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【GET2018】松鼠AI首席架构师:教育需要改革或革命,而不是改良

作者:那子 发布时间:

【GET2018】松鼠AI首席架构师:教育需要改革或革命,而不是改良

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摘要:教育行业没有办法等到技术完善之后再应用

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芥末堆 那子 11月18日 报道

11月15日,在主题为“碰撞·演变”的GET2018教育科技大会“人工智能+教育到底如何落地?”分论坛上,松鼠AI智适应教育首席架构师Richard分享了他的从业观点。首先,人工智能发展至今仍然不完善,但在教育领域没有办法等技术完善之后再应用。其次,技术介入到教学环节中的时间要恰当。 

以下是Richard的演讲精选实录:

教育行业没有办法等到技术完善之后再应用

我今天要讲的是从模型到实施以及我们对于AI自适应教育的思考。主要从四个方面来分享,我们是谁?方法是什么?具体效果?以及改进的方案。

首先简单介绍下我们,我们总部在上海,主要做课后一对一辅导,辅导科目包括语文、英语、数学、化学等。

接下来,介绍下我们的方法。最开始我们公司创始团队都来自于教育行业,我们总结之前的从业经历觉得说,人工智能是个非常复杂的过程,AI与传统技术有很多不同点。AI是个集合体,需要包括人员、模型、算法和数据来支持。想改进这项技术是需要漫长的过程,在教育行业我们可能没有办法等这样长的时间。一起作业等其他公司都在尝试如何利用AI技术改良教育,但实际我们的算法对教学并不适用。在传统市场上的数据可能只是其中一个领域,我们只需要其中一个方面的数据,但人工智能需要非常多层次的语义数据。所以我们想做的是一个完全由AI支持的自适应学习系统。

正如前面的嘉宾的介绍,打造一个学习系统,在合适的时间向合适的学生推荐相应的教材。但我认为有这个系统还不够,我们还需要打造一个数据集,这样学生有问题就可以给出相应的答案。这样便对我们提出要求,如何了解学生问题所在,这个问题是由于他们的哪些行为或是由于怎样的结果造成的,以及我们给出的反馈是什么,这需要我们打造一个接口帮助他们完成这些问答。

AI技术的介入要在恰当的时间

我们相信对于教育来说,需要的是改革或革命,而不是单纯的改良。传统教育的效率是建立在以小组以团队为单元的基础之上,人类的老师可以称之为教练,他们应该提供有目标的社交的激励型的支持,反复内容的重复不应该由人类的老师完成。课后的一些推荐活动,这些都应该由AI来推动。

AI自适应学习平台核心是AI引擎,包括AI算法、内容、数据、教育法、教学法。我认为这几方面可以从根本上改变我们AI的教育。首先我们要准确高效的学生知识状态诊断,就是学生学习的GPS。我们需要判断学生在学习过程中处于什么状态,之后我们才能够考虑给他们提供加强他们的效率并解决他们的问题。AI是为学生提供恰当的学习路径。

我们认为AI必须给学生提供一个恰当的学习路径,就像GPS进行导航。我们经常忽略或者没有做好的一个方面就是每一个学习都是不一样,每个学习目标应该也不一样。每个学生都要一个可实现的学习目标,给他们一定的时间、一定的压力,他们可以实现这些目标。

并且我们是在恰当的时间介入。如果完全使用AI还是会出现一些问题。教室要有老师,老师的职责不是单纯地看护学生,而是提供动态高效的人为介入和参与。而这些并不是由AI提供,而是由AI促进的。

我们认为,学生需要有高效的环境。我认为之前传统的学习小组是浪费时间,因为每位学生的水平不一样,有的学生掌握52%,而有的学生只掌握了20%。除此之外,对于同一知识点,每个学生所需要花的时间是不一样的。因此,我们的自适应引擎有两个主要部分。第一部分是诊断学生的学习进度,第二部分推荐学习内容。

如何进步?四个方面,模型、AI专家、数据、竞争力。我们在内容方面进行评估,这也是机器的工作。这里面会涉及到机器学习、监控学习、非监控学习。

点击这里查看所有嘉宾精彩分享。

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