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　　原標(biāo)題：AI智能教育-即將迎來教育新時(shí)代

　　什么是人工智能

　　人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

　　研究者普遍認(rèn)為，人工智能的發(fā)展順序是：弱人工智能、與人類智能相當(dāng)?shù)?ldquo;強(qiáng)人工智能”和全面超過人類智能的“超人工智能”。目前，弱人工智能已經(jīng)滲入我們生活的方方面面：搜索引擎、實(shí)時(shí)在線地圖、siri等手機(jī)語音助手都運(yùn)用了人工智能技術(shù)。但人工智能要從情感、行為和認(rèn)知三個(gè)維度全面模擬人類，還有很長的路要走。而“超人工智能”還只是科幻小說和影視作品中的想象。

　　現(xiàn)在大家談到人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，往往會(huì)說這并不是一個(gè)新概念，在上世紀(jì) 90 年代就有了。事實(shí)上，這只是人工智能發(fā)展史上離大家最近的一個(gè)階段。在這個(gè)階段，人工智能其實(shí)取得了一些里程碑似的成果。比如在 1997 年，IBM 的深藍(lán)戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2009 年，洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院發(fā)起的藍(lán)腦計(jì)劃聲稱已經(jīng)成功地模擬了部分鼠腦;以及著名的 AlphaGo 圍棋大戰(zhàn)。

　　最近這幾年，機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別這些人工智能技術(shù)更是被用到了普通人的實(shí)際生活中。我們可以在 Google Photos 中更快地找到包含貓貓狗狗的圖片，可以讓 Google Now 自動(dòng)推送給我可能需要的信息，可以讓 Inbox 自動(dòng)撰寫郵件回復(fù)。這背后都離不開人工智能研究者們的長久努力。

　　假如把傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式比作是“虎”，那么人工智能則是給了這只“虎”一雙翅膀，“虎”在添翼之后會(huì)如何施展它的功力，這是值得進(jìn)一步探討的。除此之外，人工智能在教育方面還有如下的應(yīng)用：

　　1.自動(dòng)批改作業(yè)

　　例如，智慧超人k12人工智能教育系統(tǒng)可以在很短時(shí)間之內(nèi)精準(zhǔn)找到孩子的學(xué)習(xí)薄弱知識點(diǎn)。開始測評后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)孩子每道題的做題狀態(tài)，智能推出下一道題目。當(dāng)系統(tǒng)認(rèn)為孩子是猜對題目，或不小心做錯(cuò)的時(shí)候，會(huì)連續(xù)給到相似的題目，來判斷孩子的知識點(diǎn)掌握情況，直到系統(tǒng)能夠判斷學(xué)生的知識狀態(tài)為止。用極少的題目即可深度剖析學(xué)生的知識狀態(tài)，精準(zhǔn)定位到學(xué)生的知識薄弱點(diǎn)。直接解決了名師供給問題。

　　2.拍照搜題的在線答疑

　　2014年到2015年投資比較火爆的拍照搜題軟件，如學(xué)霸君，作業(yè)幫，等，這類軟件都是借助了智能圖像識別技術(shù)，學(xué)生遇到難題時(shí)只需要用手機(jī)排成照片上傳到云端，系統(tǒng)在一到兩秒內(nèi)就可以反饋出答案和解題思路，而且這類軟件不僅能識別機(jī)打題目，手寫的題目的識別正確率也越來越準(zhǔn)，目前達(dá)到了70%以上，大大提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。

　　3.語音識別測評

　　語音識別技術(shù)在教育上的應(yīng)用，目前主要用于英語口語測評上，科大訊飛、清睿教育、51Talk開發(fā)出的語音測評軟件，都能在用戶跟讀的過程中，很快對發(fā)音做出測評并指出發(fā)音不準(zhǔn)的地方，通過反復(fù)的測評訓(xùn)練用戶的口語。

　　4.個(gè)性化學(xué)習(xí)

　　McGraw-Hill教育正在開發(fā)數(shù)字課程，準(zhǔn)備相關(guān)的課程資料，它從200萬學(xué)生中收集信息，利用人工智能為每個(gè)學(xué)生創(chuàng)建自適應(yīng)的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。當(dāng)一個(gè)學(xué)生閱讀材料并回答問題時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)學(xué)生對知識的掌握情況給出相關(guān)資料。系統(tǒng)知道應(yīng)該考學(xué)生什么問題，什么樣的方式學(xué)生更容易接受。系統(tǒng)還會(huì)在盡可能長的時(shí)間內(nèi)保留學(xué)生信息，以便未來能給學(xué)生帶來更多的幫助。

