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第八屆圖書館論壇 校體購2

教育巨頭的另類AI解題思路

教育裝備采購網(wǎng) 2018-08-20 10:56 圍觀2217次

  不知從何時起,AI 技術(shù)與教育領(lǐng)域的跨界融合開始成為新風(fēng)潮,許多教育機(jī)構(gòu)也把 AI 當(dāng)作自己的重要賣點(diǎn)。

  整體看來,AI+教育仍處于發(fā)展的早期升溫階段。

  好未來在去年開始正式對外亮出 AI 這張牌,并用「全力布局」來形容自己投入 AI 研發(fā)的決心。

  同年 8 月,好未來成立 AI Lab 并發(fā)布「魔鏡系列」產(chǎn)品。而在經(jīng)過了一年的技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品打磨之后,好未來推出了全新的「WISROOM」智慧課堂解決方案,并升級「魔鏡」智能測評系統(tǒng)。

  「現(xiàn)在,AI 人才遍布我們的每一個事業(yè)部、項目組?!裹S琰介紹道。

好未來 CTO 黃琰

  Q:眼下許多教育機(jī)構(gòu)都為自己打上了 AI 加持的標(biāo)簽,在你看來,AI 在教育領(lǐng)域的落實情況究竟如何?

  A:現(xiàn)在回頭看,AI 在教育領(lǐng)域的落實進(jìn)程可以歸納為三個階段,分別為數(shù)字化、結(jié)構(gòu)化、智能化。

  數(shù)字化容易理解,就是把傳統(tǒng)的紙質(zhì)內(nèi)容轉(zhuǎn)化成電子版本,是后續(xù) AI 技術(shù)在教育行業(yè)落地的重要基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上,如何更好地利用這些數(shù)據(jù)就是結(jié)構(gòu)化過程。而使用當(dāng)下的 AI 技術(shù)從圖像、語音等入口為產(chǎn)品賦予效果與價值則是所謂的智能化。

  我們可以看到,2013 年是中國互聯(lián)網(wǎng)教育元年,有一些公司提出了「互聯(lián)網(wǎng)教育」的概念。當(dāng)時 AI 還未興起,但有許多公司參與其中,都開始做 AI,不論是傳統(tǒng)的教育從業(yè)者,還是從互聯(lián)網(wǎng)公司出來的創(chuàng)業(yè)者,亦或是投資人,均是如此。

  2013 年底到 2014 年初,不少互聯(lián)網(wǎng)教育創(chuàng)業(yè)公司誕生。那時與 AI 最接近的產(chǎn)品是類似于拍照搜題的 APP,相當(dāng)于學(xué)習(xí)過程階段的學(xué)習(xí)工具,這種工具符合技術(shù)主導(dǎo)、尤其是技術(shù)出身的教育創(chuàng)業(yè)者。那時大家依然是從教育創(chuàng)業(yè)方面講互聯(lián)網(wǎng)教育,大部分是把教育內(nèi)容數(shù)字化。

  AI 真正受到關(guān)注源于 2016 年 AlphaGo 戰(zhàn)勝人類圍棋手事件。那時的 AI 新技術(shù)主要指像圖形、圖象以及表情的識別、自然語言處理等,是教育的一個新切入點(diǎn)。在這之后,AI 知識開始普及,人們也開始思考 AI 的本質(zhì)以及與企業(yè)深度合作的可能性。

  在 AI 最開始出現(xiàn)時,拍照搜題是我認(rèn)為 AI 在教育領(lǐng)域的一個非常好的應(yīng)用。這波技術(shù)始于以名片識別廠商為代表的一批公司,這些公司最開始做中文的印刷體識別,包括給名片拍照將其直接轉(zhuǎn)化成文字的形式。不過,那時純粹的 AI 公司、互聯(lián)網(wǎng)公司中的 AI 團(tuán)隊都還沒出現(xiàn),所以 AI 在教育領(lǐng)域還大部分停留在概念階段。

  而從 2017 年初到 2017 年中,AI 在教育領(lǐng)域才逐步進(jìn)入蓬勃發(fā)展期。這個時期大量涌現(xiàn)了真正和 AI 技術(shù)相關(guān)的教育產(chǎn)品,AI+教育也穩(wěn)步邁向了繁榮期。

  這就要提到自適應(yīng)學(xué)習(xí),事實上,有許多公司在去年發(fā)布了自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)有很多變種,是一個范圍很大的概念。伴隨而來的是高考機(jī)器人,這類機(jī)器人可以解題、判題以及自動閱卷。在中國的英語考試中,不管是托福、GRE,還是中考、高考,其中的英語口語閱卷都可以用計算機(jī)完成,這些產(chǎn)品的出現(xiàn)標(biāo)志著 AI 在教育里面的真正落地。

  Q:好未來在 AI 這條路上的探索經(jīng)歷?

