[编者按] 教育被称为 AI 落地的最佳场景之一, 除了体现在教育巨头对 AI 的积极部署外, 很多在线教育公司也将 AI 融入教学环节中, AI 逐渐成为教育行业的标配.
但是在解决教育资源问题上,"AI + 教育" 能做到什么程度? 本文从企业入局 "AI + 教育" 入局方式,"AI + 教育" 解决教育公平化的执行维度以及今后面临的挑战几个方面带来一些思考.
本文首发于 "科技向令说", 经亿欧编辑, 供行业人士参考.
AI + 教育最近再掀波澜.
先是不断有重量级新玩家涌入, 近日教育科技公司也未艾与中国出版集团, 美国科技公司 zSpace 分别签署了战略合作协议, 三方宣称将在 "虚拟现实 + 智慧教育" 等多个领域展开全方位合作.
而传统 AI 教育大佬也不甘平静, 百度教育 2 月 27 日再度摆开阵势召开 "百度教育合作伙伴大会", 试图在技术, 产品与解决方案之后, 于商业化生态上再进一步.
教育毫无疑问是 AI 场景落地的 "大蛋糕", 只不过, 教育的独特性让教育智能化有自己的专属痛点, 也给所有行业玩家提出了 AI 应用不一样的挑战.
AI + 教育百花齐放, 但教育的根本问题毫无二致
目前为止, AI + 教育领域数不清的玩家可以大致分为三类, 在 AI 的具体玩法上各不相同, 各有侧重.
1, 传统教育 / 教辅机构的自主开发
这些机构从来没有停止过对 "新兴教育技术" 的探索.
好未来在 AI 教育方面动作频频, 其利用教辅板块积累下来的教育数据设立了 TAL AI Lab, 目前已在辅助教学, 激发学习兴趣, 智能交互式在线教育等多方面有所突破, 上线了魔镜系统, 智能评测系统等应用.
国内传统教育机构目前智能化创新较少, 不过在国外, 学校自主开发的情况比较普遍. 在美国, 一家名为 Summit 公立学校与微软, Facebook 积极合作, 利用 Chatbot 作为虚拟顾问配合学生基本课堂教育, 引导学习方案.
2, 创业者 "单点突破"
AI 教育是创业热门领域,"白手起家" 的创业者数量庞大, 所谓洗牌也主要针对这个群体, 其共同特征是在谋求用创新实现单点突破, 不做大而全.
其中, 有与传统教育结合的产品, 例如专为中小学教师服务的 "论答" 人工智能学习系统, 该产品谋求教学模式革新以实现市场突破, 去年 10 月, 与华中师范大学合作挂牌了 "学习技术与大数据研究中心", 推出所谓的 "TAD 教学模式实证研究开放平台". 前文的也未艾也属此类.
也有垂直学科在线教育产品, 例如针对早教的宝宝玩英语, 针对 K12 的巧口英语, 针对成人的英语流利说, 都主打 AI 实景对话练习.
3, 平台级 AI 服务商的教育垂直化
包括百度, 腾讯, 科大讯飞等原本在 AI 方面十分强势的平台, 都推出和强化了 AI 教育产品, 其最大特征是平台化输出, 以构建垂直生态, 布局市场为目标.
以百度教育为例, 一方面, 百度一贯不遗余力将 AI 视为竞争优势来源, 另一方面, 百度教育原本就有充足的积累, 它不是新设立的产品线, 与 AI 的结合理所应当 (百度教育 SaaS 服务平台月活用户 7 亿, 服务超 800 万教师, 已是最大的教育 SaaS 平台). 在这种背景下, 百度 AI 学前空间, 百度智慧课堂(又分为智能备课系统, AI 实验室, VR 教师, 智能考评系统, 智慧排课系统等) 等应运而生. 在高等教育方面, 百度还设立了百度云智学院, 提供了服务产, 学, 用, 研的课程体系, 以树立和强化自己的行业领导者地位.
与百度教育不同的是, 腾讯云教育则体现云计算的垂直化落地, AI 应用是与云计算伴生的过程, 与腾讯的产业互联网战略转型也密切相关. 例如, 腾讯云除了将 AI 应用到 "教, 考, 管" 当中, 还着重强调了 AI 应用到教育营销的能力, 智能外呼机器人等 AI 产品带有明显的教育产业化色彩;
此外, 科大讯飞则在 AI 教育商业化应用方面更为激进, 目前教育产品与服务已经是科大讯飞最重要的营收来源(2017 年是 25%).
