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疫情還未完全結(jié)束，人工智能線上教育要如何發(fā)展？
教育是硬道理，不管是一個(gè)國家還是一個(gè)民族，全民素質(zhì)和只是的提升，都離不開教育，虛擬罐裝肺炎的到來，也住擋不了全國人民學(xué)習(xí)的決心，疫情讓大眾吧線下教育轉(zhuǎn)債到線上，如今，人工智能教育異常火爆。但小孩的學(xué)習(xí)壓力沒有減輕，人工智能是否能夠在幫助學(xué)生“減負(fù)”的同時(shí)，做到高效率的學(xué)習(xí)？
國內(nèi)第一次全范圍出現(xiàn)假期延長、開學(xué)延期、統(tǒng)一云上課等現(xiàn)象，與此同時(shí)，學(xué)子們在家“玩瘋了”，家長也“急瘋了”，尤其是那些即將即將進(jìn)行升學(xué)考試的家長。而在這期間，懂得家長心思的各教育機(jī)構(gòu)推出了自己的各類產(chǎn)品，其中可以注意到，不少機(jī)構(gòu)都打出了“AI”的口號。
教育“減負(fù)”口號喊不停
還記得去年，一篇名為《南京家長已瘋》的文章在朋友圈引起了刷屏，其中討論的重點(diǎn)就是“教育減負(fù)”。在這之后沒多久，浙江發(fā)布的中小學(xué)生“減負(fù)33條”再次引發(fā)新一波輿論，一時(shí)間，關(guān)于教育減負(fù)、應(yīng)試教育等話題的討論甚囂塵上。
2011年，“減負(fù)”首次被寫進(jìn)政府工作報(bào)告。落地實(shí)施效果如何？以寫作業(yè)為例，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)我國中小學(xué)生每天課外寫作業(yè)的時(shí)間是2.82小時(shí)，將近170分鐘，與國家所要求的相差甚遠(yuǎn)，多出1-2倍。
與此同時(shí)，在課外時(shí)間奔走于各類補(bǔ)習(xí)班之間也成為了中小學(xué)生的常態(tài)。到如今，“減負(fù)”所約束的也不再僅僅是學(xué)校，包括課外輔導(dǎo)教育機(jī)構(gòu)也成為了重點(diǎn)關(guān)注對象。
然而，當(dāng)學(xué)生們的功課壓力因?yàn)椤皽p負(fù)”而降低時(shí)，家長們卻開始“暴走”了。“好成績、高分?jǐn)?shù)”一直是家長對孩子學(xué)習(xí)的最終追求，在大眾的意識(shí)中，一個(gè)好成績意味著孩子能夠考得一所好大學(xué)，而一份高學(xué)歷往往是獲取一份高薪工作的敲門磚，如此形成一個(gè)循環(huán)。
目前的教育模式還是以應(yīng)試教育為主，輔以創(chuàng)新性教育，這種填鴨式教育和題海戰(zhàn)術(shù)造成的最終結(jié)果——會(huì)做的重復(fù)做、不會(huì)做的依舊不會(huì)。
面對這一情況，學(xué)校和老師逐步將“個(gè)性化教育”提上日程，提倡學(xué)生查缺補(bǔ)漏等。然而現(xiàn)實(shí)情況是，學(xué)生不知道自己缺在哪里，或者是知道缺什么卻不知道怎么補(bǔ)，且老師也做不到一對一針對性輔導(dǎo)或開解，成績提升依舊是一個(gè)難題。
針對以上提到的，以及優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源分配不均等其他的一些問題，有企業(yè)意圖利用AI賦能教育，幫助學(xué)生在減負(fù)的同時(shí)做到提績。
AI進(jìn)入教育，引無數(shù)公司“競折腰”
一直以來，關(guān)于“AI替代”的話題討論層出不窮。
針對這一問題，此前《福布斯》曾聯(lián)合麥肯錫和合伙人于2016年發(fā)起一項(xiàng)調(diào)查，調(diào)查對象為2000多個(gè)工作崗位，目的是研究這些崗位被機(jī)器取代的可能性。最終他們得出一個(gè)結(jié)論——教育是最不可能被自動(dòng)化的行業(yè)，因?yàn)椤敖處煛边@個(gè)工作包含了一些深度的專業(yè)知識(shí)和復(fù)雜的人際互動(dòng)。
如今，4年時(shí)間即將走過，教育行業(yè)也已經(jīng)遭到了AI的滲透，這其中的推動(dòng)力，除了行業(yè)本身需求所形成的市場，也有國家層面的指引。
依據(jù)美國德勤事務(wù)所于去年公布的《2019教育智能化發(fā)展報(bào)告》，“AI+教育”預(yù)計(jì)將在今年帶來價(jià)值3000億元的市場規(guī)模。政策方面，以去年為例，國務(wù)院、教育部發(fā)布了至少3份文件，皆提到利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI等技術(shù)推行智能化教育新模式等等。
市場有了，政策也有了，AI教育賽道的公司開始躁動(dòng)起來。眼下，除了新東方、好未來這類老牌教育機(jī)構(gòu)，AI教育賽道的選手還有BAT、今日頭條等科技巨頭，以及科大訊飛、松鼠AI、優(yōu)必選等創(chuàng)新企業(yè)。
與之一起關(guān)注AI教育賽道的還有各方資本，有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年，AI教育投資案例數(shù)占據(jù)整體的19%，而這一數(shù)值在2016年和2017年僅為4%和7%，可見這一賽道的增長之快。
