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人工智能能否撬动在线教育?

去年六月,紧张而令人兴奋的高考数学科目刚刚结束,另一场“考试”马上就开始了。 特别的是,面对试卷的不是普通学生,而是人工智能机器人。 智能教育机器人Aidam在同一阶段与六名前高考状元竞争,在9分47秒内完成了整个数学测试,得分134分,而六名状元的平均得分为135分,仅以1分的微弱优势胜出。

“我希望通过这样的主键,教育行业能够了解人工智能在教育中的应用发展到什么程度。 艾登研发公司负责人、雪霸君创始人兼首席执行官张雷凯表示,人工智能已经可以一步步思考像人类这样的知识点、输出过程和答案,人工智能技术将为教育注入新鲜血液

在不久前举行的2017年互联网教育论坛上,豪富图集团总裁白云峰也表达了同样的想法:“教育+互联网的时代已经结束,教育+人工智能是现在和未来的希望。” 2017年7月,国务院发布《新一代人工智能规划》,明确提出到2030年,中国人工智能核心产业规模将超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。 其中,教育作为人工智能的重要应用场景之一,具有巨大的未来想象空间空

因为人工智能,网络教育再次迎来了春天

在线教育辩论

2014年,它被业界称为“网络教育的第一年”。 当时,刚刚尝到互联网好处的网络教育企业迅猛发展。 然而,春天太短了。随着阶梯网和好网相继失效,那些最初相信网络教育的人开始担心泡沫会破灭。

在经历了“33,354疯狂冻结”的“过山车”式起伏之后,有幸幸存下来的网络教育企业终于乘坐了人工智能特快列车,呈现出一派掉头的景象。

如今,沪江、VIPKID和许多新成立的教育机构的广告牌可以在办公楼、公交车站和地铁通道中看到。 热需求方加上技术创新的供给催生了大量人工智能教育企业。从学八军的“高考机器人”到沪江的“统一智能学习课程”再到学习教育的“松鼠人工智能”,人工智能教育产品相继问世。 新东方创始人俞洪敏也感叹道:“教育领域从来没有这么活跃过。” “

中国工商研究发布的《2017-2022年中国在线教育市场前景及投资机会研究报告》显示,中国网络教育市场从2012年的697.8亿元快速增长到2016年的1853.4亿元,2012-2016年平均复合增长率为27.66%。 2017年中国网络教育市场规模预计将达到2810亿元,2018年预计将超过3000亿元。

巨大的发展空在网络教育市场赢得了大量资本的青睐 如果我们恢复过去一年在人工智能领域的投资,我们会发现教育领域的融资表现非常显着,这相当于你与我竞争的数字接力赛。

自学成才的巴军在2017年1月宣布他在第三轮融资中获得1亿美元后,Ape辅导和英语流利(Fluighty in English)相继宣布他获得了1.2亿美元和近1亿美元的融资。 2017年8月14日,家庭作业帮助打破了另一项融资记录:它获得了由总部牵头的1.5亿美元的一轮C融资。 同月,VIPKID宣布完成高达2亿美元的D轮融资,这被称为“K12在线教育领域迄今为止规模更大的融资”

根据艾瑞咨询(iResearch Consulting)的数据,截至2017年9月20日,网上教育公共融资交易数量达到147笔,共涉及75亿元,2016年超过120笔。 然而,根据《鲸标准》(Whale Standard)更详细的数据,在过去的一年里,近200家投资机构进入了教育行业,总共完成了466笔融资交易。 可以看出,资本已经开始重新投资在线教育。

除了资本竞赛圈地之外,各种在线教育企业都在忙着布置人工智能,这也清楚地表明了这个行业的激烈竞争。

“我一定不开心。”学习教育的创始人李昊阳表达了企业家们在激烈竞争中的渴望。2014年,他开始关注“适应性”教学。然后,他借鉴Knewton Inc(一家早期将人工智能技术应用于“适应性学习”的在线教育机构)的教学经验,在几个月内建立了学习教育,并创造了人工智能学习产品“松鼠人工智能”

人工智能教育的战斗越来越激烈。2015年,胡强推出了智能辅导系统。2016年9月,它正式推出了一个智能班,重点是智能测试,以优化学生的学习路径。 一直致力于智能问题搜索领域的雪霸君(Xueba Jun)利用人工智能加强图像识别功能,实现更准确的问题识别,并在每个问题目标上标注相应的知识点,方便向有需要的学生推荐。 新星VIPKID在教学中使用人脸识别、情感识别等技术来实现用户数据的准确捕捉

”人工智能学习系统的部署对学习者和教师来说不再是一件新事物,也不再是一项酷的新技术,而是一件必不可少的事情 创始人兼首席执行官王峰在GES2017未来教育大会上表示,“如果你不使用人工智能和适应性学习系统,你的学习将失去竞争力。”

人工智能教育风口越吹越大,贴有人工智能标签的网络教育,发生了什么变化?

