谷歌开发者大会上AI大放异彩，哪些人工智能技术正在改变课堂

连接改变教育

一年一度的Google I/O大会已于5月8日（北京时间9日凌晨）在加州山景城的海滨露天剧场（Shoreline Amphitheater）举行。而就在Google I/O大会举办的一天之前，2018微软Build全球开发者大会也在位于西雅图的微软总部开幕。颇为戏剧性的是，两个科技巨头的开发者大会除了时间上撞了车，在主题上也不谋而合，人工智能仍然作为当之无愧的主角贯穿始终。今年的开发者大会可以说是一次展示AI发展的盛会，而这很大程度上体现出了，如何将AI与现有产业深度融合，让AI踏上科技与人文的十字路口，成为了科技界在未来一段时间内重要的研究课题。

人工智能成为Google I/O大会最大亮点

文 | 来运天

编 | 王永倩

AI时代已经到来

无论是在谷歌I/O大会还是微软Build大会上，AI无处不在，贯穿于两大巨头诸多新产品之中。以谷歌大会发布的新产品为例， Assistant可以同时处理用户的两个指令，甚至直接后台给商家打电话预定；Gmail可以预测性帮助用户写邮件，用户不需要一个词一个词的输入；Photos会自动识别面孔，给用户修图和自动文本转化；Waymo的自动驾驶可以预判那些突发的意外情况，提前减速避开闯红灯突然横穿马路的行人车辆；News可以自动搭建新闻专题，帮助用户了解热门事件的来龙去脉。这些看似酷炫的黑科技，实质上已经充分展示了目前AI的发展方向，即智能助手、个性化定制以及精准化评估。而这三个方向，也在K12教育领域展现出了巨大的应用潜力。

智能学习助手 

众所周知，一对一教学是最有针对性的教育形式。如果每个学生都有一个私人教师，就可以密切了解他们的学习情况，并确定他们哪里需要更多的帮助。但是在我们目前的K12体系中，教师没有能力满足每个学生的具体学习需求，因此智能学习助手应运而生。智能学习助手通过人工智能技术，可以规模化地为每位学生提供个性化的学习帮助。

智能学习助手最早的落地场景是在线教育。随着在线教育体系的成熟和沉淀，在线教育市场飞速发展，越来越多的学生通过在线教育进行学习。而近两年人工智能技术的应用，特别是语音交互技术、语义识别技术与图像识别等技术的成熟，正在驱使在线教育产业转型升级。现在许多MOOC平台都有成千上万的用户，并产生了数以百万计的数据，这些平台现在正在利用人工智能引擎筛选数据，对课程效果进行评估，并且给出课程改进的建议。如作为在线课程提供商Coursera，当一门课程中有大量学生提交错误的答案时，智能助手就会自动向老师发出提醒，同时向学生推送相应的建议来帮助他们理解这一知识点。

另一方面利用人工智能优化教学可以提高学生的参与度，提高课程完成率。目前K12人工智能教育产品正在陆续问世，其中有的产品采用技术引流与直播课程形式相结合吸引用户付费，另一部分技术导向型企业则利用技术输出的形式与学校合作，将人工智能运用于口语测评、智能评卷等场景。与此同时，在线人工智能助手也可以用来填补学生的理解空白，帮助他们克服障碍。人工智能助手通过与学生进行智能、个性化的互动，即时反馈给学生，帮助他们理解概念而无需等待老师。如2016年底，微软就发布了“微软小英”微信服务号，通过融合口语评测、语音识别、语音合成、自然语言处理等人工智能技术，来与学生进行智能人机互动，为学生提供新的语言解决方案。

语言学习人工智能助手“微软小英”

自适应学习

在传统教育模式下，课堂学习采用的是泛化学习，即老师基于同一水平线进行教授。而学生的需求因人而异，程度较好的学生可能觉得教师教授的内容太简单，而成绩落后的学生却会觉得内容太难，甚至对于学习彻底丧失信心。如何真正做到因材施教，是传统教育模式最大的难题之一。