落實(shí)到具體的產(chǎn)品和運(yùn)營模式，AI教育當(dāng)前已經(jīng)分化出多個(gè)應(yīng)用方向，包括拍照搜題、雙師課堂、教師助手、智適應(yīng)學(xué)習(xí)等等。
據(jù)悉，曾經(jīng)有機(jī)構(gòu)比對過AI老師和人類老師在輔導(dǎo)學(xué)習(xí)方面的成果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，AI老師對學(xué)生學(xué)習(xí)情況的檢測又快又準(zhǔn)又細(xì)，優(yōu)于人類老師。
從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，在“教”這件事情上，AI老師并不遜于人類老師，甚至在某些與AI平臺(tái)達(dá)成合作的學(xué)校中，AI老師已經(jīng)分擔(dān)了人類老師原本70%的工作。
既然AI的專業(yè)能力如此之強(qiáng)，那它是否能夠在幫助學(xué)生“減負(fù)”的同時(shí)，做到高效率的學(xué)習(xí)呢？
AI教育怎么實(shí)現(xiàn)“減負(fù)”？
在“減負(fù)”、“提績”這件事上，企業(yè)所研發(fā)的AI產(chǎn)品主要從兩個(gè)方面進(jìn)行切入，分別是老師和學(xué)生。
站在老師的角度，他們的工作有很多，包括教課、備課、批改作業(yè)、課業(yè)輔導(dǎo)、常規(guī)教育、開會(huì)等等，如果碰到考試，更需要費(fèi)時(shí)費(fèi)力的準(zhǔn)備考題、批改試卷。因?yàn)闀r(shí)間被各種工作堆滿，導(dǎo)致老師并不能照拂到所有學(xué)生，幫助他們找出各自的問題并進(jìn)行指導(dǎo)，最終能否得到輔導(dǎo)全靠學(xué)生的主動(dòng)性。
針對老師“沒時(shí)間、沒精力”的問題，AI教育賽道上的企業(yè)試圖利用AI為老師“減負(fù)”。這方面，企業(yè)推出的產(chǎn)品包括AI助教、AI批改軟件等，幫助老師從重復(fù)性、機(jī)械性的事物中解救出來，大大提高備課、批改等日常教學(xué)工作的效率，繼而將更多的時(shí)間留給學(xué)生，幫助他們了解自己學(xué)習(xí)過程中的優(yōu)劣之處，以及補(bǔ)救措施、方向引導(dǎo)等等。
而站在學(xué)生的角度，AI教育產(chǎn)品可謂多樣，論及查缺補(bǔ)漏，注重“教學(xué)”的智適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)被認(rèn)為是主力軍。這一領(lǐng)域中，我們可以看到科大訊飛、百度、阿里等公司的身影。
簡單來講，通過智適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)，學(xué)生能夠及時(shí)并精準(zhǔn)了解到自己學(xué)習(xí)上所不足的地方，基于評估的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)將生成一個(gè)量身定制的知識(shí)圖譜，繼而為學(xué)生針對性的打造一套學(xué)習(xí)方案，做到查缺補(bǔ)漏和因材施教，取代過往的題海戰(zhàn)術(shù)，讓學(xué)生少做甚至不做無用功，釋放壓力的同時(shí)也能有效學(xué)習(xí)。
僅從描述來看，AI教育對“減負(fù)”和“提績”的作用還是相當(dāng)值得期待的。至于商業(yè)化落地，AI教育產(chǎn)品截至目前的主戰(zhàn)場還是在B端，學(xué)校、線上線下教育機(jī)構(gòu)對于這類產(chǎn)品接受度較高，據(jù)某AI創(chuàng)企所公布的，他們已經(jīng)與數(shù)百所學(xué)校及教育機(jī)構(gòu)達(dá)成了合作。
而相比于B端市場的熱鬧，C端市場則顯得相對冷清，這其中的因素有家長的不信任，也有產(chǎn)品和市場的不夠成熟。
于家長而言，雖然智適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)聲稱能夠給孩子一個(gè)針對性的學(xué)習(xí)方案，但是該方案的結(jié)果評估是否精準(zhǔn)是未知的。以考核為例，線下還有老師在旁監(jiān)考，而線上答題可以有很多途徑，最終評估結(jié)果難以判定。相比之下，他們更愿意去信任陪伴學(xué)生整個(gè)學(xué)習(xí)階段的人類老師，且兩者之間更容易進(jìn)行交流。
而在產(chǎn)品層面，不論是模型搭建還是學(xué)習(xí)效果分析，皆需大量的數(shù)據(jù)，作為一個(gè)在國內(nèi)發(fā)展并沒有幾年的新模式，這是當(dāng)前智適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái)所較為欠缺的部分，也為產(chǎn)品的落地推廣以及市場用戶教育增加了難度。
與此同時(shí)，從過往報(bào)道也可以了解到，即使大眾對于AI已經(jīng)非常熟悉和習(xí)慣，但是面對課堂監(jiān)控等技術(shù)應(yīng)用帶來的倫理等核心問題，人們內(nèi)心依舊十分敏感。
總結(jié)來看，AI教育于“減負(fù)”和“提績”在理論上是有極大作用的，但在現(xiàn)實(shí)中，數(shù)據(jù)積累不足、評估結(jié)果準(zhǔn)確性易受干擾、隱私倫理憂慮等問題也是亟待完善的問題。
