AI教育——大势所趋

作者:互联网科技

原标题:AI教育——大势所趋

来源:中国投资咨询网

文 | 漠兮

自从去年的AlphaGo将专业围棋手击败之后,人工智能已经成为一个媒体上最常见的字眼,人工智能并非一个独立的概念,人工智能是多种应用的结合体,比如语音识别、图像识别、文本理解于内容生成等,这些技术可以根据行业特点有效适配结合,也就是领域内的人工智能应用。

虽然火热的互联网教育在模式及内容探索上呈现出百家争鸣之态,不过却没有突围而出者。许多在线机构也只是单纯把线下体系搬到线上。直播 录播模式的相互穿插是现在比较成熟的在线模式。再完善一点的模式,不外乎加多了社交元素,在线分享,在线互动环节。但,远远没达到惊喜的境界。

来源 | 智能相对论(aixdlun)

现在大家谈到人工智能、机器学习时,往往会说这并不是一个新概念,在上世纪90年代就有了。事实上,这只是人工智能发展史上离大家最近的一个阶段。

但是,互联网解决的不单纯是连接方式,更多的还有习惯,效率,技术。

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进入“互联网 ”时代,在线教育行业风起云涌,最新科技被不断引进在线教育领域,直播、大数据、自适应学习、个性化推荐等,各大教育机构不落窠臼,纷纷推出科技与教育融合的新产品。乔布斯曾说:“我站在科技与人文的十字路口”,随着人工智能的发展和普及,在线教育开启了人工智能时代。

人工智能及机器学习为新来者打开了一扇门。人与机器的“恋爱”,便产生了真正的奇迹。人工化只能解决当前的问题,随着互联网教育发展的不断深入,对于大数据的分析及处理,人则力不从心。因此,就会产生人工 智能的双向分工。人,负责个性化纵向问题解决;智能,负责海量数据处理,根据算法做出精准的海量操作,同时也给人更好的策略。

如今人工智能大行其道,各行各业都想贴上AI的标签,在线教育也是,各大公司都在凹出不同造型来和人工智能挂上钩,以抢占市场先机,赢得口碑与利润。然而,理想很丰满,现实很骨感。作为人工智能 的应用行业,尽管人工智能在在线少儿英语培训领域已经被应用在个性化教学、智能师生匹配、情绪识别、智能互动课堂、智能语音识别等,但智能相对论(微信id:aixdlun)仍然想提醒,这需要教育公司拥有强大的技术及研发实力的保障,然而这种实力并不是一蹴而就的,超高的门槛限制了教育公司引入人工智能的计划。

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先天不足——英语培训相关大数据难获取

人工智能与教育的结合

一、技术才是变革的本源

人工智能必须的养料——海量的、有效的数据难获取。教育公司得有足够的数据支撑人工智能深度学习的需要,包括英语知识大数据、语音数据、视频数据、学生行为数据等。数据采集后,通过清洗得到有效数据,然后根据教育公司学习系统要求,人工为图片、视频和语音内容打标签、做标记。标注好的数据才可以用来训练人工智能算法模型,然后应用到图像识别、语音识别、动作识别等不同的模块。数据越准确、数量越多,算法模型的效果就越好,产品的体验也会更近一步。

一、互联网的颠覆

互联网教育还迷惘、没领头、没清晰模式的时候,专注课程内容是一种安全的方式。当下以主打课程内容的MOOC模式已经形成多头的格局,并且掀起了国内其他平台机构的跟进。另一面,知识谱图的应用大大提高了学习者的效率。对于结构化的知识,可以轻易地进行优化和处理,通过层次结构和映射关系为学生提供最优的学习路径。结构化可以细节到每个单元和每个知识点。

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互联之所以伟大,在于它在另一个层面上颠覆了传统,所以才会有互联网教育逐渐颠覆传统教育。互联网教育除了以内容、人为核心的竞争外,还加入了模式、产品等维度竞争。在新的维度里,才有机会打破已有的行业壁垒。

当然,对于结构化的知识可以通过人工的归类,但是对于职业教育等非结构化的体系,则需要人工智能挖掘内在关系,并且对不同学生进行内容匹配。非结构化的知识隐藏着不同的维度,所以需要系统数据挖掘和机器学习,来得到现实的知识库。据笔者了解,邢帅教育已经着手专家知识系统的打造和学习系统的底层建立,把自身海量学员长期形成的教学过程数据化,再通过算法进行机器挖掘,力求打造基于社交、教学、反馈、学习、知识库、排序推荐等一体的自动化智能系统,意在建立互联网教育的“Matrix体系。

