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數(shù)據(jù)、算法、情感交流,三大難題讓AI成了素質(zhì)教育的雞肋?

作者: 編輯 來源:互聯(lián)網(wǎng) 發(fā)布時(shí)間:2018-09-13

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數(shù)據(jù)、算法、情感交流,三大難題讓AI成了素質(zhì)教育的雞肋?

【編者按】在時(shí)代大趨勢,擁有政策紅利、時(shí)代紅利的素質(zhì)教育必然是未來教育領(lǐng)域的未來大勢,其整體市場規(guī)模已超千億,如今已成為好未來等企業(yè)爭先布局的重要賽道。

由此,億歐教育也非常關(guān)注素質(zhì)教育在整個(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,近期將在億歐網(wǎng)站上線《素質(zhì)教育50+》企業(yè)系列訪談專題,期望能夠通過自身的力量,接觸市場上相關(guān)創(chuàng)業(yè)企業(yè)、投資方,與大家共同探索素質(zhì)教育發(fā)展路徑,助力素質(zhì)教育產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

“天時(shí)地利人和”,有行業(yè)人士這樣形容今年的“AI+教育”。

隨著技術(shù)的逐漸成熟、政策的不斷支持、資本的瘋狂涌入,人工智能儼然成了2018年教育行業(yè)最熱的關(guān)鍵詞之一。從實(shí)際的技術(shù)落地來看,AI在教育行業(yè)的應(yīng)用也較其他行業(yè)成熟;用乂學(xué)教育CEO周偉的話來說,“教育是人工智能最好的應(yīng)用場景之一”。

億歐此前曾發(fā)布《盤點(diǎn)丨60家企業(yè)押注AI,人工智能在教育領(lǐng)域就是這么火》一文,系統(tǒng)梳理了目前布局人工智能的教育企業(yè)。其中有一個(gè)值得深思的問題是,素質(zhì)教育賽道的企業(yè)對于人工智能有著一種比較“曖昧”的態(tài)度——“食之無味,棄之可惜”。不僅布局人工智能的素質(zhì)教育企業(yè)不多,似乎人工智能在素質(zhì)教育中的應(yīng)用場景也不多。

其實(shí),素質(zhì)教育的熱度一點(diǎn)也不亞于人工智能,政策引導(dǎo)、資本涌入、巨頭布局,素質(zhì)教育已經(jīng)成為教育產(chǎn)業(yè)升級(jí)的必然趨勢。但是,為何素質(zhì)教育與技術(shù)的結(jié)合卻不夠深入呢?難道人工智能真的是素質(zhì)教育的“雞肋”?先來看看目前都有哪些素質(zhì)教育企業(yè)布局人工智能。

素質(zhì)教育企業(yè)的“智能行動(dòng)”

根據(jù)億歐《2018人工智能賦能教育產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》顯示,智能教育產(chǎn)品主要分為5類:英語語音測評、智能批改+習(xí)題推薦、分級(jí)閱讀、教育機(jī)器人和智能陪練,其中英語語音測評、智能批改+習(xí)題推薦和教育機(jī)器人的相關(guān)公司較多,分級(jí)閱讀和智能陪練的公司較少。而分級(jí)閱讀和智能陪練正是這5類產(chǎn)品中屬于素質(zhì)教育賽道的。

為了更直觀地了解布局人工智能的素質(zhì)教育企業(yè),億歐做了以下盤點(diǎn)。

數(shù)據(jù)、算法、情感交流,三大難題讓AI成了素質(zhì)教育的雞肋?

從表中可以看到,布局人工智能的素質(zhì)教育企業(yè)主要有三類:思維訓(xùn)練、音樂教育和分級(jí)閱讀,其中音樂教育最多,思維訓(xùn)練和分級(jí)閱讀較少。

雖然關(guān)于素質(zhì)教育的定義一直存在爭議,但是行業(yè)內(nèi)存在一個(gè)大概的共識(shí),億歐也曾給出自己的定義:“素質(zhì)教育應(yīng)該是讓孩子擁有更好生活的教育,它包含了當(dāng)下市場流行的編程教育、創(chuàng)客教育、藝術(shù)教育(音樂、舞蹈、書畫等)、體育教育、大語文等?!?/p>

從這一定義劃分的范圍來看,素質(zhì)教育包含的賽道不少,那為何僅有思維訓(xùn)練、音樂教育和分級(jí)閱讀的企業(yè)在布局人工智能呢?這就要從AI在教育領(lǐng)域的應(yīng)用方向說起了。

教育行業(yè)人工智能四大落地方向

從當(dāng)前AI+教育企業(yè)的業(yè)務(wù)布局來看,人工智能在教育行業(yè)的落地應(yīng)用主要有四個(gè)方向:自適應(yīng)學(xué)習(xí)、虛擬助教、智能硬件和教育信息化服務(wù)。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)指的是通過拆分知識(shí)點(diǎn)、建構(gòu)知識(shí)圖譜,在教學(xué)、作業(yè)、測評等教育環(huán)節(jié),以系統(tǒng)推薦的方式、根據(jù)學(xué)生的個(gè)人能力提供個(gè)性化的輔導(dǎo)。這一方向有一個(gè)前提,即需要有明確的知識(shí)點(diǎn)和系統(tǒng)化的課程,所以目前自適應(yīng)學(xué)習(xí)主要用于K12輔導(dǎo)和語言學(xué)習(xí)。

