人工智能企業(yè)該如何實(shí)現(xiàn)將AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)教育，打破人們對“AI老師”的偏見？

中國在線教育市場千億剛需，AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)教育，不斷提升用戶體驗(yàn)。在此過程中，如何實(shí)現(xiàn)教與育的平衡？AI技術(shù)與真人老師該達(dá)成怎樣的協(xié)同關(guān)系？3月27日，在“2019新智元AI技術(shù)峰會——智能云·芯世界”上，松鼠AI智適應(yīng)教育聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樊星做了主題演講。

前瞻產(chǎn)業(yè)研究院報(bào)告顯示，“AI+教育”已經(jīng)成為在線教育行業(yè)的關(guān)鍵詞，到2019年中國在線教育市場規(guī)模有望達(dá)到3870億元。

其中，中國K12教育市場規(guī)模前景明朗，市場空間大，據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì)，目前全國K12公立學(xué)校中約1.6億在校生，同時(shí)，每年有1600萬6歲人口成為一年級生，為這個(gè)市場不斷輸送新鮮血液。

如今人工智能技術(shù)已經(jīng)運(yùn)用到在線教育的多元場景中，不斷提升用戶體驗(yàn)。但“AI無法取代傳統(tǒng)教學(xué)”、“真人老師更懂學(xué)生”的論調(diào)仍普遍存在，人工智能企業(yè)該如何實(shí)現(xiàn)將AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)教育，打破人們對“AI老師”的偏見？

松鼠AI智適應(yīng)教育聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樊星

3月27日，在“2019新智元AI技術(shù)峰會——智能云·芯世界”上，松鼠AI智適應(yīng)教育聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO樊星做了主題為《AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)教育》的演講。

樊星認(rèn)為：

在教育市場的爭奪中，AI終將贏得人機(jī)大戰(zhàn)的勝利，人工智能正在改變中國的教育。

并以松鼠AI智適應(yīng)教育為例，分享了在其發(fā)展過程中的技術(shù)突破與實(shí)際應(yīng)用。

AI可以取代70%的傳統(tǒng)教學(xué)工作，人機(jī)對戰(zhàn)“AI老師”必勝

如今人機(jī)對決的“戰(zhàn)火”已經(jīng)蔓延到教育領(lǐng)域。

樊星在演講中提到，此前松鼠AI曾試驗(yàn)過幾次人機(jī)大戰(zhàn)，在提高學(xué)生分?jǐn)?shù)方面，AI老師已經(jīng)戰(zhàn)勝了真人老師。

樊星提到，理想化的人工智能教育軟件需要快速有效地判斷學(xué)生的能力。這需要高質(zhì)量的教學(xué)內(nèi)容，持續(xù)性的分析分解學(xué)生知識的圖譜，和根據(jù)學(xué)生知識圖譜為學(xué)生提供定制化內(nèi)容。而松鼠AI想要通過人工智能自適應(yīng)算法解決的，是教育行業(yè)的真正兩個(gè)痛點(diǎn)：教育機(jī)會分配不均衡和缺少個(gè)性化教育。在此之前，前者只能通過MOOC解決，后者只能通過家教的一對一輔導(dǎo)處理，都達(dá)不到通過技術(shù)系統(tǒng)性解決問題的期待。

在新智元AI技術(shù)峰會上，樊星在接受媒體采訪時(shí)也提到教與育、AI與真人老師的關(guān)系：

目前，人工智能已經(jīng)可以替代70%的傳統(tǒng)教學(xué)工作，但是在育人這方面，AI很難替代真人。而實(shí)際上，教和育的分離是自古有之，只是目前我們更多地重視”教“，“育”的存在感比較低，因?yàn)榇蠹叶荚诮邮苤R。

那么如果用AI代替70%的教學(xué)部分，那么真人老師可以騰出更多的精力花在育人方面，從而真正地讓孩子實(shí)現(xiàn)德智體美勞全面發(fā)展。

除對教育方式的改變外，AI賦能也令中國教育市場融資非常活躍，教育行業(yè)是現(xiàn)金流飛速流轉(zhuǎn)且備受資本青睞的領(lǐng)域，其中K12中小學(xué)教育尤其具備吸金能力。以松鼠AI智適應(yīng)教育為代表的AI獨(dú)角獸企業(yè)截止2018年7月累計(jì)融資近10億人民幣。

在“智能云 · 芯世界” 2019 新智元AI技術(shù)峰會上，松鼠AI智適應(yīng)教育憑借研發(fā)出中國首個(gè)針對 K12 領(lǐng)域?qū)W生教育的 AI 自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)等，成功入選新智元2019人工智能獨(dú)角獸。