数据的规模和采集能力决定了人工智能在英语在线培训行业的发展速度。而在英语在线培训这个细分领域,21世纪出才开始出现,2010年以后才逐渐成熟,不过短短几年,且受限企业数据源相关设备影响,以及企业本身的对这类数据的关注度及科学技术的发展预见有限,原始数据积累本就不足,加之精细度不足,大规模的样本数据较难获取,更别谈数据的有效性和其标注的质量。

虽然火热的互联网教育在模式及内容探索上呈现出百家争鸣之态,不过却没有突围而出者。许多在线机构也只是单纯把线下体系搬到线上。直播 录播模式的相互穿插是现在比较成熟的在线模式。再完善一点的模式,不外乎加多了社交元素,在线分享,在线互动环节。但,远远没达到惊喜的境界。

技术才是探索模式进化的根本。在互联网时代中,随着大数据及海量操作的产生,为人工智能和机器学习提供了客观基础。人工智能虽然还没达到变革的地步,但应用在互联网教育上已经绰绰有余。

差强人意——用于评估学生英语水平的数据分类不合理

现在互联网教育就像早期的雅虎,通过人工堆砌内容,单纯地把线下模式搬到线上。但是,互联网解决的不单纯是连接方式,更多的还有习惯,效率,技术。因此给了谷歌技术性翻身的机会,PR算法的伟大之处在于它摆脱了人工干预,这就是互联网的奇妙之处。人工智能及机器学习为新来者打开了一扇门。

二、人工智能与教育的结合点

数据的分类与关联,关乎系统最终实现的效果。目前在线教育公司的分类,无论是个性化学习还是智能语音测评,都在粗分类的基础上实现的。如有教育公司采用CCSS教材(Common Core State Standards 简称CCSS,又叫美国共同核心州立教育标准,是由美国教育部以及哈佛、哥伦比亚大学等名校提出的,按照美国大学招生要求制定的教学大纲),它涵盖12年义务教育所有的学科内容,所以当使用人工智能技术评估学生的英语水平时,其分类也只是按各年级水平粗分为12类,且不说用语评估的题目是否精确,仅以此作为学生的实际水平去给其制定学习路径,未免有悖于千人千面的“个性化学习”的初衷。

人与机器的“恋爱”,便产生了真正的奇迹。人工化只能解决当前的问题,随着互联网教育发展的不断深入,对于大数据的分析及处理,人则力不从心。因此,就会产生人工 智能的双向分工。人,负责个性化纵向问题解决;智能,负责海量数据处理,根据算法做出精准的海量操作,同时也给人更好的策略。

假如把传统的学习方式比作是“虎”,那么人工智能则是给了这只“虎”一双翅膀,“虎”在添翼之后会如何施展它的功力,这是值得进一步探讨的。

数据挖掘和搜索算法对数据工厂中的知识库和信息库进行分类与关联的技术能力也是在线教育公司的一大痛点。数据存储在硬盘上,机器想要找到某个数据,必须一个个访问过去,机器没有分类的概念。如果需要机器理解用户的语言,这种搜索技术也依然要机器的大脑配合才能达到,对每一个词的定义应该是一个库,而这个库中的每一个词又都各自构成库,数据工厂所依托的搜索算法,就是在这么一个数据海洋中去为他们建立管理,然后去索引。数据工厂相当于人脑中的记忆关联过程:将某个词同时与其他词或是某个场景等等建立起动态关联的过程。这也是教育公司进入AI 领域的重要门槛。

二、技术才是变革的本源

1.自动批改作业

力不从心——学生情绪识别所依赖的智能算法远不够智能

互联网教育还迷惘、没领头、没清晰模式的时候,专注课程内容是一种安全的方式。当下以主打课程内容的MOOC模式已经形成多头的格局,并且掀起了国内其他平台机构的跟进。另一面,知识谱图的应用大大提高了学习者的效率。对于结构化的知识,可以轻易地进行优化和处理,通过层次结构和映射关系为学生提供最优的学习路径。结构化可以细节到每个单元和每个知识点。

计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件,不同于其他同类型软件的是,它能够联系上下文去理解全文,然后做出判断,例如各种英语时态的主谓一致,单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性,解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步,使得自动批改作业成为可能,对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错,甚至是提出修改意见,这将会大大提高老师的教学效率。

