科大讯飞：人工智能当前尚属弱人工智能,需要继续加大投入

　　原标题：科大讯飞：人工智能当前尚属弱人工智能,需要继续加大投入

 

　　8月1日消息，在北京师范大学与科大讯飞联合举办的人工智能与教育大数据峰会上，科大讯飞执行总裁吴晓如、科大讯飞教育事业群副总裁王卓就教育+人工智能的机遇及挑战等问题答记者问。

 

　　

 

　　吴晓如提到人工智能在为教育赋能的同时，也在对教育提出挑战。“2017年讯飞发布了一项预测——“人工智能对当前典型行业的替代率预测”，其中教师被替代率为0.4%，这是极低的概率。学校的角色、老师的角色，是不可替代的，人工智能技术只能在整个教育环境里起辅助性作用。但是同时，这也意味着我们的教育必须要改变人才培养的模式，从培养标准化人才到培养个性化人才。”

 

　　王卓称：“我们常说技术是为教育服务的。教育是核心，技术位于从属的地位。但到目前这个阶段，技术发展对教育的方式方法都产生了巨大的变革性影响。”

 

　　对于具体变革方向，王卓解释称其一体现在人工智能技术对数据采集的手段进行变革；其二体现在为老师减负增效；其三则体现在可以帮助学生进行个性化的学习、提高效率；其四也体现在可以为管理决策提供大数据、为科学治理提供支撑。

 

　　王卓提到，要想使人工智能从一个“高大上”的概念落地，首先，要深入到一线，不能就技术论技术。技术人员、产品人员必须要到一线去深入了解教、学、考、评、管各个环节，才能让技术与教育的应用场景结合起来；其次，要常态收集真实的教育大数据，并建议一个数据互联互通的平台。常态化收集不是说收集一次、两次的数据，它是对课堂教学、课堂学习、家庭作业等环节进行日常性的数据采集；最后，要充分应用这些大数据，实现个性化教、针对性学与科学决策。

 

　　下附精彩问答（经多知梳理）

 

　　记者：人工智能、大数据等技术给教育带来了哪些机遇和挑战？

 

　　吴晓如：当前，图像识别、语音识别、人机交互等人工智能应用技术在教育领域都有了应用。通过图像识别技术，人工智能可以将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来；语音识别和语义分析技术，可以辅助教师进行英语口试测评，也可以纠正、改进学生的英语发音；而人机交互技术，可以协助教师为学生在线答疑解惑。

 

　　人工智能将教学变为大数据分析以及人工智能辅助的以学生为中心的个性化学习，为每个学生提供个性化、定制化的学习内容、方法，从而激发学生深层次的学习欲望。而在教育资源的均衡化方面，人工智能也可以发挥很大的作用，可以有效解决以前远程教学中师生不能进行有效互动和教师不了解学情的问题。

 

　　但同时，人工智能也对教育提出了极大的挑战，2017年讯飞发布了一项非常有趣的预测，也是当下很多从业人员非常关心的预测——“人工智能对当前典型行业的替代率预测”，其中教师被替代率为0.4%，这是极低的概率。学校的角色、老师的角色，是不可替代的，人工智能技术只能在整个教育环境里起辅助性作用。但是同时，这也意味着我们的教育必须要改变人才培养的模式。

 

　　据花旗银行和牛津大学预测，中国77%的工作都有被机器人代替的可能，“被替代率”高居全球第二，教育要注重个性化人才的培养。从技术发展的角度来说，未来标准化的人才不能适应我们的时代需要，我们需要个性化的人才。个性化人才需要我们对每个人进行更好的评价。现在每个孩子在学校学习结束以后，得到的反馈通常只有一个成绩条，标注孩子的总分是多少，单项分是多少，但是孩子的阅读能力是否有提升，逻辑能力、写作能力或者在学校的专注精神怎么样等这些更加具体和重要的能力并没有得到很好的测评。因此，我们需要从各个方面对学生进行更加精准的评价。但目前我们很难做到这一点，当前老师的工作量特别大，但老师的精力是有限的，只能关注很少的学生，因此需要技术介入，帮助老师更好地观察每一个学生，为每一个学生做更好的个体分析。

 

　　记者：人工智能如何实现“因材施教”？

 

　　吴晓如：我们的老师何尝不想实现因材施教呢？但是由于教授的学生数量多、教学任务繁重，老师无法做到深入关心每个孩子的成长。面对这样的问题，人工智能技术与大数据结合就可以发挥作用。

