要態度要幽默要才藝還要有顏有肉！如今當老師是越來越難了！

話說，

三尺講台、三寸舌、三寸筆、三千桃李，教書育人、傳道授業，基本上就是大家對老師這個職業尊重的源泉。

不過真當老師的人才知道，老師這個職業，那可是太難了……

看看網上大學生們發的他們覺得好老師的圖，大概可以總結出，大學老師要能幹這些事兒：

要學會如何防止大家上課睡著，比如cosplay一下哈利波特的奇洛教授：

要學會如何防止大家考試作弊，比如變身蜘蛛俠站在教室的最頂端：

要時刻與時俱進跟隨年輕人的潮流得到他們的注意，比如用霉霉的演唱會票做誘餌發郵件：

要有極強的幽默感才能讓大家保持學習的動力：

要用最正確的方式面對前來試圖商量最終成績的不及格學生：

最好還得長成這樣……

這哪是當老師，這是要當超級英雄咧！

可不光是大學，中學老師也不好做。

弗羅里達州的一個中學老師，就因為給沒交作業的學生0分被學校辭退了……

辭退的理由很簡單，就是她所在的學校新出了個規定，叫「無0分政策」，就是說給分最低要從50開始給，即使你啥都不幹也有50分保底，這樣可以照顧孩子們和劃重點——家長們的感受。

但是這位52歲的老師，認為對於沒有交作業或者交白卷的學生，她沒法就這樣按照規定給分。

於是在規定實行的第一個學期，她就因為給了幾個沒交作業的娃0分，被憤怒的家長投訴到了校長那裡，然後就被炒了= =

這件事也在美國翻起了軒然大波，大家紛紛質疑「無0分政策」的合理性，這些孩子們如果離開課堂進入社會，還會有這樣的政策保護他們嗎——比如未來上班啥也不幹，能不能也拿50%的工資？

那再小點的孩子是不是就好教了？

並不……

前段時間，美國有個做了12年幼兒園老師的姑娘，在她把自己的全部精力投入到孩子們身上，終於在精神上和身體上都扛不住了以後，下定決心辭職。

她在臉書上發了篇文兒，闡述了自己辭職的原因，一下收穫了幾十萬的點贊和幾十萬的轉發。

讓她辭職的最主要原因，絕對不是熊孩子們太難管，而是熊孩子們的家長——他們忙於工作，無暇顧及孩子們的方方面面，似乎認為把孩子送到學校就該全部由老師負責。

可是二對一都沒教好基礎的孩子，丟到學校去，變成了一對二十甚至更多，

再厲害的老師，也很難面面俱到。

不是現在的孩子不好教了，而是現在的家長變了……

如今的教育領域，就有這麼一個困境，教學壓力大、學生學不動、家長不滿意，都成惡性循環了。

於是很多教育專家就把目光投向了人工智慧，希望電腦可以幫助老師完成一些事情，減輕壓力，能更好地投身到教書育人的工作中去。

比如今年年初，某位北影博士事件，大家本來還以為這就是個娛樂圈的瓜，結果吃著吃著就笑不出來了——一大堆碩士博士甚至本科在讀的娃們都被直接波及，因為畢業論文的電腦查重要求一下嚴格了起來，這算是今年學術圈最大的事件之一了吧。

論文查重，其實就是AI在教育領域應用的一種。

可別覺得論文查重只是看有沒有直接ctrl c-ctrl v，這關係到很多複雜的演算法，畢竟不管是漢字還是英文單詞，常用的就那麼多，而且專有名詞還必須得用，怎麼確認你是抄襲或者改寫，這個其實是很複雜的機器學習過程。

有些更專業的學術期刊，還應用了圖片的查重軟體，如果你圖片涉嫌抄襲或修改使用，也能一抓一個準。

當然AI在教育領域的應用還不僅僅是這樣。

有些公司開發了「智能內容」的AI系統，一篇課文或者論文放進去，它能自動把這篇內容「讀懂」，做出章節總結、學習要點，然後還能根據不同的學生情況，來自動生成關於這篇課文的題目。

老師做課件更省事兒，學生讀essay更快捷，簡直不要太方便~

而且留作業也是可以用AI實現的——原來老師留作業，都是大家全部一樣，沒有啥針對性，但用上AI了以後，電腦可以對每個學生生成一套專門的評估體系，比如系統了解到你三角函數特別弱，那麼下次練習題就出很多相關題目叫你反覆鞏固。

