「探讨」人工智能+教育如何突破传统，实现1+1>2的学习效果？
www.toutiao.com 2018-05-31 10:21
「探讨」人工智能+教育如何突破传统，实现1+1>2的学习效果？
导 语
「 近两年，人工智能与日常生活的结合越来越密切，当人工智能遇上地图，就有了智能导航；遇上围棋，就有了Alpha Go。
那么，当人工智能遇上教育，会孕育出怎样的产品？如何利用人工智能技术的优势与教育过程相融合，以产生1+1＞2的效果？ 」
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根据目前人工智能的特点和优势，小编认为，人工智能+教育的结合，主要通过以下三大业务方向来解决问题，为学习者提供优于传统教育的效果。
「探讨」人工智能+教育如何突破传统，实现1+1>2的学习效果？
01
面向特殊人群的补偿性教育
特殊教育中的群体包括聋哑学生、听障学生、视障学生、智障学生、自闭症学生及肢体残疾学生等，这些学生由于先天或者后天缺陷，在学习和生活上充满困难。
目前，人工智能技术已经成功应用于特殊教育领域，以技术手段弥补其智力或身体的不足，最大程度满足不同特殊人群的需要，促进其个性化学习。
◎ 学习方面
北京联合大学特殊教育学院利用科大讯飞“听见语音转写系统”来为听障学生进行授课。该系统利用自然语言处理技术和语音识别技术，将老师的讲课声音，实时识别为学生能够看得见的文字。这不仅能提高讲课效率，还能解决手语授课表达不够精准的问题。
「探讨」人工智能+教育如何突破传统，实现1+1>2的学习效果？
此外，。该系统嵌入一个智能化的虚拟导师，聋哑儿童在虚拟导师的帮助下可完成学习任务并练习发音。试验结果表明聋哑儿童不但学会了知识，而且表达能力也得到提高。
◎ 生活方面
人工智能+教育可以促进特殊人群的生活便利化。
例如Aira公司将机器学习与智能辅助眼镜相融合，利用机器学习算法和语音识别技术，帮助视觉障碍者同步获取周边环境信息并进行定位导航，为其出行带来极大便利。
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◎ 健康方面
人工智能+教育可以促进特殊人群的康复专业化，尤其是自闭症患者的康复治疗。
自闭症患者最缺乏社会沟通能力，而人工智能技术支持下的智能虚拟代理或智能社交机器人，可以很好地与自闭症患者进行对话交流，获取其社交行为关键数据，并通过快速、非正式的评估来判断患者是否理解活动或进行轻微的技能改进，可以培养自闭症患者的语言能力、社会沟通能力甚至是情绪智力。
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例如，哈尔滨点医科技开发的情感智能机器人RoBoHoN，能帮助自闭症患者进行康复治疗，是国内首家采用人工智能治疗自闭症患者的医疗机构。
人工智能+教育可以最大程度地开发特殊人群的优势潜能，发展其多元智能，帮助加快回归主流社会，打破残障人和正常人之间的隔阂。
02
针对常规业务的替代式教育
人工智能支持下的替代式教育强调通过技术达到与教师从事的某些教育活动相同的作用，代替教师执行部分任务。
在目前的教育人工智能应用中，智能批阅系统主要以自然语言处理和机器学习为核心技术，能够实现机器智能阅卷、作文自动批改。而以语音识别测评技术为核心的语言类教育应用，能够实现口语考试评分、口语练习纠错。
因此，人工智能+教育可替代教师执行的常规业务主要体现在考试结果判定、作业及练习效果检查两个方面。
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替代式教育常规业务分类
例如智能批改英语作文的在线服务系统，能够对学生上传的作文在线生成评分、评语及内容分析诊断，学生可以根据提示进行反复修改提交，直到满意，类似的系统有My Access、Criterion等。
智能批改系统不仅能自动生成评分，还能提供针对性的反馈诊断报告，指导学生如何修改，一定程度上解决了教师因作文批改数量大而导致的批改不精细、反馈不具体等问题。基于语音识别技术的口语学习软件同样可以对学生的口语发音进行评分、纠错和指导。
此外，人工智能技术使机器能够根据预设程序进行高效地重复性工作，因而教师可以将更多精力投入到教学设计优化、学生心理健康培养等创造性活动中。
因此，针对常规业务的替代式教育既能节省大量人力资源，为教育教学提供便利性服务，同时又能促进学生学习方式的多样化和智能化，满足众多学生的学习需求。
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03
服务个性发展的适应性教育
由于个体差异，学习者在学习过程中对知识的接受程度不尽相同。因此，如何让学生能够个性化学习，实现因材施教，是解决当今教育问题的关键，也是人工智能在教育领域的重要发展方向。
现阶段，智能虚拟助手、智能导学系统、自适应学习系统等能根据学习者的个人特点（如语言、学习风格、偏好等）创建个性化课程，让学习者获得更好的学习效果。
以智能虚拟助手举例，助手可以通过自然语言模拟人类对话，化身为机器人导师，深层次理解人类需求，其核心特征是对话式交互与智能性服务，实现与学习者交互问答、提供情境学习、进行学习分析等功能。
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并且，随着交互程度不断加深，机器人导师会更懂学习者，互动过程也将更具针对性。该系统还会对学习者的学习数据进行分析，从而有效调整学习进度与内容。
而智能导学系统则兼顾学习者的认知和情感状态，借助答案分析和错误反馈过程来评估学习者对知识的掌握程度，并提供个性化的指导。
智能化程度较高的自适应学习系统不仅能对语音、图像等外部信息进行感知，还具备深度学习的能力，能够理解学习者行为习惯甚至情感态度。个性化学习支持系统产生的学习者行为数据，是系统功能完善与技术升级的基础支撑，是实现对学习者个性化学习辅导的关键因素。
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自适应教育系统的算法逻辑（来自乂学教育）
系统对学习者的学习风格、兴趣偏好的了解越深入，对学习内容推送、学习行为反馈、情感变化的处理便越精准。
目前，自适应学习系统已经在国内外逐步普及，并且成熟度越来越高，已能为学生的适应性学习提供不同程度的支持。
【今日话题】
对于人工智能+教育，你最看好哪种结合模式？
* 本文部分内容来源自《教育人工智能的发展难题与突破路径》，由乂学小编整理修改成文。