赋权:在线教育的人工智能游戏

看看许多人工智能教育的新生,这三种相似的方法是必不可少的:通过大数据消除知识点的盲点;因材施教,提供个性化建议;实时反馈,与教师密切互动

“我们的许多教科书脱离了现实;现任老师举的例子和十多年前老师教他的一样。 教训还是一样,讲座还是一样。相反,黑板转向屏幕,面对面教学转向直播。它真的能提高教育水平和学习效率吗?“传统教育的瓶颈困扰着正在创业的李昊阳。 他认为,在过去的教学模式中,教师的教学模式大多是“一对多”和知识点的线性推进,不能根据学生的接受程度和学习习惯因材施教。

但是人工智能技术的发展让他预见到了未来教育和人工智能结合的无数可能性。他从大数据开始,试图打破传统教育中知识点之间的障碍。 根据李昊阳的说法,“松鼠人工智能”学习教育系统将首先全面扫描学生的知识点。例如,如果学生在理解连词时有问题,我们会意识到他不理解定语从句中的连词。 他说,例如,使用人工智能算法可以在短时间内检测学生对知识点的掌握情况,然后进行特殊视频讲解、特殊练习、特殊测试等。对于盲区。

大数据用于通过知识点之间的逻辑和认知,分割和组合学习科目的所有知识点,构建全新的知识地图,通过测试发现学生的薄弱知识点,并做出特殊突破,从而使学生快速掌握所有知识点 这是在线教育行业中常见的“一轮”。

沪江网上学校的智能辅导系统是完全一样的游戏风格 南昌大学高年级学生陈世杰在沪江网上学校学习了三年,经历了这一切。她说,“考试结束后的对与错都会反映在课程中。我认为有些课程不需要选择。” 因为在智力课程问世之前,有些课程是由老师讲授的,我实际上非常熟悉。 “

”通过智力测试,你可以知道每个特定学生的优缺点。 考试后,我们将跳过与强项相关的学习内容,针对学生的学习弱点进行强化培训。 胡强的合作伙伴、首席运营官李俊说,学生了解自己的优缺点后,还可以通过胡强专门为自学准备的智能课件系统来检查漏洞和填补空缺,从而提高成绩

人工智能直到获得一定数量的数据后才真正开始尽力而为。 例如,学习教育将根据人工智能背景的各种数据,如学生做每个问题的时间和正确率,给学生解释不同的难度系数和不同的交叉维度。 李昊阳说,“对一个知识点的解释会触发另一个知识点,这样学生就可以掌握一种问题,并从一个实例到另一个实例进行推理 "

这就是人工智能教育企业宣称的个性化教学的亮点。 基于算法技术和传感器,在掌握和分析个人的学习情况和知识掌握能力后,我们将因材施教,进行“千人千面”的个性化教学

以学习文言文为例。如果系统测试一个学生的文言文很差,学习文言文需要很长时间,每10个小时只能增加1.5个百分点。 此时,如果考试时间只有2个月,系统将允许学生暂时放弃学习文言文。 “就像阿尔法狗。它不会在某个区域与李世石纠缠 李世石开心地吃了几分钟,发现他已经失去了整个国家。 ”李昊阳说

"人工智能的学习过程是一个动态的、持续的游戏过程 人工智能相对于其他人工智能的优势在于它不会陷入当前的战争状态,而是会实时冷静地做出各种优秀的选择和判断。 ”李昊阳进一步解释道 人工智能在教学过程中以更有效的方式用一些重复的、程式化的、记忆的和练习的模块代替了人脑,这也使学习教育的人工成本降低了70%。

据李俊称,沪江的教学和科研成本也有所下降。在智能工具的帮助下,它提高了开发课程和推荐试题的效率,这是一项繁重的任务。 对教师来说,他们已经解开了重复繁重工作的枷锁,可以在教学过程中更加注重情感互动、个性化指导和创造性思维的发展。 教师可以根据人工智能提供的数据和信息提供有针对性的咨询,实时跟踪学生的学习情况。 “这就像给老师送驾驶舱一样。有了这些指标,他会开得更准确、更快。 ”陈瑞峰说

软肋:人工智能教育还没有真正落地。

大数据、知识地图和自适应……这些听起来像“高大山”的词给人工智能教育提供了一个前景非常好的蓝图。然而,平行线教育技术总监郭墨子(化名)的话将网络教育企业带回了现实:“目前,很多企业都在进行人工智能教育,但都处于概念阶段,登陆的并不多。” "

李俊认为,人工智能教育在市场上仍处于探索的早期阶段。 李俊出生在一个计算机科学班,20年前他上大学时开始关注和研究人工智能。 现在人工智能的发展已经取得了良好的效果。网络教育市场上的各种“人工智能教学系统”(AI teaching systems)可以根据不同学生的学习进度和掌握程度提供个性化的题库,并为学生提供更合适的知识呈现和评估方法,使学习更加容易。 同时,它减轻了教师的负担,把制作课件和批改作业的繁琐工作交给了智能工具。 他认为,人工智能对于在重复练习、强化和进一步学习阶段赋予教育权力确实很有价值。

