AI教育——大势所趋

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AI教育——大势所趋

自从去年的AlphaGo将专业围棋手击败之后,人工智能已经成为一个媒体上最常见的字眼,人工智能并非一个独立的概念,人工智能是多种应用的结合体,比如语音识别、图像识别、文本理解于内容生成等,这些技术可以根据行业特点有效适配结合,也就是领域内的人工智能应用。

人工智能开启新的教育模式

教育综合人工智能亿欧吕森林2016-06-15 · 11:462016-06-15[ 亿欧导读 ]
本文核心要点如下:①
什么是人工智能?②人工智能与教育的结合;③技术才是变革的本源;④人工智能与教育的结合点;⑤
人工智能教育未来的展望。太阳娱乐 1

什么是人工智能

最近的AlphaGo大战李世乭可谓是吸足了人们的眼球,大战落幕之后,不禁引发了人们的深思,人工智能时代究竟离我们还有多远,人工智能将会对人们的生活带来多大的改变,人工智能会不会颠覆现在的产业结构等问题。事实上,人工智能技术已经或正在颠覆性的改变着许多行业和领域。曾有专家预断,人工智能最有可能颠覆的两大知识密集型领域,教育就是其中之一。

人工智能(Artificial
Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

研究者普遍认为,人工智能的发展顺序是:弱人工智能、与人类智能相当的“强人工智能”和全面超过人类智能的“超人工智能”。目前,弱人工智能已经渗入我们生活的方方面面:搜索引擎、实时在线地图、siri等手机语音助手都运用了人工智能技术。但人工智能要从情感、行为和认知三个维度全面模拟人类,还有很长的路要走。而“超人工智能”还只是科幻小说和影视作品中的想象。

现在大家谈到人工智能、机器学习时,往往会说这并不是一个新概念,在上世纪
90 年代就有了。事实上,这只是人工智能发展史上离大家最近的一个阶段。

在这个阶段,人工智能其实取得了一些里程碑似的成果。比如在 1997 年,IBM
的深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2009
年,洛桑联邦理工学院发起的蓝脑计划声称已经成功地模拟了部分鼠脑;以及着名的
AlphaGo 围棋大战。

最近这几年,机器学习、图像识别这些人工智能技术更是被用到了普通人的实际生活中。我们可以在
Google Photos 中更快地找到包含猫猫狗狗的图片,可以让 Google Now
自动推送给我可能需要的信息,可以让 Inbox
自动撰写邮件回复。这背后都离不开人工智能研究者们的长久努力。

人工智能与教育的结合

一、互联网的颠覆

互联之所以伟大,在于它在另一个层面上颠覆了传统,所以才会有互联网教育逐渐颠覆传统教育。互联网教育除了以内容、人为核心的竞争外,还加入了模式、产品等维度竞争。在新的维度里,才有机会打破已有的行业壁垒。

虽然火热的互联网教育在模式及内容探索上呈现出百家争鸣之态,不过却没有突围而出者。许多在线机构也只是单纯把线下体系搬到线上。直播+录播模式的相互穿插是现在比较成熟的在线模式。再完善一点的模式,不外乎加多了社交元素,在线分享,在线互动环节。但,远远没达到惊喜的境界。

现在互联网教育就像早期的雅虎,通过人工堆砌内容,单纯地把线下模式搬到线上。但是,互联网解决的不单纯是连接方式,更多的还有习惯,效率,技术。因此给了谷歌技术性翻身的机会,PR算法的伟大之处在于它摆脱了人工干预,这就是互联网的奇妙之处。人工智能及机器学习为新来者打开了一扇门。人与机器的“恋爱”,便产生了真正的奇迹。人工化只能解决当前的问题,随着互联网教育发展的不断深入,对于大数据的分析及处理,人则力不从心。因此,就会产生人工+智能的双向分工。人,负责个性化纵向问题解决;智能,负责海量数据处理,根据算法做出精准的海量操作,同时也给”人”更好的策略。

二、技术才是变革的本源

互联网教育还迷惘、没领头、没清晰模式的时候,专注课程内容是一种安全的方式。当下以主打课程内容的MOOC模式已经形成多头的格局,并且掀起了国内其他平台机构的跟进。另一面,知识谱图的应用大大提高了学习者的效率。对于结构化的知识,可以轻易地进行优化和处理,通过层次结构和映射关系为学生提供最优的学习路径。结构化可以细节到每个单元和每个知识点。

