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    能改變應(yīng)試教育的,或許是AI


    能改變應(yīng)試教育的,或許是AI

    谷歌教育歐洲南部負責(zé)人Lopez今年6月在一場公開活動中發(fā)表了一段驚世駭俗的言論:

    錯誤的人正在評估學(xué)生。對評估學(xué)生學(xué)到多少負責(zé)的應(yīng)該是公司……老師應(yīng)該停止教那些非常具體的技能,要突破現(xiàn)有課堂規(guī)定的內(nèi)容進行教學(xué)……過去200年見證了教學(xué)質(zhì)量為數(shù)量做出的犧牲……隨著教育科技公司角色的變化,我們最終會放棄依據(jù)年齡不同,來決定教孩子什么。

    坦率來說,Lopez這番話有些過激,這套理論也很難讓人接受。因為把教育從學(xué)校手中過渡到公司手中是一種很難讓我們普通中國人接受的方案。還不能夠像美國,教育、電信運營商、軍火都是私營。

    我們從小生活在大班制中,被應(yīng)試教育這把尺子所歸馴,雖然期待個性化教育,但卻無法想象。我們知道,應(yīng)試教育雖然不夠好,但它足夠公平,在龐大的人口基數(shù)中也是效率最高、成本最低的教育方式。這是迫不得已中的最優(yōu)解。

    不過,Lopez的話字里行間核心方案都是一點:

    AI讓教育個性化,提高教育質(zhì)量和效率。我們甚至可以期待,用AI來改變應(yīng)試教育。

    1

    寒冬中的熱潮

    2018年雖然被看作是互聯(lián)網(wǎng)和資本的寒冬期,但卻依舊可以看到教育投資熱潮。巨頭、資本、創(chuàng)業(yè)者在寒冬中蠢蠢欲動,為春天到來提前播種。

    1、擼袖子和投棋子的巨頭

    中美互聯(lián)網(wǎng)巨頭們對教育從未如此青睞。有些巨頭擼袖子自己親手干,有些則是不斷注資投上幾枚棋子。

    能改變應(yīng)試教育的,或許是AI

    (36Kr教育新零售行業(yè)報告)

    像百度今年發(fā)力的智慧課堂產(chǎn)品,在ToB的方向面向?qū)W校和老師、學(xué)生,提供AI內(nèi)容和智能工具解決方案,提供學(xué)情智能分析服務(wù)。微軟則是基于自身的語音識別、語音合成、自然語言理解等AI技術(shù)推出了少兒口語學(xué)習(xí)產(chǎn)品“朗文小英”

    相比于百度和微軟的產(chǎn)品,F(xiàn)acebook的個性化教育平臺Summit Learning Program(SLP)的體系化則是更完善——SLP注重學(xué)生個性化數(shù)據(jù)收集和分析,能夠給予老師很大的自由度來決定給不同學(xué)生安排不同的項目。

    向來注重投資的騰訊僅僅在2018年上半年就投了6家教育企業(yè):VIP陪練、洋蔥數(shù)學(xué)、考蟲、寶寶玩英語、VIPKID、百詞斬。其中洋蔥數(shù)學(xué)、VIPKID都是以AI為概念的教育產(chǎn)品。

    2、搶標的和播種子的資本

    億歐網(wǎng)在今年下半年匯總顯示,上半年有60家以AI為方向的教育創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲得了融資——相比于其他領(lǐng)域來說,教育創(chuàng)業(yè)熱度一點都沒有降低。

    我們可以從這份表格中看到,創(chuàng)新工場、聯(lián)想之星、真格基金這類資本方對教育的重視程度。當(dāng)然,新東方、好未來、中科院這類企業(yè)和機構(gòu)對AI+教育的投資同樣不容忽視。中科院投了專注托福雅思AI智適應(yīng)方向的智課AI教育,好未來則是投資17年宣布中小學(xué)AI智適應(yīng)戰(zhàn)略的作業(yè)盒子、“將老師的板書和課程內(nèi)容數(shù)據(jù)化結(jié)構(gòu)化”的海風(fēng)教育。