　　大數(shù)據(jù)可以描述每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)特性。根據(jù)倫敦一家研究機(jī)構(gòu)的分析，人們的學(xué)習(xí)方法可以分為70種;而某機(jī)構(gòu)的機(jī)器人已經(jīng)積累了1300萬名學(xué)生做過的8億道題目，為個(gè)性化教學(xué)提供了充分的依據(jù)。

　　如果說今天課堂教學(xué)的主流方法是“從原理到應(yīng)用”，那么機(jī)器人的教學(xué)方法是“從案例到原理”，并且是同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)案例。事實(shí)證明，很多被原理絆腳的學(xué)生更適應(yīng)于“從案例到原理”的學(xué)習(xí)方法。

　　5.對教學(xué)體系進(jìn)行反饋和評測

　　試想一個(gè)場景，當(dāng)某學(xué)生在查詢自己的期末成績的時(shí)候，他看到的不僅僅是一個(gè)簡單的分?jǐn)?shù)，還附有一份“診斷報(bào)告單”。通過這份報(bào)告，他不但可以了解到自己學(xué)科板塊知識點(diǎn)和能力點(diǎn)的掌握情況，還能看到對自己的優(yōu)勢、劣勢的學(xué)科分析。通過這些數(shù)據(jù)為每個(gè)學(xué)生進(jìn)行“畫像”，從而找到提升成績的方法。這就是借助大數(shù)據(jù)的幫助，通過對學(xué)生學(xué)習(xí)成長過程與成效的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，診斷出學(xué)生知識、能力結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)需求的不同，以幫助學(xué)生和教師獲取真實(shí)有效的診斷數(shù)據(jù)。學(xué)生可以清楚看到問題所在，學(xué)習(xí)更高效;教師也可對癥下藥地針對具體情況，選擇不同的教學(xué)目標(biāo)和內(nèi)容，實(shí)施不同的教學(xué)方式，進(jìn)一步提高教與學(xué)的針對性、有效性和科學(xué)性。

　　人工智能教育未來的展望

　　目前，人工智能技術(shù)在教育上的應(yīng)用主要體現(xiàn)在圖像識別和語音識別兩個(gè)方面。這兩個(gè)技術(shù)雖然得到了應(yīng)用，但目前尚處于初級階段。在技術(shù)和應(yīng)用場景上還需要更多的探索。

　　人工智能它將來要實(shí)現(xiàn)的是與人類的緊密貼合，甚至未來可以實(shí)現(xiàn)“思考即學(xué)習(xí)”，那么連接人與知識的工具將不再是剛需。當(dāng)然，我們也可以把機(jī)器人等人工智能產(chǎn)品看成工具，而這個(gè)工具足以讓人們脫離在線學(xué)習(xí)的方式去學(xué)習(xí)。

　　未來的人們只需要一個(gè)機(jī)器人或者一款智能頭盔就可以完成所有的學(xué)習(xí)?，F(xiàn)在人類教學(xué)場景非常簡單，互聯(lián)網(wǎng)教育也僅僅通過圖像、視頻等多媒體的方式來表現(xiàn)教學(xué)知識點(diǎn)。在未來的人工智能教育時(shí)代，將實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)立體型的綜合教學(xué)模式。其實(shí)人機(jī)交互被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域重要一環(huán)，未來教育不只是與老師交互，同時(shí)也可以與知識交互，每一個(gè)知識點(diǎn)都可以立體展現(xiàn)。想象一下電腦知道你學(xué)習(xí)的進(jìn)程和特點(diǎn)，在給你一些刺激和激勵(lì)，更聰明地提示你，這樣開發(fā)了你的大腦，知識也按需所得。

　　無論人工智能發(fā)展到什么階段，檢索是最基本的需求。幾乎可以肯定的是，將來的搜索方式會(huì)脫離文字搜索，語音搜索與OCR識別技術(shù)正在迅速提升準(zhǔn)確度，現(xiàn)在Google、蘋果、百度都有這樣的技術(shù)，只需要說一句話或者給個(gè)提示就可以展現(xiàn)出 的結(jié)果。更智能的搜索基于意識搜索，大腦只要一想就可以出結(jié)果，這是當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)(Deep Learning)與可穿戴設(shè)備領(lǐng)域都在探索的方向。