虛擬助教可分為兩類,一類是針對K12輔導(dǎo)的課堂助教系統(tǒng),另一類是藝術(shù)教育的虛擬陪練。

針對K12輔導(dǎo)的課堂助教系統(tǒng)可以利用人臉識(shí)別等技術(shù)數(shù)據(jù)化課堂過程,實(shí)現(xiàn)為學(xué)生答疑、輔助老師教學(xué)等功能,代表應(yīng)用有好未來的魔鏡系統(tǒng)、海風(fēng)教育的“好望角”AI系統(tǒng)等。而虛擬陪練是人工智能在素質(zhì)教育領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的方向,目前音樂筆記、VIP陪練等企業(yè)都在布局,如音樂筆記的大眼睛陪練和VIP陪練的魚眼攝像頭等。

但是可以看到,目前音樂陪練企業(yè)的人工智能應(yīng)用集中在智能糾錯(cuò)層面。雖然以VIP陪練為代表的公司稱,未來要做的是,通過AI以及數(shù)據(jù)分析來配合學(xué)習(xí),糾正練習(xí)過程中的錯(cuò)誤,保證學(xué)習(xí)進(jìn)度,提高學(xué)生自主學(xué)習(xí)音樂的能力和技能。但是,目前數(shù)據(jù)化和結(jié)構(gòu)化仍是一大技術(shù)難點(diǎn)。

智能硬件主要指教育機(jī)器人,目前幼兒陪伴形式的教育機(jī)器人居多,而素質(zhì)教育由于場景的多樣化對教育機(jī)器人的需求度不高,如美術(shù)、音樂、編程、圍棋、書法等細(xì)分賽道均需要專業(yè)的教具,所以素質(zhì)教育目前并不是教育機(jī)器人的應(yīng)用場景。

最后,教育信息化服務(wù)主要體現(xiàn)在一些針對中小學(xué)的智慧課堂以及教學(xué)數(shù)據(jù)分析方面,即通過學(xué)生數(shù)據(jù)的分析,為老師的課堂教學(xué)提供指導(dǎo)。目前,教育信息化服務(wù)的對象以公立學(xué)校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)為主,與素質(zhì)教育關(guān)聯(lián)度不大。

數(shù)據(jù)和算法是難以應(yīng)用的關(guān)鍵

由此看來,在素質(zhì)教育賽道,人工智能的應(yīng)用顯得有些尷尬,缺乏應(yīng)用場景,難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模使用。而這背后的原因可以從人工智能的技術(shù)本身和其目前的發(fā)展階段分析。

人工智能的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)和算法。

“無數(shù)據(jù)不智能”,這已經(jīng)是行業(yè)的共識(shí),而素質(zhì)教育如何收集到大量的數(shù)據(jù)卻是一大難點(diǎn)。教育行業(yè)本就呈現(xiàn)分散的特點(diǎn),而素質(zhì)教育基于學(xué)生興趣,不同學(xué)生有不同的需求,分散的特點(diǎn)更明顯;同時(shí)很多素質(zhì)教育賽道如藝術(shù)教育、體育教育和創(chuàng)客教育,主要依托線下場景進(jìn)行教學(xué),都面臨難以在線化的問題,所以素質(zhì)教育在數(shù)據(jù)的收集方面有很大的障礙。

即便能夠收集到學(xué)生數(shù)據(jù),由于素質(zhì)教育本身沒有一定的課程標(biāo)準(zhǔn),重在培養(yǎng)孩子的綜合能力,難以進(jìn)行效果的呈現(xiàn),所以數(shù)據(jù)如何進(jìn)行利用和分析也是一大難點(diǎn)。有行業(yè)人士認(rèn)為:“數(shù)據(jù)不是關(guān)鍵,結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵?!?/strong>

如何獲取結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)?這需要有一定的算法模型,在素質(zhì)教育賽道,如何通過標(biāo)準(zhǔn)化的教研模型,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化,并對其進(jìn)行分析,用于指導(dǎo)教學(xué),這是最關(guān)鍵的問題。相比于其他素質(zhì)教育賽道,音樂教育有著明確的考級(jí)標(biāo)準(zhǔn),所以相對來說更容易建構(gòu)算法模型,這也就不難解釋目前AI在音樂教育中應(yīng)用較多了。

再者,素質(zhì)教育注重培養(yǎng)孩子的思維能力、藝術(shù)素養(yǎng)或者體能素質(zhì)等比較軟性的能力,這就使得其效果必然是難以可視化的,同時(shí),教學(xué)過程中也更需要教師與學(xué)生之間的互動(dòng)和情感交流。而目前,人工智能在教授硬性知識(shí)方面已經(jīng)可以幫助老師提高一定的效率,但是在與孩子進(jìn)行情感交流和互動(dòng)方面仍然無法實(shí)現(xiàn)。正如精銳教育創(chuàng)始人張熙曾說,AI發(fā)展的過程中,機(jī)器如何實(shí)現(xiàn)跟人進(jìn)行一些情感上的交流是一大問題。

難以收集結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)、缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的算法模型、無法實(shí)現(xiàn)情感交流和互動(dòng),這恐怕是人工智能在素質(zhì)教育領(lǐng)域難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用的三大原因。

如果能夠攻克這三大難題,或許素質(zhì)教育企業(yè)就可以改變AI應(yīng)用的“雞肋”局面。

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