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关于在线教育:“AI+”既是话语权也是新战略

2018-06-29 04:20

  在工业化时代,以规模化、机械化和程序化为主要特征的生产模式,要求通过教育来培养大量具备基础知识技能、具有严格服从的高度专业化、标准化人才。而在AI技术日益渗透到各行各业的当今时代,生产过程已由单一、重复的流水线生产模式转变为大规模、个性化、自动化的智能制造模式。社会更需要劳动者具备创新能力,可见,当前教育的重要任务就是培养创新人才。创新人才离不开个性化的教育培养,未来教育必将个性化。

  教育个性化的第一步是实现学习活动的个性化,即能够根据学生自身的学习需求、学习经验、兴趣爱好、风格习惯、文化背景等个性化要素,结合国家教育方针与社会人才需求,量身定制学习内容、学习方法和学习计划。

  随着深度神经网络的广泛应用、脑科学研究的不断进步与突破,在大数据、云计算等相关技术的支撑下,人工智能技术被快速地应用到社会各领域中,如面向教育领域的、基于人工智能的信息化系统(即“智能教育应用”)可充分利用教育行业大数据,通过不断学习的专家知识体系,以达到一流专家的水平。

  据此,智能教育应用一方面可从海量的学生行为数据中,敏锐地识别每个学生的特点和,并制定相应的学习策略;另一方面可从良莠不齐的海量学习资源中找到合适的学习内容,并推荐给学习者;最终,实现学习活动的个性化。由此可见,在人工智能的支撑与推动下,教育的个性化必然会由理论构想逐步转为落地实践,个性化也将成为智能教育应用发展的必然趋势。

  作为个性化教育发展基础的教育信息化,近年来取得了长足进步,据《教育信息化“十三五”规划》统计:我国中小学的互联网接入率达到87%,多教室普及率达到80%;优质数字教育资源日益丰富,信息化教学逐步普及;教师及学校管理者的信息化意识与能力显著增强。

  随着教育信息化应用的普及与推广,传统的教育教学模式发生了很大的改变,促进了教育公平并提高了教育教学质量,但在应对教育个性化的挑战时仍显得有些力不从心,具体表现为以下三个方面:

  第一,学生的学习过程未能实现个性化。学生不能充分了解自己,教师又难以关注到每个学生,因此在课堂内外,即便有信息化应用的支持,也只能获得标准化的学习内容和学习策略指导;

  第二,教师的教学过程未能实现精准化。教师以一人之力难以从预习、听课、复习、自学、作业、考试等各类场景应用中,观察并掌握全班所有学生的个性特点、学习行为与学业,更不能精准地指导每位学生的学习;

  第三,学校的管理过程未能实现科学化。学校的各类数据分散在不同的业务系统之中,相互间数据未能融合,学校的决策管理过程难以得到数据的全面支撑,学校在数据割裂的状态下,也难以为教学精准化与学习个性化提供有力的管理支撑。

  鉴于人工智能时代教育应用的发展趋势与发展现状,智能教育应用必须在教育主场景中解决阻碍教育个性化的关键问题,才能真正推动个性化教育由到实践的发展。

  ①通过智能推荐引擎解决学习过程个性化的问题。智能推荐引擎一方面基于对学生数据的全面掌握,准确刻画学生的个性特征与学习需求;另一方面基于对学习资源内容和使用状况的智能分析,实现资源特性的标签化;最终根据每个学生的真实需求,智能化推送合适的学习资源,以实现学习过程的个性化。

  ②通过智能学情分析解决教学过程精准化的问题。智能学情分析技术一方面汇聚了单个学生的学习态度、学习风格、知识点掌握情况等信息,使教师能够精准掌握学生个体的学习需求;另一方面统计了班级整体的学习氛围状况、薄弱知识点分布、成绩分布等学情信息,使教师能够精准掌握班级整体的学习需求;最终为合理规划教学资源、恰当选取教学方式提供专业指导意见,实现教学过程的精准化。

  ③通过智能决策支持解决管理过程科学化的问题。智能决策支持一方面实现了校园数据的打通、汇聚与交换,形成学生、班级、学校多级数据体系;另一方面实现了校园数据的规整与加工,并基于业务场景创建校园数据仓库,创建分析、度量、诊断、预测等各类模型,生成可视化分析图;最终为学校管理者提供基于数据与模型的决策,以实现数据驱动的管理过程的科学化。

  为系统性提升教育应用对个性化教育的支撑能力,研究中将人工智能相关技术进行封装,并整合为服务,供面向具体教育场景的应用产品集成与调用,称为“智能教育核心服务”(Core Services for AI in Education)。

  智能教育核心服务,依托“智能教育平台”提供的AI技术能力与大数据处理能力,面向具体教育场景,提供“技术”与“业务”两大类服务。

  该类服务面向具体的教育应用场景,从技术的角度实现对人工智能通用技术的封装与定制,使各类教育应用产品能够迅速集成交互界面友好、接口简单易用的AI技术与服务。从应用产品的角度来看,借助该类服务可以快速获得AI能力,因此也被称为“人工智能代理(AI Agent)”,其主要功能包括:

  ①人机交互技术,指研究人和计算机之间的信息交换,包括语音合成、语音识别、情感交互等具体领域技术;

  ②自然语言理解技术,指研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法,包括机器翻译、机器理解、问答系统等具体领域技术;

  ③知识图谱技术,本质上是构建语义网络,指研究将各类信息连接在一起形成关系网络,并利用网络中的关系分析与解决问题的技术;

  ④生物特征识别技术,指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术,包括语音识别、指纹识别、人脸识别等具体领域技术等。

  该类服务面向具体的教育应用场景,从业务的角度实现人工智能通用技术与业务流程的融合,以实现学习过程的个性化、教学过程的精准化和管理过程的科学化等具体业务要求,使应用产品能够快速获得开展个性化教育的必要能力。

  从应用产品的角度来看,该类服务扫除了开展个性化教育的技术障碍,使应用系统可围绕服务展开业务,因此也被称为“人工智能助手(AI Assistant)”,其主要包括以下三种服务:

  ①智能推荐服务。在自适应考试、智能口语评测、全学科阅卷等人工智能技术的支撑下,充分利用用户的学业诊断数据、用户行为数据,并根据学生的学习目标、学习风格、学习习惯以及对知识点的掌握情况,通过用户画像、资源画像及构建知识图谱,实现学习资源的个性化推荐。该服务被广泛地应用于学生自主学习、课后等相关场景的产品应用中。

  ②学情分析服务。实现了各类学情数据和教师教学数据的打通、汇聚、规整与分析,并在数据挖掘技术和学习分析技术的支撑下,使教师不仅能够全面掌握学生个人的学情信息,还能够全面掌握全班学生的学情分布状况。该服务被广泛地应用于包括教学预设、课堂教学、备课与教研等相关场景的产品应用中。

  ③决策支持服务。基于用户教育管理数据、行为数据及相关行业数据,利用BI(Business Intelligence)分析、业务建模、数据可视化等技术手段,实现对管理决策活动的数据支撑,并提供、模拟和模型预测等功能。该服务被广泛地应用于学校的校园管理、区域的教育管理与教育治理等相关场景。