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　　原標(biāo)題： AI+教育賽道 如何讓教育公平往前

　　教育被稱為永遠(yuǎn)的朝陽行業(yè)，同時也被認(rèn)為是AI落地的最佳場景之一，隨著各大玩家的爭相入局，AI+教育賽道越來越精彩，已從發(fā)展早期的探索階段來到了升溫階段，目前，根據(jù)艾瑞的AI教育報告，AI+教育可分為輔助工具類和直接教學(xué)類，從這兩個類型實現(xiàn)AI在教育行業(yè)的落地。然而，面對千百年來的教育資源分布不均問題，這些好未來這些企業(yè)們究竟能向前推動多少?

　　輔助工具類與直接教學(xué)類的殊途同歸：規(guī)模化的個性教育

　　教育資源分布的不平衡，一方面，從城市資源來說，一二線城市與三四線城市的教育資源差異巨大，學(xué)生面對的教育機會完全天壤之別;從貧富差距來說，同樣的城市，富裕的家庭又能得到更多的教育資源。另一方面，從學(xué)生角度來說，傳統(tǒng)的教育無法做到個性化，不能滿足每個學(xué)生的接受程度，從而導(dǎo)致接受能力慢的學(xué)生跟不上，而接受能力快的學(xué)生卻要浪費時間聽自己已經(jīng)會了的知識點。另外，老師每天都要面對大量的備課、作業(yè)批改、教研任務(wù)等，沒有更多的精力去給每個學(xué)生做精細(xì)化輔導(dǎo)。

　　AI+教育解決教育行業(yè)痛點，體現(xiàn)在兩個方面。

　　首先，讓教育從千篇一律到有針對性，更大規(guī)模化的實現(xiàn)“因材施教”。好未來搭載智能教室WISROOM 2.0版本，根據(jù)學(xué)生的個性化數(shù)據(jù)反饋來調(diào)整授課內(nèi)容，成為適應(yīng)每個學(xué)生的課程。WISROOM 2.0的“智能大腦”T-Box，可以實現(xiàn)表情識別、人臉框檢測、語音識別、動作識別等智慧課堂所需AI能力，分析學(xué)生上課是否專注;在問答環(huán)節(jié)，根據(jù)學(xué)生的做題時間長、正確率低，去安排這名學(xué)生回答相應(yīng)難度的題目，讓學(xué)生找回信心。同時，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)將會反饋給老師，幫助老師了解各個學(xué)生的情況，針對不同的學(xué)生調(diào)整相應(yīng)的教學(xué)方案。

　　乂學(xué)教育推出的松鼠AI，以系統(tǒng)為主導(dǎo)完成“教”和“學(xué)”，模擬成一個優(yōu)秀的老師，通過知識地圖的拆分，細(xì)化到具體的知識點，更加精準(zhǔn)地檢測孩子水平的時候，再根據(jù)孩子的水平調(diào)整相應(yīng)的教學(xué)模式，做到因材施教。

　　其次，將一二線的優(yōu)質(zhì)教育資源延伸到三四五線城市，更大范圍地實現(xiàn)教育普惠。好未來還推出了“教研云”系統(tǒng)，來進行資源共享，普惠下沉市場。據(jù)TI教育智能大會介紹，教研云”系統(tǒng)匯聚了好未來16年教學(xué)教研核心資源，總計收入500萬試題、2000冊圖書、10000張圖片、4000個視頻和1000個小程序，這些內(nèi)容帶有標(biāo)簽，可以通過輸入關(guān)鍵詞進行檢索，供教研備課使用，具備完全數(shù)字化、可視化、互動化三大特征，可以幫助使用者獲取好未來優(yōu)質(zhì)的教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法和教學(xué)經(jīng)驗。