 

　　人工智能技术能够将学生上课时的表现、课后的学习情况等转化成数据，依据这些数据就能对学生的学习情况进行“画像”，让老师和家长依次定位学习盲区，提供个性化指导。这也是目前讯飞研究的重点之一，通过人工智能我们精准分析每个孩子知识掌握的薄弱环节，从而为他针对性地推荐个性化学习资源，让每个学生回家后的家庭作业都不一样。

 

　　我们发现试点的同学中，家庭作业的平均时间已经缩短了大约50分钟，错题的解决率从45%提升到80%，也就是说学生的学习时间减少了1/3以上，而知识的掌握的效率比原来提高了几倍，错题的解决率提高了五倍，这其中离不开知识图谱和人工智能算法的应用。

 

　　同时，人工智能技术的应用，让教学实现减负增效，让老师有更多的时间进行教学研究，关心孩子的心理成长，帮助孩子实现更全面的发展，推动因材施教。以命题组卷为例，海量试卷的纳米级知识点拆解和分析，帮助老师命题组卷效率提升5倍，同时老师备课时间平均减少了53%，批改作业的时间平均减少42%，课堂效率提升26%。

 

　　记者：“教育超脑”的核心技术是什么？

 

　　吴晓如：人工智能技术、行业大数据、以及教育专家三者形成支撑教育应用的“教育超脑”，从而更好地提升教师在课堂内外的教学效率以及学生的个性化学习效果。“教育超脑”可以大幅降低老师批改作业的强度，帮助实现“以学定教”，帮助开展学生个性化学习，帮助管理者科学决策、高效管理。

 

　　记者、未来，科大讯飞在教育领域有哪些规划？

 

　　吴晓如：第一，讯飞将坚持产、学、研、用一体化的人才培养理念，用A.I.产业带动A.I.教育，用A.I.教育促进AI研究，将A.I.研究投入A.I.实用，继续推动A.I.产业发展，从而进入一个良性循环。

 

　　第二，在未来很长一段时间内，人工智能在教育领域的应用会是一种辅助性手段，它会是学生和老师之间的一个“助手”。现在的人工智能还是弱人工智能，它在每个行业里面都需要学习。所以我们需要和教育专家的知识、教育行业的大数据进行融合，通过机器学习产生更大的教育数据，未来，我们将继续在教育领域加大投入，用人工智能助力教育发展。

 

　　第三，在推动人工智能技术在教育领域落地应用的同时，讯飞也将技术共享给教育类开发者，目前已经惠及11万开发者，产生了14万开发应用，并与200多家合作伙伴深度链接，讯飞希望与社会各界一起携手共创教育生态新未来，更希望在这个基础上共同实现因材施教的教育梦想。

 

　　记者：如何评价技术与教育之间的关系？

 

　　王卓：我们常说技术是为教育服务的。教育是核心，技术位于从属的地位。但到目前这个阶段，技术发展对教育的方式方法都产生了具大的变革性影响。我们慢慢在形成一个共识，那就是技术与教育之间实现双向赋能，技术的提升不断提高教育教学的效率，教学的实际需求又反过来不断推进技术的发展。

 

　　但是，不可否认的是，无论技术与教育之间如何深度融合，我们的目标始终在于利用信息技术变革教育，使教育能够培养出满足信息时代社会需要的人才。所以说，我们信息化教育的本质是不变的，教书育人，不仅是传授知识，更是引导学生去独立思考、发现自我，培养全面发展的人。人工智能时代，基于大数据等各种技术，我们希望技术能够帮助我们更好地去定位每个孩子的不同，实现真正意义上的因材施教。

 

　　记者：人工智能推动教育变革主要体现在哪些方面？

 

　　王卓：第一，人工智能技术对数据采集的手段进行变革。大量的教和学的过程化数据都是以视频、音频、图片的方式存在的，但这只是数字化。想要形成数据化，就需要人工智能技术。人工智能技术要能把音频都转成文字，把以前写在纸上的作文识别出来，把以前在纸上写的学科试题答卷智能解析出来。用人工智能技术对课堂教学场景进行分析，是人工智能技术在数据采集和分析方面的重要价值。

 

　　第二，为教师减负增效。很多老师都在做重复性的工作，比如批改作业、重复备课。人工智能可以大幅提高老师的效率，让计算机来承担那些简单重复的工作。

 

