乂学教育崔炜:人工智能打造的教学机器人如何提升十倍学习效率

中国教育品牌网 2017-07-26 10:41
[摘要]7月22日,在重庆市渝北区政府的大力支持下,希鸥网联合重庆仙桃国际数据谷,以“为创业加速”为主题,在北京歌华开元大酒店举办了第五届中国创新创业佼佼者峰会暨2017希鸥会社群大会。
        7月22日,在重庆市渝北区政府的大力支持下,希鸥网联合重庆仙桃国际数据谷,以“为创业加速”为主题,在北京歌华开元大酒店举办了*五届中国创新创业**峰会暨2017希鸥会社群大会。
 
  乂学教育首席科学家崔炜为参会者带来了题为《人工智能打造的教学机器人如何提升十倍学习效率》的演讲。
 
  以下为崔炜峰会现场演讲实录:
 
  大家好!很高兴可以来到这里,感谢希鸥网给我这样一个机会,跟大家分享我们在人工智能、在教育里应用的实践经验。
 
  我今天演讲的主题是“人工智能打造的教学机器人如何提升十倍学习效率”。简单介绍一下我的个人背景,在武汉大学念计算机(本科),然后去国外念了博士,15年年底、16年年初我来做教育,在16年年初的时候,打造出了*一版的机器人学习平台,我现在负责乂学教育人工智能算法、研发这块。
 
  这个大家都不陌生,这是美国的钢铁侠,*近又创造了一个新的项目,叫Neurolink。这种设备如果进一步去发展,去演化的话,很有可能会把学习变化一种非常高效的事情,通过人机接口,快速把知识灌输到人脑去。这也说明,咱们现在科学技术的发展,人工智能发展速度非常快。
 
  再来看一下当下的教育领域,相比互联网技术、人工智能技术的飞跃发展,其实咱们的教育领域发展的非常缓慢。现在的课堂跟我们传统的课堂没有太大的区别。课堂上还是以老师为主,一个老师管理着几十号学生。但是,我们知道,一个老师无法依据每个学生的个性特征提供个性化的辅导。
 
  我们想做的是,我们乂学教育教育在成立之初就是想通过先进的AI、互联网、视频技术,高速的云端技术,希望能够推动教育企业的发展。我们希望通过人工智能的技术改变教育的一些现状。
 
  人工智能当前在教育里有几个方面的应用,*一是采用图像识别的技术,识别出图片上的学习内容,并且在数据库里给学生进行匹配这个题目的答案或者是解析。
 
  采用语音识别技术,可以给学生的口语进行评测,纠正学生口语发音中的一些不标准问题。
 
  智能远处理技术,这种技术可以给学生的主观体验,包括学生的作文进行批改、打分,给学生的作文提出相应的修改建议。
 
  自适应学习,这也是我们乂学教育一直做的事情。我们通过人工智能和大数据相关的技术,快速、**的得出学生的学习状况,并且实时跟踪学生的学习的状况,并且给学生提供一个学习方案。
 
  目前,主要在4个学科里,英语、数学、语文、物理。
 
  人工智能教育在国外并不陌生,在20年前就已经存在了,主要体现在智能辅导系统。但是,那个时候发展的比较缓慢。人工智能自适应学习在*近十年才得到高速发展,这也是由于人工智能技术的发展,互联网技术的发展,推动了人工智能自适应学习的发展。
 
  在国外,已经在十几国家得到了应用,在全球有1亿多用户使用了这个产品,在美国有几十个自适应学习的产品,已经覆盖了从小学、初中、高中、成人教育和高等教育,已经应用到了100多个学科里。
 
  有了自适应学习之后,在亚利桑那州立大学学习通过率提升17%,课程退学率降低了56%,45%的学生提前四周完成课程。及格率比较提升,学生可以提前完成学习任务。在南卡罗莱纳州安德森市有2500多名学生也应用了自适应学习。
 
  我们乂学教育在过去一年多里,成功的推出了四个学科,语文、数学、英语、物理是刚刚上线。经过半年多的学习,我们发现在全国不同地区,不同年纪的学生,在不同的学科里,学生都有不同程度的提升。上海闵行四中9年级英语提升了43.5分,由原来的77分可以提升到120.5分。
乂学教育崔炜:人工智能打造的教学机器人如何提升十倍学习效率
  我们乂学教育在做人工智能教育这件事,其实本质上是用人工智能相关的技术去模拟一个**的老师,就类似于阿尔法狗做的事情,它是采用深度学习相关的技术以及结合加强学习,还有数字搜索等相关技术打造一个会下棋的围棋高手。
 
  自适应学习分不同的级别,有的自适应学习是采用规则的自适应学习。我们不同,我们是把整个自适应学习进行拆分,我们拆分到不能再拆分。能做到这一点,才可以**定位学生学习的漏洞。
 
