免费下载案例集|20+数字化领先企业人才培养实践经验 了解详情
写点什么

好未来谢华亮:AI 在教育行业中的应用

  • 2019-10-09
  • 本文字数:3720 字

    阅读完需:约 12 分钟

好未来谢华亮:AI 在教育行业中的应用

11 月 23 日,在以「AI 产业技术的渗透与融合」为主题的 NIUDAY 北京站中,好未来 SEG 智慧教育事业部技术总监谢华亮为大家带来了关于「AI 在教育行业中的应用」的分享。



大家好,特别感谢七牛云邀请我来做这个分享,我今天要给大家带来的是 AI 在整个教育领域的应用。


我今天的主题是新时代、新技术、新教育。


我们过去老师的模式是在黑板上讲,学生在下面听,现在时代已经不一样了。我们现在面临的时代,由于 AI 、新技术的普及,对过去的教育方式是一种颠覆。我将就这些方面,把整个过程和大家进行分享。


首先简单科普一下,今年中兴事件为什么会愈演愈烈?其实最关键的逻辑,是核心技术层面上的中美竞争。在 AI 技术上面也是一样,比如我们在 2017 年树立的四个领头羊企业,包括 BAT 和科大讯飞,还有美国的 Facebook 以及最近准备推无人驾驶的苹果,这背后所呈现出来的,最终是 AI 热度席卷全球的趋势。


在 AI 里面有一个全球的竞赛叫 Kaggle 竞赛,Kaggle 竞赛中会给你出题目、提供数据,让你用算法和模型做相应的处理。Kaggle 竞赛里有很多的实际场景题目,比如说机场安检、房价预测、肺癌预测、航线优化。


以机场安检为例,如果你去北京 T2 航站楼最旁边的安检口,就会发现那里不是人工而是全智能的。每个放行李的地方会有一个摄像头,每个摄像头对应人和行李,然后整个安检过程都是半自动的,不像 T3 或者 T1 必须要人工手检很麻烦,如果有机会去 T2 航站楼的话可以体验一下。


Kaggle 竞赛中,比较优秀的还有肺癌预测。因为总体来说,现在医疗资源非常不丰富,通过好的算法,能通过大数据判断肺癌机率,把片子给它,它就能识别出来肺癌的几率。


接下来是航线优化。可能大家平常都坐飞机,却不知道飞机里最麻烦的就是航班排次。举个例子,我上周从南昌回来,每周每天从北京到南昌的飞机大概只有八趟左右,但比如到上海或者深圳,每天可能大概有五十多趟,区别在哪里?要通过每天人流的动态,来预测多少人坐这个航班。如果手工排的话会非常痛苦,全国每天要排两千多趟航线,必须通过机器来完成操作。


西班牙有一个应用叫做 Pay Per Laugh,也就是「按笑容付费剧场」。每个人的前面装一个屏幕,你笑一次他就按照一次给你计费,比如一个观众笑了 38 次,他就需要支付 11.4 欧。这是人脸识别一个非常典型的应用,在欧洲一些剧场在做这个实践。按笑容付费以后,观众数提升 35%,客单价增加 6 欧元,每场总收入 28000 欧元。这相当于是 AI 对生活场景的一个使用。


下面再简单说一下 AI 这个行业的发展,比如说像数据、算法、算例这些问题。这几年我们从搜索、电商、社交、虚拟助理等公司,还有自动驾驶、教育等领域来看,AI 是全球范围内比较大的趋势。


所有 AI 落地有四个要素,首先是落地的场景,就是方向盘。比如今天我们七牛云,可以降低人力成本,否则有无数优秀的算法也没有价值。第二就是数据,数据就类似于我们的汽油,车的核心如果没有数据就没法跑,至少现在 AI 的方向还是基于大数据的逻辑。第三就是算法,像汽车发动机一样。好的算法能够让效率大幅度提升。最后是算例,相当于轮子。神经网络也好,普通的机器学习也好,深度学习也好,最核心就是依赖于 GPU,现在都是 TPU,最早的 CPU 在这个时代已经跟不上了,现在都需要 TPU,用大批量变形计算的运行单元做处理。


教育对我们来讲,是传统的一个方向,但是如果 AI 加上教育会产生什么效果?