    能改變應(yīng)試教育的,或許是AI

    值得注意的是,號稱14年中國最早做AI教育的乂學(xué)教育松鼠AI的投資方里既有東方卓永(新東方旗下基金)、又有學(xué)而思教育科技(好未來旗下),同時還有俞敏洪的個人投資,甚至還有中科院的投資。

    創(chuàng)新工場合伙人郎春暉在今年3月的一場公開活動中談到為何資本方看好AI教育。她提到,一方面市場將進一步下沉到三四線城市,另一方面素質(zhì)教育將迎來黃金期。因此創(chuàng)新工場有七八條線教育投資都是圍繞技術(shù)作為推動力,追求“內(nèi)容、場景和數(shù)據(jù)”。

    不僅如此,二胎政策放開帶來的教育人口紅利,80后家長對教育的重視;中高考改革從局部試點到整體推廣進程以及中國旺盛的留學(xué)需求、留學(xué)低齡化趨勢都在為投資教育造就空間,資本提前布局顯然正當(dāng)其時。

    3、搶速度和找落地的創(chuàng)業(yè)者

    今天的中國教育值得被AI重新改造一遍。雖說AI取代老師并不現(xiàn)實,但是AI卻可以讓教育的效率得到顯著提升。創(chuàng)業(yè)者要做的事情,便是搶著速度尋找AI+教育的落地點,像好未來、流利說、松鼠AI都是在AI+教育領(lǐng)域的典型案例。

    今年7月,好未來在一次公開活動上宣布成立了AI Lab以及腦科學(xué)實驗室,提到要將教育數(shù)據(jù)以及師資資源,將視覺、語言、自然語言處理以及機器學(xué)習(xí)等多項技術(shù)進行產(chǎn)品化應(yīng)用以及過AI技術(shù)建立標準化、公平化的多維度課堂質(zhì)量評價體系。

    流利說從主打語音識別,到16年推出AI智適應(yīng)成人口語系統(tǒng)“懂你英語”,到今年在美國IPO喊出“中國AI+教育第一股”。創(chuàng)始人王翌稱,依靠自主研發(fā)的語音識別、深度學(xué)習(xí)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),打造一個更加智能的AI英語老師。

    松鼠AI就更簡單明了,直接提出了一個基于AI的“可定義、可量化測評、可傳授”的標準來定義每一個知識點。松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋甚至表示,在幾十萬個中小學(xué)各科知識點拆分之外,目前松鼠AI已經(jīng)有了500多種學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)方法的拆分。

    傳統(tǒng)的應(yīng)試教育就像是一個粗放的、工業(yè)化的、規(guī)?;纳a(chǎn)模式。甚至有這樣一種說法——80%都是無用功,班課填鴨式的教學(xué)導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)?!俺圆伙枴被颉跋涣恕?。但是,AI技術(shù)的運用,把一切都變得精確化了。

    2

    被改變的教育

    仔細去看今天的AI+教育創(chuàng)業(yè)項目就會發(fā)現(xiàn),AI對教育的滲透已經(jīng)是從課堂建設(shè)到評價體系再到知識點以及課后輔導(dǎo)等各個環(huán)節(jié),幾乎每一個環(huán)節(jié)都有著把教育變得更精確化、顆?;慕鉀Q方案。

    AI到底會如何改變傳統(tǒng)的應(yīng)試教育?2016年,比爾蓋茨在接受記者采訪時提到,對絕大多數(shù)學(xué)校而言,教育仍是陳舊的“一刀切”:

    一個老師對一個班的學(xué)生傳授同樣的知識,不管每個學(xué)生各自的學(xué)習(xí)能力和進度如何。但是AI可以改變這個弊端。

    可以說,AI會造就教育行業(yè)的今日頭條,實現(xiàn)千人千面。AI在教育領(lǐng)域可以做到哪些事情?

