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【GET2016】驰声科技林远东:过去四五年是教育技术改良,下一步是教育技术融合

作者:卢楠 发布时间:

【GET2016】驰声科技林远东:过去四五年是教育技术改良,下一步是教育技术融合

作者:卢楠 发布时间:

摘要:2012-2016是教育改良时期,并没有从本质上改变传统教育,但为下一步教育技术融合奠定了基础

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林远东

芥末堆  卢楠  11月11日报道

11日下午,在以“创·见·新生态”为主题的GET2016教育科技大会“教育技术主题分论坛”上,驰声科技CEO林远东发表主题演讲“教育技术的演化:从改良到融合”。

以下为林远东演讲重点内容:

2012-2016:教育技术改良运动

林远东认为,过去四五年间,是教育技术改良运动时期。它是一种物理上的反应,只是把我们所熟知的、原来在课堂里面发生的种种教学学习环节,变得更加的便利和高效,没有从本质上改变我们所熟知的教育形式和模态。

在第一代教育科技中,最常见的是录播模式,另外一波人探索直播。纯粹的互联网教育课程,往往面临着完成率低、续费率低的很大问题。不管是录播还是直播还是纯粹完全的工具型,都没有非常好的盈利模式。在第一轮尝试中,技术与教育的结合点往往解决教书的问题,育人环节的缺失,导致教育整件事情难以完成。

第二轮的教育技术工作者,抓住学习动力这件事情,希望让学习变得有趣。他们尝试的事情,更多考虑在技术层面上解决学习的问题:

  • 选择本身有趣的形式和方式引入学习和教育

  • 把学习切成碎片化

  • 恢复某种程度上的线下教育,做成社区化的东西

  • 选择高利害关系考试

教育技术改良运动影响

林远东认为,教育技术改良运动为下一个时代和下一个阶段的变化奠定了良性基础。有两大影响:

  • 第一,互联网信息技术的普及。一个是知识传递的普及化,一个是使数据采集存储分析基础具备,会对下一阶段的教育技术变革产生很深远的影响。

  • 第二,人工智能技术的普及,使得不仅仅知识的传播变得无比廉价和容易,就连浅层次的知识习得和练习也变得非常容易。

因此,他认为,教育技术下一步必然是融合,是真正意义上的教育和技术站在一起创造出新模式和新形态,颠覆教育。

教育技术融合运动和机遇

林远东指出,整个的教育技术融合开启,实际上是对老师角色很重要的定义。在未来可见的时间里老师职业不会消失,但是老师的角色发生大的变化。对于一名优秀的老师来说,知识的传授和技能传授不重要了,对于学生知识的掌握,学生的学习推动,像一名教练一样推动他们成长和进步,可能是老师越来越重要的角色。

教育、技术融合运动往下推进,有一天知识的学习不那么重要,技能的学习不那么重要,真正重要是创造。 所以个性化学习和去中心化学习会成为我们的未来。

如果教育技术融合运动必然会发生,有三个技术是伟大公司要解决的:

  • 一个是人工智能技术:解决的是反馈问题。

  • 一个是虚拟现实增强技术,解决创造环境的问题。

  • 还有数据挖掘技术,它是最重要的。

以下是林远东的演讲整理:

今天给大家分享的题目是“教育的演化改良与融合”。

驰声这个团队是2007年在英国剑桥大学成立的一家公司,一开始做的是用智能语音技术解决人的学习问题,更具体是解决人的语言学习问题。2007-2009年,花了三年的时间,把剑桥大学语言技术自主产业化。最重要的转折点是2012年,把重心转回到中国,放弃自有的学习产品研发,专注于语音技术引擎。把语音技术做好,授权给我们的合作伙伴,这样来做商业模式。到2015年,大概四年左右的时间,从0开始做到国内最大的语音技术服务商,在2015年由香港的上市公司战略入股,改名驰声。在座做在线教育比较多的同学更了解,像去配音、伴读等,都用我们的语音技术。像出版社和培训机构,如新东方、好未来、环球雅思等等,都是我们的客户。我们目前的定位是教育行业里的语音公司。

前面是让大家更多了解我们,让你了解为什么我们这样思考教育行业,接下来是我真正向大家讲演的题目。

在过去四五年间,大家经历了教育行业里的大变革,这个时期是英雄辈出的时期。2012年以前,整个的互联网教育和教育科技领域,相比于过去四年有很大的不一样。过去四年,有大量的资本、用户和人才,出了很多的明星企业。我们刚回国时,千万量的融资凤毛麟角;现在融资很多的亿元级,我们把这个时期叫做教育技术改良运动