  A:我們是在 2016 年的時候開始了 AI 方面的嘗試,開始積極把自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)運(yùn)用到好未來的教育體系里,探索拍照搜題、自然索引等功能。那時我們也開始投資全球的自適應(yīng)學(xué)習(xí)公司,例如 Knewton。

  其實在 2016 年,我們最開始考慮的是商業(yè)智能,希望可以讓我們的數(shù)據(jù)產(chǎn)生有價值的產(chǎn)品,進(jìn)而對學(xué)生有所幫助,并為此成立了一個大數(shù)據(jù)部門,執(zhí)行的也就是之前所提到的結(jié)構(gòu)化過程。

  在 2017 年下半年,我們開始在多個維度全面探索 AI。我們也在思考,究竟 AI 在哪些業(yè)務(wù)領(lǐng)域可以產(chǎn)生實際的價值?

  當(dāng)時我們自己也沒有一個確定的答案,所以我們一邊同行業(yè)進(jìn)行廣泛交流,一邊尋找行業(yè)內(nèi)的剛需和痛點(diǎn)并快速打磨產(chǎn)品,初步形成了 AI 雛形。

  在 2017 年 8 月,我們正式宣布成立 AI Lab 并推出「魔鏡系列」產(chǎn)品,上個月我們發(fā)布了第二代產(chǎn)品:「WISROOM」智慧課堂解決方案。

  Q:在 AI Lab 成立至今的一年多時間里,對技術(shù)與產(chǎn)品的研發(fā)進(jìn)展與成果?

  A:AI Lab 對外有兩個產(chǎn)品,分別為「魔鏡」和「WISROOM」。

  「魔鏡」是一個系列產(chǎn)品,主要應(yīng)用于好未來的業(yè)務(wù),其核心價值是解決「雙師課堂」的痛點(diǎn)和剛需。

  「雙師課堂」是我們第一次解構(gòu)「學(xué)習(xí)」一詞里面的「學(xué)」和「習(xí)」二字。通常意義上我們認(rèn)為,「學(xué)」是接受新知識,「習(xí)」是復(fù)習(xí)、溫習(xí)、預(yù)習(xí)。所謂「雙師」其實是把學(xué)習(xí)的過程拆解成兩個步驟,每個步驟由專門的老師負(fù)責(zé)。

  第一個老師負(fù)責(zé)孩子「學(xué)」的過程,與孩子進(jìn)行互動、傳遞新知識;第二個老師叫輔導(dǎo)老師,在孩子的學(xué)習(xí)過程中進(jìn)行更細(xì)密度的交互、溝通,包括鼓勵、表揚(yáng),帶著孩子去解決問題,負(fù)責(zé)課后答疑,覆蓋知識盲點(diǎn)等。

  「雙師」的主講老師會同時存在于很多個教室,而每個學(xué)生其實都需要知道老師給他的反饋,無論是點(diǎn)名、表揚(yáng)、互動、點(diǎn)評,對孩子而言都非常有價值。

  這里涉及到一個腦研究的核心學(xué)術(shù)認(rèn)知,一個四年級以下的孩子,他喜好或是厭惡一門學(xué)科是與老師對他的注意力分配呈正相關(guān)。

  「魔鏡」就給予了老師們一副千里眼、一對順風(fēng)耳和一個超能記憶力,幫助老師不僅能看到孩子在課堂上的表現(xiàn),還能記憶歷史表現(xiàn)。當(dāng)然,「魔鏡」也可以讓老師看到班上每一位同學(xué)上課的專注度。

  隨著時間的變化,這個數(shù)據(jù)從數(shù)字化到結(jié)構(gòu)化,可以擬合成非常多有價值的信息。比如說老師可以評判出一個孩子最近三個月和最近一個月是否出現(xiàn)了顯著差異。