当然,对于结构化的知识可以通过人工的归类,但是对于职业教育等非结构化的体系,则需要人工智能挖掘内在关系,并且对不同学生进行内容匹配。非结构化的知识隐藏着不同的维度,所以需要系统数据挖掘和机器学习,来得到现实的知识库。据笔者了解,邢帅教育已经着手专家知识系统的打造和学习系统的底层建立,把自身海量学员长期形成的教学过程数据化,再通过算法进行机器挖掘,力求打造基于社交、教学、反馈、学习、知识库、排序推荐等一体的自动化智能系统,意在建立互联网教育的“Matrix”体系。

技术才是探索模式进化的根本。在互联网时代中,随着大数据及海量操作的产生,为人工智能和机器学习提供了客观基础。人工智能虽然还没达到变革的地步,但应用在互联网教育上已经绰绰有余。

三、人工智能与教育的结合点

假如把传统的学习方式比作是“虎”,那么人工智能则是给了这只“虎”一双翅膀,“虎”在添翼之后会如何施展它的功力,这是值得进一步探讨的。

1.自动批改作业

计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件,不同于其他同类型软件的是,它能够联系上下文去理解全文,然后做出判断,例如各种英语时态的主谓一致,单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性,解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步,使得自动批改作业成为可能,对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错,甚至是提出修改意见,这将会大大提高老师的教学效率。

2.拍照搜题的在线答疑

2014年到2015年投资比较火爆的拍照搜题软件,如学霸君,作业帮,等,这类软件都是借助了智能图像识别技术,学生遇到难题时只需要用手机排成照片上传到云端,系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路,而且这类软件不仅能识别机打题目,手写的题目的识别正确率也越来越准,目前达到了70%以上,大大提高了学生的学习效率。

3.语音识别测评

语音识别技术在教育上的应用,目前主要用于英语口语测评上,科大讯飞、清睿教育、51Talk开发出的语音测评软件,都能在用户跟读的过程中,很快对发音做出测评并指出发音不准的地方,通过反复的测评训练用户的口语。

4.个性化学习

McGraw-Hill教育正在开发数字课程,准备相关的课程资料,它从200万学生中收集信息,利用人工智能为每个学生创建自适应的学习体验。当一个学生阅读材料并回答问题时,系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题,什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息,以便未来能给学生带来更多的帮助。

大数据可以描述每个学生的学习特性。根据伦敦一家研究机构的分析,人们的学习方法可以分为70种;而某机构的机器人已经积累了1300万名学生做过的8亿道题目,为个性化教学提供了充分的依据。

如果说今天课堂教学的主流方法是“从原理到应用”,那么机器人的教学方法是“从案例到原理”,并且是同时学习多个案例。事实证明,很多被原理绊脚的学生更适应于“从案例到原理”的学习方法。

5.对教学体系进行反馈和评测

试想一个场景,当某学生在查询自己的期末成绩的时候,他看到的不仅仅是一个简单的分数,还附有一份“诊断报告单”。通过这份报告,他不但可以了解到自己学科板块知识点和能力点的掌握情况,还能看到对自己的优势、劣势的学科分析。通过这些数据为每个学生进行“画像”,从而找到提升成绩的方法。这就是借助大数据的帮助,通过对学生学习成长过程与成效的数据统计,诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同,以帮助学生和教师获取真实有效的诊断数据。学生可以清楚看到问题所在,学习更高效;教师也可对症下药地针对具体情况,选择不同的教学目标和内容,实施不同的教学方式,进一步提高教与学的针对性、有效性和科学性。

人工智能教育未来的展望

目前,人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面。这两个技术虽然得到了应用,但目前尚处于初级阶段。在技术和应用场景上还需要更多的探索。

人工智能它将来要实现的是与人类的紧密贴合,甚至未来可以实现“思考即学习”,那么连接人与知识的工具将不再是刚需。当然,我们也可以把机器人等人工智能产品看成工具,而这个工具足以让人们脱离在线学习的方式去学习。

