首页 > 教育 > 教育资讯 > 正文

“AI+教育”仍处于“石器时代”?

文章来源:
字体:
发布时间:2019-02-11 21:00:07

“AI+教育”仍处于“石器时代”?

近年来,利用人工智能解决教育质量提升和现代化发展中的问题,推动教育变革已成为共识。随着教育信息化2.0的推进,利用智能技术改进人才培养模式,教学方法变革、发展智能教育、打造智慧课堂和智慧校园无疑具有巨大的市场前景和潜力。AI技术、大数据等正在构建全新的“教学、考评、管理、家校”新平台,而课堂作为教育的核心场景,其教育生态系统正在被重构。

AI技术下的精准教学

“教育核心的变革实际上是课堂的变革,而课堂变革的核心是在课堂的反馈和评价。如何拥有好的反馈评价机制,就需要把所有的课堂都变成数据,这也是符合教育信息化2.0以‘数据’为基础的要义”,清帆科技CEO张文铸博士表示。课堂上由于人力成本高、客观性难以保障等原因,自动化、规模化的教学信息采集和分析已成为阻碍教学评价和教学研究工作高效开展的长久痛点。

而随着智能教育的逐步推进,实现对学生日常学习情况的数据采集和行为、知识及情感分析,实现高效率精准化教学无疑是智慧课堂发展的重点。

据了解,清帆科技依托清华和斯坦福大学的科技团队在做的情感计算,会实时分析学生在课堂的情感状态,系统也会作出行为预测,利用骨骼追踪的技术去识别人体18个关键的骨骼点,从而完成课堂场景下的学生情绪分析、发言分析、活跃分析和行为分析等,为师生有效互动提供数据基础。知识分析方面接入了K12学科知识图谱,把全国的1300多本教材包括160多万个知识点图谱化,让机器自动化记录和观察学生每分每秒的学习情况,在获取丰富数据的同时让老师可以积极调整讲课内容。

同时,张文铸指出,人工智能技术赋能老师,以毫秒为单位掌握学生学习情况,完全改变了以考试、提问等方式的反馈评价体系。对于学校,解决了教学管理的问题,把原先的基于人的教学管理,变成了基于机器和数据的教学管理;并且有效提高教研水平,从经验驱动型的研究变成数据驱动型的研究。除了观测和数据的获取和分析,大规模的个性化,真正实现因材施教是行业未来发展趋势。

此外,尽管AI技术在智慧教育的应用越发广泛,但在张文铸看来,仍处于“石器时代”,真正的窗口期还需2-3年。而且现在AI技术在校园的应用首先面临理念的挑战,学校管理者及教育系统管理者要真正理解并付诸使用。其次是来自商业模式的挑战。大部分学校目前采取按需采购项目制的模式,即一次性集中采购,但项目体量的价格就会非常大,达百万级别。如果在未来的教育信息化采购模式方面以服务的方式或以区域的形式,便可迅速降低门槛。

技术倒逼课堂改革

除了AI+教育外,大数据+教育也成为智慧校园建设中必不可少的一环。目前市面上比较主流的教育大数据平台主要是利用互联网技术、大数据应用技术构建的服务应用在教育管理部门、学校、教师、学生、家长、第三方合作商的教育生态圈平台。

成立于2002年的学乐教育是最早做智慧校园技术供应商的在线教育机构之一,在变革教学模式方面,从数据采集、数据挖掘、数据融合,到数据生态的形成和资源服务平台的开放运营,学乐云摒弃了传统的教学模式,坚持适应性教学和动态跟踪测评,系统性地解决课堂教学的根本问题。

截至目前,全国总共有600多个县市的教育局在采购学乐云的产品,涉及教学考评管等五个领域。学乐云董事长陈冬华认为,目前的互联网教育产品都是围绕“教学授课”为中心做产品设计。不管是直播、录播还是双师模式,这些模式的运营成本非常高,而老师的教学效果却并不理想。

陈冬华谈道,在互联网的时代,获取知识的成本极低甚至趋近于免费。互联网教育应该以“学”为中心,但目前在庞大的市场中有无数的产品,如何评测学生对于知识的真实掌握情况,目前仍是全球待解的难题。比起优化传统教学的技术手段,改革教学模式的互联网技术才是大数据+教育的真正发展方向。

在教育信息化2.0的政策推动下,教学模式不发生变革,采集到的大数据只能优化教学。而陈冬华相信,信息化努力的方向应该先变革教学,再用大数据来提升校园管理和教研水平。

“采集课堂数据关键是学生参与到课堂思考的数据,进行完整采集。课堂教学和课后作业这两个环节稍加改变,就会对教学发生非常重大的改革。我们在课堂提问中采集全部学生的问题答案,让每个学生都参与到问题中,然后通过随机抽取的方式查阅学生掌握的水平,大数据技术让教育更加公平。”陈冬华强调,教育的公平一定要从课堂的公平开始,每个学生的展示机会要公平,每个人受到老师关注的机会要公平,自己获得成就感的机会也要公平。

在谈及大数据+教育技术在整个智慧校园落地的最大挑战时,陈冬华指出是老师对于这类技术的认可接受程度以及教育主管部门对于教育信息化2.0的认知水平。因为从某种意义上来说,技术一定会在未来替代掉部分老师,那么未来的老师如何在智慧课堂中发挥自己的作用,成为最大的课题。