最近看到太多網(wǎng)課所引發(fā)的令人哭笑不得的事情陕见，這不禁讓人有一種教育好像被人工智能所遺忘的錯(cuò)覺(jué)。在AI飛速發(fā)展的今天我們的教育方式卻好像幾百年未曾有過(guò)什么大的改變封字。 Ben Dickson 在下文中就重點(diǎn)討論了绽族，人工智能在教育領(lǐng)域的發(fā)展以及一些問(wèn)題。
文章：How Artificial Intelligence Is Shaping the Future of Education
作者：Ben Dickson
編譯：Skye
如果你對(duì)比現(xiàn)在的教師和20世紀(jì)初的教室屎开，基本沒(méi)有什么明顯的變化。老師們還是站在前面用著黑板或者一些視頻設(shè)備來(lái)傳授知識(shí)马靠。有人會(huì)說(shuō)我們現(xiàn)在會(huì)利用投影儀或共享的電腦顯示器上奄抽，給出指導(dǎo)和分享筆記。學(xué)生將坐在教室的課桌旁或通過(guò)在線視頻會(huì)議軟件觀看甩鳄。技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了變化：許多工具和過(guò)程已經(jīng)數(shù)字化逞度，其中一些已經(jīng)自動(dòng)化，地理障礙已經(jīng)在一定程度上消除娩贷，但參與者和要素仍然大同小異第晰。
不過(guò)，隨著人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步彬祖，一個(gè)緩慢而穩(wěn)定的轉(zhuǎn)變正在悄然降臨到教育領(lǐng)域茁瘦。再過(guò)幾年，教師將不再獨(dú)自承擔(dān)培訓(xùn)學(xué)生的重任储笑。
AI已經(jīng)通過(guò)收集分析實(shí)體課堂和空中課堂中發(fā)生的每次互動(dòng)來(lái)甜熔，幫助提升教學(xué)質(zhì)量，并且?guī)椭蠋熃鉀Q每個(gè)學(xué)生特有的問(wèn)題突倍。這將可能改變?nèi)藗兘⒌纳鐣?huì)關(guān)系和經(jīng)驗(yàn)的一個(gè)開(kāi)始腔稀，現(xiàn)在這個(gè)社會(huì)中迫切的需要人類(lèi)和機(jī)器一同工作盆昙。
評(píng)估學(xué)習(xí)過(guò)程
教師在評(píng)估學(xué)生對(duì)一個(gè)概念的掌握時(shí)，必須考慮到對(duì)一個(gè)講座的每一個(gè)反應(yīng)焊虏，每一個(gè)茫然或?qū)Ｗ⒌哪暤玻恳粋€(gè)對(duì)一個(gè)問(wèn)題的熱切或猶豫的回答沉颂，每一個(gè)早晚交的作業(yè)鸟整，以及更多。這就是他們?nèi)绾握页鰧W(xué)生落后的地方击吱，并引導(dǎo)他們朝著正確的方向前進(jìn)疏尿。
這也是為什么衡量一個(gè)學(xué)習(xí)者的進(jìn)步是每個(gè)教師面臨的最大挑戰(zhàn)之一瘟芝，也是一個(gè)很難用經(jīng)典的基于規(guī)則的軟件完成的任務(wù)。
“無(wú)論是在大學(xué)校園還是在公司里褥琐，課程講座都主要是一刀切的锌俱，主要模式是教師與學(xué)生交談，”專(zhuān)門(mén)捕捉和分析教育環(huán)境中行為數(shù)據(jù)的人工智能公司Zoomi研究主管克里斯?布林頓（Chris Brinton）說(shuō)這是出于必要性：“從時(shí)間的角度來(lái)看敌呈，教師不可能或至少效率低下地長(zhǎng)時(shí)間暫停講課贸宏，并單獨(dú)解決每個(gè)學(xué)生關(guān)心的問(wèn)題，使所有問(wèn)題都進(jìn)入同一頁(yè)驱富。相反锚赤，一個(gè)有很多問(wèn)題的學(xué)生通常會(huì)被要求在課余時(shí)間與老師一起跟進(jìn)『峙福”
然而，基于分析和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的模式和相關(guān)性的機(jī)器學(xué)習(xí)算法被證明是幫助教師量化學(xué)生對(duì)課堂理解的有效工具赐稽。
布林頓解釋說(shuō)叫榕，為教室配備人工智能相當(dāng)于為每個(gè)學(xué)生提供一名數(shù)字導(dǎo)師℃⒍妫”驅(qū)動(dòng)人工智能的算法可以被訓(xùn)練來(lái)檢測(cè)學(xué)習(xí)者什么時(shí)候在困惑晰绎，什么導(dǎo)致他們困惑，或者什么時(shí)候他們無(wú)聊括丁，什么導(dǎo)致他們無(wú)聊荞下，”他說(shuō)。
這是對(duì)傳統(tǒng)學(xué)習(xí)軟件的一種轉(zhuǎn)變史飞，傳統(tǒng)學(xué)習(xí)軟件只依靠評(píng)估結(jié)果來(lái)衡量學(xué)生對(duì)所學(xué)主題的掌握程度尖昏。