很多技术人进入教育时,都梦想着有一天彻底改变这个行业。在过去四五年间,做的更多是以改良为主。在我们深入进去分析整个教育之前,不妨退出日常所接触的各种各样具体的教育行业业务和形态,来看一看整体教育会是什么样子。

我本人成长的时代应该是工业时代,再往上是农业时代。农业时代的教育形态是私塾,受培养的人是贵族。贵族的培养目标是什么呢?经常有这么几个词:修身、齐家、治国、平天下等。那个时候所培养的人是全能型人才。我们说一个知县“上马能管军,下马能管营”。工业时代培养的是产业工人,我们成长时期的教育形态是学校是标准化的、专业的。

所以能看到,农业时代基本上是难以规模化的全能教育,工业时代是规模化的专业教育

现在,我们希望技术能够极大地去改变教育形态。到底下一个时代或者是未来能看到的技术和教育深度结合的时代会是什么样子呢?在这里作为整个的演讲大题目留在这里。

我们成长的过程中熟知的工业时代是什么样子?工业时代主要是以教师为中心的教育,无外乎教、学、练、评、测,大量的老师是知识、技能的传授者。他们也许做很多其他的事,班主任、家访,这就是整个的工业时代教育的基本模式。

在2012年-2016年四五年间,实际上大量的创业公司无论成功与否、发展快慢,基本上都围绕主流的教育模式做工作。第一代互联网教育探索者做的是什么事情呢?

最常见的第一代教育科技是录播模式,这一代技术教育者的理念是:如果我们把全世界最好的教法、最好的老师、最好的教材都录下来,并且把它放到所有人看到的地方,这个世界的教育就会被颠覆。这个是很早期的技术工作者进入教育的理念。就大家所知它没有那么成功,直到今天为止,录播的实效还是微乎其微,不尽人如意。

后面有另外一波人探索直播,像大家知道的51Talk等等,有很多的公司尝试直播,把知识的传递在线化、数字化,并在此情况下做了测评。像英国的Open University Audio Course Plus,它实际上是建立在录播的基础上,加上人工智能的元素,把课堂的学生和老师的互动、问答、测评都用上这个技术。

第一代尝试改变教育的技术不是那么尽人如意。纯粹的互联网教育课程,往往面临着完成率低、续费率低的很大问题。不管是录播还是直播还是纯粹完全的工具型,都没有非常好的盈利模式。从另外一个角度来讲,随着技术的进一步普及,越来越多的技术教育人发现学校或者是线下教育,我们一直认为需要大改变的传统教育,也就是工业时代学校的教育,事实上还有一个很大的环节,就是刚才看到的老师,在这四个环节里面有很大的缺失,就是育人。教育、教育,实际上是教书育人。在第一轮尝试中,我们发现技术与教育的结合点往往解决教书的问题,育人环节的缺失,会导致教育整件事情难以完成。你会发现,即使我们有全世界最好的老师,有全世界最好的教法,和全世界最好的教材,如果你不看,仍然无法提升。在座多少人能坚持看完斯坦福在线上面一门量子力学课程呢?还有人花更多的钱去美国或者是去英国最有名的学府定制课呢?所以我们说互联网的教育因素导致教育人环节的缺失,很大程度上老师解决的是学生的学习方法、学习价值观、学习能力等等,所以接着下一波做技术改变的过程。

大家都知道既然学习那么重要,于是涌现出一大批公司抓住学习动力这件事情,希望让学习变得有趣。比如说跟我们一起合作的一起作业,又比如说学而思的Pad项目、新东方泡泡少儿英语。你会发现这几个巨头做出来的产品都非常产品化和娱乐化,不管是本身的内容还是和用户的互动形态,实际上第二轮的教育技术工作者他们尝试的事情,更多考虑在技术层面上解决学习的问题。

又比如面向成人方面的应用和教育品类,很多人把它做成应用化。比如说最左边的这个是我们跟英国剑桥大学联合做的AIChinese AITalk,它解决的是语言学习者最终目的,是之学万具体化的学习场景任务。当我们完成英语趣配音,实际上是英语配音的项目。又包括跟新东方集团做的英语对对说。你会发现为了解决学习动力的事情,会选择本身有趣的形式和方式引入学习和教育,从而绕开传统教育里面实际上在课堂里面完成得相对比较好的育人环节。