以下為是樊星《AI技術(shù)賦能傳統(tǒng)教育》的演講實(shí)錄：

松鼠AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎架構(gòu)+納米級知識點(diǎn)拆分：從技術(shù)層面，檢測出學(xué)生問題

樊星（松鼠AI智適應(yīng)教育聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO）：回顧一下傳統(tǒng)教育的一些情況，松鼠AI是聚焦于K12教育的公司，定位為人工智能自適應(yīng)教育公司。公司一直在做的事情就是希望用人工智能的方法讓系統(tǒng)模擬一個(gè)優(yōu)秀的特級教師，從而為每一個(gè)孩子提供個(gè)性化的、一對一的教育服務(wù)。

為什么會有這樣一個(gè)定位和愿景呢？我們可以看一看現(xiàn)在教育存在的一些情況：特級教師千里挑一，更是學(xué)區(qū)房一房難求。

這些問題的核心在于，優(yōu)質(zhì)教育資源不均，優(yōu)秀師資資源緊缺。

AI能夠?yàn)檫@些問題做什么呢？松鼠AI的人工智能教師其實(shí)就像一個(gè)系統(tǒng)，類似手機(jī)導(dǎo)航，復(fù)制的邊際成本是非常低的，而且使用可以不受限制，只要孩子有一個(gè)網(wǎng)絡(luò)、有一臺電腦，不管是在北京還是在西藏都可以享受到AI老師的服務(wù)，且提供的服務(wù)都是一樣的。

每個(gè)孩子對教學(xué)的需求是不一樣的，現(xiàn)在這樣的上課方式很難滿足，也是為什么現(xiàn)在課外輔導(dǎo)這么火的原因，因?yàn)檎n外輔導(dǎo)老師會根據(jù)孩子的情況進(jìn)行一對一個(gè)性化的教學(xué)。那么AI可以帶來什么呢？AI可以給每一個(gè)孩子配備這樣的老師，每個(gè)AI老師可以根據(jù)每個(gè)孩子的情況制定個(gè)性化的教學(xué)方案和教學(xué)目標(biāo)，孩子每次學(xué)的東西可能都是需要去學(xué)的。

大家詬病已久的情況是，雖然我們一直想改變孩子”死讀書、讀死書“的現(xiàn)狀，但事實(shí)上十幾年來我們的改變是有限的，為什么呢？目前我們的教育更多的是注重對孩子知識的掌握，其實(shí)一定程度上忽略了對孩子能力、思想、方法的訓(xùn)練，所以造就了高分低能諸如此類的問題。

利用AI，我們可以把日常課堂中孩子浪費(fèi)的部分時(shí)間拿回來，然后針對孩子的學(xué)習(xí)思想、學(xué)習(xí)方法進(jìn)行訓(xùn)練，相信這種情況會有改善。

今天我們更多的會講技術(shù)層面的東西，看一看松鼠AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎架構(gòu)，整個(gè)學(xué)習(xí)引擎分為三個(gè)層面：

最上面的是學(xué)習(xí)目標(biāo)，主要會由幾方面的組成：首先是孩子的錯(cuò)因，因?yàn)槭裁丛蚝⒆訒?jīng)常犯錯(cuò)；第二是Learning Map，孩子的學(xué)習(xí)地圖，一般決定先學(xué)什么后學(xué)什么；第三是Content Map，整個(gè)知識體系又是什么情況。

中間的就是學(xué)習(xí)記錄，每個(gè)孩子個(gè)性化的學(xué)習(xí)推薦，學(xué)習(xí)檢測不僅依賴于靜態(tài)的東西，更多依賴于歷史的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，可能更多包括其它孩子的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。

最下面的是學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，更多的是AI引擎、AI架構(gòu)，比如評測引擎、推薦引擎等。

我們擁有全球首創(chuàng)的納米級知識點(diǎn)拆分，為什么要有這種拆分？對孩子的評估和檢測更多的是針對檢測的結(jié)果需要做到又細(xì)又準(zhǔn)又快。不同的檢測結(jié)果代表治療的有效性、治療的針對性，也代表著解決問題的效率。

