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乂学教育联合创始人、首席科学家崔炜:AI人工智能和大数据驱动的K12个性化学习

来源:融资中国  时间:2018-02-07 14:02  字号选择:

2018年1月31日至2月2日,融资中国2018(第七届)资本年会在北京四季酒店隆重举行,来自政府、金融机构、投融资机构、第三方财富管理、以及上市公司、风口企业齐聚一堂,共同探讨新时代背景下的股权投资行业趋势和方略。


在2月2日的峰会上,乂学教育联合创始人、首席科学家崔炜发表了主旨演讲,从AI人工智能和大数据驱动的K12个性化学习方面,乂学教育专注于打造人工智能自适应学习系统的努力和经验。


他认为,人工智能自适应学习和过去二十年前专家系统相比,有一个特别大的变化,就是在个性化学习方面精准的知识诊断方面,更加精准、更加个性化、更加有效,能做到真正意义上的千人千面,能够依据每个学生不同的学习情况给出最佳的个性化学习解决方案。

 

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(以下为崔炜主旨演讲实录,未经本人审阅。)

 

大家下午好,很高兴来到融资中国的年会现场。


我们是一家上海的创业公司,目前也正在进行新一轮融资。


首先,介绍一下我们乂学教育的背景,乂学教育2015年成立,主要专注于人工智能在教育领域垂直的应用,我们专注于打造人工智能自适应学习系统,宗旨是把个性化的学习带给全世界每一个人。

    

我今天分享的主题是“AI人工智能和大数据驱动的K12个性化学习”。我个人背景学的是计算机软件,本科在武汉大学就读,之后攻读人工智能的博士和博士后,我的导师在人工智能领域是排名前十的专家,我主攻人工智能的算法和大数据技术的行业应用,并且包括高频谱教育、算法教育的应用,之后从事人工智能自适应学习方向,在美国一家自适应学习的公司任职,2015年回国之后和现在的同事创建了乂学教育。


如果在座的大家有孩子的话,一定会碰到很头疼的问题,晚上爸爸妈妈陪孩子做作业,做到很晚,我们知道孩子在课堂上学习的效率并不是很高,放学以后孩子有大量的作业同步加强所学知识。


我们国家在2000年已经提出了因材施教,本质上是希望根据不同孩子的个性特点,来给孩子设置个性化的学习教育,但是目前来看,这一点还是没有实现。现在整个课堂组织形式和几百年前、几千年前私塾课堂上没有太大的差别。课堂上还是老师为中心,所有的学生接受统一化的教育,接受相同的学习内容、相同的课后作业。


这里面最主要的问题还是老师的问题,优质师资的缺乏问题。一个老师需要十年、几十年教学经验的积累才能成为一个优秀的老师。但是一个老师的精力毕竟是有限的,而学生的数量巨大。在我念小学、初中的时候,那会儿班上一个老师要带八九十名甚至一百多名学生,老师根本无法照顾到每个孩子,更遑论针对每个孩子不同的特点,不同的能力水平,不同的学习速率给他们树立不同的教学方法,不同的教学内容。而且一个好的老师很难去复制,因为好老师的经验是多年的积累,而且这点也很难被其他老师所学,就像老中医一样是诊断了几万名、几十万名病人之后才积累了这些宝贵的经验。


但是,人工智能技术可以解决以上问题。在人工智能的时代,阿尔法狗已经战胜世界顶级的围棋高手,IBM的人工智能“沃森”也应用在医疗方面。用人工智能模拟高明的医生,这个医生能够给病人诊断病因,并且还能出治疗方案。


所以我们乂学教育在一开始就朝着这个目标,朝着解决无论是国内还是国外,教育行业里面的个性化教育以及优质师资稀缺性的问题,积极寻找解决方案。我们一直坚持想用人工智能的技术去解决优质师资稀缺性的问题。

   

乂学教育2015年的时候,用人工智能打造出了一个能够模拟优秀老师的教学机器人,他能够依照不同学生的个人水平、依据不同月份的学习情况,以及能力水平给学生实施个性化学习解决方案,帮助每个学生得到个性化学习的体验,每个学生能够依照自己学习的进度、自己学习的速率去学习,每个学生能够获取和自己能力水平相匹配的学习内容,并且能够持续的获得学习的动力或者学习的成就感。


用人工智能打造的教学机器人,学习效果到底怎样?能不能够代替一个专业的老师,能不能像阿尔法狗那样战胜下围棋高手,能不能像沃森一样模拟医生给出治疗方案?