另外一个小趣事是说,为了让大家减轻学习的门槛,比如说刚才讲的为了看一个斯坦福在线的一门课,你需要坐在计算机前面坐半个小时、一个小时才听完一堂课,这个事情不那么吸引人。所以现在有大量的教育工作者把学习切成碎片化。在碎片化的过程中,又希望能够恢复某种程度上的线下教育,大家一起学的集体需求,又把它做成社区化的东西。包括跟新东方集团的背学口语学习项目,你可以看到早起梦想团。简而言之,希望能帮一群很早起来练英语的白领们,找到自己的认同感,他们互相之间督促,从而保障整个的学习完成度。

更有甚者,干脆选一个领域让你不得不学的,比如说高利害关系考试,比如说有专门针对于雅思和托福的。现在国内发布,到未来两三年内,全国的中高考都要普及英语的听说能力。大家知道广东高考需要考口语,所以他们选择了一个你一定要学、不得不学的领域来解决这个问题。

我想说,在2012-2016年,我认为以上发生的种种技术尝试影响教育过程的变化和运动,并没有改变工业时代的教育本质。实际上它是一种物理上的反应,某种意义上只是把我们所熟知的、原来在课堂里面发生的种种教学学习环节,把它变得更加的便利,把它变得更加的高效,而没有真正意义上本质上去改变我们所熟知的教育形式和模态。

这是否意味着过去2012-2016年之间这种改变和技术的变迁没有价值呢?我想不是的。实际上它是为下一个时代和下一个阶段的变化奠定了良性基础,我们可以看看,这些运动和这些改良到底造成什么样的深远影响?

第一个比较大的影响,我想说叫做知识传递的普及化;或者这么说,我经常口头禅是知识的廉价化。在我上学时,有一次一个几何题解不出来,习题册后面居然没有答案,老师也解不出来。结果我的同桌解出来了,老师还让同桌去给他详细解了一遍,第二天老师详细给班上的同学讲了一遍,这个印象很深。如果在今天不会发生这种事情,今天我一扫题就可以很快获得很多的答案。当年知识的获得非常困难,不知道在座有多少是古文系的,那个时候中学学古文很痛苦的,现在一百度各种流派就出来了。在今天,知识变得无比的廉价,这样廉价的知识主要是迫于整个的互联网信息技术的普及,知识已经被数据化,已经被互联网化,所以实际上现在为止,知识已经不重要了。第二件事情是说整个的互联网行业普及,互联网生活方式的普及,使得大量的数据可以很容易的被存储,被抓取,这个也是会对下一阶段的教育技术变革产生很深远的影响。

第二个比较大的影响,我想说人工智能技术的普及,使得不仅仅知识的传播变得无比廉价和容易,就连浅层次的知识习得和练习也变得非常容易。驰声云平台日活数百万,目前60%、70%的收入还来源于发音评估。在2012年,我们服务器上一个星期只有2000次录音,到了今天我站在这里,一天内有三千多次的录音来自全国各地,超过一百多万的学生使用我们的技术。在这个里面还有其他的同行,大家可以想像目前为止张嘴说英语,同时反馈变得如此容易。在座任何一位听听我们数据的话,我们一天的录音数据需要你花上30年的时间听完,并且24小时不能睡一直在听,才能听完所有的数据。在这个时代之前,哪怕你再喜欢学英语,你一天能张嘴说多少次英语,能有多少次机会有一个老外或者是一个老师站在旁边跟你说,你说的对还是不对。在这个时代以前,大量的人英语说不好,我出国以前在中国学了十年英语,到了英国之后,发现我无法跟英国人交谈。

由于有大量的数据,哪怕是浅层次的技能也让我们获取了大量的数据,而人工智能技术实际上是非常依赖于数据。我可以举一个简单例子。在剑桥大学求学过程中,大概了解到一个语音识别的引擎,一个语音识别的引擎实验室需要300小时的数据,就可以有一个实验室用的引擎。大概两三年前商业的引擎需要500多小时的数据。我们一天练习的数据有将近3万个小时,这个概念是,进一步数据普及会推动复杂技能的人工智能反馈技术

在2012年时我们参加了广东省湛江市的中考,他们最后一个题目是口头作文,讲一讲你的梦想。在2014年跟托福有过这样的尝试,他们所发表出来的论文自己承认识别准确率只能做到30%-40%,因此最终的评估结果不可取。在中国我们拥有如此大量的数据和如此好的群众基础,拥有如此狂热的英语学习人群,我们说表达能力评估技术在2012-2013年全面突破。我们参与了广西省的高考口语自动评分技术,可以看到我们超越了评分基础,我们相信未来两年每年以十倍的速度增长。

