算力智库：松鼠AI崔炜——人工智能让每个学生身边随时有一对一辅导的特级老师

算力说

受疫情影响，线上“网课”与学生居家自主学习相结合的“停课不停学”模式重塑在线教育行业的同时，也在推动“AI+教育”的深度融合。从不断创新的教学机器人产品到一对一的私人家教模式，正在为广大青少年儿童量身定制个性化学习方案。

本期算力大学邀请到松鼠AI联合创始人、首席科学家崔炜，带来《Ai在教学机器人中如何实践？》，解读AI教学的现阶段应用成果和未来方向。崔炜表示，用AI代替老师进一步提升学习效果，让每个学生身边都有一个随时随地能够一对一辅导的特级老师，这是当前人工智能个性化教育发展的目标和方向。未来，教学任务将交给AI来完成，真人老师带来的是能力的培养。

人工智能过去60多年经历了一个起起伏伏的阶段，在最近几年，尤其是2012年之后，又迎来了人工智能的第3次浪潮。

这次的浪潮相比于以往有几个特点:

1. 以深度学习算法为代表的浪潮。相比于过去的其他的算法，神经网络有了进一步提升，尤其在算法、模型、参数等方面。如果把算法比做人工智能应用的引擎，相比过去，引擎可能从汽车变成了火箭发动机的引擎，性能大幅度提升。

而火箭发动机的引擎要发挥效应，离不开燃料，也就是数据。

由于互联网的发展，尤其是移动互联网，越来越多信息电子化了，我们能够采集的数据越来越多，有了充足的原料，火箭的引擎发动机，才能发挥出充分的效用。

2. 算力的爆发。人工智能算法本质上就是一堆代码，必须采用机器去训练，通过数据去训练算法，离不开一个强力的计算力。在过去摩尔定律的硬件发展浪潮下，算力提升了几十万倍，通过GPU、 CPU等硬件，让深度学习算法能够充分发挥出它的作用和效果。

疫情期间人工智能发挥了重要作用，而人工智能在教育领域，也有多年的发展和探索。如何应用人工智能的算法代替老师，减轻老师的负担，让教学变得更加高效，这方面的研究一直没有停止，只是由于算力和数据的限制，人工智能教育的发展非常缓慢。

但在深度学习浪潮的冲击下，近10年内人工智能教育行业得到了蓬勃发展。

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目前的几大人工智能学习发展方向

1. AI结合VR的场景化浸入式英语学习，让学习者得到出国练习语言的效果。

2. 终身学习助手，结合人工智能、机器学习、语音识别与预测分析的机器人，连接该校所有系统与学生的个人档案，熟悉有关学生个人的所有资讯，可以完全与学生个性化互动。

浏览课表具体时间、在app上定座位、期末的时候查成绩、可安排规划学生的学习时间，主动建议学生如何完成作业，运用各堂课的空档时间作主题式的复习。

3. 采用图像识别的技术，拍照识别题目，找到题目的解答过程，在没有老师指导的前提下自我学习。

4. AI口语测评。模拟老师从各种不同维度评价学生的口语发音，从语法、音节音素甚至发音的语调、重音、流利度、逻辑性等多个维度去评测，发现每个学生的薄弱点，整体提升学生的口语能力。

5. 作文批改。识别作文，并给出分数，还能够识别作文里的拼写错误、语法错误以及规范性的错误。机器测评5秒钟以内就可以完成测评，更高效、更准确。

现在已经可以做到支持多种作文场景，包括网络提交和手写答题卡的扫描识别，支持考试和作业等模式；可以自动检测空白卷、抄袭卷等，评分更准确；还能提供包括单词拼写、语法表达、篇章结构、中式英语等多个维度的逐句批改和诊断，可以精确反馈出学生写作的不足之处。

6. 预测学习结果。基于项目试验机器学习的方法，用于早期识别有失败风险的学生。所有有失败风险的学生每周都可以向课程导师和学生支持团队寻求适当的支持，降低辍学率。

7. 双师课堂。主要解决的是师资资源缺乏问题，很多地方缺乏好老师，通过直播的形式，能够让比较好的优质的老师也能带给偏远地区学生高质量的教学。跟人工智能结合，能够提升双师课堂的教学效果。

