工智能技術的開始。

作者：方文三，微信公眾號：AI芯天下

來源：https://mp.weixin.qq.com/s/VgE5eDVHWfNQ5ImLF7N_JA

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