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【GET2023】作业帮首席科学家宋旸:教育场景下的科技力量

作者:阿宅 发布时间:

【GET2023】作业帮首席科学家宋旸:教育场景下的科技力量

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摘要:科技为人,成就非凡。

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作业帮首席科学家宋旸在大会现场分享

2023年10月17日至19日,芥末堆在北京举办“活力更始•教育与科技的再进一步”GET2023教育科技大会。在17日的领袖论坛上,作业帮首席科学家宋旸发表了《教育场景下的科技力量》主题演讲。

信息技术革命正在重塑未来社会,在与文明发展共生相伴的教育领域,信息技术也带来了许多变革。尤其今年,以大模型的爆发为信号,将科技对教育的加持作用推向高潮,在一波又一波的产品落地中,教育科技有望迎来新的奇点时刻。

依托在教育科技领域的不断探索与深耕,宋旸分享了近年来作业帮的实践经验,比如基于AI、大数据等前沿技术和多年教育资源积累,倾力打造的自研教育大模型“作业帮银河大模型”;借助科技力量,实现了品质和品类跃迁的智能学习硬件;拓宽科技的应用边界,改变学习体验的智能图书;紧跟政策,践行教育数字化的公立校产品;与AI密切结合的素养课程,等等。

宋旸表示,“‘科技为人,成就非凡’是我们秉承的使命,作业帮在这条路上持续探索,为学生、家长和老师提供更优秀、更便捷、更加触手可及的教育。”

以下为演讲实录,经编辑:

作业帮成立于2015年,我们从成立之初有一个使命,坚守以教育科技为手段让教育变得更加简单,更加触手可及。我分享一下我们在整个教育科技行业做了哪些事情,用什么样的科技让教育变得有哪些不一样。

自古以来随着科技的发展,教育被一次次重塑,中华民族上下五千年的文明,文字的发明让我们的文化得以留存。造纸术和印刷术的发明使我们的文化得以快速传承,由此产生了教育。到了工业时代,教育的发展非常迅速。我们知道工业革命的核心是社会化大分工,学术研究也变成分工合作的阶段。所以有了“科学”这个词,什么叫“科学”?就是“分科治学”,有了分科治学就有了现在教育标准化的雏形,一直延续到现在。

最近二三十年信息技术带来革命,这个革命我们都感同身受。我上学的时候没有这么多电子化设备,课堂上看图片都是用传统的投影仪,现在几乎每个教室都有电子白板,播图片、视频、PPT变得稀松平常。

近几年,以AI、大数据、虚拟现实技术为代表新的科技革命,为教育带来个性化、多元化等方面的改变。提到最新的教育技术发展,不得不提今年非常火爆的大模型技术。

这是ChatGPT网页版每周用户访问量,随着时间变化,我们看到从去年12月上线之初到今年5月都是一路高歌猛进,到了5月之后进入平台期。我相信大家也有类似的感触,一开始觉得非常新鲜,从来没有见过,用着用着发现在一些非常具体的业务场景下,好像还是缺一股劲,没有办法真正地把所有细节都落实到位。所以缺少一种持续需求的源动力,我们没有办法持续使用。

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但是我们看这个曲线,到了今年9月有新的拐点。9月是全世界学生的开学季,这波学生把ChatGPT,把大语言模型推到新的高潮,并不是做教育的人自己说大模型在教育行业有非常广泛的应用,这是全世界真实的结果。大模型技术在教育行业有这样的潜力,作业帮也不会错过,我们基于8年来的积累,包括题库、教学经验、用户的互动数据打造了“银河大模型”,今年9月正式亮相。

我们很大的经历都花在如何让我们模型的能力应用在真正的业务上,真正帮助学生、家长和老师,让学习变得更简单,更有效率。

第一个场景就是理科学习。谈到理科学习,解题是少不了的,基于大模型,比较复杂的高中数学问题已经能达到不错的准确率。但是怎么提得再高,一个应用场景就是我们的题库建设生产,我们希望大模型解题能力达到题库生产的标准,正确率和丰富程度至少达到真正的老师的标准。

我们通过多个模型投票和人工审核的方式,通过盲评(评估人员不知道这个题目是人还是机器生产的),最终结论是大模型的解题能力和题库生产的准确率差不多,所以达到了能够上线应用的程度。通过应用大模型,我们在保证质量的同时,获得了生产成本数量级的节约,产能数量级的提升。

在文科学习上也有很强的场景,作文批改润色这个技术十几年前就有了,那个时候确实没有那么智能,更多是提错别字、写评语,最大的问题是特别空洞,看起来高大上,实际上和文章很难找到相关性。引入大模型之后这一点发生很大变化,比如针对文章情节和内容点出优缺点,针对优秀句子点评,对不那么优秀的句子做一轮润色。

除了学科学习,素养和素质教育近几年也比较火,素质教育里的编程是首当其冲的科目。在编程的学习里,AI大模型变得非常重要。小朋友刚刚接触编程,尤其是低年级的孩子,需要有1对1的辅导,在线课程很难做到这一点。有了AI之后,我们可以对孩子写的代码做评价,写的代码哪有问题、问题是什么,不会写的时候问一下大模型,会告诉你用什么样的思路,怎么做。类似于ChatGPT进行多轮交互,让孩子把它当成教你怎么编程的助教,和它反复交互,实现非常好的编程学习效果。

