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“AI+教诲”就可以实现因材施教的愿景吗?

时候:2018-11-08 19:45来源:知行网www.zhixing123.cn 编辑:麦田守望者
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  【编者按】任何科技+教诲,其实终究拼的的还是教研和内容,而不是科技本身,并且人工智妙技术尚处行业初期,教诲机构的重点还该当放在教诲质量上,不错过这波AI海潮,恰当布局便可。

  跟着消耗进级和中产阶层崛起,中国教诲市场正在从休息麋集型走向本钱麋集型和科技麋集型,国人对教诲的寻求也从“有学上”转到“上好学”,天价学区房便是明证。

  固然公众热忱低落,各处“孟母”,但头部教诲资本必定是稀缺的,由此衍生出了在线教诲、直播等新的讲课媒介情势。但在线教诲归根结底上只是将线下讲课搬到了线上罢了,从线下的1对少,变成线上的1对N,必然程度上摆脱了时候上、空间上的束厄局促。

  也就是说在线教诲延展了宽度,省去了“三迁”,可深度上还是取决于教员程度,取决于人意味着批量化生产的不成控性,也就是说在线教诲仍然处于小农经济的功课形式,远未进入产业化期间的批量生产期间。

  要晓得“三迁”不是目标,只是情势,“三迁”的目标是为了获得杰出的教诲,从这一点讲,本来的在线教诲情势也其实不成熟。

  人工智能期间的到来,各行业都在赋能黑科技,教诲行业自然不会例外,给教诲一个AI支点,可否让原本稀缺的教诲资本具有普惠价值,让因材施教这一意淫了几千年的宏伟蓝图从【墙上的美人】,变成【炕上的媳妇】那?

  媒介情势赋能AI:由公司布局决定了的嫁接形式

  教诲机构在传道授业解惑的路上,分为图片情势,操纵图片辨认技术进行摄影搜题;口语练习,经由过程声响练习听力,说话才气,这个主如果集合在以外语为主的教诲机构中;伴随机器人,寓教于乐,文娱与学习同步进行的儿童伴随玩具等等。

  AI作为一种新的科技元素,教诲机构在技术赋能的时候,有着很较着的偏向性,主如果环绕着授业的媒介情势展开技术赋能,比如图片辨认公司操纵人工智能晋升图片辨认、认知,外语类经由过程语音辨认技术等等。

  早已勾画好的市场细分走向决定着AI的植入情势。这一波人工智能海潮,本质上与下半场这一年夜基调不谋而合,都是黑科技赋能贸易形式,这类情势的技术赋能,很年夜程度上省去了利用处景的烦恼,避免堕入施乐式的技术型自嗨。

  图象辨认:目前利用图象辨认最主流的利用就是摄影搜题,典范代表是功课帮、学霸君、小猿搜题、阿凡题……

  传统的K12利用更多是逗留在门生需求主动上往来来往看视频和做题,这本身对门生来讲是很难有学习场景的。而摄影搜题则是门生带着问题和猜疑来学习的,所以我们也看到摄影搜题App是所有K12利用里活泼度最高的。

  摄影搜题的核心技术就是把图片与笔墨做对应在,然后再去做笔墨与已有题库的婚配。

  语音辨认:目前利用声响最主流的利用就是语音评测,也就是门生说一句话,机器给打分,典范代表是讯飞、流利说、一路功课、盒子鱼……

  现在朝绝年夜多数市道上的口语学习App的口语评测的程度就是评判规定的一句话的发音精确度,或是半开放式的交换。而实在的难点是评价开放性的对话的黑白。

  科年夜讯飞已在这个标的目标上与国度多个省签约合作,测验测验做高考开放式口语题目标主动修改。Google的Wavenet已靠近这个程度只不过运算起来非常慢,百度近期也对这个成果的机能进行了优化。

  另外一个则是把语音辨认率再晋升一个新的层次。这两项事情都是在可预感的两三年内会实现并且提高起来的。

  笔墨辨认:教员讲课,最首要不是他的脸孔面孔和他的音色,而是他所说的话。同理,实在的在线教诲与AI的最首要的连络点既不是声响,也不是图象,而是笔墨。

  笔墨辨认另外一首要用处可以放在阅卷,教员修改功课。遵循人工智能和年夜数据阐发技术目宿世长的趋势来看,在教诲范畴中,试卷主动评阅是教诲体系智能化必定的标的目标。

  一方面,计较机灵能阅卷能避免报酬的偏差,可以或许更客观的反应出评阅成果,包管了阅卷的客观公道性。

  另外一方面,电脑阅卷省去了教员在传统阅卷形式中客观题阅卷的体力休息,让教员省出更多时候和精神用在讲授事情中。

  教诲机器人:除产业机器人与办事机器人以外,教诲机器人也是一个相当首要的范畴,《2016环球教诲机器人生长白皮书》瞻望将来5年(2016-2021年)环球教诲机器人的市场范围将达111亿美圆。

