「AI＋教育」到底該如何落地，才能真正促進(jìn)教育行業(yè)的進(jìn)步？松鼠 AI 智適應(yīng)教育在極客公園創(chuàng)新之火的活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)給出了答案：通過(guò)技術(shù)去解決如今教育所面臨的核心痛點(diǎn)，這或許是目前最好的路徑。
美國(guó)西海岸時(shí)間 9 月 18 日，極客公園創(chuàng)新之火活動(dòng)來(lái)到了美國(guó)硅谷山景城的計(jì)算機(jī)歷史博物館（Computer History Museum）。這這里，極客公園聯(lián)合獵聘發(fā)布了「極客雇主 2018」榜單。榜單中囊括了 50 家技術(shù)驅(qū)動(dòng)型公司，涵蓋了諸多在各個(gè)領(lǐng)域以創(chuàng)新技術(shù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化行業(yè)并改變世界的新興力量。
作為上榜公司中用將 AI 賦能至教育行業(yè)的代表，松鼠 AI 成功開(kāi)發(fā)了國(guó)內(nèi)第一個(gè)擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、以高級(jí)算法為核心的人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎。松鼠 AI 智適應(yīng)教育也是國(guó)內(nèi)第一家將人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在 K12 教育領(lǐng)域的人工智能公司。而在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，松鼠 AI 合伙人梁靜還和與會(huì)嘉賓分享了最新的行業(yè)思考。
資源不均衡，中國(guó)教育的「病根」
對(duì)于教育領(lǐng)域而言，評(píng)判一項(xiàng)技術(shù)或方法論的價(jià)值，除了其帶來(lái)的效率和效果的提升之外，同樣重要的一點(diǎn)是這項(xiàng)技術(shù)是否具有普適性。這意味著這項(xiàng)技術(shù)在教育這一社會(huì)的基礎(chǔ)構(gòu)建工程中能被運(yùn)用的廣泛程度，只有能夠在更多不同背景、基礎(chǔ)的學(xué)生身上都產(chǎn)生效果，才能夠談得上真正的促進(jìn)教育行業(yè)的進(jìn)步。
當(dāng)今的中國(guó)有上千個(gè)城市和地區(qū)，一二三四五線城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)钕嗖詈艽?，而教育資源的分布也因此越來(lái)越不均衡，尤其在國(guó)內(nèi)目前的 K12 教育領(lǐng)域。教育資源不均衡，重點(diǎn)小學(xué)、中學(xué)、高中，成了所有教育資源的聚集地，而入學(xué)困難、路途遙遠(yuǎn)等問(wèn)題也一同困擾著每一位家長(zhǎng)。隨著互聯(lián)網(wǎng)而興起的在線教育雖然能在一定程度上緩和這種教育資源不均衡的問(wèn)題，但因?yàn)榘l(fā)展差異造成的學(xué)生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)的習(xí)慣和認(rèn)知情況不同，依舊是在線教育的新痛點(diǎn)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，學(xué)區(qū)房有多貴，中國(guó)的教育資源不均狀況就有多嚴(yán)重。
AI 作為如今對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)打來(lái)沖擊和變革最大的技術(shù)，同樣很早就開(kāi)始在教育領(lǐng)域?qū)で蠛线m的結(jié)合模式，這其中不乏在對(duì)于「教育資源分配不均」這個(gè)根本問(wèn)題上尋求解決方案的優(yōu)秀案例，松鼠 AI 就是其中的一個(gè)典型案例。
作為一家成立于 2014 年的公司，松鼠 AI 智適應(yīng)教育是國(guó)內(nèi)第一家將人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在 K12 教育領(lǐng)域的人工智能公司。乂學(xué)教育成功開(kāi)發(fā)了國(guó)內(nèi)第一個(gè)擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、以高級(jí)算法為核心的松鼠 AI 人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎，目前已在全國(guó) 200 多個(gè)城市開(kāi)設(shè)了 1000 多家無(wú)人教室，學(xué)生人數(shù)超過(guò)了 100 萬(wàn)。
