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因材施教亦师亦友AI教育的模式走的通么

2020/08/17 来源:宝坻信息港

导读

因材施教,亦师亦友,AI+教育的模式走的通么?大数据文摘出品记者:周素云AI能给教育带来什么实际的价值?AI如何应用在K12教育

因材施教,亦师亦友,AI+教育的模式走的通么?

大数据文摘出品

记者:周素云

AI能给教育带来什么实际的价值?AI如何应用在K12教育中?目前AI+教育与传统教育的关系以及目前的发展状况如何?用户最关心的数据隐私该如何保护?

在上周,清华大学数据科学研究院与网易有道、网易新闻联合举办的2019年中国人工智能创新者论坛中,相关学者、企业家和创业者们齐聚一堂,共同探讨了AI+教育及其他论题。

针对这些大家关心的问题,网易高级副总裁、网易有道CEO周枫、学霸君创始人兼CEO张凯磊、学堂在线COO王帅国、网龙网络公司CEO熊立,这些AI+教育行业的企业家们在此次论坛中也分别提出了自己的见解。

AI教育实践的契合点

实施因材施教

张凯磊介绍了数学学习的三种不同境界,讲套路、讲方法和讲思想。他表示培养学生的思想是最难的。目前,通过AI提高学习效率,让学生不要把时间放在重复会做到题目上。通过数据和统计来找到题目之间的融会贯通是比较可行的。

熊立说我们可以针对每一个学生找到他需要补足的知识点,或者考试前重点复习的题目,大量节省学习和复习的时间。

王帅国表示在教育信息化领域,可以利用AI的人脸识别、语音识别等技术运用到每一个教育场景,记录学生的学习轨迹,就像是一个书童。

周枫从K12的角度提出,作业和练习在中学以上是非常重要的环节,提供学习效率是这两年行业里比较关注的重点。他认为教育与AI结合会产生很多目标,最基本的目标是自动化教育的过程、数字化教育的内容,以及智能化教育的方式。

简单来说,就是如何帮助老师处理基础教育中大量中的作业批改,学情分析;如何收集学生电子化作业信息;如何帮助学生应对考试,并有针对性的因材施教。

有道已经构筑了以“AI+软件+硬件”三位一体的在线教育解决方案。

例如有道智能笔,形状与普通笔没什么区别,但其带有笔尖摄像头,并可以自动记录所写内容。可离线存储400页内容,并上传到相应APP,后台的AI自动识别自动更改客观题,主观题一经老师批改就可以立刻被查看。

配合AI智能学习系统,可完成学生个人的测评体系。通过大数据对其做过的题和错题进行针对性的训练。

当前主流的信息化教育系统解决方案存在着各类的问题如:脱离实际的电子作业、互动有限的直播、低智能化的题库查询、无法提供精准的学情分析等......方案的完整性、线下的兼容性、智能化产出都严重不足,而这正是AI技术革新教育的关键所在。

除此之外,小学甚至学前教育也应该是未来AI技术应用的重要领域。比如:语音助手,孩子比较喜欢用语音的方式和机器沟通,并获得知识,解决一些疑惑。想要创业的朋友可以从这个方向尝试。

AI与教育的结合也不能仅仅为效率论,为技术论。解决学习的第一步还是学习动力的问题,AI能否帮忙,我们也很期待。

AI教育课辅容易课堂难

AI+教育并不是给传统的课程带来冲击,而是为传统教育或者在线教育中的不足中提供补充,相辅相成。

周枫提到:最近几年,直播课程及线上学习资源的丰富,解决了最基本的人力师资分布不均的问题。课程变得触手可得,但是课后的答疑解惑,以及学生的知识掌握情况却很难得知。AI需要解决这些问题的基本逻辑就是如何收集更多的反馈信息,给学生制定个性化的需求。

熊立表示教育永远都是一个朝阳行业,会有源源不断的商业模式创新, 最终的目的都是促进知识的传递,在AI教育、在线教育与传统教育都在寻找一个完美的结合点。在K12阶段,AI做好课程辅导容易但课堂教育却非常难。

张磊补充到,与AI相结合后的在线教育还处于最早期起步的阶段,与新东方和好未来等线下教育机构还要很大的差别。我们对AI+教育的期待与实际AI能发挥的作用差距较大。

比如帮助老师批改作业,AI的正确率为90%,10道题有一道错了不可怕,可怕的是并不知道错的是哪一题!