而基于人工智能技术的自适应教育能从根本上解决这一难题。自适应教育归根结底，即基于大数据分析之上的个性化定制教育系统。通过纳米级拆分，将每一个学科的知识点彻底打碎细化。自适应的摸底测试，并不只是简单的得出测试分数，而是通过收集学生平时的学习偏好、学习方式等基本信息，了解每个学生的知识点掌握状态、学习能力、学习进度、学习阶段和特点，利用智能分析系统找出学生的薄弱点。自适应为学生量身定制的题组，都是针对该学生欠缺的知识点，反复强化练习。两名同科目同分数的学生，会因为错的题目与题型，甚至错的具体步骤的不同，而推送不同的针对性练习。因此自适应系统是真正根据每个学生的实际情况，设计出个性化的学习内容和规划路径。

自适应机制分析

人工智能自适应教育是一场前所未有的行业改革，对学校、学生、家长等各方面都具有降本提效的价值，而其中的核心，就是将教育行业从劳动密集型转向了技术密集型，通过技术手段，不断检测出学生当前的学习水平和状态，并相应地调整学习活动和进程，帮助学生实现差异化的学习，真正将个性化教育带给每一位学生。

学习精准化评估

2017年12月教育部印发的《义务教育学校管理标准》中，第56条明确要求“对照中小学教育质量综合评价改革指标体系，进行监测，改进教育教学。”从这份文件中我们可以看出，教育评估已经成为了推动K12教育变革的核心动力之一，如何跟踪教学监测教学全过程，进行学习诊断和学情分析，得到精准的教育、学习评估，变结果导向的“单一”评价为综合性、过程型的“多维度”评价，成为目前教育界无法回避的问题。而人工智能技术是回答这些问题的最优答案。

通过人工智能技术对教学过程的伴随监测，可以对学生全方位表现、教师教学、师生互动等课堂行为以及学生学业水平、学生综合素质表现等进行完整记录，由AI智能系统对学校管理、学生特性、教师特性进行多元精准测量，这可以全面呈现教育教学过程中各类参与者的理念、行为、能力、水平，厘清群体间关联与因果作用的逻辑，更加有针对性地改进教学、提高学校效率。

近日杭州第十一中学已正式上线“智慧课堂行为管理系统”。通过教室内安装组合摄像头，这个系统可以帮助走班制学生实现智能勤管理，还可以捕捉学生在课堂上的表情和动作，经大数据分析计算出课堂上学生的专注度，从而促进教学改进。

杭州第十一中学 “智慧课堂行为管理系统”

杭州十一中副校长张冠超表示，“在系统试行之初，学校就考虑到学生的隐私问题。系统只会采集学生的表情、行为状态信息，而非课堂的实时录像。借助这套管理系统，可以改变在大班授课制下课堂管理凭感觉、不精准的情况，从而大大提高教育的针对性，促进学生学习和教师教学良性互动。”

学校目前不以课堂大数据作为对学生、老师的考核与评价。更多是从中分析在学生学习、老师教学过程中，各种表情、行为对教学的影响，从而对教学的改进起到作用。据张校长介绍，从试行一个多月时间看，该系统已取得了正向效果。学生起初从不理解、感觉被监督，到如今慢慢接受，自觉改变课堂上的行为习惯。老师也会对课堂上学生的表情、行为进行分析，去考虑改变教学习惯，让学生能更快乐地上课。

目前人工智能在K12教育领域的应用程度还比较低，虽然很多提供人工智能教育解决方案的企业获得了巨额融资或者上市光环，但是他们的进展也都不太顺利，并没有在获得巨大流量的同时探索出有效的盈利模式，另外学生的转化率和课程完成率都相对较低。这其中既有K12教育复杂特性的原因，企业本身的产品目前覆盖的应用场景也不够完善，涉及到的教学模式的变革还流于表面。

虽然目前问题不少，困难重重，但毫无疑问人工智能教学将是K12教育的未来。拥抱改变，迎接挑战，未来，已至。

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