AI 所能改變的
近年來(lái)，AI 無(wú)論是在世界范圍還是中國(guó)國(guó)內(nèi)，都開(kāi)始對(duì)不同的行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。
在智能助理、人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、內(nèi)容分發(fā)等等領(lǐng)域，AI 都帶來(lái)了以往技術(shù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的改變和優(yōu)化，做到了全知全能、見(jiàn)微知著、無(wú)窮算力和自我進(jìn)化。這其中，瞄準(zhǔn)中國(guó)教育領(lǐng)域的松鼠 AI 是一個(gè)很好的故事。
第一個(gè)影響是 AI 做到了全知全能。IBM Watson17 秒閱讀的醫(yī)療文獻(xiàn)是一個(gè)醫(yī)生一輩子才能夠閱讀的醫(yī)療文獻(xiàn)和病人病例。無(wú)人駕駛對(duì)城市所有的大街小巷、對(duì)每一個(gè)汽車(chē)想要的出發(fā)地和目的地、路線圖，如果全部都能做到全知全能，也不用擔(dān)心駕齡短的司機(jī)和疲憊的司機(jī)出現(xiàn)安全事故，甚至交通堵塞和事故率可能都會(huì)大比例降低。松鼠 AI 教學(xué)機(jī)器人預(yù)知了幾十萬(wàn)個(gè)小學(xué)到高中的知識(shí)點(diǎn)，又學(xué)習(xí)了幾百萬(wàn)的題目和知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)，在這樣一個(gè)全知全能的情況下，AI 系統(tǒng)對(duì)每一個(gè)學(xué)生去進(jìn)行用戶畫(huà)像掃描、海量知識(shí)點(diǎn)掃描，精準(zhǔn)知道他哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)掌握了，哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)沒(méi)掌握。
第二個(gè)影響是見(jiàn)微知著。在幾年前沒(méi)有人工智能的時(shí)候，看用戶的人物畫(huà)像是很粗糙的，有了人工智能可以更加精細(xì)十倍、百倍。例如今日頭條，不僅可以精準(zhǔn)推送喜歡看的科技、教育、健康、娛樂(lè)，更可以推薦精細(xì)度高到可能只希望看到融資額在 1 億以上的、to C 的商業(yè)模式的新聞和文章。人工智能用到教育領(lǐng)域也是一樣的，在對(duì)學(xué)生做了非常精細(xì)掃描以后，不需要通過(guò)題海戰(zhàn)術(shù)刷題。而且每個(gè)知識(shí)點(diǎn)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)速度及掌握情況都是不同的，AI 可以做到實(shí)時(shí)甄別、見(jiàn)微知著的分析、個(gè)性化的匹配到學(xué)生需掌握的知識(shí)點(diǎn)。
第三個(gè)影響是無(wú)窮算力。對(duì)沖基金使用復(fù)雜的 AI 模型，已經(jīng)做到 20 年復(fù)合年化收益率高達(dá) 35％，超過(guò)巴菲特。松鼠 AI 的無(wú)窮算力體現(xiàn)在知識(shí)點(diǎn)超納米級(jí)拆分，初中知識(shí)點(diǎn)從 500 個(gè)拆分到 3 萬(wàn)個(gè)，以前只是一個(gè)知識(shí)點(diǎn)被拆成一百個(gè)知識(shí)點(diǎn)以后，學(xué)生學(xué)習(xí)的效率十倍提升，浪費(fèi)的時(shí)間十倍減少。
第四個(gè)影響是自我進(jìn)化。在日本已經(jīng)有了無(wú)人酒店，機(jī)器人已經(jīng)代替了酒店全部服務(wù)崗位的人類(lèi)應(yīng)該做所有的事情。微軟小冰也通過(guò)了唱歌的圖靈測(cè)試，并且作詩(shī)非常人性化甚至達(dá)到完美。在自我進(jìn)化當(dāng)中，松鼠 AI 的教學(xué)系統(tǒng)源自于所有的高級(jí)教師和特級(jí)教師，教學(xué)水平已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了特級(jí)教師和高級(jí)教師，在教學(xué)中 AI 已經(jīng)可以承擔(dān)了真人老師大量的工作，而人類(lèi)老師更多的重心可以在課程研發(fā)和育人等方面。松鼠 AI 教學(xué)機(jī)器人在從 17 年至今的四場(chǎng)人機(jī)比拼中，表現(xiàn)都優(yōu)于人類(lèi)老師提高的成績(jī)，在第四次的百城人機(jī)大戰(zhàn)中，AI 組較真人組不僅成績(jī)提高 5 分，AI 教學(xué)組學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)數(shù)量為 42 個(gè)，真人教學(xué)組為 28 個(gè)。