树立AI行业规范,保护数据隐私

AI技术的应用使得学习更加有效率,但这些都是以收集大量数据为前提的。敏感信息泄露是用户比较关注的问题。如何平衡使用AI工具与保护学生或客户数据隐私的问题也是企业需要思考的问题。公司越大,数据越多,责任也就越大,挑战也就越难。

周枫表示:AI教育对数据的需求量非常大,开放的数据集以及一些高效的数据收集方法需要行业一起努力。共同走向AI教育产业化,数据隐私保护应该形成整个行业的规范。比如:所有面向小孩子的应用都不应该出现广告,所有的信息收集都必须在你是家长的验证前提下进行。

王帅国的在线教育也在积极与清华大学等高校就数据隐私保护方面进行合作。同时,也将于今年4、5月份公布基于学堂在线的相关开放的数据集,供全世界的AI学习者和练习者作为比赛数据或者练习数据,以促进AI教育产业化的发展。

张凯磊提出了两个关于数据隐私的案例。

校园卡数据

在过去的三年里,大学利用学生校园卡的使用数据挽救了超过一千名有心理抑郁的学生。如何实现的呢?通过统计长期一个人吃饭,洗澡,上课,去图书馆等数据,统计到后台进行分析,并发送过大学辅导员及心理辅导员,确定需要进行心理辅导的同学。在一定程度上预防了抑郁症的发生。此外,当学生在上课的时间出现洗澡、购物等刷卡情况;作息不规律,夜间玩游戏等数据,当这些数据被统计分析,学校可能是为了减少挂科率,但这算不算侵犯了学生的数据隐私呢?

智能笔数据

智能笔可以记录学生在多长时间内完成了一定的题量,并且判断出学生是连续不断的写,还是中间停了很长一段时间玩了一会儿在写,或者是快速的抄袭。家长、老师很喜欢这样的数据,但我们企业有没有权利拥有这些数据,并且移交这些数据呢?

如何保护这些数据、该不该存储这些数据、如何处理这些数据都是非常值得探讨的问题。

AI教育起步阶段,硬件是蓝海

未来5-10年将是是传统教育与人工智能技术缓慢结合,AI仍需承担好辅助学生、帮助老师这样的角色而不是替代。

周枫表示整个领域都还处于起步阶段,国内外公司都在做大量的基础教育的自适应学习的尝试,非常有潜力能孕育出下一个价值10亿美元甚至更多的公司。值得注意的是,智能教育硬件还是一个未开发的金矿,仍是各家可争的一片蓝海。

我们现在正在进入知识型社会,终身学习的能力变得越来越重要。我希望AI技术与教育的结合,不仅仅是使用在考试练习中,而是能够帮助社会上越来越多的年轻人、孩子们更快更高效地学到他需要的技能和知识,建立人生竞争力的基础。能够在未来生活中,工作得更好,生活得更好。

最后,此次圆桌论坛的主持人也是大数据文摘的创始人汪德诚先生总结道:

论坛是AI教育,AI代表新的技术,技术是被少数人掌握的。能力越大,责任越大。尤其是在前沿科技领域的公司,当很多规范没有出来的时候,更多的是依靠自身以及行业的自律。

教育是永恒的话题,教育本质是不变的,变的是工具对教育效率的提升,效果的改善。也希望教育和新的技术结合得更紧,为人类谋更多的福祉。

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