上圖是分?jǐn)?shù)加減法的圖譜，這些都離不開教研，而且這些教研必須要能夠懂我們的算法和AI架構(gòu)，也就是我們的能力、思想和方法。

松鼠AI智適應(yīng)教育全球獨(dú)創(chuàng)了學(xué)習(xí)思想、能力、方法的拆分，下圖是具體一個(gè)學(xué)科的思想拆分。

因?yàn)橹拔覀冎v的這些東西沒辦法提升，之前的提升方法在于讀書破萬卷其意自現(xiàn)，通過大量潛意識的訓(xùn)練獲取這樣的能力，而不是有目標(biāo)、有價(jià)值、有方向，就像孩子學(xué)游泳一樣，天天往河里扔也會學(xué)會游泳，但如果讓專業(yè)的游泳教練去教效果是不一樣的，二者的核心區(qū)別在于效率。能力、思想、方法是可訓(xùn)練的，也是可提升效率的，剛才講的讀死書、死讀書、高分低能是可訓(xùn)練、可改變的。

接下來是我們系統(tǒng)的兩大引擎：狀態(tài)評估引擎和推薦引擎，狀態(tài)評估引擎更多的是檢測、判斷和評估，推薦就是根據(jù)目前的檢測判斷結(jié)果以及檢測對象的情況給出一個(gè)最優(yōu)的路徑，然后按照這個(gè)路徑往下執(zhí)行。

精準(zhǔn)偵測每個(gè)孩子的知識漏洞，剛才我們講的檢測的時(shí)候要做到又快又準(zhǔn)又細(xì)。前幾次我們做過人機(jī)大戰(zhàn)，在提分方面，AI老師已經(jīng)戰(zhàn)勝了真人老師。戰(zhàn)勝的很大關(guān)鍵就在于檢測，因?yàn)锳I老師可以把對孩子的情況檢測做到又快又準(zhǔn)又細(xì)。我們知道只有問題定位準(zhǔn)確，定位問題的時(shí)間是解決問題時(shí)間的十倍以上，只要能夠把Bug定義出來，其實(shí)改Bug是很容易的。

如何預(yù)測孩子的情況？因?yàn)橐o孩子做計(jì)劃就必須要預(yù)測孩子的情況，制定這些計(jì)劃以后孩子能不能搞定？需要多長時(shí)間、多大成本搞定？需要什么方法搞定？這些都依賴于整個(gè)預(yù)測引擎，預(yù)測當(dāng)中又有實(shí)時(shí)分析和推薦器，關(guān)鍵的信息在于我們要不斷地去收集孩子的實(shí)質(zhì)信息，然后把這些信息輸入到引擎里面，通過自己的模型跑出這樣的預(yù)測結(jié)果。

其實(shí)不僅僅是學(xué)習(xí)目標(biāo)，我們需要做到Dynamic Goals，也就是動(dòng)態(tài)化的目標(biāo)。每個(gè)人即便是在同一個(gè)目標(biāo)，需要達(dá)到的程度也不一樣，有些孩子概念上的問題，有些孩子是理解上的問題，有些孩子是應(yīng)用上的問題，學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中孩子也會出現(xiàn)變化，所以孩子需要的是動(dòng)態(tài)的、可實(shí)時(shí)調(diào)整的學(xué)習(xí)目標(biāo)，而這些靠真人是很難做到的，只有機(jī)器做到這一點(diǎn)相對比較輕松。

這是我們的對話識別引擎，僅僅通過孩子的行為得到的信息還是不完整，但可以通過對話得出更多的信息幫助系統(tǒng)得出判斷。系統(tǒng)運(yùn)行的過程當(dāng)中會收集更多的信息，包括孩子每一次答題的結(jié)果，甚至孩子每一次鼠標(biāo)移動(dòng)的情況，孩子的情緒都會做到這樣的判斷。

我們的老師起到的是什么作用呢？老師會不斷監(jiān)測孩子的情況，其實(shí)就是通過這個(gè)面板，系統(tǒng)會給老師推送這樣一些警告，可以幫助老師作出一些決策。

上圖是個(gè)性化圖譜，所謂的個(gè)性化教學(xué)目標(biāo)這里就可以看出，即便只有十個(gè)知識點(diǎn)，整個(gè)情況都有很多種組合?？梢钥吹教嵘Ч€是不錯(cuò)的，百分之九十的孩子都得到了提分的結(jié)果，幾次人機(jī)大戰(zhàn)當(dāng)中系統(tǒng)也戰(zhàn)勝了真人。

現(xiàn)在松鼠AI在這個(gè)領(lǐng)域的全球?qū)W術(shù)知名度已經(jīng)達(dá)到一定程度，基本上是這個(gè)領(lǐng)域的領(lǐng)頭羊，5月份我們也會舉辦AIAED全球人工智能智適應(yīng)教育峰會，到時(shí)候會更加聚焦于人工智能教育領(lǐng)域。

我們希望每個(gè)孩子身邊都能夠擁有一位AI特級老師，每個(gè)孩子都能夠成為學(xué)霸，沒有學(xué)渣。