网易有道副总裁金磊:AI+教育需长期演进,教学内容数字化是关键和难点

发布时间:2019-07-18 14:17:31      来源:
根据咨询公司普华永道的一份新报告,人工智能将有望拉动全球经济增长。具体来说,由于人工智能具有提高生产力的潜力,到2030年全球GDP将增长14%,或增加15.7万亿美元。到2035年,人工智能有望推动世界劳动生产率提高40%以上。

在此背景下,7月12日到14日,由中国计算机学会主办的2019全球人工智能与机器人峰会(简称CCF-GAIR)在深圳举行,来自学术界、企业界的学者、专家到场,并在AI+芯片、金融、医疗、教育等13个专场分享相关观点,并就当下核心技术点和趋势以及产业应用进行了讲解与探讨。

教育一直是人工智能研究与探讨的重要领域。国务院在《新一代人工智能发展规划》提出在中小学阶段设置人工智能相关课程。此外,教育部《高等学校人工智能创新行动计划》也提出,在中小学阶段引入人工智能普及教育。到2020年建设100个“人工智能+X”符合特色专业,建立50家人工智能学院。本次CCF-GAIR 2019智慧教育专场聚集了好未来、腾讯教育、科大讯飞、网易有道、商汤科技、阿里钉钉6家AI+教育头部企业,专家共同探讨AI+教育行业前景和难点,并分享各自产品落地情况。其中,网易有道副总裁金磊发表了《教育信息化与AI+》主题演讲。金磊指出,目前AI+教育还处在初级阶段,AI+教育分为三个目标:教学内容数字化,教育过程自动化和教育方式智能化,三层目标,层层迭进。中国教育要实现信息化,当前的工作还处在底层基础设施搭建阶段,其中教学内容的数字化是关键也是难点。

以下是网易有道副总裁金磊的部分演讲内容:

为什么需要AI+教育?

我们考虑AI本质上是从数据中学习规律和知识的方法,在很多环节取代人类的决策,大幅度提高生产效率,甚至解决原来解决不了的问题。价格下降以后需求会上升。

现阶段AI技术提高教和学各个环节的效率和效果,探索AI学习的本质和AI技术可能发挥的作用,将来甚至有可能优化和颠覆传统教学方式。

当前教育相关的状况,会有三个阶段:传统学校的纸、笔、面对面的教授,不管是教的内容还是学的方法都不是数字化的方式,还是非常传统的方式。如果没办法把这些东西数字化,也没办法用到人工智能相关的技术。当能把这些做成数字化的东西,我们就可以把这些信息结合起来,能把教育的过程更自动化、提高效率,这里面就会有多种方式。更高层是更智能化的教育方式,现阶段我们还没有看到大规模的应用,还需要我们长期努力。

AI+教育的基础架构应该是什么样?

需要一些最基础的技能,比如说NLP自然语言技术的处理、数据的分析。再往上一层,需要用这些技术对教育的内容做一些数据的处理,比如说题目的切分、作业的电子化。再往上一层还得拿到可能的数据,包括题库、教学的资源,以此我们把这些结合起来可以做上层的智能批改等应用。

举几个例子:

第一个Case,我们用AI大幅度提高作业批改的效率。中学老师花在作业批改上的时间是两个小时,老师布置作业、学生完成提交,老师做批改,分析、诊断、反馈给学生,这个过程每天都需要两个小时,强度是比较大的。我们做了一些简单的试验,把学生提交的作业进行自动切题,同样的题放在一起,让老师一起批改,客观题进行自动批改,如果不是客观题会给老师一些参考答案,辅助老师快速的决策。这套批改系统,也可以进行分析报告、自适应的拓展。对比传统的方法和有道的方案可以节省100分钟,也就是说从120分钟的批改变成20分钟的批改时间,之前都是手动一个作业本一个作业本的批改,现在可以实现批量的批改。选择题不需要用学生用答题卡答题,只需要在练习册上写ABCD,手写即可。

第二个Case,有道智能硬件——有道智能笔,它是一个基于点阵码跟踪技术,可以跟踪学生手写轨迹的内容的产品。有道精品课初中和高中的K12在线课程,现在都配有道智能笔,现在已经发售几万套。据我们所知,这是在中国市场上、全世界市场上发售智能笔规模最大的。它能做到在线和离线记录全部笔记,可以实现客观题手写识别都,还可以形成个人的错题本,可以做后面的考试评测和在线模考,一般在线课程除了课程视频的接触就没有其他接触,大量的时间学生还是需要很多练习的反馈,我们通过这样的方法很好的提升在线教育的能力。

第三个Case,我们和高思教育的合作,高思教育有很多实际落地的教学点,他们经常会收到一些学生的题目和他们做的练习,他们会发现里面经常有一些重复的部分,教学点很分散,效率很低,大家都会问同样的问题。他们的想法是,能不能把学生做的东西收集上来,就可以实现自动化、更高效的题库。

在这个案例里我们碰到很多的问题,也解决了很多问题,这里面会有公式识别的问题,普通的题目里可以看到公式和题目完全混合在一起,要把纸质识别成电子化是很难的事情,有道在这方面已经做到国内领先水平。

针对小学生、低龄的孩子,会用到拼音的识别,拼音上面还有声调的标注,和英文不一样,也会和中文有混合。还有很多小孩子的书是比较花哨的背景,造成识别率更难一些,我们也是可以做到拼音识别。

小学生的作文,小学生的字迹相对难看一些,实际上传的照片、图像有很多干扰项,比如说仔细看,会透出另外一面的字,而且小孩写字很深、很用力、涂改,我们的识别技术具备很好的抗修改能力。

第四个Case,指尖的定位和精准的框题。最近市面上新发布的产品,实现了平板和纸质的书籍的很好的互动,手指点上一个内容的时候会给很好的反馈,我们在里面做的很多工作,教辅书和练习册、英文文档,我们可以把里面的题框出来,也能知道手指点在什么位置。

这是我们实际落地的Case,总结看来,教育AI领域落地是最难的,和实验室做不一样,实验要做出比较好的效果还是相对比较简单,实际中有各种各样的场景和情况的问题,需要我们花大力气解决。有道教育AI主要做一些图像上的,比如说刚才提到公式识别、手写体的识别,也会做一些语言的合成,还会做一些翻译,包括图像翻译、文档翻译,像华为手机、OPPO手机,翻译也是有道提供的。还有一些自适应的学习,整页拍搜判题、试题电子化也是我们在做的。

我们跟学习型的硬件厂商、在线教育厂商做了很多的合作,包括优学派、读书郎、好记星等,传统教育和华为云有比较好的合作,已经在六个省市、上百所学校进行合作。有道最底层NMT、OCR,尤其是教育方面的场景,我们都做了对外开放,在有道AI云平台——有道智云上都可以看到。

最后, AI与教育的结合前景是巨大的,还需要很多年的演进,我们判断AI+教育还是处在非常早期的阶段,这个过程的目标不是 “AI取代老师”,而是“AI武装老师”,让老师有更多的精力教授、激励学生。我们希望用机器学习构建以学习者为中心的全新教育模式。

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