前面讲的是整个的教育技术改良运动造成的影响,我们更关心的也许是下一步是什么?下一个阶段是什么?既然我讲教育技术的改良运动其实是一种物理上的变化,大家显然可以去推断,我希望跟大家分享的是教育技术下一步必然是融合,是真正意义上的教育和技术站在一起创造出新模式和新形态,对整个行业发生真正意义上、我们第一批技术人进入教育行业那个时候的梦想,所谓的颠覆

到底教育技术融合运动趋势是什么?机遇在什么地方呢?

回到讲的教师工作环节上,如果大家顺着刚才讲的整个的教育改良技术往下推,你会发现对于老师来说,知识的传授者角色越来越不重要;甚至随着人工智能技术往前走,不管是语音还是语意理解、图像等等各方面的人工智能技术发展,连技能的传授也不见得是老师的主要任务。在这个时候可以发现,还有一块实际上是技术很难解决的,就是所说的育人环节。整个的教育技术融合开启,实际上是对老师角色很重要的定义。我们并不会把老师革命,不见得在未来可见的时间里老师职业会消失,但是老师的角色发生大的变化。对于一名优秀的老师来说,知识的传授和技能传授不重要了,对于学生知识的掌握,学生的学习推动,像一名教练一样推动他们成长和进步,可能是老师越来越重要的角色。

刚才说,知识已经越来越廉价了,对于学生来说是否代表我们不学习知识呢?好像是的,你为什么学习英语呢?现在不是有所谓的翻译机了吗?只要你输入一句中文就能变成英文,是不是不需要学习呢?听上去好像是这样,事实上又不是这样。我想说的是,在座各位有很多是做语音技术的,我们会不会做的一模一样,肯定不会,我们发现学习的目的和教育的目的如果必然存在,它不是知识也不是技能。我们为什么学习?学习的目的只有一条就是创造。你会发现教育、技术融合运动往下推进的趋势和本质,让我们回归到也许有一天知识的学习不那么重要,也许技能的学习不那么重要,它真正重要是创造这个事情

我经常跟我夫人开玩笑,我说如果让我隔离开这个世界三到五年,我再回来就已经不适应了。大家可以想象,如果出门还准备扬手打车的话,北京有多少司机会视而不见。如果有一天不用滴滴和快的,甚至打不着车。现在这个时代对于人的知识和技能要求越来越高,这种要求与时俱进、越来越高。如何在有限的时间内学会那么多的知识和技能?你需要效率。现在知识如此的廉价广泛存在,你能比别人更快的学会,这件事情就变成重要的事情,因为你一定会学会。所以个性化学习和去中心化学习会成为我们的未来

如果这样的趋势必然会发生,如果教育技术融合运动必然会发生,这里面有哪些技术是伟大公司要解决的?三个技术:

  • 一个是人工智能技术:解决的是反馈问题。

  • 一个是虚拟现实增强技术,解决创造环境的问题。

  • 还有数据挖掘技术,它是最重要的。

驰声针对这几个趋势,我们做了个叫HiTalk情景对话引擎。在我们看来,英语学习和语言学习里面的创造就是对话和表达。一千个人会有一千个表达方式,一千个人在完成表达内容中也有一千个不同的方式,我们想说如何增强创造性学习将是整个的教育未来。

互联网为教育的改良运动打好了很好的基础,在教育技术融合运动里面,数字化技术将是不可缺少的基础。实际上驰声已经做很深度的挖掘,我们大概从2012年-2016年收集了将近5年的时间,上百亿人次的英语练习录音。未来能发生什么样子的大的化学变化呢?随着老师的知识和技能传授的角色越来越少,这些大量的数据将会挖掘出学习者的学习心理、学习动力、学习压力、学习方法、学习效率一系列的数据,提供给老师,由老师去做真正意义上行动计划的制订。而反过来,这些大量的数据,大量的历史和画像,能够帮助我们认知每一个学习者最适合他发展和提升的路径,这就是所谓的自适应学习。这所有的一切围绕着数据,是目前大家所认知的,我做了这一道题,下一道题是什么的技术。这样的技术自适应采集的是很少的一部分数据,真正有意义有价值的数据分析是真正长远以年为单位收集出来的大量数据,来推出的学习行为和学习计划。

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