未来的人们只需要一个机器人或者一款智能头盔就可以完成所有的学习。现在人类教学场景非常简单,互联网教育也仅仅通过图像、视频等多媒体的方式来表现教学知识点。在未来的人工智能教育时代,将实现虚拟现实立体型的综合教学模式。其实人机交互被认为是人工智能领域重要一环,未来教育不只是与老师交互,同时也可以与知识交互,每一个知识点都可以立体展现。想象一下电脑知道你学习的进程和特点,在给你一些刺激和激励,更聪明地提示你,这样开发了你的大脑,知识也按需所得。

无论人工智能发展到什么阶段,检索是最基本的需求。几乎可以肯定的是,将来的搜索方式会脱离文字搜索,语音搜索与OCR识别技术正在迅速提升准确度,现在Google、苹果、百度都有这样的技术,只需要说一句话或者给个提示就可以展现出精确的结果。更智能的搜索基于意识搜索,大脑只要一想就可以出结果,这是当前机器学习与可穿戴设备领域都在探索的方向。

版权声明

本文来源亿欧,经亿欧授权发布,版权归原作者所有。转载或内容合作请点击转载说明,违规转载法律必究。

各工作岗位将被AI取代的概率

制图员和摄影师 电子学家 建筑造价师 计算机硬件工程师 石油工程师
采矿和地质工程师 电气工程师 核能工程师 景观设计师 生物医学工程师
土木工程师 建筑师 航空航天工程师 化学工程师 机械工程师
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只有投入更多的科研人员,不断加强基础研究,才会获得更多的智能技术。人工智能技术的开发与应用,不光需要依靠研发费用和研发人员规模上的持续投入,还应该加大基础学科的人才培养,尤其是算法和算力领域,而很多高校在很长时间内并没有人工智能专业。这也就造成了国内人工智能人才紧俏,各大互联网公司的人才抢夺战尤为突出。作为互联网的一个细小分支,在线教育公司如没有强大的综合实力,很难获得优质人才。

计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件,不同于其他同类型软件的是,它能够联系上下文去理解全文,然后做出判断,例如各种英语时态的主谓一致,单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性,解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步,使得自动批改作业成为可能,对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错,甚至是提出修改意见,这将会大大提高老师的教学效率。

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AI教育——大势所趋。5.对教学体系进行反馈和评测

人工智能助力学习智能化

假如把传统的学习方式比作是“虎”,那么人工智能则是给了这只“虎”一双翅膀,“虎”在添翼之后会如何施展它的功力,这是值得进一步探讨的。

自动批改作业

计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件,不同于其他同类型软件的是,它能够联系上下文去理解全文,然后做出判断,例如各种英语时态的主谓一致,单复数等。

它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性,解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步,使得自动批改作业成为可能,对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错,甚至是提出修改意见,这将会大大提高老师的教学效率。

拍照搜题的在线答疑

2014年到2015年投资比较火爆的拍照搜题软件,都是借助了智能图像识别技术,学生遇到难题时只需要用手机排成照片上传到云端,系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路,而且这类软件不仅能识别机打题目,手写的题目的识别正确率也越来越准,目前达到了70%以上,大大提高了学生的学习效率。

教学体系反馈和评测

试想一个场景,当某学生在查询自己的期末成绩的时候,他看到的不仅仅是一个简单的分数,还附有一份“诊断报告单”。通过这份报告,他不但可以了解到自己学科板块知识点和能力点的掌握情况,还能看到对自己的优势、劣势的学科分析。通过这些数据为每个学生进行“画像”,从而找到提升成绩的方法。这就是借助大数据的帮助,通过对学生学习成长过程与成效的数据统计,诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同,以帮助学生和教师获取真实有效的诊断数据。

学生可以清楚看到问题所在,学习更高效;教师也可对症下药地针对具体情况,选择不同的教学目标和内容,实施不同的教学方式,进一步提高教与学的针对性、有效性和科学性。

学生上课专注度监测

让学生专心学习,好好听课是每一个教育工作者的最头疼的问题,对管理着一个班级几十名学生的老师来说,能清晰知道那个同学认真听讲或者听懂课程这几乎是不可能完成的,但人工智能将会分析出学生上课听讲情况。

有几家公司,如Content Technologies、Carnegie Learning、DeepBlue
Technology利用计算机视觉技术、体态识别、情绪识别等人工智能技术,可以做到对学生在课堂上的动作、行为表现进行分析,帮助老师、家长更好的了解到学生情绪和学习状态,通过智能决策,及时改进教学方法,让学生得到更好的教育。