科技对教育的改变也不仅仅是大模型,很多场景下都会有新的探索。比如硬件,对作业帮来讲这是一条快速发展的新赛道。两年前,我们的产品还聚焦在学习打印领域,但是到今天,我们的教育学习硬件全家福有打印机、学习平板、学习笔、护眼仪、AI学习桌、学习手表、电子单词卡等全部学习场景。

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大家可能觉得有手机就够了,为什么还需要多种多样的学习硬件?硬件要解决学习场景的问题。我们类比一下自己就可以知道,有手机、电脑、平板,甚至还有手表,它们的功能是趋同的,但为什么还有这么多设备,就是要解决在不同场景下的应用问题,不同场景下对不同设备的理解和使用习惯是完全不同的。

比如,以下几个典型的场景:

第一,完整的大段时间的系统学习。我们主推的AI学习机外表看起来就是一个学习平板,但是里面所有的软硬件的设置都是面向中小学生的学习辅导而设计的。

第二,碎片化时间。碎片化时间就是背各种东西,我们推出很小的手持单词卡。第一代是单词卡,到后面发展变成全科学习卡,你可以把所有科目中所有你希望记的内容导到单词卡上,你可以用记忆曲线模式提醒什么时候该背什么,可以快速检测掌握与否,让孩子把碎片化时间利用好。

第三,错题打印机。这是我们最早的一代产品,一直发展到现在。它是一个热敏的错题打印机,场景是把电子化学习和传统的纸制材料相结合,至少在学校里大家所倡导的是纸质化传统学习。学生都要有一个错题本,用手抄题比较低效,有了错题打印机之后,你可以把在各种场景下积累出来的错题,通过错题打印机的形式打印出来,贴到本上。现在我们已经推出了多个尺寸的学习打印机,覆盖学习打印的全部场景。

科技对教育的改变,还体现在教辅。这是我们新起的一块业务,我们希望把传统的教辅利用新的科技力量让它产生一些变化,我们称之为智能图书业务。在数学上,我们把题目批改举一反三的能力集中进来。买一本教辅之后,可以用软件去拍照完成题目的批改,不仅是客观题,也包括大部分主观题。针对错题,我们会有相应题目的举一反三的练习可以进行巩固。这在传统的教辅上肯定实现不了,传统的教辅只是单向输出,引入科技力量之后,实现了反馈和交互的闭环。

刚才讲的都是面向普通C端用户的业务,我们在公立校也做了很多事情,是由教师驱动全流程的工作。之前提出作业AI的概念,从作业的来源、设计、采集,到批改和反馈的整个流程是受控的,学生在这个流程里的所有题目都由题库导师精心筛选,所有作业都被电子化设备采集,采集的结果是电子化记录的,老师可以针对学习的情况做分组,做个性化错题本。这个流程因为有教师的辅助,变得非常标准化,数据质量高很多。

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除了作业AI,体育AI也是最近兴起的一项重点的场景。我小时候所有的体育项目,记录成绩方式都很原始。跳绳靠肉眼数,跳远靠尺子量。而现在的体育考试,中考或是标准化的体测,我们做的这套更多偏向平时日常训练的场景,在操场部署相应的传感器设备、摄像头,学生不管上课还是下课,不管有没有老师都可以应用这些设备,打开设备就可以进行跳绳、跳远、跑步等各种项目的练习,自动记录显示成绩和改进建议。比如跳远练习,会有跳远姿势的AI建议,看回放就能知道问题在哪,应该怎么改进。

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最后是教学物料生产,这是在大语言模型流行之前已经开始火的技术,通过文字简单的提示生成出非常优秀的图片。这个技术在我们作业帮设计团队里已经广泛推广开了,以前老师需要做单个场景物料图的时候,需要先找我们的设计师沟通,设计师至少用半天的时间出草图,确定之后设计师花两天的时间出简单的组图。有了这个技术后,整个时间得到大幅压缩,需求沟通一个小时之后设计师基于AI出了至少10组以上供选择的风格或者创意,选定一组之后基于AI优化,把图片维度丰富补全,不会超过一天的时间,整个过程从原来的3天缩减到1天。

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以上是我们所做的教育科技方面的尝试,底层是云原生、大数据、AI等一些技术做支撑,上面是五大重点场景,首先是教育应用APP矩阵,即将由大语言模型技术赋能,面向学生、家长和老师提供最普适的服务。作业帮智能硬件覆盖全场景矩阵,让学生在所有的场景下进行学习。智能图书是我们新启动的方向,努力让传统教辅具备双向交互实时反馈的能力。素养课编程是最适合与AI相结合的,我相信未来能有更好的发展和变化,最后是我们对公的板块,我们在作业AI和课后服务、体育AI等领域都在持续探索。

“科技为人,成就非凡”是我们秉承的使命,作业帮在这条路上持续探索,为学生、家长和老师提供更优秀、更便捷,触手可达的教育。

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