　　網(wǎng)易有道用AI將老師從批改作業(yè)中解放出來，可節(jié)省更多時間放在學(xué)生身上或提高自身教育水平上。“中學(xué)老師花在作業(yè)批改上的時間是兩個小時，老師布置作業(yè)、學(xué)生完成提交，老師做批改，分析、診斷、反饋給學(xué)生，這個過程每天都需要兩個小時，強度是比較大的。”“對比傳統(tǒng)的方法和有道的方案可以節(jié)省100分鐘，也就是說從120分鐘的批改變成20分鐘的批改時間，之前都是手動一個作業(yè)本一個作業(yè)本的批改，現(xiàn)在可以實現(xiàn)批量的批改。”這樣，老師就有更多的時間去教授學(xué)生，提高自己。

　　以輔助工具類起家轉(zhuǎn)化為直接教學(xué)類的流利說，則以“與AI同行”公益項目來惠及大量教育資源匱乏的偏遠(yuǎn)地區(qū)。教育資源匱乏去的學(xué)生只需要下載“英語流利說”APP，就能跟著內(nèi)嵌的人工智能老師進行英語學(xué)習(xí)。

　　從事物的特殊性和普遍性來說，一個新事物的發(fā)現(xiàn)我們會認(rèn)為它具有特殊性,但是當(dāng)我們對事物的認(rèn)知達(dá)到一定的程度,它就會具有普遍性。不管是輔助工具類AI還是直接教學(xué)類AI，在大范圍的教育普惠和規(guī)?；囊虿氖┙棠康纳?，都是殊途同歸，也都已經(jīng)技術(shù)的發(fā)展下，從特殊性走向了普遍性。這個從特殊到普遍的變化，是AI教育從教師效率和學(xué)生體驗上做了根本的改變，從而優(yōu)化教育資源的分配，提高學(xué)生學(xué)習(xí)質(zhì)量，實現(xiàn)更加公平而有質(zhì)量的教育。

　　解決教育資源分布不均，AI+教育還有一些問題

　　“人工智能的數(shù)據(jù)處理整體上還處于比較簡單的階段。數(shù)據(jù)處理包括多模態(tài)的數(shù)據(jù)收集，比如課程音視頻數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)交互數(shù)據(jù)、日常練習(xí)數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)化處理，如圖像識別分析、語音分析;可挖掘的數(shù)據(jù)分析，譬如學(xué)情分析、綜合測評分析。”2019全球人工智能與機器人峰會的智慧教育專場，騰訊AI教育總經(jīng)理關(guān)俊輝如是說。

　　這意味著，AI+教育雖然在人工智能領(lǐng)域的風(fēng)口已極速升溫，但仍然還有很長的路落地之路要走，智能相對論認(rèn)為，還要面對一些問題。

　　第一，從行業(yè)角度來說，數(shù)據(jù)短板限制AI發(fā)展。

　　工欲善其事，必先利其器”，因材施教的前提，是對每個學(xué)生進行個性化關(guān)注，這就需要AI跟蹤記錄完整的教學(xué)與學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，從大量的數(shù)據(jù)中多層次、多精度、多情境等去分析教學(xué)與學(xué)習(xí)特點，從而輔助教學(xué)。但在教育領(lǐng)域，尤其是公立學(xué)校，并沒有足夠的教育和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)被記錄，這就無法為人工智能提供足夠的數(shù)據(jù)支持。新東方在線COO潘欣曾表示，人工智能最核心的不僅是算法，還需要數(shù)據(jù)，對整個教育培訓(xùn)行業(yè)來說，最缺的就是數(shù)據(jù)。

　　對于培訓(xùn)機構(gòu)，樣本學(xué)習(xí)的場景主要來自于在線教育和課堂教育，以好未來為例，截止到2018年末，好未來共服務(wù)了全國234個城市及地區(qū)，1107家教育機構(gòu)，超過2萬線下學(xué)員。但，這樣的數(shù)據(jù)依然不夠。每個學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)都不一樣，而不同的課程的學(xué)習(xí)狀態(tài)又有不一樣的表現(xiàn)，比如，有學(xué)生可能上課一直全神貫注，表情、動作都符合認(rèn)真聽課的標(biāo)準(zhǔn)，但實際上，他可能在英語課上畫了一副老師的漫畫。而且，培訓(xùn)機構(gòu)的學(xué)習(xí)環(huán)境下的人群與學(xué)校的環(huán)境下的人群，又具有不同的差異性，對學(xué)生真正做到個性化關(guān)注，就需要AI建立多個維度聯(lián)系對其取樣分析。