我先简单科普一下整个教育发展的情况。最早的教育是精英的教育,比如说像我国的科举制度,西方贵族的精英教育。现在为什么说社会主义制度要优于资本主义制度?最核心的就是社会主义制度提供了集体化的大众教育,而资本主义制度最核心的逻辑仍是个性化的精英教育。欧美的电视剧会用无数的娱乐内容来冲击你的视野,来宣导大家不要学习,其实本质是在做社会分层,这就是「奶头乐理论」。导致优秀的人,也就是精英群体继续控制西方国家,而普通人你不想学习就往下走。


但是对我国来讲,社会主义制度是集体性的大众教育,每个人都要接受九年义务教育,或者十二年制的教育。九年义务教育是国家强制的,给了更多普通人机会。教育和医疗是一个国家的底线,可能若干年后,在欧美站在国家的金字塔顶端的还是以前那一帮人,而在中国,则给每一个普通人通过学习就能够改变命运的机会,这是本质社会主义优越性的体现。


然而这种情况已经是过去,未来的需求已经发生了变化。今年四月份,国家提出来教育信息化 2.0 ,它要求除了信息化的升级,更多在技术素养转变,要构建「互联网+教育」大平台,要个性化教育,大规模因材施教。2018 年开始全国变化的新高考改革政策也反映出这一点。现在新高考是 3+3,除了语数外三门课以外,剩下三门课由你选择,比如未来想当记者就学文科,就是地理、历史、政治,如果未来想当程序员那你可能学的就是物理、化学、生物。从 2018 年新高考改革以后,未来的考试会比以前更适合每个人,每个人都是独一无二的,这是整个中国目前的教育改革。在大的目标和方向下,意味着在未来核心一定是个性化,个性化的底层一定要依靠人工智能做支撑。新高考的核心是整个国家战略的变化,希望在未来 15 年或 25 年后,我们国家的人才能够跟美国有正面竞争,我们不再是每个人都念一样的内容,而是要更创新,培养更多优秀的人才。


在日常教育的方向里,常规至少有四个环节:教学、学习、考试和管理。前面三部分都是老师和学生共同来进行的,管理一般是学校对老师和学生的关系。下面我们一起来了解,现在做了哪些应用来支撑前面说的这些情况。

01 AI 语音识别

语音识别比较常见,但与教育学习有什么结合点?比如念一个单词:desk,按照标准音复述这一段英文,软件会给我一个评分。我们知道日常背单词是非常辛苦的事情,特别厉害的人一天可能背一千个,普通人大概就背一百个。如果做这个发音训练,如果让老师教我就非常痛苦,不可能老师天天听你一个单词背十遍。而通过不厌其烦的机器进行语音识别,就可以用机器通过发音打分,来判断我的发音。如果我是一个小朋友,可以进行 A 到 Z 的阶段划分,就可以不断地训练,而且口音不会偏,避免 chinglish 的情况。这就是语音识别的一个场景,属于自学的环节。

02 魔镜系统

我一句话来解释魔镜系统:它是一个视觉系统,把学生的实时状态收集以后进行呈现,最后做数据汇总,反向推动老师教学,推动学生自律过程。


我们在「双师课堂」上推出了一个场景,叫「专注之星」。先解释一下「双师课堂」:「双师」是现在教育一种新的模式,比如在海淀的人大附中,有非常优秀的老师,而一些教育资源相对匮乏的地区,想要吸收优质的教育资源。在这种情况下,就可以让北京的老师通过摄像头,以录像直播的形式,以真人大小被其他地区看见。现场还有线下老师,只负责现场收作业、纠正大家的课堂纪律等工作。这样的两个老师结合就叫「双师」。但是这样一来有个弊端,因为老师不在现场,意味着现场学生听着会无聊开小差,于是我们就借助这个「专注之星」来解决。在过程中教室里有一个摄像头,可以把所有人都拍下来,根据坐姿表情给大家做积分。这是一个非常小的改进,算是 AI 的一个应用场景。


还有一个应用场景是我们的线下培训机构学而思的小班授课,每个班大概 15 个人。教育焦虑大家可能都有,特别是做了父母之后,面对这样的问题,学而思的小朋友身上会有一个「框」,它可以识别小朋友在课堂的动作,比如他是不是举手了,表情怎么样,是转笔还是跟旁边的小朋友聊天,都可以记录的非常清楚。而且可以生成统计报表。这样一来,可以督促家长和小朋友针对问题及时交流,另外也可以根据课堂效果督促老师。这和「专注之星」一样,可以让整个课堂要趣味化。


以上两个产品对于我之前讲到的三个点——学生的状态、老师的状态、学生课堂状态的自主提升——都非常重要。这些人工智能的产品,我们有个专业术语叫「学业测评」,它用以观察整个学生的状况。除此之外最核心的就是学习过程,学习的过程如果不能人工智能化,就没有意义。