以上,只是人工智能在教育方面的个性应用,更多的人工智能正在应用于教育,包括人工智能导师,智能内容开发,以及通过虚拟技术提供教师个人发展的新方法。

当前,人工智能领域的竞争,主要体现为人才之争。

2.拍照搜题的在线答疑

但是,互联网解决的不单纯是连接方式,更多的还有习惯,效率,技术。

AI系统助力打通数据孤岛

互联网之所以伟大,在于它在另一个层面上颠覆了传统,所以才会有互联网教育逐渐颠覆传统教育的说法。

然而常见的互联网教育模式都集中在了在线学校,校园直播等同质化教学模式上,像早期的雅虎,通过人工堆砌内容,单纯地把线下模式搬到线上,并没有哪一种方式能够彻底解决教育方面数据孤岛和学校针对学生的教育管理决策问题。

然而随着人工智能及机器学习的发展,以前互联网不能解决的问题随着技术的演进,为新来者打开了一扇门。人与机器的“恋爱”,便产生了真正的奇迹。人工+智能的双向分工,将会使教育变得智能化。人,负责个性化纵向问题解决;智能,负责海量数据处理,给人更好的策略。

就拿上海建青实验学校的深兰一手通系统应用来说,学校通过这种人工智能系统实现了学生学习统计管理、无人图书借阅、无人体育器材领取等教育智能化管理。

在实验室,学生可以通过刷手脉签到,进入不同主题实验室学习,而在体育室,学生可以通过刷手打开柜子领取手球等体育器材,诸如此类的系统一旦批量铺设,这完全可以帮助学校为从幼儿园到高中为学生建立一个完整的学习行为习惯大数据库。

数据是人工智能的“养料”,教育人工智能的关键瓶颈在数据,不同教育系统、平台间的数据没有开放和共享,信息孤岛现象严重,难以采集学生学习全过程的数据,没有数据就没有智能。

人工智能系统将打通教育数据孤岛,有效帮助教师分析出学生的兴趣爱好,然后进行个性化教学,相比传统的教学管理模式,这种数据化的管理行为为个性化教育和资源合理配置也提供了智能化决策。

人工智能必须的养料——海量的、有效的数据难获取。教育公司得有足够的数据支撑人工智能深度学习的需要,包括英语知识大数据、语音数据、视频数据、学生行为数据等。数据采集后,通过清洗得到有效数据,然后根据教育公司学习系统要求,人工为图片、视频和语音内容打标签、做标记。标注好的数据才可以用来训练人工智能算法模型,然后应用到图像识别、语音识别、动作识别等不同的模块。数据越准确、数量越多,算法模型的效果就越好,产品的体验也会更近一步。

1.自动批改作业

二、人工智能与教育的结合点

人工智能赋能教育的新方向有哪些?

教育综合综合科技亿欧初心2019-07-09 · 13:502019-07-09[ 亿欧导读 ]
校园管理者一直在寻求提高工作效率,方便师生、家长协同教育,而传统的校园系统建设已经不能适应现阶段学校教学,需要耗费大量人力、物力和时间成本,以人工智能技术为支撑的智能校园系统便应运而生。太阳娱乐 3图片来自“123rf.com.cn”

自从多年前的AlphaGo将专业围棋手击败之后,人工智能已经成为一个媒体上最常见的字眼,人工智能并非一个独立的概念,而是多种应用的结合体,比如语音识别、图像识别、文本理解于内容生成等,这些技术可以根据行业特点有效适配结合,也就是领域内的人工智能应用。

研究者普遍认为,随着教育改革和人工智能的普及,校园智能化建设也已从数字校园向智能校园迈进。校园管理者一直在寻求提高工作效率,方便师生、家长协同教育,而传统的校园系统建设已经不能适应现阶段学校教学,需要耗费大量人力、物力和时间成本,以人工智能技术为支撑的智能校园系统便应运而生。

力不从心——学生情绪识别所依赖的智能算法远不够智能

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技术才是探索模式进化的根本。在互联网时代中,随着大数据及海量操作的产生,为人工智能和机器学习提供了客观基础。人工智能虽然还没达到变革的地步,但应用在互联网教育上已经绰绰有余。

