智慧教育的未來：機器教學，教師育人

教是教學，育是育人，兩者缺一不可。未來，教學會越來越多被機器所替代。老師將更多成為人生的導師而不是某一學科的專家。

撰文 | 魯婧涵

經過數年的發展與應用，AI已滲透到校內教學、考試、管理與校外測、教、學、練、輔的方方面面，旨在提高教學效率與教學體驗。

7月12日-14日，2019年全球人工智慧與機器人峰會（CCF-GAIR）正式召開，該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。會上，騰訊教育AI教育總經理關俊輝、乂學教育-松鼠AI聯合創始人兼首席科學家崔瑋、商湯科技教育事業部總經理兼香港公司總經理尚海龍、好未來AI實驗室負責人劉子韜、科大訊飛北京研究院副院長付瑞吉等嘉賓分享了人工智慧在教育領域的應用，數位嘉賓於會後接受了《環球科學》等媒體的採訪。

「整體來說，人工智慧教育還處在比較簡單的階段。AI技術在提升考試成績方面可能有效果，但從整體教育願景來看，還沒有那麼成熟。」 騰訊教育AI教育總經理關俊輝說。

教育千人千面

在智慧教育提升學生學習效率的應用場景中，自適應學習最為典型。

「現在大部分的教育都是千人一面的教育，所有的學生都是藉助一種線性的學習方式，每個學生學習的知識點的數量，在不同的知識點上花的時間都是一樣的，但每個孩子都是不同的，」乂學教育-松鼠AI聯合創始人崔瑋在會上演講，「乂學松鼠AI最主要就是要解決個性化學習的問題。基於人工智慧自適應學習的技術，把過去千人一面的教育轉變成千人千面。」

崔瑋指出，對一個真人老師來說，他必須對這個學生非常了解，對學習的知識體系非常熟悉，才能很好地發現這個學生問題。而AI的技術應用就在於此，松鼠AI能依靠知識圖譜、知識空間理論和資訊理論的技術模擬老師豐富的知識經驗並對學生知識漏洞進行診斷。

自適應學習的運作過程是這樣的：學生參加自適應的測試，系統在知識空間里定位學生知識點漏洞，AI演算法依據學生能力水平和興趣點為學生定製化學習的路徑——分配學習時間、學習內容的難度、做題的數量，動態跟蹤學生學習目標與進展。

於是，學生可以脫離一味的題海戰術，避免對熟悉內容的重複練習，有針對性的查漏補缺，最終達到高效、個性化學習的效果。

這套AI系統里最重要的是智能推薦引擎。在推薦引擎領域大家最熟悉的演算法是協同過濾演算法，然而教育領域的演算法原理是完全不一樣的。

「我們要確保學生看了推薦的題和視頻之後能得到提升，否則推薦是沒有效果的，」崔瑋說，「過去機器學習的過濾是類似用戶行為的推薦，但在教育的領域，每個人學習狀況也許類似，但是他們對知識點掌握的程度是不一樣的。」

「知識點的數量非常龐大。就整個初中數學來講，知識點可以拆分成3萬多個。」崔瑋告訴《環球科學》，「我們還做了思想、能力、方法的拆解和錯因分析。」

個性化學習也是科大訊飛今年的發展重點。不過，科大訊飛北京研究院副院長付瑞吉指出，雖然說智能教育在某些點上已經成熟，但說總體成熟還太早。

付瑞吉說，目前自適應學習練題能進行知識性的問答，比如問中國面積有多大，但機器本身做不到邏輯推理。另一方面，好的老師在情感培養方面也能對學生產生影響，而??機器在表達自己的情感與捕捉學生情感的能力方面還有很長的路要走。

「最終希望學生都能快樂學習，」付瑞吉說，「使學生除了課業上的事情，還有更多的時間做自己愛好的事情。」

賦能老師

在教育領域，AI除了千人千面地提高學生的學習效率，還可以提高老師的教學效率，包括智能組卷、自動錄題、學生狀態智能監控、智能評閱等。

「上課提效方面，我們通過AI運營管理賦能我們的老師。??老師類型包括招生老師、教學老師、做內容的老師等，根據老師工種的不同，??從不同維度幫他們提效。」好未來AI實驗室負責人劉子韜告訴《環球科學》。