  我們在「魔鏡」基礎(chǔ)上升級 AI 助手,系統(tǒng)能聽、能看、能評價學(xué)生與老師,這有利于我們做出更細(xì)致的判斷,從而知道這些課程好不好,是否需要調(diào)整難易程度,這就是智慧教室「WISROOM」。

  在過去,一節(jié)課對于這個班級是不是太難了或太簡單了,我們并不知道。上完課后,孩子說聽不懂,老師下次才會調(diào)整。而未來的智慧教室會先導(dǎo)入孩子的畫像,自動計算和生成這節(jié)課應(yīng)該用什么難度、什么節(jié)奏、什么教學(xué)框架去給孩子們上課,這就是我們所定義的智慧教室。

  換言之,也就是整個學(xué)習(xí)過程是因材施教的,而這些都是基于底層技術(shù)的應(yīng)用,比如聲音處理、語音識別、語音合成、面部表情計算、情感計算等。

  Q:目前 AI Lab 團(tuán)隊的人數(shù)及方向劃分?好未來在 AI 人才上的布局?

  A:我們現(xiàn)在有 4000 名研發(fā)人員,其中 AI Lab 團(tuán)隊大約有 200 人左右,其余每個事業(yè)部、項目組都有 AI 方面的人才,進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)智能、行情分析等。

  好未來的 AI Lab 更像是 AI 產(chǎn)品研發(fā)部,需要占領(lǐng)行業(yè)制高點(diǎn)。我們有專利,陸續(xù)會有自然科學(xué)基金,也有國家項目重點(diǎn)支持。

  我們希望有研有發(fā),避免研而不發(fā),或者多研少發(fā)。所以我們很多路徑跟其他的 AI Lab 可能不一樣,我們的愿景是最后能通過 AI 產(chǎn)品走進(jìn)用戶和商業(yè)體系,讓大家感受到 AI 轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品以后真正發(fā)揮的意義和價值。

  Q:所以我們的技術(shù)研發(fā)是以產(chǎn)品需求為導(dǎo)向的對嗎?是否可以通過一個具體的落地案例,講述團(tuán)隊從到最初的需求確認(rèn)到技術(shù)研發(fā)、迭代優(yōu)化至最終產(chǎn)品上線的全過程?

  A:是的。

  我們要對需求有足夠深刻和細(xì)致的把握,這是我們的立身之本。比如一個教室里開燈或不開燈、太陽在東邊還是在西邊造成光影的變化,這些都細(xì)節(jié)都會對算法造成影響。

  我們有一個項目想做一件事情,就是對老師上課質(zhì)量的好壞進(jìn)行評價。之前好未來有非常好的評價機(jī)制,根據(jù)這個老師的學(xué)生對他的喜好程度進(jìn)行評價,但是評價周期是以學(xué)期為基準(zhǔn)。

  我們有一個團(tuán)隊,專門評價老師教學(xué)質(zhì)量好壞。我們問最有經(jīng)驗的專家怎么評價這些老師?他說我只要兩分鐘,看兩件事。第一件事是聽老師講課的感覺,二是看老師的板書。

  為了做這樣一套可以評估每個老師上課質(zhì)量的系統(tǒng),我們找到清華大學(xué)語音情感方面的專家。要知道,老師有那么多重要的表情需要給予關(guān)注,我們應(yīng)該怎樣做這樣一套評估系統(tǒng)呢?

  解決這個問題的核心是要有科學(xué)解決問題的方法論。比如 AI 中有非常經(jīng)典的解決方法叫做標(biāo)簽、標(biāo)注,就是一個老師講得好不好,如果一百個人都說好,只有一個人說不好,那么我們就聽一百個人的觀點(diǎn),這是第一類。第二類是,如果家長都說好,其他人說不好,聽家長的。第三類是,如果專家說好,小白說不好,那么聽專家的。這三個維度一疊加,我們基本上就能確定一個正確的方式。最后我們發(fā)現(xiàn)有兩個維度最重要,這是我們的 AI 團(tuán)隊擬合出來的,第一個叫做愉悅程度,第二個叫做情感飽和度。

  通過這樣的判斷,我們可以知道,好未來原來有那么多幽默的老師、哪些科目的老師被學(xué)生愛戴,這都是可以數(shù)據(jù)化的,是從數(shù)據(jù)化通往智能化的一個必經(jīng)過程。我們目前已經(jīng)在 15 間教室對這套系統(tǒng)進(jìn)行了部署,希望未來語音可以解決 85% 以上的問題。

