好的AI教育需做好演算法、教研和體驗的融合
（上接D01版）
AI+教育
行業現狀
AI教育需回歸學習體驗
隨著AI與教育的融合逐漸加深，技術的挑戰不言而喻。王凱峰認為，大量學習數據特徵複雜，現有技術水平難以解讀教學和學習過程中及時反饋的數據，有待於未來語音語義識別，情感計算等技術發展。同時，由於教育行業的特殊性，真正的教學效果要通過相當長時間反饋，缺少及時反饋也會導致系統的優化速度緩慢。
賈積有表示，從技術發展角度來看，人工智慧研究領域之一的知識表示和知識工程的研究已經相對成熟，對促進教育均衡發展起到非常重要的作用，但機器學習、模式識別、自然語言處理技術、智能機器人、專家系統等五個研究領域，尚處於研究和探索之中。他認為，「人工智慧教育應用仍然處於初級階段。」
在洋蔥數學CEO 楊臨風看來，之於教育從業者,更大挑戰在於技術沒有用在正確的地方。行業現狀是大家「在門口打轉」，做了很多邊角的事，看起來很酷，但是跟真正需求有距離，相關從業者更應該關注學習體驗本身。「現在應該追問的不是人工智慧技術能否改變教育行業，而是正在做AI+教育的企業有沒有真正在用人工智慧技術提高教學效率？」
楊臨風以自適應學習舉例，「現階段，行業里對自適應學習存在大量的誤區和錯誤使用，很多機構僅僅套用了演算法，而沒有深挖孩子的學習過程。比如，機構自己沒有做精準的教研和標準化的教學體系，而且從A供應商購買知識點教學視頻，從B供應商購買題庫，那學生很有可能看完A的視頻仍然不會做B的題目，這樣不僅浪費了學生的時間，機構收集到的數據也是無效的。即使演算法能夠幫助學生精準定位知識漏洞，但教學質量提升不上去，仍然解決不了問題。」楊臨風認為，好的產品需要做好演算法、教研和用戶體驗的融合，這對團隊的綜合能力是很大的考驗。
賈積有認為，研究者和開發者要充分了解教育規律，了解人的學習過程，才能開發出更好的人工智慧產品，實現個性化教學。此外，也有業內人士指出，AI人才招聘、產品研發、用戶的接受度都將成為挑戰。
焦點問答
1 如何辨別一個產品是否是真正的「AI+教育」產品？
王征（聯想之星投資經理）：目前市場上的AI+教育產品依然並非全部都是真正的「AI教育」，不排除有些項目是在「追主題」。行業發展初期有泡沫無可厚非，但核心問題在於產品到底是否具有真正價值，這需要被驗證，需要有一個去偽存真的過程。
賈艷明（朗播網首席數據科學家）：AI+教育必須有高水平的教研和高質量的數據做支撐，缺一不可。是真AI還是炒概念，主要看它是否有高水平的教研能夠支撐基本的教育服務，是否有高質量的數據能夠幫助建立準確的學習模型。
一些市面上的AI產品只是流於表面，要想真正打造出適應教育改革方向的AI+教育產品，對市場提出了很高的要求。可以從幾個維度考量：產品類別、教研團隊的陣容、平均教齡以及數據類型等。
2 AI與教育的融合加深，教師的職責會否發生轉變？
賈積有（北京大學教育技術學院教育技術系教授）：儘管人工智慧在教育領域取得了較大範圍的應用，但是教師的職責不會改變。為了達到較好的教學效果、提高效率和效益，教師應當具備的能力包括：掌握學科知識，表達學科知識，了解學生，釋疑解惑，激發興趣，因材施教。人工智慧技術可以幫助教師更好地履行這些職責，而不是取代教師。另外，傳統的學校和班級教學環境，儘管不能很好地實施個性化教學，但是為學生進入社會生活和工作提供了一個競爭和協作的社會環境。教師應當充分利用這種集體環境，培養學生的核心素養。
科大訊飛教育事業部相關負責人：「人人都應該有AI教學助手」，這是我們對於教育領域「人工智慧取代論」的觀點：不能狹義地理解人工智慧和教師教學之間是一種非此即彼的關係，在未來很長一段時間內，人工智慧在教育領域的應用都會是一種輔助性手段，它會是學生和老師的「助手」。
王征：回到教育資源供給層面來看，人人都希望獲得高質量教育資源，但這部分資源非常有限，事實上目前很多教育資源供給是低質量的，這部分被取代無可厚非，就像隨著工業技術發展，紡織機取代紡織女工一樣，人工智慧的出現會替代一些重複性、低含金量、低知識含量的人工勞動，這是一種必然，實現只是時間問題。
3 AI+教育未來有哪些想像空間？