7月18日，好未來發布MAGIC MIRROR魔鏡系統，利用圖像和語音識別技術，將教學過程數據化，讓教學效果能夠被測量。

測量過程運用的是多模態的數據收集，可把聲音識別缺陷用圖像識別來彌補從而使AI在單項技術不夠成熟的階段實現應用落地。

測量後，魔鏡根據老師上課的音視頻信息，通過AI技術建立標準化的課堂質量評價體系，並在課程結束後生成質量分析報告。報告從教師講課效果與學生聽課效果兩方面，綜合衡量課的質量，幫助老師及時復盤。

好未來還推出了的智慧課堂產品WISROOM，能通過人臉檢測、人臉識別、表情識別、姿態識別等技術，了解每一位學生的課堂參與度，為每位學生提供個性化輔導。

「我們希望讓AI與老師互相配合，讓老師從繁重低效的工作中解放出來，去做更有人文關懷、更有創造力的事情。」好未來CEO張邦鑫說。

此外，AI在智能評閱方面也不斷突破，2016年科大訊飛與教育部考試中心成立聯合實驗室，推進語音識別、手寫識別、自然語言處理、智能評測、機器翻譯等技術在教育領域的應用。

「我們的智能評閱輸入就是掃描或者拍照的圖片，評閱對書寫質量有評價，對圖文識別以後的語義層面也有評價，綜合出來跟人工很像。」科大訊飛北京研究院副院長付瑞吉說。

智能評閱里最難的是作文的評分。付瑞吉介紹，AI在幾項特徵識別方面已達到使用水平：議論文篇章結構分析——通過整篇文章句子集的關聯性，會識別論點、分論點、主旨、事實論據；表達方式方面，通過多標籤訓練標註的方法對記敘、抒情、議論、描寫等表達方式的識別達到了使用的水平等。

在考試中，智能評閱還能進行作文相似形的檢測，即抄襲的檢測，這在大型考試里很難人工判斷。

不過，作文的意境還需要老師的批改。

智能評閱有兩大應用場景，在高利害的考試（中考、高考、會考等大規模考試）做質檢（評分質檢，校檢人工的錯誤），在低利害的考試替代一評（節省人工成本）。

AI教育是素質教育

當AI逐漸成為各領域的基礎設施，AI人才的培養也成了這些AI頭部公司的關注對象。

商湯科技教育事業部總經理尚海龍指出，商湯和多家知名的大學成立了聯合實驗室來共同培養AI人才，但意識到從大學開始抓已經有點晚了，「他們不具備基礎的能力，然後花很多的時間補基礎的課程得不償失，所以又關注到從K12到大學到研究生，??甚至博士博士後培養。」

「今天中國100個學生只有6個學生會編程，而在美國超過60個學生。信息時代的成功源於中小學的準備，為AI準備的STEAM教育成為美國非常響亮的Slogan（口號），奧巴馬工作非常繁忙也會抽出一天與學生參與編程，特朗普出台的白宮文件都是推進編程AI普及化的教育。」尚海龍說。

於是，K12學生的編程教育成了商湯科技的關注重點。2018年4月，由華東師範大學慕課中心、商湯科技、6所上海知名高中優秀教師共同編著的《人工智慧基礎（高中版）》教材正式發布，上線至今教材銷量超過20萬。

「我們不希望學AI的學生都成為演算法專家或是做開發，而是不管你做任何的崗位、工作都需要了解一些AI的素養和知識，用AI的思維幫到專業、學科以及未來的職業道路。我們可以說很多AI不會取代什麼，但是會AI的誰誰會取代不會AI的誰誰，商湯的人工智慧 教育最重要的是把人工智慧當成重要的素養教給學生。」尚海龍說。

在智能教育未來的宏大藍圖裡，「教是教學，育是育人，兩者缺一不可。教學會越來越多被機器所替代，育人更多是人生觀、世界觀。老師將更多成為人生的導師而不是某一學科的專家。」崔瑋說。

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