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“聰明教室”裝上“大腦”
2019-08-14 08:16:14 來源: 廣州日報
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  因材施教一向被認為是最成功的教育方式,同一個老師、同一本教材如何能實現讓不同的孩子獲得相似的學習效果,科技力量正嘗試尋找解決之道。日前,在2019好未來TI教育智能大會上,展示了WISROOM2.0、教研雲、T-Box等教育科技最新研發成果,並正式發布AI開放平臺,吸引了不少教育界專業人士的關注。據悉,去年有500間教室升級成了WISROOM。業內人士表示,AI不能替代老師,未來教育是人工智能和人類社會相結合的結果。教育永遠離不開情感交流、思想碰撞以及愛的傳遞,不過當傳統教室升級成聰明教室,確實能賦能這些人類靈魂的工程師們,大規模因材施教在AI時代將成為可能。

   AI人工智能在過去5~10年快速發展,通過數據的驅動,教育行業也迎來了智能化的浪潮。語音語義識別、圖像識別、AR/VR、機器學習、腦神經科學、量子計算、區塊鏈等技術已經開始並且持續地、加速地與教育産業結合在一起。不僅許多學校推出了刷臉進校門、進宿舍等智慧校園的功能,同時從在線教育、拍照識題解題,到個性化推送習題,學習軌跡、學習習慣抓取分析等方面,眾多教育企業正在對AI技術在教育領域的應用進行探索,並且得到了資本的青睞,頻頻獲得大額融資。今年2月掌門1對1宣布完成3.5億美金E-1輪融資,這是K12在線一對一輔導領域迄今為止融資金額最高的一筆融資。而在線語言培訓品牌阿卡索也完成了億元級C1輪融資。

  在TI教育智能大會上,中國工程院院士孫家廣表示,科技進步成為推動經濟發展的重要動力,也是推動教育發展的重要動力。語音識別和圖像識別與教育相關的場景結合,將應用到個性化教育、自動評分、語音識別評測等場景中。學生獲得量身定制的學習支持,形成面向未來的“自適應”教育。

  在所有教育領域的智能化技術應用場景中,最典型的就是自適應學習(Adaptive Learning)。自適應學習的運作過程是這樣的:搜集學生學習數據,預測學生未來表現,智能化推薦最適合學生的內容,最終高效、顯著地提升學習效果。自適應學習能夠根據學生的個人能力制定個性化學習方案,提供個性化的輔導。

  用科技力量突破教學極限

  學生學習的效果究竟與老師的教法有沒有關係?一位在教輔機構被公認為“名師”的老師表示,“我上課很多學生喜歡聽,我知道有些學生聽不明白,但不知道具體是哪些。我很少講一對一,因為我還做不到針對不同學生切換我的講法” 。一位新老師則表示,“作為一個新老師,我最不擔心的就是把一個知識點講得流暢自如,但當我講完一道題後,同學們看我的眼神,會讓我有點困惑,我不太確定那意味著什麼?如果能夠根據班上不同的狀況給我授課的建議,或者是實時的反饋,那我會教得更好”。

    好未來WISROOM負責人楊松帆對記者表示,“小的時候他有一個夢想,是想成為一名考古學家。可是他初中的歷史老師講課卻讓他瞬間對歷史喪失了興趣,這個理想破滅了。如果老師知道學生裏面有一個人懷著這樣的夢想,他會不會有不同的方法教歷史?”楊松帆説,或許不是老師沒有想過因材施教,但要對每個人都因材施教並不簡單。而現在通過科學技術,可以讓這些難題得以解決。比如要學好英語,就要敢于去説。沒有技術支持的情況下,一堂英語課40分鐘,如果老師給班上40多個學生每個人都給予練習和反饋時間,一堂課基本就這樣過去了。