  當(dāng)然,我們不能簡單地說哪項數(shù)據(jù)好,哪個老師就一定好,但是可以據(jù)此對老師進(jìn)行分類。中國歷史上有一個看上去準(zhǔn)確但實際上不準(zhǔn)確的描述,叫做「教無定法」,就是說好的老師有不同的教法。在我看來,「教無定法」只是因為沒有強(qiáng)大的機(jī)制將其分類。

  另一方面,每個老師看到這套系統(tǒng)的結(jié)果也會覺得非常有價值,他能知道自己是不是幽默型的,然后再仔細(xì)看自己的幽默指數(shù)有多少,系統(tǒng)也會告訴他在哪個地方可以做得更好。

  Q:對于教育行業(yè)來說,學(xué)習(xí)效果才是企業(yè)競爭力的最終評判要素。很多情況下,用戶可能無法直接從眼前的產(chǎn)品使用端感受到 AI 能力的存在。那么在你眼中,如何評判一項 AI 技術(shù)對于一教育產(chǎn)品的意義和價值?

  A:我認(rèn)為有兩件事情很重要。第一件事情叫做價值的外顯性,第二件事情叫做理論和學(xué)術(shù)的支撐。外顯性讓人產(chǎn)生直覺的信心,理論和學(xué)術(shù)的支撐是讓它產(chǎn)生底層的信心。

  把 AI 技術(shù)引入教育產(chǎn)品所帶來的變化主要體現(xiàn)在三個方面,一是提高系統(tǒng)的運(yùn)營效率,二是提升學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗和學(xué)習(xí)興趣,三是生成獨(dú)立的、全新的產(chǎn)品形態(tài)。

  對于教育而言,AI 更像是一個杠桿和一個支點(diǎn),可以從方方面面滲透其中并撬動許多業(yè)務(wù),讓其煥發(fā)出更多的生機(jī)和活力。

  Q:有人把教育比作一個黑盒,如果教學(xué)過程沒有被數(shù)據(jù)化,那么教學(xué)質(zhì)量也無法被量化。在各行各業(yè)都在發(fā)生數(shù)據(jù)革命的時候,教育行業(yè)也是如此。如何最大程度地挖掘教育數(shù)據(jù)的價值?如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享至關(guān)重要。好未來在數(shù)據(jù)上的思考?

  A:在教育行業(yè),數(shù)據(jù)是非常重要的,數(shù)據(jù)量每年正以十倍的速度增長,未來五年還會繼續(xù)保持這一態(tài)勢。

  而教育數(shù)據(jù)的挖掘其實還處在一個非常早期的階段,每個企業(yè)、每個團(tuán)隊都在探索,小到上課時觀察微笑次數(shù)形成報告發(fā)送給家長,大到掌握學(xué)生在哪個知識點(diǎn)上沒學(xué)好。

  自適應(yīng)學(xué)習(xí)是典型的數(shù)據(jù)探索。以錯題本為例,如果錯了一百道題,考試前學(xué)生就會去看這一百道題。那么這一百道題有沒有共性,能不能結(jié)構(gòu)化縮減,就是一個很大的突破。未來的數(shù)據(jù)挖掘會越來越成熟的。

  數(shù)據(jù)共享是一個極有價值但實踐難度卻很大的事情。數(shù)據(jù)是一個既涉及用戶隱私本身又具備巨大商業(yè)價值的事情,大家不知道這個保護(hù)層如何使用,所以未來行業(yè)中可能會有更多的一些契機(jī)和技術(shù),包括區(qū)塊鏈等技術(shù),促進(jìn)數(shù)據(jù)向更加開放和共享的方向前進(jìn)。目前,我們還只是一個保存者,把它安安全全的保存在這里,并沒有充分的發(fā)揮出它的價值,還停留在初級階段。

  Q:AI+教育行業(yè)仍處于早期發(fā)展的升溫階段,粗略統(tǒng)計,目前至少已經(jīng)有 40 家公司已宣布入場,你如何看待領(lǐng)域發(fā)展的現(xiàn)狀?