首先是自学,然后是学业测评,都是日常行为的监测。在这个环境里面会涉及到很具体的人工智能实现方法。

03 知识图谱

在我们过去上学的过程中,其实你认真看教育部的纲要,会发现无论什么教材版本,最终都是把相应的知识梳理出来的。比如我们比如说整个高中数学,可以拆解成大的网状结构,每个小点里面形成哪些知识内容,可以对应哪些知识点,知识点下面有哪些考题,这就相当于一个非常大的库,这个大库就是我们最终的知识图谱,每个知识图谱上面有无数延展的内容。


那它的作用是什么呢?比如说,我们可以自动出题,如果按照日常学习习惯,发现某个同学的某个知识点掌握的不牢靠,就完全可以依赖于知识图谱给他们推荐相应经常错误的题目。另外场景就是可以按照人工智能,按照知识的难易度自动组卷,定义好难度系数,就可以很快速的生成相应的试卷,都能够大大的减轻老师的负担,增加效率。符合整个国家提倡的「增效、减负」的大教育方针。


用科技推动教育进步,是我们好未来的使命,我们不只是一家教育公司,更是一家科技公司,期待好未来能够用科技技术支持我国教育信息化更上一层楼。


我今天总体的分享就是这些,谢谢大家!


本文转载自公众号七牛云(ID:qiniutek)。


原文链接:


https://mp.weixin.qq.com/s/6paBJzAEFrT0TlXUkiYLpQ


2019-10-09 17:571961

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

接口全面重构TypeScript ,让uni-app 具备出色的基础音视频能力

ZEGO即构

typescript uni-app 音视频

新华三商用终端新品全系入市,重塑办公极致体验

科技热闻

卧薪尝胆30天!啃透京东大牛的高并发设计进阶手册,终获P7意向书

Java 程序员 架构 面试 高并发

冷门科普类自媒体如何才能脱颖而出

石头IT视角

算法有救了!GitHub上神仙项目手把手带你刷算法,Star数已破110k

Java架构师迁哥

从渗透测试小白到网络安全大佬的成长之路

学神来啦

Linux 运维 网络安全 渗透测试

ES6 迭代器简述

编程三昧

JavaScript 大前端 ES6 迭代器

网络抓包实战04——深入浅出连接建立

青春不可负,生活不可欺

奇亚节点分币系统搭建,Bzz节点分币APP搭建

架构实战营 - 模块 6- 作业

carl

区块链如何赋能智慧城市

CECBC

dubbogo 社区负责人于雨说

apache/dubbo-go

dubbo dubbo-go dubbogo

从零开始学习3D可视化之物体选择

ThingJS数字孪生引擎

大前端 可视化 程序媛 3D可视化 数字孪生

英特尔宋继强:异构计算的关键一环,先进封装已经走向前台

E科讯

强化学习 | COMA

行者AI

人工智能

鉴释×CSDN丨国内外操作系统生态差异在哪?

鉴释

操作系统

在windows上用Nginx做正向代理

Python研究所

网络 Proxy 正向代理

搭建企业私有GIT服务

IT视界

git

“半监督”、“自监督”怎么用?| 算法深度剖析与实战分享

网易易盾技术团队

AI 算法 算法实践 实践案例 深度半监督

浅谈B端产品的表单元素设计

LigaAI

产品经理 UI 产品设计与思考

Java的函数式接口

中原银行

Java 函数式接口 中原银行

网络抓包实战03——TCP/IP协议栈:数据包如何穿越各层协议

青春不可负,生活不可欺

面试官问我:如何减少客户对交付成果的质疑

华为云开发者联盟

Scrum 敏捷开发 项目 用户故事 研发

微服务到底是什么?spring cloud在国内中小型公司能用起来吗?

Java架构师迁哥

🌏【架构师指南】分布式技术知识点总结(中)

洛神灬殇

分布式架构 架构师技能 分布式技术 6月日更

虚拟货币监管再加码:央行约谈部分金融机构 要求切断支付链路

CECBC

中国政府大数据市场,我们又是第一

云计算

双非渣硕,开发两年,苦刷算法47天,四面字节斩获offer

Java 程序员 架构 面试 算法

产业互联网时代的数字化转型与创新

CECBC

年中面试经历:美团2面+字节3面+阿里4面+腾讯Java面经,终入字节

Java 程序员 架构 面试

联邦学习—金融数据壁垒和隐私保护的解决之道

索信达控股

大数据 金融科技 联邦学习 金融 数据隐私

好未来谢华亮:AI 在教育行业中的应用_AICon_谢华亮_InfoQ精选文章