網易有道副總裁金磊：AI＋教育需長期演進，教學內容數字化是當前關鍵

雷鋒網按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智慧與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）於深圳正式召開。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智慧與機器人研究院協辦，得到了深圳市政府的大力指導，是國內人工智慧和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內人工智慧領域極具實力的跨界交流合作平台。

教育是一個規模產值超萬億的產業。在不少人看來，教育可能是一個相對傳統的行業，但教育也是一個不斷與時俱進的行業。從農業時代、工業時代到信息時代，社會的大變革也在驅使教育這個古老的產業一次次「更新換代」。

在2019 第四屆全球人工智慧與機器人峰會智慧教育專場，網易有道副總裁金磊在現場做了《教育信息化與AI 》主題分享。

網易有道副總裁

以下是金磊演講全文，雷鋒網進行了不改變原意的編輯：

金磊：各位來賓大家上午好！今天我分享的主題主要是教育信息化與人工智慧的結合，首先簡單介紹一下網易有道，網易有道是一家以技術和產品見長的教育科技公司，我們最重要的產品是在線的直播課程品牌叫做有道精品課，我們也有很多膾炙人口的APP，包括網易有道詞典，有道翻譯官，在國外還有東南亞、印度的出海產品U-Dictionary，在印度市場已經做到第一，最近Googleplay的下載超過5000萬次，其它的互動學習app可以幫助小孩學習數學、學習口語、語文閱讀功能，也是一些膾炙人口的部分。

比如說中國大學MOOC針對大學生人口的應用，裡面有很多MOOC的課程，還有雲課堂，這都是我們學習型的APP。我們還有學習型的硬體，比如說有道翻譯王，針對中小學生還會有詞典筆，一掃即查，可以掃任何紙質上的單詞和句子，還有有道智能筆。這些產品 不管是直播的課程、學習的APP還是學習的硬體，最終都是通過底層的AI基礎設施進行的支撐，我們有一套基於雲平台的AI解決方案。

講到人工智慧會跟機器學習聯繫起來，機器學習和人類學習也是有些聯繫和相互作用的，有一位蘇聯的學者Vygotsky，有一個近側發展區間理論，大概的意思是，在核心這層（圖），學習者可以自己學習，不需要外界的輔助可以學會某些知識。最外層是學習者即便通過一些輔助指引也還暫時無法達成的學習目標。在這兩層的中間層，學習者可以通過一些指引、指導或是外界的幫助，可以獲得更多的知識，能學習更多的內容。因為每個人發展的情況不一樣，每個人的經歷也是不一樣的，中間這一塊是特別個性化的部分，如果我們在教育體系里，這部分需要投入的成本是很大的，這部分就是我們教育能做的事情。

?為什麼需要AI 教育？

我們考慮AI本質上是從數據中學習規律和知識的方法，有很多環節取代人類的決策，大幅度提高生產效率，甚至解決原來解決不了的問題。換句話理解，價格下降以後需求會上升。

現階段AI技術提高教和學各個環節的效率和效果，探索AI學習的本質和AI技術可能發揮的作用，將來甚至有可能優化和顛覆傳統學方式。

當前教育發展的三個階段

傳統學校的紙、筆、面對面的教授，不管是教的內容還是學的方法都不是數字化的方式，還是非常傳統的方式。如果沒辦法把這些東西數字化，也沒辦法用到人工智慧相關的技術。當能把這些做成數字化的東西，我們就可以把這些信息結合起來，能把教育的過程更自動化、提高效率，這裡面就會有多種方式。更高層是更智能化的教育方式，現階段我們還沒有看到大規模的應用，還需要我們長期努力。

AI 教育的基礎架構應該是什麼樣？

最基礎的是需要一些最基礎的技能，比如說NLP處理的基礎技術，比如說自然語言的處理、數據的分析。再往上一層，需要用這些技術對教育的內容做一些數據的處理，比如說題目的切分、作業的電子化。再往上一層還得拿到可能的數據，包括題庫、教學的資源，以此我們把這些結合起來可以做上層的智能批改等應用。

