AI芯天下丨AI+教育的“药”能治好教育资源不均的病吗?

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解决教育资源分布不均,人工智能+教育仍存在一些问题

几千年来,教育资源的不均匀分布一直是中国的一个教育问题。改革开放以来,中国在政治经济,文化等方面取得了令人瞩目的成就。人均受教育年限也在逐年增加,但一,二线城市和三四城市同城市城乡教育经费,教育质量,教师资源分配不平衡依然严峻。

“技术进步是解决包容性教育的更好方式。良好的未来希望利用(教学+教育)*人工智能,通过提高效率和改善经验来实现教育的公平和质量。”良好未来教育集团总裁上虞2019年良好未来TI教育情报大会上说。

教育被称为永恒的朝阳产业,它也被认为是人工智能登陆的最佳场景之一。随着主要参与者的竞争,人工智能+教育轨道越来越令人兴奋,它已经从发展的早期阶段开始。在升温阶段,目前,根据艾瑞咨询的人工智能教育报告,人工智能+教育可以分为辅助工具和直接教学课程,这两种类型实现了人工智能在教育行业的落地。然而,面对数千年来教育资源分布不均,未来有多少公司可以向前发展?

辅助工具类与直接教学类的殊途同归:规模化的个性教育

教育资源配置的不平衡。一方面,从城市资源的角度来看,一线,二线城市和三四线城市的教育资源差异很大。学生面临的教育机会完全不同。从贫富差距来看,在城市中,富裕家庭可以获得更多的教育资源。另一方面,从学生的角度来看,传统教育不能个性化,也不能满足每个学生的接受程度。因此,能力较慢的学生无法跟上,而能力较快的学生则需要浪费时间倾听。我已经遇到的知识点。此外,教师每天都要面对大量的准备,作业修正,教学和研究任务等,没有更多的精力给每个学生提供精致的辅导。

人工智能+教育解决了教育行业的痛点,体现在两个方面。

首先,让教育从千篇一律到有针对性,更大规模化的实现“因材施教”。将来,将配备WISROOM 2.0版智能教室,并根据学生的个性化数据反馈调整讲座内容,成为每个学生的课程。 WISROOM 2.0的“智能大脑”T-Box可以实现智能教室所需的AI能力,如表情识别,人脸检测,语音识别和动作识别,并分析学生是否专注于课堂;在问答环节,根据学生的时间长,正确率低,安排这个学生回答相应难度的问题,让学生找到信心。同时,学习数据将反馈给教师,以帮助教师了解每个学生的情况,并为不同的学生调整相应的教学计划。

由辍学教育推出的松鼠AI系统地导致完成“教学”和“学习”,并被模拟成一个好老师。通过分割知识地图,细化了详细的知识点,以更准确地检测孩子的水平。那时,根据孩子的水平调整相应的教学模式,并根据自己的能力教学。

其次,将一二线的优质教育资源延伸到三四五线城市,更大范围地实现教育普惠。未来,将推出“教学与研究云”系统,以分享资源并投入市场。根据TI教育情报大会的介绍,教学和研究云系统已经收集了未来16年教学和研究的核心资源,总收入为500万个试题,2000本书,10,000张图片,4000个视频和1000个小程序。可以通过输入教学和研究准备的关键词进行搜索。它具有完整的数字化,可视化和交互三个特点,可以帮助用户获得优质的教学内容,教学方法和教学经验。

网易使用人工智能将教师从纠正工作中解放出来,这可以节省更多的学生时间或提高他们的教育水平。 “中学教师花在家庭作业修正上的时间是两个小时。教师安排作业,学生完成提交,教师进行更正,分析,诊断,并向学生提供反馈。这个过程每天需要两个小时,强度相对较大。 “与传统方法相比,精心策划的解决方案可以节省100分钟,也就是说从120分钟的批量更改到20分钟的校正时间,在手动校正家庭作业之前,现在可以实现批量校正“。通过这种方式,教师有更多时间教学生并提高自己。

将工具转变为直接教学课程的流畅理论是使用“与AI”公益项目,使教育资源不足的大量偏远地区受益。缺乏教育资源的学生只需下载“English Fluency”应用程序,即可通过嵌入式人工智能教师学习英语。

从事物的特殊性和普遍性来看,我们会认为它在发现新事物时是独一无二的,但是当我们达到一定程度的知识时,它将是普遍的。无论是辅助工具类AI还是直接教学类AI,在广泛的教育包容性和按照大规模因素进行教学的目的,都是一样的,它们都消失了从技术发展的专业到普遍性。这种特殊的普遍变化是人工智能教育在教师效率和学生体验方面做出了根本性的改变,从而优化了教育资源的分配,提高了学生的学习质量,实现了更加公平和优质的教育。