現(xiàn)在有許多人工智能平臺(tái)，通過(guò)收集用戶(hù)與課程材料和內(nèi)容互動(dòng)的實(shí)時(shí)信息构资，為每個(gè)學(xué)生創(chuàng)建豐富的數(shù)字檔案抽诉。除了記錄成績(jī)和分?jǐn)?shù)外，Zoomi這個(gè)布林頓平臺(tái)還幫助開(kāi)發(fā)吐绵、跟蹤微觀互動(dòng)迹淌，如查看PDF文檔上的特定幻燈片或頁(yè)面河绽、回放視頻的特定部分或在討論論壇上發(fā)布問(wèn)題或答案。
然后利用這些數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型唉窃，該模型可以實(shí)時(shí)洞察學(xué)生對(duì)特定主題的理解和參與耙饰。數(shù)據(jù)模型也有助于發(fā)現(xiàn)多個(gè)學(xué)生之間的共同模式，并執(zhí)行預(yù)測(cè)分析纹份，例如預(yù)測(cè)學(xué)生未來(lái)的表現(xiàn)榔幸。
更高級(jí)的人工智能應(yīng)用包括使用復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法來(lái)分析面部表情，例如無(wú)聊和分心矮嫉，并將這些表情與收集到的其他學(xué)生數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)削咆，以便創(chuàng)建一個(gè)更完整的學(xué)生學(xué)習(xí)模型。
發(fā)現(xiàn)和解決學(xué)習(xí)中的差距
反應(yīng)學(xué)生知識(shí)的可靠數(shù)字模型有多種好處蠢笋〔ζ耄”DreamBox的Woolley Wilson說(shuō)：“智能系統(tǒng)可以自動(dòng)使用這些數(shù)據(jù)，讓學(xué)生立即參與到具體解決理解差距的學(xué)習(xí)體驗(yàn)中昨寞，或者讓老師識(shí)別并響應(yīng)這些特定的需求領(lǐng)域瞻惋。”援岩。
Third Space Learning 是2012年成立的一個(gè)提供一對(duì)一數(shù)學(xué)輔導(dǎo)的在線教育平臺(tái)歼狼，目前正在利用人工智能算法幫助提高教師的表現(xiàn)。自發(fā)運(yùn)營(yíng)以來(lái)享怀，Third Space Learning已經(jīng)記錄了大約數(shù)千次的數(shù)據(jù)羽峰。Third Space Learning與倫敦大學(xué)合作，目前正在進(jìn)行一個(gè)項(xiàng)目添瓷，用人工智能算法挖掘數(shù)據(jù)梅屉，以便找到成功的學(xué)習(xí)和教學(xué)模式，并向其在線導(dǎo)師提供實(shí)時(shí)反饋鳞贷，了解學(xué)生如何跟上課程進(jìn)度坯汤。
人工智能學(xué)習(xí)模型也可以為智能教學(xué)系統(tǒng)（ITS）提供動(dòng)力。智能導(dǎo)師可以在自主學(xué)習(xí)環(huán)境中工作搀愧，也可以與人類(lèi)教師合作惰聂，利用學(xué)生的歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為他們提供個(gè)性化的內(nèi)容咱筛，并根據(jù)他們的具體優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整搓幌。提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)是教師一直努力實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。
Rose Luckin說(shuō)：“人工智能的教學(xué)系統(tǒng)已經(jīng)證明能夠有效地教授定義明確的學(xué)科領(lǐng)域眷蚓，比如數(shù)學(xué)和物理鼻种。”沙热，倫敦大學(xué)知識(shí)實(shí)驗(yàn)室以學(xué)習(xí)者為中心的設(shè)計(jì)教授叉钥，“人工智能目前可以通過(guò)幫助記錄保存以及選擇和推薦供學(xué)習(xí)者使用的資源罢缸。”
另一個(gè)例子是MATHIA投队，一個(gè)由 Carnegie Learning 開(kāi)發(fā)的人工智能數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)平臺(tái)枫疆，它反映了人類(lèi)導(dǎo)師的行為。MATHIA收集各種數(shù)據(jù)點(diǎn)敷鸦，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和預(yù)測(cè)模型來(lái)確定學(xué)生的知識(shí)和技能水平息楔，并估計(jì)他們未來(lái)的表現(xiàn)。該平臺(tái)利用這些數(shù)據(jù)根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)過(guò)程調(diào)整學(xué)習(xí)路徑扒披。