回过头来看, 尽管各类玩家进军 AI 教育各有侧重, 但教育本身面临的问题并未改变, 教育智能化最终要改变的是教育资源特别是优质教育资源供给不足的问题, 用更高效, 更均衡, 更低成本的方式让教育资源触及更多人群.
学区房大行其道, 对互联网教育趋之若鹜, 课外辅导机构盛行, 说到底还是优质教育资源供给无法满足多数人的需求, 人们只好争抢优势资源.
去年一度刷屏的成都七中 "同步直播教学班" 之所以赢得广泛关注, 因为它一定程度上给出了解决教学资源贫富差距问题的尝试, 但仅仅停留在直播, 视频等信息化方式上限制了这种模式的进一步推行, 智能化理应承担起进一步 "走下去" 的责任.
解决 "优质资源供给不足" 问题, AI 教育有三个执行维度
回到解决 "优质资源供给不足" 这个根本问题上, 在具体的做法层, AI 以其自身的优势可以从三个执行维度出发.
1, 教师层面, 提升个人能力, 降低相对差距
教育资源不均从教师角度是一个各行业都普遍存在的共性问题: 个人能力差距.
智能投顾解决了投资顾问的 "投资水平" 问题, AI 医学影像识别解决了 CT 医生参差不齐的 "看片子" 能力问题, AI 解决 "优质资源供给不足" 首要地也是通过各种方式提升教师普遍能力, 降低 "资源" 间的差距.
以百度智慧课堂为例, 该解决方案尝试构建覆盖教, 学, 考, 评, 管及教师成长全场景的解决方案, 在资源方面, 提供覆盖全学段, 全学科 127 个版本的专业知识图谱, 包含 3 亿 + 文档, 400 万 + 题库, 1.1 万 + 微课等教学资源; 备课方面, 智能备课系统能实现与教学需求同步的资源推荐; 教学上, 支持点击课节集中获取课件, 教案, 习题, 导学案, 说课稿和课堂实录信息; 日常检测方面, 支持优质试题资源一键组卷, 全学科题型智能评阅 (包含主观题) 等.
这种尝试, 一方面或使得现有教师的教学水平提高, 另一方面又直接引入了优质资源与教学方法. 而更多 AI 教育平台的课堂赋能, 内在都起到了类似的作用.
2, 学生层面, 破除主动性难题, 降低对优质教师的依赖
对优秀教学资源的渴望, 某种程度上是建立在学生学习更多依赖老师, 学校等外部环境推动的假设下.
高挫折密度和过长时间的延迟奖励, 让学习从人的天性变成了一件 "不得不做的事情", 一个普遍的现实情况是, 如果能自己选择, 多数学生是不愿意主动写作业的, 他们在优秀教师的推动下被动前进.
反过来看, 如果学生自主学习的积极性提高, 对优质教师, 教学软硬件的依赖就会降低. 于是, 减轻学习的 "痛苦" 过程, 激发主动性就成为教育智能化的任务之一.
这方面, 创业者能玩出不同 "小花样", 例如巧口英语的 App 提供适合学生个人的游戏方式进行日常英语训练; 平台级产品则偏好完整的教学方式改造, 例如百度智慧课堂提供的 VR 教室产品将传统的单向教育转化为认知交互和沉浸式体验模式, 以增强学习的主动性, 一些时候, 复杂知识和抽象结构还能借助 VR 更好地表现, 这无疑会增加主动学习的欲望.
3, 整体教学环境层面, 低成本推进软硬件资源铺设
除了教师, 教学的软硬件环境也是教育资源的重要组成部分. 智能化的价值在于, 以更高效的方式, 快速地将优质的软硬件资源推广到更多传统学校以及整个地区教育当中.
这从数据上就能看出来. 例如, 2018 年 1 月百度教育在江西赣州推进落地 "人工智能教育示范县", 百度智慧课堂铺设至上犹县的 121 所学校(全国已覆盖 22 个省级区域, 4000 + 学校);2018 年 9 月, 百度教育在合肥合作设立教育实验室, 这个举动使得合肥市所有 K12 学校都能在课程资源, 教学平台, 实训项目和虚拟体验等方面受益. 此外, 像腾讯云, 科大讯飞这样的 AI 大佬也都在快速布局, 科大讯飞就宣称教育界深度用户达 1500 万.
这样的过程, 既是大佬之间的相互竞争, 另外一面也反映了智能化的强大推进能力, 这种软硬件资源提升的速度在过去是不敢想的, 但智能化将其做到了.