    能改變應(yīng)試教育的,或許是AI

    1、實現(xiàn)因材施教,依據(jù)不同學(xué)生的個性偏好、學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)風(fēng)格,推薦最匹配的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

    2、提高學(xué)習(xí)效率,自動規(guī)劃最適合該學(xué)生的學(xué)習(xí)難度和順序,規(guī)劃最佳的學(xué)習(xí)路徑,最大化學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。

    3、形成完善、科學(xué)的測量體系,通過檢測部分重要知識點快速逼近學(xué)生的知識狀態(tài)水平,識別特定學(xué)生的薄弱知識點,并且可以相應(yīng)調(diào)整教學(xué)方案。

    4、讓教育變得更公平,讓更多接受到同樣優(yōu)質(zhì)的教育課程,被更科學(xué)的評價體系所測量,不管是好學(xué)生、壞學(xué)生都能知道自己的知識薄弱點,真正實現(xiàn)有教無類。

    英語教學(xué)就是被AI所影響的典型案例。

    AI可以通過智適應(yīng)教育的方式,將所學(xué)的知識點分步地進行梳理、歸納和總結(jié),理清知識脈絡(luò)。從點到面,構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)。

    在松鼠AI的一個英語教師招聘信息中寫到了這樣一個職責(zé):在前端教學(xué)反饋出的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進行錯因分析。準確挖掘?qū)W生考試做題時出錯的動因——包括知識點、能力素養(yǎng)、認知層次、學(xué)習(xí)習(xí)慣以及心理等方面,并結(jié)合人工智能系統(tǒng)和知識圖譜給出專業(yè)的學(xué)習(xí)指導(dǎo)建議。

    挖掘?qū)W生考試做題時出錯動因的途徑則是教育數(shù)據(jù)挖掘(Educational Data Mining,簡稱 EDM)和學(xué)習(xí)分析技術(shù)(Learning Analytics,簡稱 LA),對學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)行為進行量化分析,在學(xué)生學(xué)習(xí)過程中采集學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),包括學(xué)習(xí)時間,停留時間,測試準確率等。通過對數(shù)據(jù)的處理分析,建立不同學(xué)生的學(xué)習(xí)模型。系統(tǒng)還會將學(xué)生的錯題按照知識點、錯誤率、掌握程度、知識圖譜順序排列,便于學(xué)生復(fù)習(xí)或課后輔導(dǎo)。

    融資5億美金VIPKID高級副總裁項碧波在未來教育大會上說,通過數(shù)據(jù)挖掘,實現(xiàn)了精準學(xué)生畫像于教學(xué)路徑的個性化匹配;在智能化教學(xué)上,實現(xiàn)了教學(xué)測評練場景中AI對老師的最大賦能。

    最早專注于智適應(yīng)方向的松鼠AI從14年開始大力投入AI技術(shù)研發(fā),其科學(xué)家受邀于美國舉辦的Education Data Mining 和倫敦舉辦的Knowledge Discovery in Database等專業(yè)會議發(fā)表學(xué)術(shù)演講。

    語文這門“玄學(xué)”同樣可以被AI所影響。

    如果說中學(xué)英語有單詞、語法這些固定知識點做支撐,AI的介入有跡可循,那么在很多人看來,語文這個學(xué)科太過感性化,尋找不到邏輯。不過,AI同樣可以把語文學(xué)科理性化,把龐大的學(xué)科體系拆解幫助學(xué)生提高分數(shù)的。

    比如說,在松鼠AI的技術(shù)解構(gòu)下,線索題舉例被分成7大類,比如說時間線索題目、地點線索題目、空間線索題目、人物線索題目、情感線索題目。有的學(xué)生只會在情感線索題目中出錯,讓學(xué)生在這個類型的題目中反復(fù)訓(xùn)練,未來則不會再犯。閱讀理解則是可以做到9級的知識點拆分,并對考點進行詳細分析。用創(chuàng)始人栗浩洋的話來說,在語文教學(xué)中,希望把中醫(yī)變成西醫(yī),把玄學(xué)變成科學(xué)。