人工智能教育未来的展望

目前,人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别、语义识别、语音识别等方面。这些技术虽然得到了应用,但目前尚处于初级阶段。在技术和应用场景上还需要更多的探索。

尽管教育工作者、心理学家和家长们,对于人工智能教育有不同的看法,但人工智能和机器学习这一新兴技术,正在改变教育的未来。

人工智能它将来要实现的是与教学管理方式的紧密结合,是与人类的紧密贴合,甚至未来可以实现“思考即学习”,那么连接人与教学知识的工具将不再是刚需。而老师的角色是否存在也未可知。

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各工作岗位将被AI取代的概率

制图员和摄影师 电子学家 建筑造价师 计算机硬件工程师 石油工程师
采矿和地质工程师 电气工程师 核能工程师 景观设计师 生物医学工程师
土木工程师 建筑师 航空航天工程师 化学工程师 机械工程师
教育综合综合科技行业观察行业观察5元5元10元20元50元80元100元其它金额任意赏:教育智能化管理人工智能教育学习智能化在线答疑教学体系智能图像识别技术

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情感是人类神经系统对外界价值关系产生的主观反映。这种反馈由大脑首先发出指令,进而影响人的面部表情、声音高低和语速以及其他肢体语言,还会影响心脏、四肢等器官,也影响大脑本身。当然,人的内心状态又与先天因素和成长经历有关,所以面对同样的外部变化,不同的人会产生不同的情绪。
判断情绪、看出眉眼高低,对于人类来说,可能连不会说话的小孩都能做到。可是,这个能力却是目前人工智能的最高水平。也就是说,人工智能发展的水平还没有足够高,使机器人可以更像人。面对人类情感这个异常复杂且人类自身都没有完全弄懂的问题,人工智能还有很长的路要走。

原标题:AI教育——大势所趋

2014年到2015年投资比较火爆的拍照搜题软件,如学霸君,作业帮,等,这类软件都是借助了智能图像识别技术,学生遇到难题时只需要用手机排成照片上传到云端,系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路,而且这类软件不仅能识别机打题目,手写的题目的识别正确率也越来越准,目前达到了70%以上,大大提高了学生的学习效率。

数据的分类与关联,关乎系统最终实现的效果。目前在线教育公司的分类,无论是个性化学习还是智能语音测评,都在粗分类的基础上实现的。如有教育公司采用CCSS教材(Common
Core State Standards
简称CCSS,又叫美国共同核心州立教育标准,是由美国教育部以及哈佛、哥伦比亚大学等名校提出的,按照美国大学招生要求制定的教学大纲),它涵盖12年义务教育所有的学科内容,所以当使用人工智能技术评估学生的英语水平时,其分类也只是按各年级水平粗分为12类,且不说用语评估的题目是否精确,仅以此作为学生的实际水平去给其制定学习路径,未免有悖于千人千面的“个性化学习”的初衷。

人与机器的“恋爱”,便产生了真正的奇迹。人工化只能解决当前的问题,随着互联网教育发展的不断深入,对于大数据的分析及处理,人则力不从心。因此,就会产生人工+智能的双向分工。人,负责个性化纵向问题解决;智能,负责海量数据处理,根据算法做出精准的海量操作,同时也给人更好的策略。

3.语音识别测评

先天不足——英语培训相关大数据难获取

相信随着时间的变化,时代的发展,AI教育会发展的越来越好!返回搜狐,查看更多

假如把传统的学习方式比作是“虎”,那么人工智能则是给了这只“虎”一双翅膀,“虎”在添翼之后会如何施展它的功力,这是值得进一步探讨的。

算法负责接收有关特定领域(例如学生掌握的所有英语单词)的信息,通过对输入的信息进行权衡做出有用的预测(此人的英语水平)。通过实现让“计算机自行学习的能力”,可以将优化方面的任务,交给算法负责。如对可用数据中的不同变量进行权衡,进而面向未来做出精确的预测。预测的准确性一方面取决于上文提到的有效数据样本量,另一方面取决于算法结构。

二、技术才是变革的本源

目前,人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面。这两个技术虽然得到了应用,但目前尚处于初级阶段。在技术和应用场景上还需要更多的探索。