  A:不僅是有很多公司宣布入場,其實資本層面也在大規(guī)模進(jìn)入。整體而言,行業(yè)內(nèi)難免出現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)泡沫、概念模糊的情況。

  但從積極的方面看,在新技術(shù)進(jìn)入教育領(lǐng)域的過程當(dāng)中,聚光燈也隨著而來。這意味著,一是會有更多的人才愿意進(jìn)來,二是更多資本將加大嘗試頻率、產(chǎn)業(yè)可能性也將變得更多。

  以人才為例,此前行業(yè)內(nèi)可能大部分都是教育學(xué)家,未來則有更多的頂級數(shù)學(xué)家、統(tǒng)計學(xué)家、AI 科學(xué)家、甚至是腦科學(xué)、基因科學(xué)家跨行進(jìn)入教育領(lǐng)域。AI 這波浪潮過來以后,很多工程師也可能會把進(jìn)入教育行業(yè)作為工作的首選,我認(rèn)為這具有較大的社會意義。

  Q:行業(yè)內(nèi)的真實競爭情況如何?好未來的亮點(diǎn)及護(hù)城河是什么?

  A:即便眾多公司宣布入場做 AI 教育,但大家?guī)缀醵荚诟髯圆煌念I(lǐng)域進(jìn)行著探索。這個市場很大,大家并不是在一個小小的領(lǐng)域里碰撞、摩擦,而是根據(jù)自身優(yōu)勢挖掘問題、解決問題。在這里,好未來有自己的獨(dú)特之處。

  相較于課前預(yù)習(xí)與課后作業(yè),課中的老師講課與學(xué)生聽課其實才是學(xué)習(xí)最重要的環(huán)節(jié)。我們認(rèn)為在「教和學(xué)」的主場景里,目前其實缺乏 AI 應(yīng)用。

  在不改變老師的授課習(xí)慣和學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣的前提下,讓教室里的學(xué)生擁有更好的學(xué)習(xí)體驗、讓老師被更好地賦能,是好未來的特色。

  而這個特色是基于我們 18000 多名一線老師每天講課所收集上來的真實問題,這些問題會被提供給 AI 產(chǎn)品經(jīng)理以及教育專家,抽象成待技術(shù)解決的問題,再看當(dāng)前的技術(shù)能否解決。如果沒有這個前置能力,是很難切入課中環(huán)節(jié)的。

  好未來的亮點(diǎn)在于對于真實教育環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的問題、痛點(diǎn)和剛需的把握。問題越真實,解決問題就越有力量;問題越不真實,一旦遭遇挫折團(tuán)隊就越容易往回撤。很多公司布局科技研發(fā)所碰到的最大瓶頸就在于此,因為它們看不到科技投入以后會給企業(yè)、團(tuán)隊所帶來的價值。

  Q:你曾說過,科技不是為了酷炫,而是要解決教育中面臨的真正問題。那么你認(rèn)為,眼下教育行業(yè)需要解決的真正問題究竟是什么?

  A:教育本身有很多比較大的問題。從國家政策來講,教育公平和優(yōu)質(zhì)教育資源的短缺是兩大問題。

  以前好未來投資建希望小學(xué),后來我們發(fā)現(xiàn)了更好的方式來做這件事情,就是線上支教,精準(zhǔn)扶貧。一方面通過直播技術(shù)讓好的老師在線扶貧,另一方面把教育的質(zhì)量提得更高,價格降得更低,甚至提供很多免費(fèi)的課程。

  中國不缺老師,但缺好老師,我們對 AI 的理解本質(zhì)上是優(yōu)質(zhì)教育資源的供給端。要讓一個好的老師在 AI 的輔助下覆蓋更多的學(xué)生,讓一個 60 分的老師在 AI 的賦能下達(dá)到 80 分到 85 分。

  AI 在教育領(lǐng)域會成為一個非常重要的角色,因為所有的系統(tǒng)本身都是科技,包括我們已經(jīng)研發(fā)的 ICS(智能教學(xué)系統(tǒng),現(xiàn)已更名為 ITS)、IPS(智能練習(xí)系統(tǒng),后升級更名為學(xué)而思「云學(xué)習(xí)」)、「魔鏡」、「WISROOM」等。我們對未來 AI 在教育領(lǐng)域的最終設(shè)想是:AI 教書,老師育人。

來源:騰訊教育 作者:高靜宜 責(zé)任編輯:高虹 我要投稿
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