　　第三，帮助学生实现个性化的学习，提高学习效率。一个初三的学生可能会花3个小时来练习一套题，第二天他做这套题可以得100分。通过后台数据的分析，我们可以在半小时里教给学生他想学的、欠缺的、需要提升的东西，剩下两个半小时的时间，学生可以做别的事情。

 

　　第四，为管理决策提供大数据，为科学治理提供支撑。国家对教育的年度投资已经达到了GDP的4%。想要知道投下去的资源是否产生了相应的效果，可以用人工智能技术分析教育大数据，给国家相关部门提供科学的决策依据。

 

　　记者：为了全面推进人工智能与教育的融合创新，实现人工智能高效的落地应用，讯飞还应该朝哪方面努力？

 

　　王卓：未来的教育一定是个性化的教育，人工智能技术要通过伴随式的数据收集与分析为学生个性化学习做铺垫，促进学生的全面发展。

 

　　首先，我们要深入到一线，不能就技术论技术。人工智能技术听着很高大上，但也有短板，并没有达到完全成熟的地步。技术人员、产品人员必须要到一线去深入了解教、学、考、评、管各个环节，才能让技术与教育的应用场景结合起来。

 

　　其次，要常态收集真实的教育大数据，并建议一个数据互联互通的平台。常态化收集不是说收集一次、两次的数据，它是对课堂教学、课堂学习、家庭作业等环节进行日常性的数据采集。

 

　　最后，我们要充分应用这些大数据，实现个性化教、针对性学与科学决策。如果不围绕以上三点深入研究的话，人工智能就是一个高大上的东西，无法落地。

 

　　目前，科大讯飞对教学过程性数据的采集有一个完整的链条。从课堂互动、作业到考试，我们都会收集对应的数据，而且不同数据的采集方法有所不同，比如我们用智慧课堂设备采集课堂教学互动和授课数据，用手机采集日常学生作业和练习的数据，用校级云阅卷系统采集校内考试数据，用区域数据中心采集中考、会考等区域统考数据，通过建立起一个网络化、数字化的教学平台，采用伴随式的教学数据收集方式，为学生个性化学习打下坚实的数据基础。

 

　　记者：课堂是教学的主阵地，人工智能是如何助力课堂变革的？

 

　　王卓：人工智能与课堂教学的深入融合，将在信息化环境下重新设计课堂、重构教学流程，关注学生个性化、多样化学习和发展需求，助推“课堂变革“，实现教学决策数据化、评价反馈即时化、交流互动立体化、资源推送智能化。

 

　　从教学环节来看：在课前环节，传统课堂上，教师备课主要是研究教材、撰写教案，对学生的分析主要基于经验和平时的直观感受。而人工智能与教学相结合的智慧课堂改变了这一点, 教师可根据预习作业完成情况分析学生的知识点掌握情况，以学情分析为基础优化教学设计, 实现以学定教。与此同时，教师也可利用优质备课资源和智能备课工具，设计教学内容，利用智慧课堂，老师备课时间平均减少53%，批改作业时间平均减少42%。

 

　　在课堂上，传统课堂教学就是教师讲课和提问, 学生听课和部分代表回答问题。而在智慧课堂教学中, 基于智慧课堂云网端的综合应用，可开展多种形式的师生互动, 生生互动。教师可通过预习反馈、测评练习等方式创设情景、导入新课，并布置随堂测验。基于人工智能技术，教师可在课堂上实现智能自动批改，并根据反馈信息定位教学重难点，实现对症下药、精准讲解，学生则可得到即时的评价反馈，有的放矢地进行提高。

 

　　在课后阶段，传统课堂教学是以学生完成课后作业、教师批改作业的形式为主，作业布置是统一的，批改和反馈是滞后的，一般是学生下堂课提交作业，再下堂课才能得到反馈，作业讲评也只讲共性问题。智慧课堂教学则基于信息化平台重点开展个性化作业，进行针对性教学：老师根据学生学情，向学生发布个性化的课后作业，学生完成后及时提交给老师，人工智能技术实现自动批改，即时反馈，提高学习效率。此外，教师的教学内容也会被记录下来，形成结构化课堂教学全景实录，方便学生检索微课视频并准确定位，并同步显示讲解内容与课件，助力学生高效复习，教师教学反思。

 

　　与传统课堂相比，人工智能与课堂教学的融合将覆盖课前、课中、课后全场景，形成教学闭环的同时，促进教学模式创新，帮助提升教学质量和扩大课堂容量，也为学生提供个性释放的舞台。