  我们的自适应学习系统可以实时跟踪学生的学习情况,学生对知识的掌握熟练情况,这样才可以做到比这个老师、学生更加了解他的学习情况,找到他的漏洞所在,并且给出解决方案。
 
  自适应有可能会部分应用在教育领域里,我们做的是自适应学习要覆盖在所有的产品里。我们做的是一个完整的体系每个环节都采用了自适应学习,我们都采用了相关的AI技术、大数据技术,针对不同的问题给学生提供个性化的解决方案。
 
  下面从几个方面来讲下我们自适应学习产品的特点、特色。
 
  **诊断。一个老师在给一个学生进行辅导的时候,他其实要先去了解这个学生的问题在哪里,才能够给这个学生进行因材施教。就像一个医院里,一个医生跟病人看病,他要知道他的病因,才可以开对应的处方。
 
  传统的教学模式下,这个老师是通过观察学生的过程,或者系分析学生的考试试卷,才可以了解这个学生的知识漏洞、薄弱环节在什么地方。过去医院是通过望闻问切的方式,现在医院里也采用了CT、X光的技术,我们把知识体系进行解构,解构成一个空间。
 
  一个数学题里有1000个知识点,我们就会做出数学对应的空间。
 
  有一些知识点是有一个先后的学习关系,你必须要先学会整数,才可以知道整数的乘法怎么去做。通过这些关系,我们缩小了搜索范围,我们把这些没有关系的知识状态进行筛减,这样我们整个的知识状态空间的范围就缩小了。
 
  我们通过信息技术,信息技术是衡量信息的,是一个量化的方法。就像中文和英文,同样的意思用中文去表达,它所含的信息量会更大。我们能够做到的是,通过我们的**策略,我们的准确率能够达到90%。
 
  二次根式有13个知识点,协调通过两个知识点的检测,我们就可以判断这个学生在13个知识点上的掌握情况。如果这两个知识点做错了,他这13个知识点也没有完全掌握。
 
  另外两个学生去跟他测13个知识点,我们先测二次根式的概念、二次根式的有意义条件,二字根式的性质与化简,如果学生做错我们的测试就结束了,我们就可以推算出来学生在其他的知识点的掌握情况。
 
  我们通过**检测,我们得到的结果是哪些知识是学生掌握的,哪些没有掌握,对于掌握的就无需学习,只需要掌握他没有掌握的知识点就可以了。
 
  知识漏洞的追根溯源。很多学生在学习的过程之中,在每个节点上会花很长时间,但是还是学不会,造成学不会的原因不一定是知识点没有掌握好,他是一个9年级的学习,很有可能是6年级相关的知识点没有掌握好。学生一味把时间花在9年级的知识点上,他是永远学不会的。
 
  我们的系统能够做到的是,我们的系统能够在学生学习的过程之中,我们实时对学生的学习水平进行评测。我们能推断这个学生学不会的原因是什么,是因为6年级的加减乘除没有学好,还是7年级的一些概念没有掌握好,通过我们的实时追踪、评估,我们能够**定位到学生知识的漏洞。
 
  我们有了完整的学生画像,我们**到学生的知识漏洞,我们就可以进行个性化推荐,包括个性化路径、个性化内容推荐。
 
  个性化路径推荐,我们知道每个学生的特征、特点是不一样的,我们也知道,不同知识点的重要性、程度也都不一样。所以说,影响学生学习速度、学习效率的因素其实非常多。在很多情况下,一个老师是无法给每个学生给出一个合适的学习路径、解决方案。甚至有时候老师给到学生的解决方案也不一定是较好的。
 
  我们知道,沃森是能够快速的学习很多相关医学里的知识,并且能够根据病人的病状提供解决方案。有一个病人生病了,问了很多医生都没有给出解决方案,但是在他生命还有一个月的时间,沃森出现了,然后给了他一个解决方案,这是任何医生都没有想到的,然后又帮他延续了6个月的生命。
 
  人在计算能力上、在运算上其实是没有人快的,在这种情况下,我们就可以通过人工智能的方法帮助我们快速的进行诊断,给我们提供一个好的学习解决方案。
 
  学习内容推荐:学习内容有难易程度,很多学生学不好是因为题目难易度不匹配。
 
  我们的学习产品在整个过程是实时采集学生的学习过程和行为数据,通过会对数据进行采集、存储、分析。
 
  打造我们产品的时候,为了确保产品的高质量性,确保产品的教学质量,我们会不断的拿产品去跟同类的其他产品做对比。我们所做的这些都离不开我们背后的支持者。
 
  我今天的分享就到这里,谢谢大家!

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