数据的规模和采集能力决定了人工智能在英语在线培训行业的发展速度。而在英语在线培训这个细分领域,21世纪出才开始出现,2010年以后才逐渐成熟,不过短短几年,且受限企业数据源相关设备影响,以及企业本身的对这类数据的关注度及科学技术的发展预见有限,原始数据积累本就不足,加之精细度不足,大规模的样本数据较难获取,更别谈数据的有效性和其标注的质量。

互联之所以伟大,在于它在另一个层面上颠覆了传统,所以才会有互联网教育逐渐颠覆传统教育。互联网教育除了以内容、人为核心的竞争外,还加入了模式、产品等维度竞争。在新的维度里,才有机会打破已有的行业壁垒。

来源:中国投资咨询网

如今人工智能大行其道,各行各业都想贴上AI的标签,在线教育也是,各大公司都在凹出不同造型来和人工智能挂上钩,以抢占市场先机,赢得口碑与利润。然而,理想很丰满,现实很骨感。作为人工智能+的应用行业,尽管人工智能在在线少儿英语培训领域已经被应用在个性化教学、智能师生匹配、情绪识别、智能互动课堂、智能语音识别等,但智能相对论(微信id:aixdlun)仍然想提醒,这需要教育公司拥有强大的技术及研发实力的保障,然而这种实力并不是一蹴而就的,超高的门槛限制了教育公司引入人工智能的计划。

当然,对于结构化的知识可以通过人工的归类,但是对于职业教育等非结构化的体系,则需要人工智能挖掘内在关系,并且对不同学生进行内容匹配。非结构化的知识隐藏着不同的维度,所以需要系统数据挖掘和机器学习,来得到现实的知识库。据笔者了解,邢帅教育已经着手专家知识系统的打造和学习系统的底层建立,把自身海量学员长期形成的教学过程数据化,再通过算法进行机器挖掘,力求打造基于社交、教学、反馈、学习、知识库、排序推荐等一体的自动化智能系统,意在建立互联网教育的“Matrix体系。

1.自动批改作业

文 | 漠兮

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当然,对于结构化的知识可以通过人工的归类,但是对于职业教育等非结构化的体系,则需要人工智能挖掘内在关系,并且对不同学生进行内容匹配。非结构化的知识隐藏着不同的维度,所以需要系统数据挖掘和机器学习,来得到现实的知识库。据笔者了解,邢帅教育已经着手专家知识系统的打造和学习系统的底层建立,把自身海量学员长期形成的教学过程数据化,再通过算法进行机器挖掘,力求打造基于社交、教学、反馈、学习、知识库、排序推荐等一体的自动化智能系统,意在建立互联网教育的“Matrix体系。

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现在大家谈到人工智能、机器学习时,往往会说这并不是一个新概念,在上世纪90年代就有了。事实上,这只是人工智能发展史上离大家最近的一个阶段。

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假如把传统的学习方式比作是“虎”,那么人工智能则是给了这只“虎”一双翅膀,“虎”在添翼之后会如何施展它的功力,这是值得进一步探讨的。

无论人工智能发展到什么阶段,检索是最基本的需求。几乎可以肯定的是,将来的搜索方式会脱离文字搜索,语音搜索与OCR识别技术正在迅速提升准确度,现在Google、苹果、百度都有这样的技术,只需要说一句话或者给个提示就可以展现出精确的结果。更智能的搜索基于意识搜索,大脑只要一想就可以出结果,这是当前机器学习与可穿戴设备领域都在探索的方向。

智能相对论(微信id:aixdlun):2个前人工智能行业管理咨询老鸟+1个老媒体人组成的三人帮,深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出深浅。

AI教育在中国还处于起步和摸索阶段,而教育市场的规模之大堪比饮食行业,毕竟国人心中一直都有“不能让孩子输在起跑线上”的观念,因而“AI+教育”也成为了近两年最火热的互联网创业点。

试想一个场景,当某学生在查询自己的期末成绩的时候,他看到的不仅仅是一个简单的分数,还附有一份“诊断报告单”。通过这份报告,他不但可以了解到自己学科板块知识点和能力点的掌握情况,还能看到对自己的优势、劣势的学科分析。通过这些数据为每个学生进行“画像”,从而找到提升成绩的方法。这就是借助大数据的帮助,通过对学生学习成长过程与成效的数据统计,诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同,以帮助学生和教师获取真实有效的诊断数据。学生可以清楚看到问题所在,学习更高效;教师也可对症下药地针对具体情况,选择不同的教学目标和内容,实施不同的教学方式,进一步提高教与学的针对性、有效性和科学性。