去年做了一场人机大战,国内首次在教育界的人机大战。在河南郑州通过当地的教委组织了80多名学生,把学生分为两组,一组是实验,一组是对照组,实验组是用机器来教学,另外一组是传统的授课方式,让有20年教龄的老师授课。最后的结果是非常令人惊讶的,学生通过机器教学提升的成绩,相比于学生通过老师的教学提升、教学效果不相上下。这个过程由多家媒体进行全程的监控,最后乂学教育和艾瑞咨询一起联合发布了《中学人工智能自适应教育研究报告》。并且去年由40多家媒体先后报道,包括央视第一时间、日本NHK的采访。

    

除了人机大战,从2015年到现在产品研发的过程中,我们也在一直验证我们产品的学习效果和教学质量,我们先后和其他同类的互联网教育产品进行了对比,两组不同的学生,一组进行我们机器学习,另一组使用同类互联网教育产品进行学习,结果证明了我们自适应学习产品比同类的产品教学效果都要好。

   

其实人工智能自适应学习,这个领域在国外并不陌生,到现在已经有20多年的历史,最早是出现在智能辅导系统里面,当时最早的应用是基于专家系统,那时候是基于简单的规则,也就是说,简单的把学生进行分层,进行层次化教学,分为好生、中等学生、差生。


而人工智能自适应学习得到迅速的发展是在最近的十年,由于人工智能技术成熟、云计算平台的发展、互联网技术的发展以及视频技术的成熟,等等都促进了人工智能在教育行业里面的应用。


人工智能自适应学习和过去二十年前专家系统相比,有一个特别大的变化,就是在个性化学习方面精准的知识诊断方面,更加精准、更加个性化、更加有效,能做到真正意义上的千人千面,能够依据每个学生不同的学习情况给出最佳的个性化学习解决方案。


在国外,在最近的十年之内,已经有几十家人工智能自适应学习的产品先后应用在各个方面,各个年龄层,从小学、初中、高中到大学、成人教育、职业教育,人工智能自适应都不同深度的渗透,像哈佛大学不同课程采用了人工智能自适应学习的系统,在印度也有一家Byjus成为互联网教育行业的龙头老大,澳大利亚的学习平台Smart Sparrow也获得了1400万美金B轮融资,还有韩国的Knowre获得了软银的投资。


我们自在2012年到2016年之间,研究了美国市面上所有的自适应学习产品,总结了他们的学习效果,最后得出了一个结论:人工智能自适应学习的教育是当前教育行业里面最需要的一种学习方式。


人工智能自适应学习教育在国外,学习效果都非常明显。通过人工智能自适应的学习方式,每个学生依照自己的节奏进行学习,对于学习好的学生来说,他可以超前去学习,因为他学习速度快,花的时间更短,能够超前完成课程。对于学习成绩差的学生来说,自适应学习效果非常显著,在这种学习方式上面能够获取和自己的能力水平相匹配的学习内容。


我们知道在传统课程里面,对于成绩差的学生来讲,老师讲的内容对他们过于难了,并不是说这个学生不爱学习,而在在学习过程里面没有获得成就感,因为老师不会依照他的学习节奏来给他进行辅导,不会针对他的知识漏洞、不会针对他基础的薄弱的知识点给他进行单独的、有针对性的辅导。所以说在人工智能自适应学习模式里面,系统能够给推荐难度合适的,跟他能力水平相匹配的学习内容,对于极差生来讲努努力能够把这些内容学会,快速的获得好的成就感,从而给他带来学习动力和学习的专注。


2015年,人工智能的概念非常少,我们一直在坚持,我们相信人工智能的技术是能够带来学习效率的提升,能够去解决优质教师稀缺性的根本性问题。


我们是站在巨人的肩膀上面,把最好的人工智能技术结合中国的国情,尤其是中国K12学生的特点、特色做了很好的本地化,在产品研发过程之中,我们请了中国特级的名师来编纂学习内容,来打造精心化的纳米级知识图谱,形成完善的指导体系。