除了课堂老师、直播老师，还有一位AI助教老师，能够实时监控整个课堂的学习情况，通过摄像头捕捉学生的表现。而且统计汇总学生们对老师讲的内容的反馈，实时调整教学模式，进一步增强远程老师与学生间的互动性，进一步提升整个课堂的教学效果。

现在通过血谱光学成像技术，甚至能在学生面无表情的情况下识别出来他的心情。通过内层图像，每个人遍布表情之下血管流动的变动波动，表现这个人的内心情况，这项技术也被用于测谎等领域，与双师课堂相结合，能够进一步提升识别准确性。

8. 脑电波技术。通过佩戴在头上的脑环，捕捉学生的专注程度。通过脑电波数据，能够反映出学生当时的专注程度和注意力。

结合图像识别技术对学生表情的捕捉，能够更加准确了解学生此刻的学习专注度，更好的帮助老师了解每个学生的学习情况，了解整个课堂的课堂氛围，帮助老师更好的改进教学模式和教学内容。

当前人工智能跟教育的结合，已经看到有很多不同的应用。而个性化教育，是人工智能跟教育结合的最突出的例子，也是现在大多数教育公司还有人工智能公司所做的趋势和方向。

如何用人工智能的技术去带来个性化教育提升学习效果？

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个性化教育，AI助力智适应学习

中国文化里提倡因材施教，孔子很早就提出了这种教学模式，主要原因是每个人的个性、禀赋都不一样，学习能力也不一样。有的学生擅长于理科，有的学生擅长文科，有的学生擅长于写作，有的学生擅长于表达，有的学生擅长于理性逻辑的思维。这些能力的不同会导致课堂上的学习效果不同。任何一个学生都具有天赋，只不过我们缺少发现这匹千里马的伯乐。

所以在教育领域，个性化教育缺乏的最核心的原因，其实就是老师跟学生的比例极其不成正比。

这种比例下，不可能给每个学生去带来个性化教育。但是人工智能跟教育相结合，很有可能去实现这一点。

用AI代替老师进一步提升学习效果，让每个学生身边都有一个随时随地能够一对一辅导的特级老师，这是我们的期望，这也是当前人工智能个性化教育发展的目标和方向。

其中的核心技术并不是自然语言处理技术，也不是计算机视觉技术，而是和AlphaGo类似的感知型AI。

从知识结构及水平、学习情感两大维度，采用IRT感知计算、基于视觉及文本的学习情感感知计算技术，对学生在线作业过程中的学习及情感状态进行感知分析，自适应生成难度、数量及频率与学习状态相适应的个性化作业，在社会化与游戏化情境中形成与学生学习状态相适应的教学交互。

比如在GRE考试中，会依据上一道题的结果去调整下一道题，题目都是在实时变动的，这其实就是一种个性化的测试。

还有智适应练习，根据学生在课堂的上学习情况以及当前的知识状态，去做相对应的练习，让学生课后作业更有针对性。

在人工智能实现教学过程个性化，让整个教学过程里面不依赖老师就能完成学习过程，获得个性化学习，这一领域就叫智适应学习领域。

俞敏洪曾经评价过智适应学习：教育就像一个黑盒子，没有人知道里面的问 题是什么，而智适应学习系统可以帮助学生 做清晰的诊断，然后对症下药。他认为，技术将真正改变教育的面貌。

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智适应学习的作用和效果

比如在疫情期间大部分学校进行的直播课程，这种形式和课堂教学不一样，没有直接互动，会影响教学的效果和发挥。

1. 精准扫描知识漏洞，先诊断后学习，全流程覆盖

在智适应学习模式中，学生可以完整完成整个学习环节。不像直播，只有老师在讲，布置作业也比较麻烦，只能通过电子文档，做完之后还需要扫描。

智适应学习提供了一个完整的学习过程，先进行知识诊断，扫描学生学过的知识点，通过算法判断每个学生在知识点上的掌握情况，找到他的知识漏洞，只需要去针对诊断上的漏洞去学习。