数据挖掘和搜索算法对数据工厂中的知识库和信息库进行分类与关联的技术能力也是在线教育公司的一大痛点。数据存储在硬盘上,机器想要找到某个数据,必须一个个访问过去,机器没有分类的概念。如果需要机器理解用户的语言,这种搜索技术也依然要机器的大脑配合才能达到,对每一个词的定义应该是一个库,而这个库中的每一个词又都各自构成库,数据工厂所依托的搜索算法,就是在这么一个数据海洋中去为他们建立管理,然后去索引。数据工厂相当于人脑中的记忆关联过程:将某个词同时与其他词或是某个场景等等建立起动态关联的过程。这也是教育公司进入AI+领域的重要门槛。

语音识别技术在教育上的应用,目前主要用于英语口语测评上,科大讯飞、清睿教育、51Talk开发出的语音测评软件,都能在用户跟读的过程中,很快对发音做出测评并指出发音不准的地方,通过反复的测评训练用户的口语。

McGraw-Hill教育正在开发数字课程,准备相关的课程资料,它从200万学生中收集信息,利用人工智能为每个学生创建自适应的学习体验。当一个学生阅读材料并回答问题时,系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题,什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息,以便未来能给学生带来更多的帮助。

差强人意——用于评估学生英语水平的数据分类不合理

2014年到2015年投资比较火爆的拍照搜题软件,如学霸君,作业帮,等,这类软件都是借助了智能图像识别技术,学生遇到难题时只需要用手机排成照片上传到云端,系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路,而且这类软件不仅能识别机打题目,手写的题目的识别正确率也越来越准,目前达到了70%以上,大大提高了学生的学习效率。

虽然火热的互联网教育在模式及内容探索上呈现出百家争鸣之态,不过却没有突围而出者。许多在线机构也只是单纯把线下体系搬到线上。直播+录播模式的相互穿插是现在比较成熟的在线模式。再完善一点的模式,不外乎加多了社交元素,在线分享,在线互动环节。但,远远没达到惊喜的境界。

人工智能技术在线英语培训领域的应用还有很长的路要走。在数据积累层面,未来,大数据时代来自全球的海量数据为人工智能在少儿英语在线培训的的应用提供了良好的条件,在不久的将来将不成问题;人工智能的灵魂——智能算法还得依赖于人工智能技术的持续发展继续优化得到适用于英语在线培训的最优算法;而人才,在线教育公司或许只有是行业领军企业才有资格加入人工智能人才抢夺战,后来者唯有高薪聘请或文化吸引,才可能有一席之地。

三、人工智能与教育的结合点

点击报名:http://event.3188.la/584629940

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互联网教育还迷惘、没领头、没清晰模式的时候,专注课程内容是一种安全的方式。当下以主打课程内容的MOOC模式已经形成多头的格局,并且掀起了国内其他平台机构的跟进。另一面,知识谱图的应用大大提高了学习者的效率。对于结构化的知识,可以轻易地进行优化和处理,通过层次结构和映射关系为学生提供最优的学习路径。结构化可以细节到每个单元和每个知识点。

如果说今天课堂教学的主流方法是“从原理到应用”,那么机器人的教学方法是“从案例到原理”,并且是同时学习多个案例。事实证明,很多被原理绊脚的学生更适应于“从案例到原理”的学习方法。

如个别教育公司将人工智能深度学习算法用于情绪识别,通过人脸识别技术,有效监测学生的接受程度、喜好、专注度、开心值等,通过大数据来全程追溯学生的学习过程,发现学生学习中的问题和喜好,进行有针对性的强化和补充,从而让学习效果更高效。情绪识别技术可以说是人工智能发展的最高水平,不论采用何种算法,目的都是让人工智能具有和人类一样的思维能力,可以分辨情感。

现在互联网教育就像早期的雅虎,通过人工堆砌内容,单纯地把线下模式搬到线上。但是,互联网解决的不单纯是连接方式,更多的还有习惯,效率,技术。因此给了谷歌技术性翻身的机会,PR算法的伟大之处在于它摆脱了人工干预,这就是互联网的奇妙之处。人工智能及机器学习为新来者打开了一扇门。