算法负责接收有关特定领域(例如学生掌握的所有英语单词)的信息,通过对输入的信息进行权衡做出有用的预测(此人的英语水平)。通过实现让“计算机自行学习的能力”,可以将优化方面的任务,交给算法负责。如对可用数据中的不同变量进行权衡,进而面向未来做出精确的预测。预测的准确性一方面取决于上文提到的有效数据样本量,另一方面取决于算法结构。

当然,对于结构化的知识可以通过人工的归类,但是对于职业教育等非结构化的体系,则需要人工智能挖掘内在关系,并且对不同学生进行内容匹配。非结构化的知识隐藏着不同的维度,所以需要系统数据挖掘和机器学习,来得到现实的知识库。据笔者了解,邢帅教育已经着手专家知识系统的打造和学习系统的底层建立,把自身海量学员长期形成的教学过程数据化,再通过算法进行机器挖掘,力求打造基于社交、教学、反馈、学习、知识库、排序推荐等一体的自动化智能系统,意在建立互联网教育的“Matrix体系。

2.拍照搜题的在线答疑

如个别教育公司将人工智能深度学习算法用于情绪识别,通过人脸识别技术,有效监测学生的接受程度、喜好、专注度、开心值等,通过大数据来全程追溯学生的学习过程,发现学生学习中的问题和喜好,进行有针对性的强化和补充,从而让学习效果更高效。情绪识别技术可以说是人工智能发展的最高水平,不论采用何种算法,目的都是让人工智能具有和人类一样的思维能力,可以分辨情感。

技术才是探索模式进化的根本。在互联网时代中,随着大数据及海量操作的产生,为人工智能和机器学习提供了客观基础。人工智能虽然还没达到变革的地步,但应用在互联网教育上已经绰绰有余。

2014年到2015年投资比较火爆的拍照搜题软件,如学霸君,作业帮,等,这类软件都是借助了智能图像识别技术,学生遇到难题时只需要用手机排成照片上传到云端,系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路,而且这类软件不仅能识别机打题目,手写的题目的识别正确率也越来越准,目前达到了70%以上,大大提高了学生的学习效率。

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3.语音识别测评

情感是人类神经系统对外界价值关系产生的主观反映。这种反馈由大脑首先发出指令,进而影响人的面部表情、声音高低和语速以及其他肢体语言,还会影响心脏、四肢等器官,也影响大脑本身。当然,人的内心状态又与先天因素和成长经历有关,所以面对同样的外部变化,不同的人会产生不同的情绪。 判断情绪、看出眉眼高低,对于人类来说,可能连不会说话的小孩都能做到。可是,这个能力却是目前人工智能的最高水平。也就是说,人工智能发展的水平还没有足够高,使机器人可以更像人。面对人类情感这个异常复杂且人类自身都没有完全弄懂的问题,人工智能还有很长的路要走。

三、人工智能与教育的结合点

语音识别技术在教育上的应用,目前主要用于英语口语测评上,科大讯飞、清睿教育、51Talk开发出的语音测评软件,都能在用户跟读的过程中,很快对发音做出测评并指出发音不准的地方,通过反复的测评训练用户的口语。

所以在线教育公司提出的情绪识别,识别的精确度有待验证。而将这种不确定的预测结果应用于学生的个性化学习,为其制定独有学习路径或者提供任何的学习建议,难免会有人质疑:前提都不一定正确,结果会对吗?情绪识别只是教育公司AI应用的冰山一角,其他类似的应用都存在或大或小的问题。

假如把传统的学习方式比作是“虎”,那么人工智能则是给了这只“虎”一双翅膀,“虎”在添翼之后会如何施展它的功力,这是值得进一步探讨的。

4.个性化学习

一将难求——AI优质人才紧俏难得,教育公司鲜有优势

1.自动批改作业

McGraw-Hill教育正在开发数字课程,准备相关的课程资料,它从200万学生中收集信息,利用人工智能为每个学生创建自适应的学习体验。当一个学生阅读材料并回答问题时,系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题,什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息,以便未来能给学生带来更多的帮助。

当前,人工智能领域的竞争,主要体现为人才之争。

计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件,不同于其他同类型软件的是,它能够联系上下文去理解全文,然后做出判断,例如各种英语时态的主谓一致,单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性,解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步,使得自动批改作业成为可能,对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错,甚至是提出修改意见,这将会大大提高老师的教学效率。