推进优质教育普惠化, AI 教育还面临三大独有挑战
AI 尝试解决 "优质资源供给不足" 问题, 其实就是在推进优质教育的普惠化进程. 由于教育行业的特殊性, 这种推进还面临三大独有挑战.
1, 用个性化解决大班制教学痛点, 但 "评价标准" 更困难
教育是所有 AI 落地场景中唯一的学习主体是用户的应用场景. 在金融, 财务, 智能终端等应用过程中 AI 都是直接输出价值, 而在学习领域,"学" 这件事情是需要用户自己去完成, 不是拿到了方案用户都能完成提升的.
用户学习过程的效果并不在 AI 的可控范围内, 同样的解决方案, 不同的人理解力不一样, 主动性也不一样, 还有各种外部因素影响. 对比来看, 例如在企业 AI 应用中, 员工只要遵循特定的操作要求, 就一定能完成 AI 价值的输出.
因而, AI 教育在学生学习的进步上起了多大的作用, 评价变得较为麻烦, 尤其是最常挂在嘴上的 "个性化" 面临着评价标准的挑战. 无论是论答的学习路径个性化规划, 学习任务智能匹配, 还是科大讯飞强调的个性化学习方案制定, 最终都面临如何评价个性化价值的难题, 这是教育本身的属性导致的.
2, 另一个层面的 AI + 教育, 如何与应用型教育结合
AI + 教育除了 AI 对教育方式方法支撑, 还有 AI 本身的教学这个重要的落地层面, 即眼下红火的所谓人工智能创新教育.
科大讯飞搞了一个 "AI 创新人才培养实验室", 提出要培养人工智能素养, 激发中小学学生的兴趣, 打造充满科幻色彩的课堂, 建设 K12 阶段人工智能创新教育一体化解决方案; 百度智慧课堂则在 K12 阶段提供专门的人工智能实验室, 包括计算思维培养, AI 知识体系, 专题性 AI 技术及应用等内容, 其典型是去年 9 月建立的 "雄安新区人工智能教育实验室"(雄安白洋淀中学).
说来说去, AI 教学在很多家长心中其本质还是课外 "兴趣爱好" 之一, 理所应当不少培训机构也将之作为与钢琴, 画画一样的培训科目. 这原本没有错, 可以激发学生的探索欲望, 但 AI 本身作为重要的未来职业, 未来核心产业规模超过 1 万亿元, 相关产业规模超过 10 万亿元(《新一代人工智能发展规划》数据), 只当做兴趣爱好可能 "辜负" 了应用型教育的走向.
国家印发的《中国教育现代化 2035》中明确要加快发展现代职业教育, 推动职业教育与产业发展有机衔接, 深度融合. 传统应试教育体系松动是大势所趋, 职业教育成为重点. 成为应用型教育的重要应用方向应是 AI 教学的主要目标之一, 但这个过程仍然任重道远.
3, 生态化更需要标杆效应
优质教育普惠化仅凭任何一家的力量都是不够的, 百度为什么要大张旗鼓开 "合作伙伴大会", 就是想利用生态化的力量.
通过生态, 在商业化角度, AI 教育平台能更快速地 "跑马圈地", 借鸡下蛋对接到更多教育机构与 C 端用户; 此外, 教育智能化这个社会价值层面的目标也能更快推进, AI 教育平台的声誉与社会影响力将获得提升.
在这个过程中, AI 教育平台往往会设立商业合作模式让生态建立更顺畅, 例如百度教育为其合作伙伴提供了免费使用资源支持, 产品培训支持, 品牌市场支持, 项目及活动支持, 联合运营机会等. 但说到底, 最重要的可能还是出让百度教育这块牌子的品牌价值.
在教育领域, 不论是潜在合作伙伴还是家长对 "标杆" 的看重是无以复加的, 所谓生态要能够吸引到足够的玩家, 必须要有强力的案例. 百度教育对外不断强调其雄安新区人工智能教育实验室, 合肥教育实验室, 上犹 "人工智能教育示范县" 等案例, 因为它们是为生态背书的金字招牌. 可以料想, 类似的案例会随着其教育生态的扩大而不断建立, 原有的案例也将进一步深化.
总而言之, 教育智能化使得实现全社会教育平等的愿景更近了一步, 在这个过程中, 各个不同类型的参与者贡献了自己的力量也获得了对应的商业价值, 但挑战同样不容忽视.
来源: http://www.tuicool.com/articles/3UjymyY