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    【神仙会】驰声CEO林远东:人工智能时代,教育真正的机遇在于教学模式的改变

    驰声科技   2017-8-4 11:30:35


    7月20日,国务院出台《新一代人工智能规划》,提出到2030年,中国人工智能核心产业规模将超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元。教育作为人工智能重要应用场景之一,未来想象空间巨大。

    目前,“人工智能+教育”深度融合已经逐渐开启,但作为人工智能教育企业,究竟如何实现从底层技术到终端产品、从终端产品到规模收入的华丽转身?


    7月28日,蓝鲸教育“神仙会”第四届沙龙举办,围绕“AI赋能,如何重塑教育价值?”主题,我们力邀阿里云大学副总经理臧康、百度人工智能综合管理部总经理王亮非、百度教育总经理张高、清睿教育副总经理李锋、驰声创始人兼CEO林远东、校宝在线联合创始人兼董事长张以弛、乂学教育联合创始人张栖铭、准星云学董事长兼总经理林辉、iPIN创始人兼CEO杨洋、FaceThink创始人兼CEO杨松帆、中科院自动化研究所青岛智能产业技术研究院常务副所长刘希未、真格基金副总裁姜敏、清科集团投资总监何艳、蓝象资本首席产品官王凯峰等14位应用AI的教育大咖汇聚一堂,深入探讨教育应用AI的现状、未来的发展方向与路径。


    以下是林远东演讲,经蓝鲸教育编辑整理。


    在我看来,整个教育技术,目前应该处于“改良运动”和“融合运动”的中期。但实际上“改良运动”分为两个步骤,一个是互联网信息技术,一个是人工智能。“融合运动”也分为两个步骤,一个是自适应教学,一个是大数据。现在在市面上可以看到一些自适应教学的概念,我认为是非常初步的自适应学习,最终想把它培养成一个比较大的体系。最后大数据的阶段,我今天不会有什么分享的内容,因为它离我们太远了,所以我准备讲前面的两个阶段。

     

    第一个阶段:移动互联网信息技术阶段。其实前面有不少的教育界的同仁,都已经分享过了教育和技术融合的起源,也就是乔布斯之问。技术改变了如此多的行业,为什么独独没有改变教育?大概在第一波技术人冲进教育行业,想颠覆教育行业的时候,我记得一个非常有意思的理念。当录播出现的时候,他们相信,当我们用最好的教材,最好的老师和最好的教法,呈现给世界上所有学校的学生面前,这将是一场多么伟大的革命。这是那一代录播人,那一代技术人,那一代互联网人心里面的梦想。

     

    录播最终的结果,是从先驱变成了先烈。其实还有很多类似的大事,但是无一例外都成了先烈。既然我说是梦想,那它肯定是没有发生。实际上第一代技术人尝试颠覆教育的时候,给我们一个很重要的启示,就是要回归教育的本质。实际上录播出现了以后,它否定了一个很重要的基础。原来我们认为教育的本质是教,所以我们才会认为录播可以代替教育。但是如果教育的本质真的是教,那么没有问题,录播一定能颠覆教育,但是他们没有发生。那就反过来让我们反思,教育的本质实际上不是教,而是育。

     

    那实际上对一个孩子,对一个教育产品,对每个人来说,教育的本质意义在于教会人良好的学习习惯、求知欲。所以教育里面育人的部分,才是真正的瓶颈。

     

    但是线上教育和技术教育又要找到一个突破口,我们可以发现。现在整个在线教育里面真正能赚钱的,都用到了直播上,这是事实,也是一种妥协。首先,既然教育离不开育人,而机器又无法代替育人,那只能把育人这部分继续保持。那我们又想变成在线教育,那怎么办?只能直播。为什么没有变成大班的直播,原因在于线下的教育里面,除了学生和老师之间的互动,其实学生和学生之间的互动,也是一种育人的促进。一旦搬到了线上,学生和学生之间的互动就会被牺牲。

     

    为了保持这种育人的效率,不得不把原来一对多的想法,变成一对一。所以你可以看到,这其实是教育、商业和应用场景的一个妥协。最后,技术人发现既然无法颠覆教育,那就成为教育的工具。



    所以,移动互联信息技术带来的第一个影响是让知识的传递变得更廉价,第二个是教学行为数据化、在线化、移动化。而真正为整个教育技术的演化奠定基础最重要的影响是,所有数据的采集、存储、分析,变得如此的容易。

     

    第二个阶段:人工智能阶段。人工智能是什么呢?我们对人工智能有一个定义,就是机器去模仿人的主观判断或者主观选择。人工智能技术对教育有什么样的影响呢?不仅逐步从知识的传递扩张到技能的传授,还从原来大量依赖人工的主观判断变成了客观判断,把学生能力的判断从定性变成了定量。驰声的口语评测技术就实现了机器评估开放题型、机器自动评分中高考口语考试。



    互联网信息技术和人工智能在教育上的影响还有哪些体现呢?

    第一,这两个教育技术改良运动,最终导致老师不再是知识的拥有者,而且老师重复性的劳动被持续大规模的削减。知识也变得更加易于获取,尤其中低层次的技能习得,越来越能用人工智能技术替代原来老师繁杂的人工参与。

     

    第二,个体教学过程和评价的材料数据变得可迭代。为什么我们判断教育技术是在从改良到融合,基础是因为海量的数据变得可迭代。而老师的重复性劳动和知识传递角色被剥夺,在这种情况下,才真正意义上能推动因材施教,也就是现在所谓的自适应学习。但是绝大部分自适应学习,仍然处于非常初级阶段。

     

    那真正的机遇到底在什么地方?真正的机遇在于教学模式的改变,或者说老师角色的改变。也就是说老师被剥夺掉了知识的领导者和技能的传授者之后,他会变成一个数据的分析者,变成一个学习原技能的传递者。一个能让你充满激情去学习,能让人找到学习动力,然后能够让你异于常人的高效率学习,这才是真正作为一个教练,或者未来老师真正承担的责任。

     
     未来的老师不会被革命,只会被转化。但是自适应学习并不只能是基于人,所有的人工智能驱动力在于数据。为什么自适应学习现在只能由人启动,是因为我们对于学习计划,对于大量的数据分析之后给出的一个正确的学习路径这件事情上,现在只有人能做。而现在机器和人工智能还没有积累这方面的数据。



    一旦人开始做这一件事情,数据又被存储和分析,那么人工智能也会进一步侵入到自适应学习的领域,也就是说未来随着自适应学习在人工领域越来越被普及,机器也会越来越侵占这个领域。直到我们做到最后一个步骤,就是大数据。

     

    大数据的狭义定义是人类对某一个领域并没有任何规律认知的时候,由于有海量数据的冲刷,我们发现了规律,这是大数据。所以当你有海量的数据,在未知的领域,他可以给人类足够的智慧和启迪。但是反过来,我们还得继续探索未来,当我们发现一些规律以后,其实人类还是不会停止寻找“为什么”这样一个过程,只是我们提前知道规律而已。

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