  目前做教诲机器人的典范的企业有智童时刻,旗下产品KeeKo机器人主打儿童教诲,儿童可经由过程卡片、触摸、语音,外设等体例,对机器人进行可视化编程,从而练习孩子的逻辑才气和创作发明性思惟。但这类企业都还逗留在初期融资阶段,还没丰年夜量本钱进入。

  人工智能的技术目前只是有所停顿,仍然不敷成熟,导致产品售价不低,且看不到处理实际痛点的标杆产品,用户采办志愿不足。

  我们看到的很多人工智能只是利用在儿童教诲范畴,这些公司核心遍及在于技术,不克不及兼顾生产优良的教诲内容,若何将机器人的文娱性和教诲性杰出地均衡是值得思虑的问题,不然教诲机器人极易沦为利用期不久长的儿童玩具。

  因材施教愿景:抱负光亮,门路盘曲

  “因材施教”、“有教无类”,是年夜教诲家孔子所首倡的讲授理念,影响着教诲行业的生长。因材施教更是成为很多教诲机构所追寻的目标,但是教诲作为一项不成复制、不成控的报酬活动,想年夜面积的提高,将此理念贯彻,绝非易事,人工智能的问世,却让此宏伟蓝图具有了实现的可能性。

  固然教诲活动的配角仍然是西席,但人工智能可以有效地降落教诲的本钱,如经由过程收集让更多人在线学习优良西席的课程,并经由过程AI技术来阐发学习结果,帮忙西席用更少的精神供应对更多人的差别教诲,真正实现因材施教。

  不但如此,人工智能也收缩了学习反应周期。针对某个详细的学习目标,必定存在:近况诊断+学习目标——反应调剂——进步与结果的揭示。讲授结果可视化、可量化很首要,如果无法揭示学习结果,不克不及及时反应,门生的程度很难获得晋升。

  固然AI对教诲能带来很年夜的帮忙,但是教诲其实不是一个最容易被AI渗入的行业。我们晓得,打造人工智能的核心有三个,算法、计较资本和数据。

  因为人工智能算法的分享和传播是非常快的,Facebook、Google都年夜力倡导开源,所以算法其实不是壁垒;而计较资本现在则是可以采办的,比如各种情势的云计较等,也不是壁垒;只需拿到符合利用处景的数据,才是壁垒。

  是以,数据会是将来AI类公司的一决胜负之地,获得数据和措置数据的才气将成为强弱公司的分水岭,若何设想产品奇妙获得讲授过程中的数据、并且将反应用于本身产品的晋升,将成为公司从1到100的年夜考。

  数据才是人工智能期间不成多得的资产。人工智能会在讲授中间起到穿针引线的感化,给西席做帮助或决定计划性的阐发。

  但是核心的教诲数据其实不容易获得,因为很多数据来自于线下,或是非布局性的,难以用于机器学习。固然各种教诲场景中,都会产生年夜量的个别信息,但是西席没有多余的时候和才气措置那么多的数据。

  固然可以经由过程技术手段把讲堂录上去,把试卷扫描上去。但是,这只不过实现了讲授信息的数字化,实际没有构成可措置、可阐发的数据化。

  是以,即便我们能全数记录上去,也没体例晓得它对每小我的结果,必必要想体例把数据中的个别信息提炼出来,才气为今后的讲授行动产生指导。

  毫无疑问,传统教诲赋能AI,因材施教将一个持久的过程。不过,利好的旌旗灯号是政策的支撑:教诲部已正式提出,下一步教诲信息化的重点是信息化和教诲技术深度畅通领悟,由利用驱动。它将不再像之前仅仅是黉舍买计较机装备,而是切实在实鞭策技术和讲授实际连络。

  同时,现在已有很多刚需的利用。比如上文所提及的功课评测,口语练习等很多刚需。让教员愿意去用,用的过程中产生数据,数据指导教员有针对性的教,指导门生个性化的学,跟着数据愈来愈多,全部黉舍的聪明体系会愈来愈强年夜。

  入口价值软肋,用户基数是阐扬马太效应的关头一环

  固然人工智能是人类的下一幕,乃至比挪动互联网对用户的影响都要年夜,但是,我们也要清楚的大白,吊炸天的人工智能其实不具有入口价值,不是流量入口,人工智能对各行业起到的感化只是为虎傅翼罢了,这个根基领实。既然不是流量入口,各行业都在重兵加持人工智妙技术,若何才气阐扬马太效应那?