人工智能及机器学习为新来者打开了一扇门。人与机器的“恋爱”,便产生了真正的奇迹。人工化只能解决当前的问题,随着互联网教育发展的不断深入,对于大数据的分析及处理,人则力不从心。因此,就会产生人工+智能的双向分工。人,负责个性化纵向问题解决;智能,负责海量数据处理,根据算法做出精准的海量操作,同时也给人更好的策略。

来源 | 智能相对论(aixdlun)

进入“互联网+”时代,在线教育行业风起云涌,最新科技被不断引进在线教育领域,直播、大数据、自适应学习、个性化推荐等,各大教育机构不落窠臼,纷纷推出科技与教育融合的新产品。乔布斯曾说:“我站在科技与人文的十字路口”,随着人工智能的发展和普及,在线教育开启了人工智能时代。

计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件,不同于其他同类型软件的是,它能够联系上下文去理解全文,然后做出判断,例如各种英语时态的主谓一致,单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性,解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步,使得自动批改作业成为可能,对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错,甚至是提出修改意见,这将会大大提高老师的教学效率。

所以在线教育公司提出的情绪识别,识别的精确度有待验证。而将这种不确定的预测结果应用于学生的个性化学习,为其制定独有学习路径或者提供任何的学习建议,难免会有人质疑:前提都不一定正确,结果会对吗?情绪识别只是教育公司AI应用的冰山一角,其他类似的应用都存在或大或小的问题。

虽然火热的互联网教育在模式及内容探索上呈现出百家争鸣之态,不过却没有突围而出者。许多在线机构也只是单纯把线下体系搬到线上。直播+录播模式的相互穿插是现在比较成熟的在线模式。再完善一点的模式,不外乎加多了社交元素,在线分享,在线互动环节。但,远远没达到惊喜的境界。

人工智能它将来要实现的是与人类的紧密贴合,甚至未来可以实现“思考即学习”,那么连接人与知识的工具将不再是刚需。当然,我们也可以把机器人等人工智能产品看成工具,而这个工具足以让人们脱离在线学习的方式去学习。

一将难求——AI优质人才紧俏难得,教育公司鲜有优势

3.语音识别测评

未来的人们只需要一个机器人或者一款智能头盔就可以完成所有的学习。现在人类教学场景非常简单,互联网教育也仅仅通过图像、视频等多媒体的方式来表现教学知识点。在未来的人工智能教育时代,将实现虚拟现实立体型的综合教学模式。其实人机交互被认为是人工智能领域重要一环,未来教育不只是与老师交互,同时也可以与知识交互,每一个知识点都可以立体展现。想象一下电脑知道你学习的进程和特点,在给你一些刺激和激励,更聪明地提示你,这样开发了你的大脑,知识也按需所得。

小结

人工智能与教育的结合

语音识别技术在教育上的应用,目前主要用于英语口语测评上,科大讯飞、清睿教育、51Talk开发出的语音测评软件,都能在用户跟读的过程中,很快对发音做出测评并指出发音不准的地方,通过反复的测评训练用户的口语。

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大数据可以描述每个学生的学习特性。根据伦敦一家研究机构的分析,人们的学习方法可以分为70种;而某机构的机器人经积累了1300万名学生做过的8亿道题目,为个性化教学提供了充分的依据。

技术才是探索模式进化的根本。在互联网时代中,随着大数据及海量操作的产生,为人工智能和机器学习提供了客观基础。人工智能虽然还没达到变革的地步,但应用在互联网教育上已经绰绰有余。

4.个性化学习

一、互联网的颠覆

一、技术才是变革的本源

三、人工智能教育未来的展望

2.拍照搜题的在线答疑

互联网教育还迷惘、没领头、没清晰模式的时候,专注课程内容是一种安全的方式。当下以主打课程内容的MOOC模式已经形成多头的格局,并且掀起了国内其他平台机构的跟进。另一面,知识谱图的应用大大提高了学习者的效率。对于结构化的知识,可以轻易地进行优化和处理,通过层次结构和映射关系为学生提供最优的学习路径。结构化可以细节到每个单元和每个知识点。

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