  而技術就有可能突破這些極限,AI的助力可以讓更多的老師變成好老師,把更多的授課變成匹配學生和班級的授課。比如在英語課上,學生開口次數可達到180次,每一個孩子都可以拿答題器説,説完後技術還可以真實反映出孩子的發音和回答問題在哪裏。一個聰明的教室,可以讓授課的內容在方法、節奏、版本、進度等方面,都能適應不同地區孩子的發展。比如利用語音和文本理解技術,批改學生的練習題,可以使效率提升20%以上,利用手寫識別技術,累計批改數學口算題超過了4.5億道,為參與的老師節省了5萬小時的時間。

  在TI教育智能大會現場,記者親身體驗了變“聰明”的教室是如何上課的。課室中有一個老師,屏幕中還有一個老師,屏幕裏的老師提出一個問題,看到誰舉手叫誰回答問題,當學生回答對了就給他表揚,把他的頭像放在屏幕裏面並且加了積分。這樣一個課程就是在WISROOM裏面完成的,它是一個智能的教室,也是一個聰明的教室。看起來是一個老師通過直播給這個班的孩子上課,但其實這個授課過程並不是真人完成的,整個過程是由AI完成的。所有授課的內容是提前準備好的,而AI實時看到了誰在舉手,誰想要回答問題,讓他回答問題的時候判斷有沒有回答正確,當判斷為正確時就會給他鼓勵。

  據了解,這樣的聰明教室的教學內容在雲端,可以進行數據收集並和孩子産生互動。通過教研雲,教學的內容、進度、難度、風格以及授課技巧都在這個雲端做了記錄和結構化。如果一個學生在上課時兩節課都沒有參與互動了,他的答題數據、做題的時長比其他孩子平均要長,正確率比別的孩子要低,聰明教室就會通過分析這個孩子所有的行為數據、做題數據、聽課數據,發出兩個指令:第一個指令是接下來的課程裏面提一個相對簡單的問題,AI算法計算出這個學生肯定會回答正確,然後在課堂中把他請起來回答,答對之後給他一個表揚,幫他找回信心;另外,聰明教室將他的學習數據、聽課數據給到現場老師,讓老師關心這個孩子,看他有沒有其他原因導致了學習狀態不佳,從信心和關心上面給孩子更多關注。通過這樣的方式,把一個傳統教室變成一個智能教室,智能教室通過數據更懂孩子,為大規模因材施教提供了基礎。

  集成30多種AI技術

  可同時識別200人的專注度

  對于優秀老師來説,上課中不斷地觀察學生的細微動作、表情,根據他們積累教學經驗、教學能力,來實施調整,而這一切在聰明教室裏則依賴于一個“超級大腦”來完成。這就是T-Box,在T-Box中集成了骨骼點檢測、表情識別、手勢識別、語音識別等30多種AI能力。

  在整個教學過程當中收集學生的數據,説起來簡單,其實並非在每個教室裝上攝像頭、麥克風就可以了。據了解,T-Box配備了專門AI算力,讓它擁有了16T運算能力,這相當于300臺iPhone XS加起來的運算能力。這樣超高的算力,可以同時進行超過800人的身體姿態識別,或者同時進行200人表情和專注度的識別。據悉,在過去一年,全國有500間教室升級成了WISROOM,一共服務了5萬人次的學生,並且擁有了20多個專利。

  整個教室如何收取到雲數據呢?據好未來開放平臺事業部硬件負責人趙必鵬介紹,教室的傳感器有攝像頭和麥克風,還有各種各樣的智能設備,比如語音答題器和硬件,把整個課堂數據收集起來。通過T-Box——聰明教學室的大腦,利用超過30多種AI技術在上課過程中,不停地觀察學生的學習過程,通過全高清的攝像頭以每秒三四十幀的頻率記錄學生學習過程,再通過AI算法,從他們的姿勢、手勢,再到他們的表情多個方面觀察和分析學生。同時會通過學生手上的答題器,對學生説的每一句話進行實時的識別和語意的分析,再進行一係列運算,最後匯成對每個學生的關注。比如,通過現場展示的視線移動軌跡識別,可以看到分析視線移動的路徑和時間、速度,從而分析其專注度和感興趣度。為了實現從檢測到分析,決策的過程中,某種場景下,教學大腦需要進行幾千億次的運算。