    數(shù)學(xué)教育本身就和AI有很大的親和性。

    除了原本的AI評價體系以及AI知識圖譜之外,AI+數(shù)學(xué)很大一部分著力點在于通過AI啟發(fā)學(xué)生的抽象思維,知識、能力、思維三者相互連接,幫助孩子學(xué)習(xí)掌握數(shù)學(xué)的思維方法——這需要對腦科學(xué)有更細致的研究。

    以好未來的數(shù)學(xué)教育為例,它很大程度就依賴于啟發(fā)式數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)、圍棋和珠心算等與認知科學(xué)研究成果相關(guān)的精準教學(xué)內(nèi)容。

    總的來說,新的教育數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析技術(shù)以及知識圖譜體系正在讓學(xué)生的學(xué)習(xí)無限逼近各個科目中的一個個枝脈下的知識點,而且在逼近的過程中,AI會幫助學(xué)生規(guī)劃最佳的學(xué)習(xí)路徑,遇到問題時在教師的配合下生成“錯題”,在不斷解決“錯題”的過程中一點點填滿所有知識漏洞,考試分數(shù)也自然會因此提升。

    3

    被解放的學(xué)生

    應(yīng)試教育本質(zhì)上是過往低效率教育方式的極端演化——我們只能靠不斷做題,讓七八十人一個班的學(xué)生能在整體上得到最優(yōu)教育效果。

    比爾蓋茨曾吐槽,目前教育只有兩極化的選擇:

    “合格,繼續(xù)深造”與“不合格,上補習(xí)班”。因此我們才會存在如此驚人的輟學(xué)率。借助個性化學(xué)習(xí)工具能夠找出學(xué)習(xí)上的不足究竟在哪里。數(shù)學(xué)里有幾百個概念,個性化工具可以指出哪些概念是你的弱項,從而有針對性地查漏補缺,無需花上一整年時間呆在數(shù)學(xué)補習(xí)班。事實證明許多人甚至只需一兩個月就能達到大學(xué)入學(xué)標準。

    比爾蓋茨基金會發(fā)布白皮書稱“智適應(yīng)教育是我們當(dāng)下最需要的東西?!?/p>

    “只需一兩個月就能達到大學(xué)入學(xué)標準”這句話固然有些夸張,但在AI+教育的幫助下,我們至少可以縮短學(xué)生的學(xué)習(xí)時間,把一些低效、重復(fù)的學(xué)習(xí)剔除出學(xué)習(xí)規(guī)劃中,把更多時間用在更多知識漏洞上。

    當(dāng)下國情,題海戰(zhàn)術(shù)、應(yīng)試教育似乎才是最好的選擇。大多數(shù)家長和孩子沒辦法選擇脫離這個教育體系,但是可以利用AI來解放自己。

    AI起到的作用,讓學(xué)生能在當(dāng)下的教育體系中以最高效的方式獲得最好的成績。學(xué)生可以用最少的時間,獲得更好的成績,剩余的時間則是可以用于拓展自身興趣愛好,提高綜合素質(zhì)。

    假以時日,在智慧課堂這樣的體系真正在中國普及時,我們或許可以看到這樣的場景:

    五年高考三年模擬這樣的試卷也不再是學(xué)生備考的最佳抉擇,學(xué)校不再需要通過填鴨式的方式來喂養(yǎng)大班制的學(xué)生。

    AI教育體系幫助每一個學(xué)生填補自己的知識漏洞,一些天資聰穎的學(xué)生在AI的課程安排中,課程進度可以提速,在高一就把函數(shù)、代數(shù)、幾何全都熟稔于心,更多時間則是被用于功課那些薄弱科目的薄弱知識點。

    這可能,就是AI在中國當(dāng)下教育體系中最大的價值。

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    2018-11-08
    能改變應(yīng)試教育的,或許是AI
    谷歌教育歐洲南部負責(zé)人Lopez今年6月在一場公開活動中發(fā)表了一段驚世駭俗的言論:錯誤的人正在評估學(xué)生。

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