學生們不用再自己去發現薄弱環節，老師們也通過AI系統對學生的學習情況一目了然，因材施教變得更容易了。

更狠的是AI技術還可以應用在出題上，一個學期學過的方方面面都要在體現在試卷上，不僅要考慮到題目的整體難度，分數得成正態分布，還要保證平均分，之前考過的題目要有，新題也要有。而這些，AI都能搞定，比人高效多了。

總得來說，人工智慧在教育方面的發展前景那是大大的，它最大的優勢就是隨叫隨到、客觀、準確、不帶有個人主觀色彩，

所以AI在教育行業還有個最適合的工作，那就是判卷！

而且AI判卷，不僅對於老師是種解放，對於學生來說，也絕對是有好處的。

不信？聽我慢慢給你講哈。

對於咱們中國人來說，英語考試比較害怕的項目，那就是口語和寫作了……

因為咱們從小到大的英語教學環境，都是輸入項為主，大家在聽力和閱讀上花的時間比較多，而寫作和口語這種輸出項目，就會稍微弱一些。

再加上英語的口語和寫作，在判卷時主觀的成分佔比比較大，這兩項的分數就更不好控制了。

考官的思維模式和ta所持的觀點，會不會影響到考試成績？口語面對面考試，大家會不會看到考官的態度而緊張，影響發揮？而在某些特定的考試中，考官會不會根據報考人數和成績分布進行調整甚至壓分？

答案當然是肯定的。

如果厲害的AI人工智慧可以進行評判，那麼這些不可控的因素就會被減少，考試的成績就會變得更加客觀——當然了，前提是人工智慧特別優秀。

那說到這兒，就必須要來介紹一下，英國培生集團花了好多年研究才推出的PTE學術英語考試了，因為它就是全部應用了人工智慧作為評分標準，沒有人為干預的英語考試。

用於出國留學和移民申請的英語測試，有了新選擇。

可能你會好奇，口語和寫作靠機器判，這個靠不靠譜啊？

特別靠譜！咱們就不說這個背後什麼機器學習、語義識別之類的高科技演算法，

只說PTE考試評分使用的IEA引擎自動評分，和真人考試員評分一對比，就很清楚了。

他們拿GMAT考試做了個測試，比較真人評分和AI評分的差別，結果大概是這樣的：

人類評分員與IEA的分數離散表現幾乎相當：

（圖片來自網路）

IEA與人類評分員之間的評分擬合度超越了人類評分員之間的評分擬合度：

（圖片來自網路）

水平越高的人類評分員的評分與IEA的評分越接近：

（圖片來自網路）

而IEA對學生的成績預測的準確度是超越人類評分員的：

（圖片來自網路）

什麼語法啦、使用辭彙啦、文章邏輯啦，統統可以給你評出來。

那麼口語呢？其實說白了，口語評分和寫作評分本質上差不多，就是加了個語音識別，把說的話轉化成文字再去評判而已。

不用擔心口音的問題，在引擎訓練階段，他們的採樣數據來自全球158個不同的地區，建立了128個口音特徵樣本庫。

其它的就一樣了，根據你的句子掌握、流利度、辭彙和發音，PTE的評分引擎會給出一個非常客觀的得分，不再有人為因素的影響。

所以對於咱們這些聽力閱讀傳統強項，寫作口語主觀條件限制稍多的中國考生來說，PTE是個相當不錯的選擇。

PTE考試的優勢還不僅僅如此，因為用電腦評分，所以不管是報考還是出分速度都特別快，全年隨時報名靈活考試，不用等排期，更不用等成績，今年上半年平均出成績時間為1.2天！

更重要的是，考試成績並非只是個數字，它是通過對語法、口語流利度等多個維度的綜合評定，對你的語言運用能力分別給出分數，讓你對自己目前的英語使用能力有更加詳細和客觀的認知，並且在下次考試時（如果一次過當然最好了），有針對性地進行改進。

最後我知道你想問什麼，作為一個比較年輕的學術英語水平考試，學校認不認啊？

大可放心。

目前，PTE的權威性受到世界範圍內數千所高校的認可，其成績單作為英文能力證明，可以用於申請澳達利亞和紐西蘭全部大學、英國幾乎所有大學、以及美國部分大學（例如哈佛商學院和耶魯大學等）。與此同時，PTE成績單還可用於遞交澳大利亞和紐西蘭兩國的移民申請。

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