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網易有道林會杰:AI+教育 得數據者得先機
發布時間:2019年07月29日 10:50:52

(網經社訊)<a href=圖片來自“億歐網”

【編者按】2017年被稱為人工智能元年,但當人工智能落地各行各業時,又產生了很多的問題。針對AI+教育的進程是否太慢這一問題,網易有道技術總監林會杰近日提出了一個比喻:存在數年的教育行業有一套成熟的運行邏輯,如同一輛行駛中的車輛,AI滲透教育行業的過程好比“為行駛中車輛換輪胎”。

教育是需要沉淀和打磨的慢行業,不可操之過急。現在行業想要換上AI這一新輪胎“提速”,需要在不影響現有運行情況下,讓技術逐漸滲透,最終完成AI+教育的迭代。


大家好,我是來自網易有道的林會杰,很高興跟大家分享網易有道在教育領域下探索的一些發現和想法。

首先簡單介紹一下網易有道,目前有道是網易集團在教育領域的核心布局,擁有三大業務線:一是課程類產品,就是雙師直播大班課——有道精品課。二是互動類學習型APP,包括有道詞典、有道翻譯官、有道云筆記,也有一些新產品,比如有道樂讀、有道數學等等;第三類是依托于有道技術的一系列學習型智能硬件,有道詞典筆2.0、有道翻譯王2.0 Pro、有道云筆等。在這些業務之下,我們有一個AI基礎設施輸出端——有道智云。這些產品背后的一套AI 能力包括神經網絡翻譯、光學學符識別、語音識別、語音合成等,可以為我們的業務提供更好的支撐。

今天探討的主題是AI+教育。首先想跟大家聊聊,機器學習和人類學習有什么異同點,我們能不能通過機器學習的思路,能不能更好的幫助人們提高人類學習的效率,所以我們借鑒了前蘇聯發展心理學家利維·維谷斯基的近側發展區間理論,他認為知識獲取的層次分為幾個圈層,中間一個圈不需要任何人輔導,可以自主學習,但學習范圍有限。中間的圈可大可小,需要通過一定的指導和輔助方法,將學習范圍以及知識掌握深度擴張加深。最外圈是無法觸達的領域。

我們在做的事情,就是希望通過AI+教育的外部輔助,讓中間圈層盡可能擴大。

人類學習和機器學習,都有一個共同特點,人類學習是從周邊環境中,比如說實踐中的一些探索,總結出一些相關推理和認知。對于機器學習來說,更多是從數據中學習相關的規律,總結知識,從而激發有一些基礎的推理能力。

對于AI技術來說,目前為止還是以數據驅動的方式。當具備一定的推理和知識的能力,AI就能夠去輔助人類做一些決策,甚至去替代一些重復性、瑣碎性工作,比如說學習作業過程中一些重復性練習。在教育領域我們也希望能夠借助AI技術、機器學習辦法,從教學練測評各個環節提升他們的效率,改造傳統的學習方式,這是美好的設想。

設想很美好,但AI+教育實際應用過程中,我們依然面臨一些的難題:存在一定的落地難的困惑。為什么這樣說?

其一是因為教育行業已經擁有幾千年的歷史,學生和老師的角色沒有發生太大的變化,大家也還是習慣紙筆交互的方式學習,打一個比方,整個教育行業就像是穩健行駛過程中的汽車,我們希望用AI技術使得這個車子換一個輪胎,換更好的發動機,使得它發展更好,但是我們又不能為了更換輪胎、更換發動機,而使教育行業完全停滯下來。所以我們現在要做的事情像是開車換輪胎,讓技術滲透教育,不斷去適應傳統教育的過程方法,讓AI技術更好地提升教育效率。

另外一個原因是,整個AI+教育里面非常重要的一個環節——數據,現在是欠缺的。學習過程中老師和學生都會積累大量數據,可惜目前絕大部分數據都是留存于線下,將這些寶貴的線下數據采集到線上,通過不同類型的數據集不斷訓練AI模型,才能使得AI模型更成熟,更能幫助我們達成學習中所需的個性化服務。得數據者得先機,如何更好地采集數據、處理數據、從數據中學習更好地規律,是當前整個AI+教育行業的重點。

基于以上內容,我們總結了AI+教育過程中的一些金字塔式的基本目標,最底部是教育內容數字化,第二層是教育過程自動化,這兩個階段,我們可以將傳統的線下教學或學習過程中生產的各種數據與線上數據有機結合,形成更結構化的數據表達。基于這些數據的收集、分析、處理和認知理解,我們才能實現教學方式智能化,針對每位用戶的不同情況從而有機會做到真正的因材施教、個性化教學。

為了實現這三個目標,我們從底層數據收集開始,通過OCR、ASR、文本處理等系列技術,將傳統的紙質化材料和內容進行數據化處理和理解。基于抽取理解出來的數據和資源,我們能創造更多個性化應用,比如直播課堂中,以數據理解和采集為中心,后續可以提升互動的效率;在自適應學習領域,我們可以根據豐富的數據輔助,實現更精準個性化推薦。

我們現在都在哪些環節實現了提升呢?通過幾個例子來說明。

1、AI可以大幅提高作業批改效率。傳統作業批改會耗費每一個老師平均每天2-3小時的時間,然而學生和老師都非常習慣紙質作業,不可能完全把學生紙質作業都搬到線上。依托有道智能作業系統,利用OCR相關技術,將紙質作業的每一道題自動切分,再對每道題進行定位識別和手寫答案識別,自動化評判客觀題答案對錯,主觀題目分組批量由老師批改,不改變學生和老師布置作業的流程,學生依然可以在紙上作答,老師也依然可以看到學生手寫的作業。不僅大幅度提升作業批改效率,也可以實時采集每個人的數據,判斷每個班、每個學校甚至區域的作業情況。

2、通過智能硬件,實現細顆粒度的教學信息數字化。純軟件的解決方案要借助一些額外的設備,包括手機拍照或高拍儀,有沒有更易得更順應習慣的方法呢?我們推出有道智能筆,學生通過一根筆在配套練習冊上書寫,所有答案都可以實時同步到云端。只需紙筆交互,即可完成數據采集。后續再進行自動批改、個人錯題集、針對化的個性教學訓練,這些就都是自適應學習的范疇了。

3、AI幫助題目數字化。更多需求是面向教育機構和老師本身的訴求,怎么樣提升他們紙質化題目入庫效率。有道會協助構建題庫,依托于有道自研的AI技術,比如識別技術,我們可以大幅度提高傳統紙質材料的數字化效率。目前有道自有題庫容量已有5000萬。

4、AI實現輔導技術化。AI技術跟傳統智能硬件以及教育電子設備結合,會有更多想象空間,近期我們和硬件合作伙伴打造一項基于AI視覺技術的功能,學生手指紙質材料,機器會自動定位并識別手指所點位置,進而實現答題或查詞,無需配套材料,大幅度提升學習平板類產品的使用范圍和場景效果。

目前,我們所有應用都依托有道AI,包括神經網絡翻譯、圖像識別、語音識別與合成,自適應學習技術的積累和相關數據的積淀。除了內部賦能,也希望通過有道智云平臺賦能更多合作伙伴。

最后想說,AI無法替代老師,但AI可以武裝老師,整體提升教學場景的體驗和效率,也是我們的愿景。希望有機會跟大家更好的交流。謝謝大家。(來源:億歐網)

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