大数据可以描述每个学生的学习特性。根据伦敦一家研究机构的分析,人们的学习方法可以分为70种;而某机构的机器人经积累了1300万名学生做过的8亿道题目,为个性化教学提供了充分的依据。

只有投入更多的科研人员,不断加强基础研究,才会获得更多的智能技术。人工智能技术的开发与应用,不光需要依靠研发费用和研发人员规模上的持续投入,还应该加大基础学科的人才培养,尤其是算法和算力领域,而很多高校在很长时间内并没有人工智能专业。这也就造成了国内人工智能人才紧俏,各大互联网公司的人才抢夺战尤为突出。作为互联网的一个细小分支,在线教育公司如没有强大的综合实力,很难获得优质人才。

2.拍照搜题的在线答疑

如果说今天课堂教学的主流方法是“从原理到应用”,那么机器人的教学方法是“从案例到原理”,并且是同时学习多个案例。事实证明,很多被原理绊脚的学生更适应于“从案例到原理”的学习方法。

小结

2014年到2015年投资比较火爆的拍照搜题软件,如学霸君,作业帮,等,这类软件都是借助了智能图像识别技术,学生遇到难题时只需要用手机排成照片上传到云端,系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路,而且这类软件不仅能识别机打题目,手写的题目的识别正确率也越来越准,目前达到了70%以上,大大提高了学生的学习效率。

5.对教学体系进行反馈和评测

人工智能技术在线英语培训领域的应用还有很长的路要走。在数据积累层面,未来,大数据时代来自全球的海量数据为人工智能在少儿英语在线培训的的应用提供了良好的条件,在不久的将来将不成问题;人工智能的灵魂——智能算法还得依赖于人工智能技术的持续发展继续优化得到适用于英语在线培训的最优算法;而人才,在线教育公司或许只有是行业领军企业才有资格加入人工智能人才抢夺战,后来者唯有高薪聘请或文化吸引,才可能有一席之地。

3.语音识别测评

试想一个场景,当某学生在查询自己的期末成绩的时候,他看到的不仅仅是一个简单的分数,还附有一份“诊断报告单”。通过这份报告,他不但可以了解到自己学科板块知识点和能力点的掌握情况,还能看到对自己的优势、劣势的学科分析。通过这些数据为每个学生进行“画像”,从而找到提升成绩的方法。这就是借助大数据的帮助,通过对学生学习成长过程与成效的数据统计,诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同,以帮助学生和教师获取真实有效的诊断数据。学生可以清楚看到问题所在,学习更高效;教师也可对症下药地针对具体情况,选择不同的教学目标和内容,实施不同的教学方式,进一步提高教与学的针对性、有效性和科学性。

智能相对论(微信id:aixdlun):2个前人工智能行业管理咨询老鸟 1个老媒体人组成的三人帮,深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。

语音识别技术在教育上的应用,目前主要用于英语口语测评上,科大讯飞、清睿教育、51Talk开发出的语音测评软件,都能在用户跟读的过程中,很快对发音做出测评并指出发音不准的地方,通过反复的测评训练用户的口语。

三、人工智能教育未来的展望

AI教育在中国还处于起步和摸索阶段,而教育市场的规模之大堪比饮食行业,毕竟国人心中一直都有“不能让孩子输在起跑线上”的观念,因而“AI 教育”也成为了近两年最火热的互联网创业点。

目前,人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面。这两个技术虽然得到了应用,但目前尚处于初级阶段。在技术和应用场景上还需要更多的探索。

相信随着时间的变化,时代的发展,AI教育会发展的越来越好!返回搜狐,查看更多

人工智能它将来要实现的是与人类的紧密贴合,甚至未来可以实现“思考即学习”,那么连接人与知识的工具将不再是刚需。当然,我们也可以把机器人等人工智能产品看成工具,而这个工具足以让人们脱离在线学习的方式去学习。

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未来的人们只需要一个机器人或者一款智能头盔就可以完成所有的学习。现在人类教学场景非常简单,互联网教育也仅仅通过图像、视频等多媒体的方式来表现教学知识点。在未来的人工智能教育时代,将实现虚拟现实立体型的综合教学模式。其实人机交互被认为是人工智能领域重要一环,未来教育不只是与老师交互,同时也可以与知识交互,每一个知识点都可以立体展现。想象一下电脑知道你学习的进程和特点,在给你一些刺激和激励,更聪明地提示你,这样开发了你的大脑,知识也按需所得。

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