老师也可以通过这份诊断报告更了解每个学生的知识情况。

2. 个性化学习路径

传统的直播课和录播课学习是线性的。所有的学生学习的内容都是完全一样的。所以学生的知识点顺序也是完全一样的。

但这种学习模式有缺陷，因为它不是个性化的。

在智适应学习模式中，每个学生会有自己专属的学习计划和学习路径。比如学生只有14个薄弱知识点，他只需要学习14个知识点，算法系统自动学习会给学生规划出一条最佳的个性化学习路径，他的学习是最高效的，大大节省了学习时间，把更多的时间和精力放在他没有学会或者是没学好的知识点上面。

在传统的直播课和录播课里，很难做到针对学生知识漏洞进行查缺补漏或者追根溯源。有针对性地找到学生问题的根源，能够提升学生的学习效果。

3. 增加学习互动性

直播课还有一个问题，缺乏互动性。

传统直播和录播课缺乏与学生互动性，课堂上老师可以实时与学生互动，而直播做不到。智适应学习模式为了保持学生最大的专注程度，把知识点进行切分，让每一个知识点都变得特别小，每一个知识点的讲解，就采用动画或者其他的生动活泼的形式呈现出来，让学生在可控的专注力时间内去学习。

通过算法实时调整学生学习内容，调整学习难度，匹配最合适每个学生的学习内容，让学生学习内容难度始终是跟学生他当前的能力水平相匹配，让学生每个学生获得他学习的成就感，提升学习的成就感。每个学生都按照自己的学习节奏去进行学习。

智适应学习与VR技术结合，也可以更直观看到每个学生的状态。老师不需要通过电脑设备，只需通过VR眼镜就能更高效了解到每个学生的状态，进行个性化学习干预。

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未来教育：人类教师与AI双师模式

我相信随着人工智能不断的进步和发展，未来的教学模式一定是真老师跟机器相结合，一定是以学生为中心，不再是过去以老师为中心。通过人工智能，所有学生都能按照自己的节奏去学习，都是个性化的学习。

智适应学习的算法会越来越强大，它将具有5大功能模块去给学生实时推荐个性化学习内容、个性化学习路径，实时进行学生学习数据的分析，并且还能够给学生进行人机对话、虚拟人机对话、虚拟的助教回答学生的问题。

在没有老师的前提下面，还可以通过多模块综合分析，学生学习数据结合表情数据、心电数据，还有脑电波的数据，进一步增强对学生画像的描绘，进一步了解学生的学习状态和学习情况，同时还有智能反馈系统实时采集学生数据，不断完善优化和净化。

未来的人工智能将跟真人老师各司其职。

机器可以代替的主要是知识的传输，而真人老师可以去做更有意义、更有价值的事情。

真人老师要做的是培养学生的创造力、想象力、社交能力、人生观、合作能力等。

未来的智适应学习系统，不仅是教授学生知识，更有可能培养学生各方面的能力。

不同的职业要求每个人所具备的能力都是不一样的，科学家的逻辑分析能力、数据分析能力要求会比较高，而记者的文化能力、沟通能力、信息筛选能力要求更高。

未来的智适应学习系统不光是评判每个学生知识掌握的情况，更重要的是评判每个学生的思想程度、能力水平等，这些被称为思想能力方法MCM。不同的职业会有有不同的MCM，在学生学习的过程里面，不光去评判他的知识，还有评判各种不同职业所对应的MCM。

未来的人才培养，能够更加具有针对性，依据每一个职业，去加强每个人不同能力的针对性培养。

我们相信人工智能会给教育带来革命性变革，让学生更少的刷题，在相同单位时间之内获得更大的学习水平的提升，像过去一考定终身的现象会消失。

因为数据让所有的学生的学习情况变得更加透明、更加公开，我们可以随时随地了解每个学生所有的历史学习情况，去评价每个学生他当前的知识状态，预测学生未来的表现。

通过个性化学习的方式，能够获得更大的学习成就感，增强学习的投入程度，并掌握真正的学习能力和方法。

未来教育一定是会变得更加公平，无论是在偏远地区的山村，还是在一线城市，每一个学生都能够通过这种AI老师获得高质量的教学，为社会能够培养更多人才。