  除了課堂實時數據,課堂的教學也需要大量的數據,其內容來自教研雲。教研雲裏收錄了大量的試卷和題庫,比如説恢復高考以來全國所有省份的高考真題,最近十年以來一百多個城市的中考真題以及中高考的模擬題,近五年以來兩千多所重點中小學期中、期末試卷,目前整個題庫的總體量已經接近500萬,同時每年在以100萬的增速在持續增長。通過將教材和圖書進行數字化,老師們可以隨時將裏面的片段和題目下載到講義和課件上。目前教研雲正在構建以照片、圖片、視頻、動畫、3D小程序等資料館。好未來教研平臺高級總監季雲英表示,今天獲取信息方式已經不僅僅是文字,不管是宏觀的地理、天文,還是微觀的生物和化學,都可以通過技術的手段,通過一個小視頻呈現給孩子們。教研雲為老師準備好這些教學資源,老師只需要把所需的相關資料放進小車,一鍵拖到係統裏適當編輯,一個課件就完成了。

  當有了數據在教室裏面呈現了之後,學生和教室成了一個有機的整體,很多事情有了實現的可能。通過數據發現有些孩子喜歡特別酷炫的表揚,有些孩子喜歡充滿幽默感的老師,所以智能教室可以提供更有趣的上課方式,並能夠匹配相應的難度、進度和熟練度,從而提高學習效率。當學生上完一堂課之後,教室“大腦”自動判斷下一堂課怎麼樣讓學生更感興趣,能夠判斷如果下一節課講同一個知識點,是不是應該把學生分成兩個不同班級,用兩種不同方式講同一個知識點。

  專家意見:除了激發學習興趣

  更要遵循大腦發育規律

  人工智能需要海量的數據進行學習,缺乏數據將大大制約其升級和發展。據統計,國內在線教育相關企業達上千家,其中,70%的企業面臨虧損,不少打著AI+教育的招牌, AI在整個教學過程中的利用甚少或者根本沒有帶來任何效益。有業內人士表示,課堂是非常復雜的,參與角色這麼多,師生互動還有各種各樣的多樣性,同時還需要有實時性。每個場景都對AI技術提出了巨大挑戰,通用語音圖像、語言,還有視頻還是滿足不了要求。利用教育真實場景的數據來深度優化AI模型,才能真正達到更優的可用效果。

  中國科學院計算技術研究所研究員陳雲霽表示,現在技術開發基本以感知為主,就像眼睛、耳朵等看和聽,而未來開發的方向是認知,認知包括推理聯想、分析歸納,隨著認知能力的增加機器能做更多的事情,但其開發的難度要大很多,目前正是攻克的難點。

  科技雖然可以讓一個哈佛老師服務更多的學生,但未來教育不僅僅是科技,它更要回歸教育的本質。隨著技術的進步,可以部分將老師從重復勞動中解放,以便專注于教育本質,發揮“激發、引導、陪伴”的作用。然而,在學習這件事上面,算法、數據面對更為復雜的人腦,其呈現結果未必會表現出邏輯合理性。

  北京師范大學認知神經科學與學習國家重點實驗室教授畢彥超則認為,相比人工智能的算法,人的大腦是非常復雜還需要不斷探索的。即使是感知部分,人腦也有多個區域來管理,看並不一定是看,比如在不同的環境下,看到同樣的東西,能有不同的情感體驗。現在通過人工智能的算法來激發人的興趣,推薦學習方式,不過,需要注意的是,人腦的發育有其自己的規律,不同的個體發育的狀態也是有差異的,比如同樣是語言能力,有些人開口表達早些,有些就晚些,這都是正常的。在促進學習的過程中,更要順應個體自然發育的規律,這是一個多方面因素影響的結果。(記者 劉麗琴)

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【糾錯】 責任編輯: 徐一嫣
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