賈艷明：AI+教育未來的發展方嚮應該是AI技術與教育過程本身無縫融合的，對於學習的人來說幾乎是無感知的。比如開始學習一門學科，首先進行測評（背後是基於人工智慧的測評技術），其次開始學習任務安排（背後是基於人工智慧的個性化推薦技術），然後進行學習過程跟蹤（背後是基於人工智慧的行為分析和成績預測模型）等等。整個過程對於學習的人來講，都是自然而然發生的，但其背後卻是無所不在的人工智慧技術。
案例
語言學習類
強化短板 智能訓練更具針對性
代表機構：朗播網
應用介紹：在線英語培訓備考平台朗播網主要面向雅思、托福、英語四六級等備考者，通過「方法課+陪練課+智能訓練計劃」的在線學習模式，幫助學生提升學習效果。朗播網於2016年發布托福自適應學習系統。
據了解，朗播網的自適應系統是基於朗播網自主研發的能力圖譜為依據，能夠對學生考試技能，如辭彙、語法、聽力、閱讀等模塊進行測量+能力訓練+能力追蹤。備考者首先通過能力測評定位短板，進行40個小時的方法課了解備考具備要求和考點題型，隨之訓練課和陪練課進行講練同步提升，之後進行測評進一步定位優劣，匹配相應訓練計劃。
用戶體驗：「在大一曾用朗播網學雅思，在大三即將準備托福考試的時候毫不猶豫地選擇了它。」大三學生李家瑤說道，她此前曾上過線下小班課，但課程多專註於講習題和解題技巧，偏應試，一段時間下來口語和聽力提升很慢。相比於線下課程，朗播網的線上學習更有針對性。李家瑤認為，每星期一次測評，能知道自己提高在哪，哪裡不足。之後的輔導課、智能訓練也會針對自己的短板進行強化。然後再測評，再進行智能訓練。如此一來，備考周期被切割成一段段時間，學習的目標感很強。值得一提的是，課程不會單一地去提升某一單項能力，比如，會結合閱讀和聽力去訓練口語。
「這類課程可以不受時間等限制，根據自己的時間進行安排，比傳統線下培訓課程更加靈活。但由於自主性比較強，不太適合自學能力較差的學生。同時，線上課程對網路狀態要求高，有時會因為網速問題出現卡殼，或者做的題難以上傳的情況。」李家瑤說。
K12輔導類
查漏補缺 及時評估多項能力
代表機構：洋蔥數學
應用介紹：洋蔥數學主打在線浸入式自適應學習，主要是把教學大綱中的知識點製作成趣味視頻課程，以人機互動式陪伴的形式幫助學生自主學習。通過人工智慧與大數據，洋蔥數學可以智能化定位學生學習水平、診斷薄弱環節、推薦相應的課程包以及調整練習題的難度。學生知識點學習從不懂到懂再到精熟，都可以在洋蔥數學的線上閉環完成，不需要人為干預。比如，系統收集了不同維度的學生學習數據，能夠推測學生能考多少分，哪些環節薄弱，生成適合他的複習包，推送適合他的教學視頻、習題和檢測試卷，幫助他實現考試成績提升。
用戶體驗：「二次根式的乘法還掌握得不牢，再去看看視頻鞏固吧。」初三學生小穆(化名)已經使用洋蔥數學一年多，在做錯練習題時，系統會推送相關知識點的教學視頻幫助她突破薄弱環節。「這個App是我們老師推薦使用的，上課時遇到沒有聽懂的地方也可以回家看相關的視頻講解，視頻生動有趣，裡面還有例題分析，看完基本就掌握了。」系統記錄了小穆的知識點學習及做題情況，並且評估小穆在數學建模，邏輯推理，數學運算等六項能力上的提升情況。「我的數學成績一直很好，使用洋蔥數學主要是進行知識點的積累和查缺補漏，有時還跟同學在APP里比賽做題。」
其他類
趣味互動 機器人開啟兒童天賦
代表機構：科大訊飛阿爾法超能蛋
應用介紹：阿爾法超能蛋是科大訊飛面向C端用戶推出的一款智能早教機器人，屬於訊飛的智能硬體產品之一，被定位為孩子的「AI學習助手」。運用到語音合成、自然語言處理、獨特童聲識別、語音測評、聲紋識別、深度自我學習等技術，能夠根據孩子的水平為孩子創建當日課表，推送個性化學習內容和方法。
用戶體驗：家在河北的豆豆擁有一個訊飛超能蛋，是姑姑送他的禮物。豆豆媽評價道：超能蛋外觀比較萌，發出的聲音讓孩子有親切感。操作起來比較簡單，能直接進行語音對話，這一點容易吸引孩子與其進行互動。但由於兒童注意力集中時間較短，孩子每次的使用時間不會太長，一般二十分鐘左右。豆豆最喜歡和「蛋蛋」對話、聊天，或者用來聽課文、詩詞等等。但就收穫而言，豆豆媽表示感受不是特別明顯。此外，豆豆媽認為這個產品比較適合低齡兒童進行早教，用來「磨耳朵」，而對小學階段的孩子來說，超能蛋的教育內容、教育手段並不能滿足孩子需求，有的知識點無法全面講解，而是直接告訴答案，故而實用性欠缺。「因此更多當成是玩具吧。」豆豆媽說。
