AI+加教育是否是互聯網+教育的成功進化？

大白

今年的高考與以往不同的是多了兩隻智商爆表的智慧型機器人同時進行考試， 身處北京的學霸君智慧教育機器人Adiam和來自成都準星雲學的高考機器人AI-MATHS將分別完成不同體量的數學試題，

最終學霸君的Aidam用時10分鐘完成答題， 獲得134分， 三組高考狀元分別得分119分、140分和146分， 平均分135分， 從分數來看， 學霸還是在高考中扳回一局；另一款準星高考機器人AI-MATHS北京卷用時22分鐘完成北京文綜數學考試， 得分105；全國二卷數學考試用時10分鐘， 得分100分， 離預期的110分也還存在著差距。

成績單

這兩隻機器人與圍棋界大殺特殺的AlphaGo不同， AlphaGo專攻圍棋， Adiam和AI-MATHS專攻數學。 AlphaGo的難點在於自我的學習， 通過與自己對弈積累經驗， 從第一步開始， 它就在計算每一步的勝率， 進而選擇最佳落子位置。 而研發考試機器人的難點在於， 要讓系統理解人類語言， 後面做題的步驟反而較少。 也就是說AI-MATHS有點偏科， 語文沒學好導致數學考不好！（記住了數學考不好這鍋給語文老師背）

而此時的互聯網+教育依依舊存在太多的問題需要解決！互聯網之所以偉大， 是在於它在另一個層面上顛覆了傳統， 改變了部分產業結構和企業內容展示的輸出方式，

但是互聯網依舊是以人為核心， 圍繞模式、產品、營為手段進行運作。 可現如今， 一匹人工智慧黑馬的殺入， 似乎部分行業又開始陷入轉型的準備， 從自動駕駛到阿爾法狗再到學霸機器人， 人工智慧已經開始滲透到各個具體的垂直場景中， 教育就是其中之一。

人工智慧

Aidam學霸君創始人張凱磊說：“高考是檢驗基礎教育成果的尺規， 是一個很有說服力的場景。

”其中， Aidam完成了包括客觀題和主觀題在內的整張試卷， 用時9分47秒， 並獲得了134的高分。 而AI-MATHS最終獲得了105分， 閱卷老師評價AI-Maths的成績相當於一個中等水準的學生。 雖然目前來說人工智慧在教育上並不能勝過人， 可它的發展空間難以想像！

一、個性化學習， 因材施教

因材施教教育方法在我國已有2000多年歷史， 但在我國應試教育大環境下， 根據學生不同的認知水準、學習能力以及自身素質來制定個性化學習方案真是說易行難。 當傳統思想與尖端科技相結合， 因材施教的可行性有了大幅提高。 AI介入後， 個性化學習有兩條實現途徑：

分析內容， 構建知識圖譜

構建和優化內容模型， 建立知識圖譜， 讓用戶可以更容易地、更準確地發現適合自己的內容。 國外這方面的典型應用是分級閱讀平臺， 推薦給用戶適宜的閱讀材料， 並將閱讀與教學聯繫在一起， 文後帶有小測驗， 並生成相關閱讀資料包告， 老師得以隨時掌握學生閱讀情況。

模擬和遊戲化教學平臺

寓教於樂也是現代教育理念之一。 GSV Capital聯合創始人Michael Moe曾對外媒表示：

自我調整學習， 實現智慧化推薦

個性化學習是自我調整重要的特點， 也是其相較於 MOOC最大的區別。 自我調整學習（Adaptive learning）的運作過程是這樣的：搜集學生學習資料， 預測學生未來表現， 智慧化推薦最適合學生的內容， 最終高效、顯著地提升學習效果。

那麼自我調整學習是否會超越人類教師的重要性？Knewton核心團隊成員表示，自我調整平臺不能代替老師。推廣自我調整學習的意義在於不是所有學生都能遇到好老師，自我調整平臺能讓沒有好老師的學生也獲得優質的教育資源。尤其在我國更有存在發展的必要性，這能改善地區、群體間教育資源配置失衡情況。

教育決策

中國學生教育決策失誤率很高，尤其體現在選擇大學學校以及專業時。有資料顯示，70%學生後悔自己當年所選專業。有句戲謔的話是“現在上課流的淚，都是當年選專業腦子進的水”。如果能夠搜集海量資料提供決策基礎，AI 演算法就能説明學生找到最優理論路徑，從而選擇更適合的學校、專業。

自動化輔導與答疑

AI除了應用於個性化學習方案的制定外，還落地在自動化輔導和答疑子領域，這也成為了教師面授外的補充。

智慧測評

在求學期間，老師長時間改作業甚至到深夜的場景深深印入眾人心中。隨著資訊化建設、人工智慧的發展，大資料、文字識別、語音辨識、語義識別，使得規模化的自動批改和個性化回饋走向現實。如何利用人工智慧減輕批改壓力，實現規模化又個性化的作業回饋，是未來教育的重要攻克點，也是國內外眾多企業看中的市場。

也許人工智慧在現階段，只能作為互聯網+教育的一種輔助手段，為互聯網+教育注入一種新的活力！
同時AI也需要自己的發展時間，並不是一蹴而就！

那麼自我調整學習是否會超越人類教師的重要性？Knewton核心團隊成員表示，自我調整平臺不能代替老師。推廣自我調整學習的意義在於不是所有學生都能遇到好老師，自我調整平臺能讓沒有好老師的學生也獲得優質的教育資源。尤其在我國更有存在發展的必要性，這能改善地區、群體間教育資源配置失衡情況。

教育決策

中國學生教育決策失誤率很高，尤其體現在選擇大學學校以及專業時。有資料顯示，70%學生後悔自己當年所選專業。有句戲謔的話是“現在上課流的淚，都是當年選專業腦子進的水”。如果能夠搜集海量資料提供決策基礎，AI 演算法就能説明學生找到最優理論路徑，從而選擇更適合的學校、專業。

自動化輔導與答疑

AI除了應用於個性化學習方案的制定外，還落地在自動化輔導和答疑子領域，這也成為了教師面授外的補充。

智慧測評

在求學期間，老師長時間改作業甚至到深夜的場景深深印入眾人心中。隨著資訊化建設、人工智慧的發展，大資料、文字識別、語音辨識、語義識別，使得規模化的自動批改和個性化回饋走向現實。如何利用人工智慧減輕批改壓力，實現規模化又個性化的作業回饋，是未來教育的重要攻克點，也是國內外眾多企業看中的市場。

也許人工智慧在現階段，只能作為互聯網+教育的一種輔助手段，為互聯網+教育注入一種新的活力！
同時AI也需要自己的發展時間，並不是一蹴而就！