聊起 AI, 画面都充斥着机械语言: 精密高级的芯片, 光怪陆离的智能产业...... 你眼中的 AI 有什么样的能力? 能给传统行业带来哪些变革与发展? 基于此, 云加社区联手知乎科技, 从知乎 AI 与传统行业相关话题中精选内容落地社区专题「 AI 与传统行业的融合 」.
本文为 "AI 将如何影教育" 的精华内容分享.
人工智能运用于教育, 可以分 2 条思路来看, 1 / 进行人工智能教育, 简单点就是学生接受人工智能相关内容的学习, 如机器人, 编程类, 机器学习 (Machine Learning) 等, 或者利用人工智能相关的逻辑思维解决问题, 即学习与人工智能相关的知识技能. 2 / 运用人工智能技术, 引领教育系统性变革, 比如说智能化感知, 智能化的教育评价, 智能化推荐数字教育资源, 实现个性化学习等, 即人工智能技术在各类教育场景的应用, 本回答答主要阐述 2.
这个话题当前已经有不少回答者, 提了很多 AI 与教育的结合点, 有的分享者从技术的成熟度度分析; 有的是从实际落地案例出发, 阐述人工智能在教育中的实践; 也有辩证思维观点的分享.
私以为, 大家在看回答之前不妨先了解一下相关的基本政策, 磨刀不误砍柴工.
人工智能运用在 K12 教育大家怎么看?www.zhihu.com
受大家启发, 百感交集, 也来分享一些信息及个人观点.
人工智能在教育各个场景的应用, 简单点可以描述为: 有一个感知或采集设备, 获取相关的数据信息, 汇总到一个大池子里(数据中心), 将数据处理, 分析整合成信息之后, 通过共享, 最后可能是人也可能是人工智能根据信息作出决策. 当然, 当前的实际应用中, 没有绝对的全域数据收集.
从教育场景来看, 主流场景有: 教学, 管理, 评价等. 各个学者各家企业, 对技术在教育场景的应用分类细度上有所差别, 我个人认为目前教育信息化行业, 人工智能的应用比较成熟的产品主要是智能批改, 智能题库, 自适应学习和分级阅读, 当前它更多还是承担教学辅助的角色, 未来可能将覆盖更多的教学核心环节.
那么, 在每个场景中, 人工智能有哪些切合点呢?
一, 教学应用场景, 主要指教与学两部分, 毕竟教学是主战场, 其他的是衍生的场景, 比如评价, 管理等
(一)老师的教:
1. 备课: 如大数据的学情分析, 优质教学资源的推荐, 教案的按需生成, 虚拟化课堂场景试讲 (微格) 等.
2. 授课: 线下课堂的如教师智能授课助手, 线上的 AI 课程 - 基于学情分析, 学习者风格等综合因素动态调整授课内容与形式等.
3. 课后: 智能辅导, 课后答疑机器人等等.
(二)学生的学: 拍照搜题, 智能题库, 智能测评, 个性化答疑如智能学伴等等.
二, 评价应用场景
(一)常规的考试 / 作业练习
作业 / 练习: 作文批改, 口语学习, 语音交互, 钢琴陪练等等
考试: 智能组卷, 个人化出卷, 智能阅卷, 考情分析, 错因诊断, 学情报告等等.
(二)其他素质教育类
如职业兴趣评估, 学习风格测评, 综合素质评价 (可结合今年 6 月颁布的《中共中央国务院关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》感受) 等等
三, 管理应用场景
(1)走班排课. 走班制和新高考政策的颁发, 预计在接下来的三年给 "选课排课" 类的人工智能 + 教育产品带来极大的市场需求.
(2)"依数治理". 依托大数据技术的产品, 如学生 / 班级学情管理, 教学分析, 区域教育质量监控, 教育决策平台等等. 当前教育大数据市场呈现产学研广泛合作的态势, 企业其一是与高校 / 研究机构合作, 构架教育大数据模型; 其二是与 K12 合作, 根据需求开发对应的产品, 采集对应数据解决数据源的问题. 当前市面上各家产品虽说都有一定的数据分析模型, 但更多停留在结构化数据收集与分析阶段, 非结构化的数据, 更深层次的意义还有待进一步的探讨, 这件事其实很有意义,"路漫漫其修远兮".
(3)人脸识别类: 监考 / 校园安防, 视频监控, 门禁控制, 宿舍管理, 校园考勤等等.
四, 其他, 如教研应用场景
教学视频行为分析, 近一两年也比较流行的智慧课堂师生交互行为分析, 利用同步课堂 / 专递课堂的设备进行的各类远程教学教研等.
不同的应用场景, AI 技术的成熟度不一样, 用户的容忍度也不一样. 人工智能和教育的融合, 仍面临着很多问题, 真实的教育场域中, 我们都需要做出一些变革, 如导向变革, 理念变革, 资源变革, 制度变革和从不做到做的变革.
AI 技术已实现的应用场景, 图源: 科技部新一代人工智能发展研究中心
智能教育场景散点图, 图源: 科技部新一代人工智能发展研究中心
今年联合国教科文组织发布的 "Artificial Intelligence in Education:Challenges and Opportunities for Sustainable Development"(译为: 教育中的人工智能: 可持续发展的挑战和机遇, 下简称报告.)报告预测 2017-2021 年, 人工智能市场将增长 50%.
这份《报告》提出人工智能的愿景是改善学习和促进教育公平, 主要聚焦在:
1 / 通过人工智能改善个性化学习.
2 / 数据驱动的教育管理信息系统. 教育大数据为人工智能的数据分析提供基础, 人工智能的发展将赋予教育管理新的功能, 就像国家提倡的 "数据治理","精准治理","精准扶智" 等等. 目前学习分析技术采用基于统计的大数据技术, 机器学习算法, 数据挖掘等技术处理大量数据.
忘了之前在哪里摘抄下来的, 国外十大学习分析技术工具, 有兴趣可以了解一下:(哪位同学如果知道出处的, 麻烦私我一下补回引用或者备注, 谢谢.)
市面上的相关报告不妨坐下来看看:
来源: https://www.qcloud.com/developer/article/1614286