Carnegie Learning 公司的首席產(chǎn)品架構(gòu)師史蒂夫?里特說(shuō)：“問(wèn)題的每一步都與一種或多種認(rèn)知技能有關(guān)值依，包括在電子表格中填寫(xiě)單元格、在圖表上繪制點(diǎn)等碟案≡赶眨”根據(jù)學(xué)生是否正確地完成了步驟，或者是否需要提示价说，我們會(huì)調(diào)整對(duì)學(xué)生相關(guān)技能知識(shí)的估計(jì)辆亏。”
MATHIA使用“知識(shí)追蹤”鳖目，即確定學(xué)生對(duì)不同概念理解的過(guò)程扮叨，以及“模型追蹤”，即理解學(xué)生解決問(wèn)題的方法的過(guò)程领迈，為了調(diào)整軟件對(duì)個(gè)別學(xué)生思維過(guò)程的支持彻磁，而不是將他們重新導(dǎo)向一種可能對(duì)他們沒(méi)有意義的標(biāo)準(zhǔn)方法。這有助于提供個(gè)性化的內(nèi)容惦费，可能有無(wú)數(shù)的學(xué)習(xí)途徑兵迅。
“例如，我們的提示會(huì)根據(jù)學(xué)生完成問(wèn)題步驟的順序而改變薪贫，如果這個(gè)順序反映了解決問(wèn)題的不同方式，”里特說(shuō)刻恭。
發(fā)現(xiàn)和解決教學(xué)中的差距
當(dāng)學(xué)生在堂課上落后時(shí)瞧省，教學(xué)方法和課程上的缺陷往往和學(xué)生自身的弱點(diǎn)一樣要受到指責(zé)。學(xué)生對(duì)材料本身鳍贾、材料呈現(xiàn)方式或材料在課程流程中的時(shí)間安排產(chǎn)生困惑的原因是什么鞍匾？學(xué)生是如何主動(dòng)或被動(dòng)地接觸這些材料的？
這些都是每位教師在評(píng)估授課質(zhì)量和調(diào)查學(xué)習(xí)問(wèn)題根源時(shí)必須回答的問(wèn)題骑科。
伍利?威爾遜說(shuō)：“優(yōu)秀的系統(tǒng)可以利用龐大的數(shù)據(jù)集橡淑，幫助教師發(fā)現(xiàn)課程中的薄弱環(huán)節(jié)，并找到苦苦掙扎的學(xué)生咆爽×禾模”重要的是要記住置森，向教師提供的幫助程度取決于提供分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量》”
DreamBox的在線適應(yīng)性學(xué)習(xí)平臺(tái)使用從學(xué)生那里收集的數(shù)據(jù)來(lái)** 發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)差距 **凫海，然后幫助教師在課堂上或針對(duì)特定群體或個(gè)別學(xué)生解決這些差距。這可以幫助創(chuàng)建個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃或解決特定差距男娄。
人工智能還幫助教師** 評(píng)估教材的相關(guān)性 **行贪。”Zoomi的研究人員布林頓說(shuō)：“雖然內(nèi)容是在課堂環(huán)境中‘現(xiàn)場(chǎng)’教授的模闲，但大多數(shù)教師都是用電子方式準(zhǔn)備材料的建瘫。”因此尸折，人工智能技術(shù)有可能解釋材料啰脚，確定所涵蓋的主題，甚至分析課程評(píng)估材料翁授，來(lái)了解對(duì)課程內(nèi)容的覆蓋程度拣播。”
Zoomi使用自然語(yǔ)言處理（NLP）來(lái)** 衡量教師課程材料的質(zhì)量 **收擦，NLP是人工智能的一個(gè)分支贮配，它解析書(shū)面材料的內(nèi)容和上下文。Zoomi的算法刪除對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程沒(méi)有正面影響的內(nèi)容塞赂。該公司還在研究算法泪勒，通過(guò)尋找互補(bǔ)內(nèi)容并重新調(diào)整其用途，使其適合學(xué)生正在努力學(xué)習(xí)的特定課程宴猾，從而增強(qiáng)學(xué)習(xí)效果圆存。
布林頓說(shuō)：“很快，算法就可以像人類(lèi)一樣修改句子仇哆，甚至可以自己編寫(xiě)新材料沦辙。”讹剔。