但是值得注意的是,真正的个性化教学的实现需要大量的数据和更强大的技术来支持,现在没有一个行业内的企业能够单独形成一个完整的数据闭环。许多技术还不成熟,大多数技术还停留在思考和思考阶段。人工智能只能做工具的辅助功能。

人工智能仍然有许多痛苦 李俊认为自然语言处理(NLP)是目前每个人都非常关注的一个领域,近年来有许多有价值的成就,但是要将其充分应用于教育场景,还有很长的路要走。

“如果你对翻译引擎说‘我是蓝色的’,这个国家的所有翻译引擎都会不带语境地翻译‘我是蓝色的’,但事实上你想表达的是‘我是蓝色的’ 因为没有上下文,机器无法做出这种判断。 ”例如,李俊说,在教育场景中解决这样的问题同样困难,所以没有智能机器人能像老师一样真正帮助学生。

正如创新工程执行董事张力军所说,使用聊天机器人来打发时间是可能的,但当它真正应用于教育学习场景时,从技术上来说还达不到这种能力。 在她看来,人工智能对当前教育企业的影响仍然局限于2B领域(对企业,对企业),很难说2C领域(对客户)会出现什么产品形式

人工智能在2B油田的应用仍处于发展阶段 李俊说,主观问题的判断仍然是网络教育行业的瓶颈。 目前,人工智能只能匹配客观问题的准确答案,如选择题。然而,对于问答问题、作文问题等主观问题,由于变量太多太复杂,目前的人工智能技术只能识别单词,无法实现单词背后的意图。

在提供创造性教学和改变学生的思维习惯和性格培养方面,目前的人工智能技术远远落后。 “目前,网络教育行业中所谓的人工智能实际上是数据比较。它不能改变孩子的思维结构。它更多的是从用户的角度出发,以主观和考试为导向来提高成绩。 平行教育的创始人兼首席执行官刘宇涛认为人工智能教育仍然面临着太多的挑战

破局:真正的人工智能教育将会结束

“真正的挑战在于如何将教育和技术结合起来,这就像杠铃的两端 懂教育的人对科学技术了解不多,懂科学技术的人对教育了解不多。 ”白云峰就当前人工智能教育的难点提出了自己的看法。他认为,随着进入网络教育产业的门槛越来越高,网络教育企业应该把科技与教学的融合作为产业和企业发展的动力。

人工智能已经成为网络教育企业的主要动力来源,尤其是在为学生收集教学数据方面 据了解,许多企业正在建立自己的数据库。沪江将每天生成的新课程内容贴在知识地图上,并准备将其应用于建立一个不断增长的知识库。

目前,网络教育企业拥有的自有数据比较分散。 薛尔士网络学校总经理陈雨凝曾建议不同的公司应该联合起来实现数据共享,这也是人工智能教育发展的一个重要环节。 李俊告诉中国青年报,中国青年在线记者,胡强计划与许多从事人工智能底层技术的公司合作。科技公司的优秀人才、算法和人工智能经验与教育机构的场景和数据相结合,形成数据闭环,将学生从课外辅导到学校和家庭学习的整个学习数据联系起来。 通过收集更多数据获得更好的反馈。

在大数据系统的祝福下,学生们的照片会越来越清晰。通过算法预测和知识点调查,学生的学习路径和学习内容将进一步修改,实现更准确的个性化学习。 “通过这样的方式给学生适度的知识支持,给他们一个接触更多知识的阶梯 ”郭子墨说道

此外,技术的力量更多地体现在智能对话系统的构建上。 学习中所谓的智能对话系统意味着试图理解人们在学习过程中经常问什么问题,以及这些问题通常是如何解决的。 李俊表示,未来的方向之一是在这样一个智能对话系统的基础上,构建一个有学习伙伴的机器人,实现人与机器之间的高级对话。

刘宇涛不建议教育工作者在人工智能上投入太多精力 他认为教育本身就是在线教育从业者应该集中精力进行深入思考的地方。 人工智能+教育仍处于传统教育所称的“教育分工”阶段,而未来的教育主要是“育人” 他认为学生学习知识很重要,但更重要的是学会如何运用知识。 在塑造世界观、人生观和价值观方面,未来的人工智能教育还需要进一步突破。

VIPKID创始人兼CEO米金文表示,只有更多的企业、研究机构和技术人才能够共同努力,促进技术与教育的深度融合,探索未来教育的更多可能性。 “未来不是我们想去的地方,而是我们正在创造的东西 我们正在做的和创造的决定了我们的未来。未来和现代之间没有差距。 “

根据中国教育协会副主席、新教育实验的发起者朱永新的说法,现在需要做的是鼓励更多的机构和个人探索和创新教育。 “事实上,我们已经站在未来的门槛上。推开门就是未来。关键是要做到这一点 ”他说