國(guó)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)教育行業(yè)經(jīng)過(guò)了六次浪潮
第一個(gè)是互聯(lián)網(wǎng)＋教育的浪潮，互聯(lián)網(wǎng)＋將線下課堂搬到了線上，不受時(shí)間地點(diǎn)的影響，將最優(yōu)質(zhì)的教育資源普及化，但是也面臨了完成率地和輟學(xué)率高的現(xiàn)象，有很多互聯(lián)網(wǎng)＋的教育也轉(zhuǎn)型到第五次和第六次浪潮中。第二個(gè)浪潮是工具化教育模式，通過(guò)搜題、完成作業(yè)等剛需，導(dǎo)入大量免費(fèi)流量和用戶，但工具類(lèi)的平臺(tái)無(wú)法介入到真正的教學(xué)過(guò)程中。第三次是 O2O 浪潮，O2O 將閑散的教學(xué)資源對(duì)接，但也受限于老師質(zhì)量的不平均，無(wú)法保證每個(gè)學(xué)生都能接受到高質(zhì)量的教育。第四個(gè)是內(nèi)容獲客的教育浪潮，專(zhuān)注精品的課件內(nèi)容可以非常有效的吸引用戶，但是大平臺(tái)可以自身投入課程研發(fā)或者通過(guò)與內(nèi)容供應(yīng)商合作快速趕超。第五個(gè)是真人 1 對(duì) 1 的浪潮，老師和學(xué)生實(shí)時(shí)的在線 1 對(duì) 1 教學(xué)解決了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)專(zhuān)注力和持續(xù)性差的問(wèn)題，但需要百倍規(guī)模擴(kuò)張的時(shí)候，老師的教學(xué)成本也隨之百倍提高。
最終過(guò)渡到第六次的 AI＋教育浪潮。松鼠 AI 的智適應(yīng)正是一個(gè) AI ＋ 教育的典型案例。松鼠 AI 智適應(yīng)教學(xué)引擎運(yùn)用了遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖論、概率圖模型、邏輯斯蒂回歸模型、知識(shí)空間理論、信息論、貝葉斯理論、知識(shí)追蹤理論、教育數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析技術(shù)等算法，通過(guò)這些算法可以規(guī)劃最佳的學(xué)習(xí)路徑，最大化學(xué)習(xí)效率；依據(jù)不同學(xué)生的個(gè)性偏好、學(xué)習(xí)習(xí)慣和風(fēng)格，推薦最匹配的學(xué)習(xí)內(nèi)容；以及系統(tǒng)實(shí)時(shí)對(duì)學(xué)生的能力水平進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估等，最終做到精確定位學(xué)生當(dāng)前的知識(shí)狀態(tài)并預(yù)測(cè)未來(lái)的學(xué)生成績(jī)。
通過(guò) AI 的技術(shù)優(yōu)化教育的效率，以及教育資源的分配效率，從而在最大程度上實(shí)現(xiàn)教育行業(yè)的優(yōu)化和進(jìn)步，這是松鼠 AI 這樣一家 AI 企業(yè)正在去做的。
同時(shí)，松鼠 AI 也在與斯坦福國(guó)際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，并與中科院自動(dòng)化所成立 AI 智適應(yīng)教育聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，從 2017 年發(fā)表并被錄取多篇人工智能智適應(yīng)教育的論文，從產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)兩個(gè)領(lǐng)域共同嘗試去解決國(guó)內(nèi)目前 K12 教育面臨的根本問(wèn)題。
松鼠 AI 與歐美很多 AI 智適應(yīng)教育公司是的不同還在于，松鼠 AI 是集合教學(xué)內(nèi)容、智適應(yīng)教育平臺(tái)和線上線下支部服務(wù)三位一體的公司，而大部分的歐美公司是擁有其中一項(xiàng)或兩項(xiàng)。
目前松鼠 AI 面對(duì)的挑戰(zhàn)是加速實(shí)現(xiàn)中國(guó)教育以人為本的教育理念，同時(shí)聘請(qǐng)更多的一流 AI 人才和教育專(zhuān)家加入團(tuán)隊(duì)，持續(xù)優(yōu)化和提升松鼠 AI 智適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)背后的算法和模型。
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