總部位于加州的人工智能研發(fā)公司Content Technologies油讯，Inc（CTI）開(kāi)發(fā)了自動(dòng)生成定制教育內(nèi)容的人工智能。CTI的引擎使用深度學(xué)習(xí)來(lái)吸收和分析教學(xué)大綱和課程材料延欠，掌握知識(shí)并生成新內(nèi)容陌兑，如定制教科書(shū)、章節(jié)摘要和多項(xiàng)選擇題由捎。許多公司和教育機(jī)構(gòu)正在使用這項(xiàng)技術(shù)兔综。
教育仍將是一種經(jīng)驗(yàn)
雖然我們已經(jīng)看到了人工智能在教育中應(yīng)用的令人印象深刻的努力，但與人工智能算法正在造成重大成果的其他領(lǐng)域相比，這一結(jié)果顯得蒼白無(wú)力软驰。原因在于涧窒，教育和學(xué)習(xí)基本上是社會(huì)經(jīng)驗(yàn)，如果想實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的話碌宴，那是極其困難的杀狡。
“ ** 人工智能無(wú)法取代教師，因?yàn)樗鼪](méi)有自我意識(shí)或元認(rèn)知規(guī)則贰镣，而且它也缺乏同理心 **呜象，”來(lái)自加州大學(xué)洛杉磯分校知識(shí)實(shí)驗(yàn)室的教授盧卡金說(shuō)，“然而碑隆，當(dāng)人工智能的設(shè)計(jì)被我們所知的關(guān)于學(xué)習(xí)和教學(xué)的知識(shí)（即學(xué)習(xí)科學(xué)）所告知時(shí)恭陡，它可以與學(xué)習(xí)者的大數(shù)據(jù)相結(jié)合∩厦海”學(xué)習(xí)并使學(xué)習(xí)者休玩、教師和家長(zhǎng)能夠跟蹤多個(gè)學(xué)科、技能和特點(diǎn)的進(jìn)展劫狠，這可以提供重要信息拴疤，支持學(xué)習(xí)者提高學(xué)習(xí)效率，并幫助他們學(xué)習(xí)知識(shí)和技能独泞∧欧”
“人工智能為教育和學(xué)習(xí)過(guò)程提供的增強(qiáng)和幫助將使教師更具生產(chǎn)力和效率∨成埃”布林頓說(shuō)：“教師們將能夠?qū)Ｗ⒂谒麄兡茏龅淖詈玫氖虑椋簞?chuàng)造優(yōu)秀的內(nèi)容蜒犯，發(fā)表強(qiáng)有力的演講，親自或遠(yuǎn)程荞膘、單獨(dú)或集體地解決最普遍的痛點(diǎn)罚随。”羽资。
教育的另一個(gè)社會(huì)方面是協(xié)作淘菩。學(xué)生們經(jīng)常通過(guò)小組合作和互相學(xué)習(xí)，就像聽(tīng)講座和按自己的節(jié)奏解決問(wèn)題一樣屠升∶楣矗”“教育的目標(biāo)包括更多的社會(huì)互動(dòng)，例如學(xué)習(xí)成為一個(gè)好的合作者或與他人溝通弥激，”卡內(nèi)基學(xué)習(xí)公司的產(chǎn)品架構(gòu)師里特說(shuō)：“因此，個(gè)性化教學(xué)的一個(gè)挑戰(zhàn)是愿阐，** 如何在將學(xué)生視為獨(dú)立學(xué)習(xí)者的同時(shí)兼顧與他人合作的需要 **微服。”
不過(guò)已經(jīng)有研究顯示人工智能也可能成為協(xié)作學(xué)習(xí)的促進(jìn)者缨历。由UCL和Pearson共同撰寫(xiě)的一篇研究論文Intelligence Unleashed解釋說(shuō)以蕴，人工智能可以通過(guò)比較學(xué)生-學(xué)習(xí)者模型來(lái)支持協(xié)作學(xué)習(xí)糙麦，并提出參與者處于相似認(rèn)知水平或具有互補(bǔ)技能并能相互幫助的分組。人工智能還可以作為一個(gè)成員參加學(xué)習(xí)小組丛肮，通過(guò)提供內(nèi)容赡磅、提出問(wèn)題和提供其他觀點(diǎn)，幫助將討論推向正確的方向宝与。
人工智能在整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程中的普遍存在最終將徹底改變教育焚廊。根據(jù)斯坦福大學(xué)的一份報(bào)告，在未來(lái)15年里习劫，人工智能技術(shù)很可能會(huì)幫助人類(lèi)教師咆瘟，從而在課堂和家庭中實(shí)現(xiàn)更好的人際互動(dòng)。在未來(lái)教室可能會(huì)和現(xiàn)在差不多诽里，不過(guò)在數(shù)字助理袒餐、人工智能算法以及更有能力的教師的幫助下，未來(lái)的一代人將有望獲得更高質(zhì)量的教育谤狡，并能夠以更快的速度學(xué)習(xí)灸眼。
原文鏈接： https://www.pcmag.com/news/how-artificial-intelligence-is-shaping-the-future-of-education
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