我们中美联合的数据科学家打造人工智能自适应学习的算法,同时在教学模式下用我们的系统能够接近百分之百的代替老师教学。我们通过这种方式,让老师回归到育人这件事情上,把教育做一个拆分,教室教学、教师育人。我们的系统能够做到教学,相比于真人老师能够给学生带来更好的教学,让老师从繁杂的授课、背课、批改作业这些事情上解脱出来,回归到和学生的情感以及心理上的沟通,帮助学生培养人生观、价值观、世界观,帮助学生更加全面的发展。

    

我们的人工智能系统架构分为几块:首先是学生的学习系统,我们通过交互的系统可以实时的采集学生的学习数据,包括学生在系统上所做的每道题,学生看过的每个视频,都能够有效的采集,采集的数据会进行实时分析,结合学生历史数据形成学生的学习分析,能够帮助学生更加清晰的自己学习情况,也能反馈到老师或者管理员那里,从而对学生进行更好的干预。而且学生的学习结果能够进一步反馈到人工智能自适应学习引擎,根据学生画像的认知进而能够更有效的进行个性化,及更加精准的学习内容的推荐和学习方案的规划,从而大幅度提升学生学习的效率。


我们的系统最重要的特征是能够做到精准的诊断。我们系统可以做到智能化的诊断,通过智能化动态的测试诊断学生的知识漏洞,而且能够花最少的时间、最少的题量能够快速精准的定位到学生的自身状态。也就是说,我们能够诊断出学生哪些知识漏洞,知识的薄弱点,从而后面进行有针对性的学习。


在知识诊断测试过程是一个动态的、实时的过程,不同的学生所花的时间是不一样的,所做的题量是不一样的,所用时间也是不一样的,最后诊断出来的结果发现学生知识点掌握情况也是不一样的。所以我们系统能够花最少的题量,能够诊断出学生在很多个知识点上掌握的情况,。


我们知道传统模式下面,所有的学生都要学习所有的知识点,所有的知识点对学生来说都是薄弱的知识点,每个学生在不同的知识点上都要花费相同的时间,已经掌握知识点的学生还要重复的学习,我们系统能够诊断出学生的知识点,从而避免学生去学习学生已经掌握的知识点,这样能够大量提升学生的学习效率。


在学生学习的过程之中,我们的系统能够针对不同的学生有不同的个性化解决方案,我们能够做到给学生提供个性化学习内容的推荐,能够做到给学生进行个性化学习路径的规划。就像阿尔法狗一样,在进行下围棋的时候根据棋面的局势决定走哪一步是最优的。

     

在过去一年多时间,乂学教育先后上线了数学、英语、语文、物理学科,我们也欣喜的看到,不同学生在不同学科上面,以及不同年级上面都有不同程度的提升。上海地区的学生从77分提升到120分,青岛的学生能够从60分一下子提升到86分。


在教研这一块,我们能够做到精细化,我们结合了上海优质资源,做了知识点细致拆分,这是所有学科里面最难的一个科目,线下的也做了九级拆分,拆分到每一个细小的实词、虚词。所以在知识结构里面,能够精准的诊断到学生在每一个精细化的、细小的知识点上,他的薄弱点在哪里、他的掌握程度如何,才会更加有针对性的给学生补充学习资料,快速的帮助学生提升他的学习成绩。我们可以精细化每个纳米级的知识点,可以精准的定位到学生在哪个纳米级的知识点上没有掌握好,从而帮助学生提高学习效果。

    

在技术和研发上面,乂学教育保持领先优势,我们和美国著名的斯坦福国际研究院,联合成立了人工智能自适应学习的实验室进行深入合作,包括在知识的测评、在知识的内容上精准推荐,在学术上面,我们去年发表了两篇论文,在国际唯一的人工智能教育大会上我们做了一个主题分享,在今年3月份也我们会在葡萄牙做一个分享。

    

从过去到现在,乂学教育先后进行了几轮融资,背后的投资方包括好未来、新东方、正和岛、诺基亚成长基金等等。


最后,我想借一句话进行总结,这是英国人安东尼•谢尔顿爵士在2017年写的一本书里面提到,人工智能让每个孩子以自己的节奏进步。我们一直坚持,因为相信人工智能的技术能够带来教育的进步和发展,我们也相信人工智能技术能够给孩子带来更好的个性化学习体验,我们相信在未来所有的家庭,人工智能教育会给每个孩子带来更加公平、更加优质化的教育。


谢谢大家!


关键词:教育   AI   大数据   K12 
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