解决教育资源分布不均,AI+教育还有一些问题

“人工智能数据处理仍处于相对简单的阶段。数据处理包括多模态数据采集,如课程音频和视频数据,学习交互数据,日常实践数据;数据处理,如图像识别分析,语音分析可挖掘数据分析,如学术分析,综合评价和分析。“ 2019年全球人工智能与机器人峰会的智慧教育专题,腾讯人工智能教育总经理关俊辉说。

这意味着尽管AI +教育在人工智能领域迅速升温,但仍有很长的路要走。智能相对论认为还存在一些问题。

第一,从行业角度来说,数据短板限制AI发展。

如果你想做一些好事,你必须首先磨练你的工具。根据学生的能力教学的前提是个性化每个学生的注意力。这需要人工智能跟踪完整的教学和学习数据,从多个级别的数据到多个级别和多个精度。多种情况等分析教学和学习的特点,以协助教学。然而,在教育领域,特别是在公立学校,没有足够的教育和学习数据被记录,这无法为人工智能提供足够的数据支持。首席运营官潘昕曾经说过,人工智能的核心不仅是算法,还有数据。对于整个教育和培训行业来说,最缺少的是数据。

对于培训机构,样本学习场景主要来自在线教育和课堂教育。以美好的未来为例,截至2018年底,美好的未来将服务于全国234个城市和地区,1107个教育机构,2万多个离线。学生。但是,这样的数据仍然不够。每个学生的学习状态不同,不同课程的学习状况有不同的表现。例如,有些学生可能一直专注于课堂,他们的表达和行为符合严肃听力的标准,但事实上,他可能在英语课上,画了一本老师的卡通片。而且,培训机构的学习环境中的人和学校环境中的人有不同的差异。为了真正个性化学生,AI必须建立多维联系以对其进行抽样和分析。

第二,从学生角度来说,数据捕捉存在信任危机。

在互联网时代,隐私是人们关注的最重要的事情,但它也是信任危机的根源。根据置顶的消息。新东方教育科技集团信息安全负责人杨宁表示,新东方的月度应用级攻击(如扫描和SQL注入攻击)已达数千万次。外部攻击风险和内部数据泄漏是导致信任危机的主要原因,例如之前的携程“隐私泄露门”和中国住宿酒店近5亿次数据泄露。在智能教室中,AI应该能够通过个性化的关注来捕捉学生的动态,并且如果不能100%保证,人工智能不断收集的大数据只会安全地出现在教学系统中。在其中,它将导致巨大的信任危机。

我们怎样才能避免危机?除了建立防御系统外,该行业还建立了标准或解决方案。美国OpenEd的CED Adam Bloom面临“如何在保护学生数据隐私和安全的同时满足人工智能工具的需求?”问题得到了回答:“我们在个人身份信息中:个人身份信息的位置。如果您获得足够的信息,就可以确定某人是谁。因此,我们需要行业标准。我们需要更好的隐私标准。如果他们遵循这个标准,就没有人会被起诉。“

第三,从老师角度来说,AI引发被替代恐慌。

随着人工智能的发展,“未来10年超过50%的工作将被人工智能取代”的说法已经开始普及,人工智能在教育方面的成就也引发了教师对被替换的恐惧。根据剑桥大学研究人员Michael Osborne和Carl Frey的数据系统,BBC分析了未来的“1965年职业概率”,其中人员,客户服务,政府雇员,会计和其他职业高于89%,而老师们替换的可能性只有0.4%。很容易看出可以被AI替代的那些通常是具有简单工作流程和高重复性的那些,其具有可量化的客观标准,而具有这种情感需求的教师非常难以被替换。根据艾瑞咨询的《中国人工智能自适应教育行业研究报告》,人类教师注重体验教学,优势是情感,创新和温度;人工智能自适应学习系统,基于学生学习数据,优点是精度,标准和速度。除教学和教育人员外,教师还充当学生的指导,帮助和伴侣。人工智能可以教,但不能教育人。

“所有人工智能登陆的矛盾在于人员对新技术的抵制和抵制,其实质是要被取代。”只要教师被替换,教师层面的矛盾就会得到相应的解决。例如,福建教育学院的黄家璇教授在文章《人工智能重构未来学校》中说,机器人只是替代教师的劳动的一部分,他们无法取代教师的角色。

结论

随着美好的未来,网易,辍学教育和人工智能+教育轨道上的其他巨头不断突破和创新,大规模实施教学的学生按照自己的能力和大规模实现教育将不再是问题,随着技术和人的不断发展,人工智能+教育面临的困难,思想的更新,也有望逐一解决。在人工智能的祝福下,未来的巨头为解决教育资源的不均衡分配迈出了一大步。随着技术的成熟,缩小教育资源的不平衡,实现大规模的个人教育是一个非常值得期待的期望。

无论如何,在人工智能+教育轨道上,风力不断增长,教育行业正在发生变化。

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