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  • 人机大战:AI时代智适应教育下的特级教师

    中国教育装备采购网2017-11-20 13:51围观124次我要分享我要投稿

      AlphaGo与围棋大师李世石、柯洁等人轮番上演的精彩绝伦的人机大战,彻底引爆了人们对于人工智能的认知,随着人机大战概念的火热,Al-Maths参加2017年数学高考,战火开始不断烧到教育行业。

      国庆期间,国内第一家人工智能智适应教育机构——乂学教育在郑州也组织了一场别开生面的人机大战,由乂学教育开发的智适应教学机器人”松鼠AI”和三名17年平均教龄的中高级老师进行PK。

      在四天的分组教学之后,最终的测试结果,智适应教学机器人以最核心的平均提分36.13分(机器教学)完胜人类的26.18分(真人教学),而在最大提分和最小提分两项上,机器组也分别高出真人组5分和4分。

      随着AI对于带来教育的颠覆,引发了人们对于未来教育方式的思考,从长远来看,AI+教育一方面可以解决教育资源稀缺性的问题,让更多的学生享受到优质的教学,另一方面改善了过去传统教育效率的问题,通过AI深度学习可以检测出学生的知识点,进行针对性的提升。

      AI赋能教育,学生成绩大幅提升

      其实早在2014年,《纽约时报》就曾经在美国进行过一次教育行业的人机大战,机器组学习的成绩比真人组的高了17分,及格率还提了10个百分点,相关的测试在欧美已经是得到了大量广泛的印证。

      而在国内教育行业来看,教育资源的不平均问题十分严峻,一位优秀的老师对于学生的影响非常深远。但是优秀的教育资源向头部集聚,而且集中式教学另一个弊端在于,学生的学习进度不同,学习路径也是各异。

      对此,乂学教育首席科学家崔炜认为,通过AI技术模拟了优秀特级教师的知识经验和教学方法,针对学生的特性给予个性化辅导,最大化学习效率。通过知识空间和信息论技术,快速高效地诊断出学生的薄弱知识点;通过教育测量学和认知诊断学技术,实时评测学生对知识掌握的熟练程度,并判断是否达标;利用机器学习的技术实时动态调整学生接下来的学习内容和路径,最大程度提升学生学习效率。针对传统教学方式中统一画齐的弊病进行了改善。

      据了解,据悉,从乂学教育三月份正式上线“松鼠AI”智适应教学机器人以后,已经有数十万名收费和免费的学生使用了这一系统,在现实教学中已经取得了一定成绩。有初二的学生,英语从40分不及格,1个月提分到60分及格线;还有中考英语70分左右的同学,2个月冲刺120分。

      陈晟豪就是是一个初二的学生,曾经数学成绩很优异的他在初一的时候成绩开始走下坡路,考试成绩跌落到60、70分,意识到问题的严重性后,他开始努力学习,但是学习步伐始终跟不上班级的步伐。

      尝试过很多补习班效果不佳之后,陈晟豪接触到了乂学教育,通过视频的方式老师进行一对一的辅导,老师会随时纠正陈晟豪精力不集中的问题,他所做的每一道题都会被系统记录分析,通过数据比对来为他制定专属的学习路径和方案。

      通过专属的老师辅导和大数据制定的学习路径和方案,陈晟豪通过一个暑假的学习,将数学的大体正确率从30%一跃提升到了90%。

      和陈晟豪类似,张景岳在英语成绩上一直无法实现突破,每次考试成绩维持在80分左右,一次偶尔的机会接触到乂学教育,张景岳说:”在这里感受到了学习的美好氛围,老师讲课风趣幽默,学习积极性被大幅度调动,能够更好的调动积极性。”乂学系统中的AI自动控制系统,可以根据学生答题的对错,以及对题目中所含知识点的掌握程度,提供更加准确的反馈,让张景岳更快了解到自己的不足之处。两个多月的学习时间,也让他的成绩实现了突飞猛进,词汇量也大大提升。

      松鼠AI智适应学习系统:剧本式的教学的支点的拆解方案

      在过去的课堂上,学生知识点的摄取是由老师通过45分钟的课堂进行传授,但是在“松鼠AI”智适应学习系统中,一个学生最快几分钟就能够掌握,根据个体差异,最慢也会放慢很多速度和时间,是一个相对的正态分布。在乂学教育内部称之为剧本式的教学的支点的拆解方案,这样的因材施教,颠覆了传统的教无定法、有教无类的大锅饭式教育模式。以AI为引擎的智适应是以学生为中心,进行因材施教的个性化学习,推荐合适的学习内容和路径。

      在围棋人机大战中,AlphaGo提前先学了3700万棋谱,非常容易的去做精准匹配。类比到教育行业,AI通过策略网络测试学生的知识点,跟系统已有的知识点去做匹配。去做整体的路径规划。通过不断地博弈,再去一步步调整策略。乂学教育希望未来机器可能会达到三百个、三千个标签,每道题有几十万标签,每一个学生会有几百万个标签去对应匹配,从而大幅度提升学习的能动性。

      在乂学教育的系统中,推送、逻辑、算法是最核心的功能,乂学教育创始人栗浩洋认为不同的学生的知识体系需要不同的老师来点拨和传授,同样的知识很多时候换一个角度就能够更快速的理解,很多机构说掌握了大量真题的内容,但是对于学生并没有直接有效的用处。如同病人去看病,医生给你的诊疗方案才是最重要的。对于学生来说一个知识点,一个月前可能不会,一个月后可能就会了。所以重复刷题是一种很低效的学习方式。教育往AI方向的解析,算法的不断优化才是AI+教育最好的出路。

      栗浩洋希望未来的AI+教育能够打破城市化的教育资源不匹配、稀缺性的问题,给教育资源不够发达的地区学生提供最优质的教学资源,甚至乂学教育打算帮助三四五线最穷困的家庭里比较愿意学习的、愿意去出人头地的学生免除大部分的教育经费,让他们享受最优质的学习。

    来源:中国网责任编辑:王道我要投稿
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