　　第二，從學(xué)生角度來說，數(shù)據(jù)捕捉存在信任危機。

　　互聯(lián)網(wǎng)時代，隱私是人們最為重視的事，但這也是常常引發(fā)信任危機的源頭。據(jù)至頂網(wǎng)消息稱，新東方教育科技集團信息安全負(fù)責(zé)人楊寧曾說新東方每月遭受的應(yīng)用層攻擊(如掃描、SQL注入等攻擊嘗試)高達(dá)上千萬次。外部攻擊風(fēng)險和內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露一直是造成信任危機的主要原因，比如曾經(jīng)的攜程“隱私泄漏門”、華住酒店近5億條數(shù)據(jù)遭泄漏事件等。在智慧課堂上，AI要以個性化關(guān)注做到因材施教，就需要不停的捕捉學(xué)生的動態(tài)，而那些不斷被AI收集的大數(shù)據(jù)，若無法被100%保證只會十分安全地出現(xiàn)在于教學(xué)系統(tǒng)里，則會引發(fā)巨大的信任危機。

　　怎樣能避免危機產(chǎn)生?除了企業(yè)建立防御體系，行業(yè)建立標(biāo)準(zhǔn)或是解決之道。美國OpenEd的CED亞當(dāng)布盧姆在面對“在保護學(xué)生數(shù)據(jù)隱私和安全的同時，如何滿足人工智能工具的需求?”提問時曾回答說：“我們正處在一個沒有PII(personally identifiable information：個人可識別信息)的位置。如果你獲得了足夠的信息，那么有可能解析出某個人是誰。因此， 我們需要行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。在隱私方面需要更好的標(biāo)準(zhǔn)，如果他們遵循這個標(biāo)準(zhǔn)，就沒有人會被起訴。”

　　第三，從老師角度來說，AI引發(fā)被替代恐慌。

　　隨著人工智能的發(fā)展，“未來10年可能超過50%的工作會被人工智能所取代”這種說法開始流傳，而AI在教育相繼取得的成就，也引發(fā)了老師們擔(dān)心被替代的恐慌。根據(jù)BBC基于劍橋大學(xué)研究者Michael Osborne和 Carl Frey的數(shù)據(jù)體系，分析了365個職業(yè)在未來的“被淘汰概率”，其中人事、客服、政府職員、會計等職業(yè)都高于89%，而教師被取代的可能性僅為0.4%，不難看出，能被AI取代的，一般都是工作流程簡單、重復(fù)性高這些有客觀標(biāo)準(zhǔn)可被量化的職業(yè)，而教師這樣有情感需求的職業(yè)，則很難被替代。根據(jù)艾瑞咨詢的《中國人工智能自適應(yīng)教育行業(yè)研究報告》,人類教師以經(jīng)驗教學(xué)為主,優(yōu)勢在于情感、創(chuàng)新和溫度;人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),以學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),優(yōu)勢在于精準(zhǔn),標(biāo)準(zhǔn)和速度。教師除了教書育人，還充當(dāng)著學(xué)生的引路人、幫助者和陪伴者，AI也許能做到教書，但做不到育人。

　　“一切AI落地的矛盾都在于從事人員對于新技術(shù)的抗拒、抵觸心理，本質(zhì)是擔(dān)心被替代掉”，只要疏導(dǎo)了教師被替代的心里，老師層面的落地矛盾也相應(yīng)解決了。就如福建教育學(xué)院教授黃家驊在《人工智能重構(gòu)未來學(xué)?！肺闹姓f的：機器人只是替代教師的部分勞動，并不能取代教師的角色。