第一個案例，我們用AI大幅度提高作業批改的效率。中學老師花在作業批改上的時間是兩個小時，老師布置作業、學生完成提交，老師做批改，分析、診斷、反饋給學生，這個過程每天都需要兩個小時，強度是比較大的。我們做了一些簡單的試驗，把學生提交的作業進行自動切題，同樣的題放在一起，讓老師一起批改，如果是客觀題就自動批改，如果不是客觀題會給老師一些參考答案，輔助老師快速的決策。這套批改的系統，也可以進行分析報告、自適應的拓展。

對比傳統的方法，有道的方案可以節省100分鐘，也就是說從120分鐘的批改變成20分鐘的批改時間，之前都是手動一個作業本一個作業本的批改，現在可以實現批量的批改。選擇題不需要用學生用答題卡答題，只需要在練習冊上寫ABCD，手寫即可。

第二個案例，有道智能硬體——有道智能筆，它是一個基於點陣碼跟蹤技術，可以跟蹤學生手寫軌跡的內容。有道智能筆目前在有道精品課上的實踐，我們做初中和高中K12在線課程，現在都是配有道智能筆，現在已經發售幾萬套，這是實際在用的案例。據我們所知，這是在中國市場上、全世界市場上發售智能筆規模最大的。它能做到在線和離線記錄全部筆記，客觀題、手寫識別都可以實現，還可以形成個人的錯題本，可以做後面的考試評測和在線模考，一般在線課程除了課程視頻的接觸就沒有其他接觸，大量的時間學生還是需要很多練習的反饋，我們通過這樣的方法很好的提升在線教育的能力。

第三個案例，我們和高思教育的合作，高思教育有很多實際落地的教學點，他們經常會收到一些學生的題目和他們做的練習，他們會發現裡面經常有一些重複的部分，教學點的部分很分散，效率很低，大家都會問同樣的問題。他們的想法是，能不能把學生做的東西收集上來，就可以實現自動化、更高效的題庫。

在這個案例里我們碰到很多的問題，也解決了很多問題，這裡面會有公式識別的問題，普通的題目里可以看到公式和題目完全混合在一起，要把紙質識別成電子化是很難的事情，有道在這方面已經做到國內領先水平。

針對小學生、低齡的孩子，他們會用到拼音的識別，拼音上面還有聲調的標註，和英文不一樣，也會和中文有混合。還有很多小孩子的書是比較花哨的背景，造成識別率更難一些，我們也是可以做到拼音識別。

小學生的作文，小學生的字跡相對難看一些，實際上傳的照片、圖像有很多干擾項，比如說仔細看，會透出另外一面的字，而且小孩寫字很深、很用力、塗改，我們的識別技術具備很好的抗修改能力。

第四個案例，指尖的定位和精準的框題。最近市面上新發布的產品，實現了平板和紙質的書籍的很好的互動，手指點上一個內容的時候會給很好的反饋，我們在裡面做的很多工作，教輔書和練習冊、英文文檔不在後端系統里，我們可以把裡面的題框出來，也能知道手指點在什麼位置。

教育領域AI落地最難

這些是我們實際落地的案例，總結看來，教育AI領域落地是最難的，和實驗室做不一樣，實驗要做出比較好的效果還是相對比較簡單，實際中有各種各樣的場景和情況，需要我們花大力氣解決的問題。有道教育AI主要是做一些圖像上的，比如說剛才提到公式識別、手寫體識別，也會做一些語言的合成，還會做一些翻譯，包括圖像翻譯、文檔翻譯，像華為手機、OPPO手機，翻譯也是有道提供的。還有一些自適應的學習，整頁拍搜判題、試題電子化也是我們在做的。

我們跟學習型的硬體廠商、在線教育廠商做了很多的合作，包括優學派、讀書郎、好記星等，傳統教育和華為雲有比較好的合作，已經在六個省市、上百所學校進行合作。有道最底層NMT、OCR，尤其是教育方面的場景，我們都做了對外開放，在有道AI雲平台——有道智雲上都可以看到，我們和很多家合作夥伴已經做了。

最後， AI與教育的結合前景是巨大的，還需要很多年的演進，我們判斷AI 教育還是處在非常早期的階段，這個過程的目標不是 「AI取代老師」，而是「AI武裝老師」，讓老師有更多的精力教授、激勵學生。我們希望用機器學習構建以學習者為中心的全新教育模式。謝謝大家！

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