  固然人工智能不直接产生流量,但是却对用户活泼度,用户粘性起着首要的促进感化。上文中,我们阐发到,线下的黉舍作为一个核心利用处景,固然不便于堆集数据,也没有数据可言,但是在线教诲机构有数据堆集。

  在线教诲行业开启人工智能期间,实际上沿着教与学的过程中,会产生很多行动数据,当更多用人工智妙技术的时候,必然会把这个效力更加晋升,从这个角度来讲在线教诲因为有了人工智能会比畴昔的传统线下教诲将有更加绝对的上风。

  现在,非论是口语修改、写作还是自适应,人工智妙技术在说话的讲授和门生的说话习得下面都有及时的生长途径。

  我们晓得,插手了人工智能元素的产品,比如人工智能电视,有一个很年夜的特性就是越用越矫捷,越用越懂用户。越用堆集的数据越多,越懂用户也就意味着因材施教越成为可能。

  粘性最强的产品无疑是交际产品,因为这里有你有你的朋友,你刷朋友圈上瘾,是因为朋友圈与你是强关系,非交际类产品,特别是东西类产品,一般不具有这么强的粘性,可替代性强,因为东西类产品与用户之间就是利用与被利用的关系,没有豪情可言,一款更好的东西类产品,分分钟会被替代失落。

  在线教诲也算是东西类产品,可基于人工智妙技术的在线教诲平台粘性将晋升,不再单单是利用与被利用的关系,而是用户与畴昔本身的交际关系。因为这里有本身的数据,用户要想让因材施教成为可能,必须与东西产品成为强关系。

  如果说之前的东西类产品与用户间之间玩的是约炮,搞得是一夜情,用完即走,想换就换,而现在插手了人工智能元素的学习型东西类产品,更像是谈恋爱,拴住了用户的心,用户投入了数据,并且越陷越深,是有豪情的,且是双向的,具有了交际东西类产品的粘性。

  固然人工智能是基于生产效力的晋升,它本身没有收集效应,技术有它牢固的规律和速率,不太可能用融资的体例拔苗助长。但是人工智能搭载到产品上却可以阐扬收集效应,加强粘性,是以用户基数越年夜,体量越年夜的在线教诲平台,在这一波人工智能海潮中,将能阐扬其乘法效应,市场规律仍然遵守着马太效应。

  在线教诲赋强人工智妙技术不但能加强用户粘性,并且还可以摆脱在线教诲天生做不年夜的宿命,这也是人工智能付与中小在线教诲平台的市场机遇。

  中国年夜约有30万家教诲培训类的机构,均匀的停业额却只需几百万元,教诲赛道中可以或许做年夜的其实不多,年夜部分都是灌木型企业——死不了,但是始终长不年夜。

  换言之,这些企业在范围化方面出了问题;问题在于,如果仅仅是一两个企无法做年夜尚可了解,但全行业呈现这个问题,申明有更深切的启事。

  之所以会遭受范围化的瓶颈,和教诲的特性紧密密切相关。教诲行业的核肉痛点是优良资本稀缺。一个好教员,需求具有天赋智商,较好的品德,加上后天的培养,本身长时候的堆集,和外部环境的支撑才气培养。优良师资很难范围化复制,进而导致稀缺。

  在年夜学就很较着,清华老校长梅贻琦早有结论:“年夜学者,非年夜楼也,年夜师之谓也,中国现在很多年夜学的硬件和装备和经费都早已超出世界名校,差异就在于年夜师。

  人工智能的呈现,让优良西席讲授质量的标准化、批量化成为可能,进而让中小企业也能有很强的的讲授才气。

  当然,任何科技+教诲,其实终究拼的的还是教研和内容,而不是科技本身,并且人工智妙技术尚处行业初期,教诲机构的重点还该当放在教诲质量上,不错过这波AI海潮,恰当布局便可。

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标签(Tag):人工智能 因材施教
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