现阶段的AI教育 培养出的可能只是考试机器

来源: www.wtianx.com 时间:2018-01-10 20:17

近日,品途商业评论发布了2017年AI领域投资盘点,其中教育领域的融资成绩十分显眼。VIPkid、Keeko、作业盒子等一大批公司获到了高额融资,乂学教育更是在天使轮就拿得了2.7亿元。在AI教育风口吹起来的时候,我们不免去思考加上了人工智能的教育,究竟会发生什么变化。

现阶段的AI+教育,不过只是这三板斧

无论是乂学教育提出来的“智适应”系统,还是Keeko教育机器人,纵观众多AI教育入局者,都打着三个类似的旗帜。

1.上帝视角,扫除知识点盲区

利用大数据,将学习科目的所有知识点进行拆分组合,通过测验来检测薄弱知识点,进行专项突破,从而能够快速掌握所有知识点。例如乂学教育所推出的松鼠AI系统和作业盒子基于AIOC打造的自适应学习系统都凸显了这一特点。它们首先就是将知识点进行拆解,然后通过较短的时间来检测出知识点的掌握程度,再针对盲区进行专门的视频讲解、专项练习、专题测试等。

2.因材施教,一对一教学

通过算法技术以及感应器,能够全面抓取、分析个人的学习情况和知识掌握能力,做到定制式教学,因材施教。例如VIPKID通过人脸识别技术、大数据实时跟进每位学生的学习情况,并且能够根据每个学生的学习进度和个人特点制定个性化的学习计划。考拉阅读所提出的ER Framework也同样能够通过衡量一个个体阅读能力水平,来进行个人定制阅读。

3.实时沟通,“不下班”的老师

在AI的环境之下,能够实时与AI进行互动,通过语音、文字等形式有效消解学习时间的边界,随时进行知识的汲取。例如Keeko教育机器人、小哈机器人可以基于图文识别、触觉识别、人脸识别等技能,来根据相应程序与用户实现交流互动。

目前并非是真正高级的AI教育,存在着明显的软肋

尽管目前AI+教育已经取得了一些成果和成绩,但是总得来说,仍处于一个低级的状态,甚至有些还是打着个性推荐的幌子,仍旧做着一般化输出的“伪AI”。而这些AI教育项目暴露出的弱势也很明显。

1.缺乏思辨性,语义理解存在障碍

相较于有规律可循,强调逻辑推演的理工类学科,AI对于注重思辨性的人文类课程则难以进行教授。一方面,AI在大数据和算法上的优势,仅仅只适用于有标准答案的客观题,而人文类课程则大多属于无标准答案、需要灵活处理的主观题,对此按照设定程序运行的AI则会显得无所适从。另一方面,目前AI技术对于数字和公式等已经具备了识别和处理的能力,但是对于人类语言,特别是语义的攻克还存在着较大障碍。

以语文为例,语文中含有大量对于语义的理解和赏析,而解题的关键在于对上下文语境以及相关背景的掌握,同时这也与个人的知识储备和经历相关。由于汉语本身的复杂性,在不同的语言环境下,同一个字或同一个词组,都可能代表数种甚至数十种截然不同的含义。

因此,就这一例子而言,对于知识教授的困境一方面是在对于原文语义的理解,会导致知识教学上的偏差。另一方面则是对于学生的作答,也无法给出合适的指导和修正建议。云知声AI Labs资深技术专家刘升平也表示,在设备和人的交流上仍存在着巨大挑战。

2. 缺乏情感沟通,选择性心理影响教授效果

在老师传输知识的过程之中,学生并非是被动的存在,相反,学生会因为一系列复杂的心理因素对于老师所传输的内容进行选择性接触、理解和记忆,从而影响着老师的教授效果。虽然AI能够用多样的表现形式来适配学生的兴趣,形成私人定制教学,但是AI目前还缺乏与学生有感情的互动和交流。

如前文所提到的无标准答案的主观题,人类教师对此往往是采用大量的沟通技巧,来塑造学生们的思维方式,而按照设定路径输出的AI在此则存在着缺陷。在BBC基于剑桥大学研究者MichaelOsborne和CarlFrey的数据体系,对于365种职业未来的“被淘汰率”的分析之中,教师这个职业被机器人取代的可能性仅为0.4%,而其中一个重要的理由是则是人与人的互动能让学习的过程更加令人享受,而正是目前AI的缺陷所在。

现阶段的AI教育 培养出的可能只是考试机器

3.缺乏人的社会化培养,仅仅关注知识的灌输

在AI+教育的产品研发中,还只停留如何更好让学生吸收知识这一层面,而对于个人的品德培育则还处在未开发状态。而对于学生来说,知识的学习是一方面,更为重要的一方面则是个人人格的培育,“三观”的培养,在实践活动中遵循社会行为规范,完成人的社会化进程。正如中国人民大学附属中学校长翟小宁所说,人工智能时代学习方式会发生根本性变革的观点,教育的本质不会改变,教育的使命是立德树人,只有立德才能使人获得幸福,使人类获得福祉。

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