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人工智能在互连网教育上的行使,听天由命

2019-07-18 12:29

语音识别技术在教育上的应用,目前主要用于英语口语测评上,科大讯飞、清睿教育、51Talk开发出的语音测评软件,都能在用户跟读的过程中,很快对发音做出测评并指出发音不准的地方,通过反复的测评训练用户的口语。

无论人工智能发展到什么阶段,检索是最基本的需求。几乎可以肯定的是,将来的搜索方式会脱离文字搜索,语音搜索与OCR识别技术正在迅速提升准确度,现在Google、苹果、百度都有这样的技术,只需要说一句话或者给个提示就可以展现出精确的结果。更智能的搜索基于意识搜索,大脑只要一想就可以出结果,这是当前机器学习与可穿戴设备领域都在探索的方向。

技术才是探索模式进化的根本。在互联网时代中,随着大数据及海量操作的产生,为人工智能和机器学习提供了客观基础。人工智能虽然还没达到变革的地步,但应用在互联网教育上已经绰绰有余。

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1.自动批改作业

互联网教育还迷惘、没领头、没清晰模式的时候,专注课程内容是一种安全的方式。当下以主打课程内容的MOOC模式已经形成多头的格局,并且掀起了国内其他平台机构的跟进。另一面,知识谱图的应用大大提高了学习者的效率。对于结构化的知识,可以轻易地进行优化和处理,通过层次结构和映射关系为学生提供最优的学习路径。结构化可以细节到每个单元和每个知识点。

进入“互联网 ”时代,在线教育行业风起云涌,最新科技被不断引进在线教育领域,直播、大数据、自适应学习、个性化推荐等,各大教育机构不落窠臼,纷纷推出科技与教育融合的新产品。乔布斯曾说:“我站在科技与人文的十字路口”,随着人工智能的发展和普及,在线教育开启了人工智能时代。

当然,对于结构化的知识可以通过人工的归类,但是对于职业教育等非结构化的体系,则需要人工智能挖掘内在关系,并且对不同学生进行内容匹配。非结构化的知识隐藏着不同的维度,所以需要系统数据挖掘和机器学习,来得到现实的知识库。据笔者了解,邢帅教育已经着手专家知识系统的打造和学习系统的底层建立,把自身海量学员长期形成的教学过程数据化,再通过算法进行机器挖掘,力求打造基于社交、教学、反馈、学习、知识库、排序推荐等一体的自动化智能系统,意在建立互联网教育的“Matrix体系。

互联之所以伟大,在于它在另一个层面上颠覆了传统,所以才会有互联网教育逐渐颠覆传统教育。互联网教育除了以内容、人为核心的竞争外,还加入了模式、产品等维度竞争。在新的维度里,才有机会打破已有的行业壁垒。

但是,互联网解决的不单纯是连接方式,更多的还有习惯,效率,技术。

当然,对于结构化的知识可以通过人工的归类,但是对于职业教育等非结构化的体系,则需要人工智能挖掘内在关系,并且对不同学生进行内容匹配。非结构化的知识隐藏着不同的维度,所以需要系统数据挖掘和机器学习,来得到现实的知识库。据笔者了解,邢帅教育已经着手专家知识系统的打造和学习系统的底层建立,把自身海量学员长期形成的教学过程数据化,再通过算法进行机器挖掘,力求打造基于社交、教学、反馈、学习、知识库、排序推荐等一体的自动化智能系统,意在建立互联网教育的“Matrix体系。

技术才是探索模式进化的根本。在互联网时代中,随着大数据及海量操作的产生,为人工智能和机器学习提供了客观基础。人工智能虽然还没达到变革的地步,但应用在互联网教育上已经绰绰有余。

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计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件,不同于其他同类型软件的是,它能够联系上下文去理解全文,然后做出判断,例如各种英语时态的主谓一致,单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性,解决不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步,使得自动批改作业成为可能,对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错,甚至是提出修改意见,这将会大大提高老师的教学效率。

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4.个性化学习

现在大家谈到人工智能、机器学习时,往往会说这并不是一个新概念,在上世纪90年代就有了。事实上,这只是人工智能发展史上离大家最近的一个阶段。

未来的人们只需要一个机器人或者一款智能头盔就可以完成所有的学习。现在人类教学场景非常简单,互联网教育也仅仅通过图像、视频等多媒体的方式来表现教学知识点。在未来的人工智能教育时代,将实现虚拟现实立体型的综合教学模式。其实人机交互被认为是人工智能领域重要一环,未来教育不只是与老师交互,同时也可以与知识交互,每一个知识点都可以立体展现。想象一下电脑知道你学习的进程和特点,在给你一些刺激和激励,更聪明地提示你,这样开发了你的大脑,知识也按需所得。

AI教育在中国还处于起步和摸索阶段,而教育市场的规模之大堪比饮食行业,毕竟国人心中一直都有“不能让孩子输在起跑线上”的观念,因而“AI 教育”也成为了近两年最火热的互联网创业点。

虽然火热的互联网教育在模式及内容探索上呈现出百家争鸣之态,不过却没有突围而出者。许多在线机构也只是单纯把线下体系搬到线上。直播 录播模式的相互穿插是现在比较成熟的在线模式。再完善一点的模式,不外乎加多了社交元素,在线分享,在线互动环节。但,远远没达到惊喜的境界。

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来源:中国投资咨询网

自从去年的AlphaGo将专业围棋手击败之后,人工智能已经成为一个媒体上最常见的字眼,人工智能并非一个独立的概念,人工智能是多种应用的结合体,比如语音识别、图像识别、文本理解于内容生成等,这些技术可以根据行业特点有效适配结合,也就是领域内的人工智能应用。

试想一个场景,当某学生在查询自己的期末成绩的时候,他看到的不仅仅是一个简单的分数,还附有一份“诊断报告单”。通过这份报告,他不但可以了解到自己学科板块知识点和能力点的掌握情况,还能看到对自己的优势、劣势的学科分析。通过这些数据为每个学生进行“画像”,从而找到提升成绩的方法。这就是借助大数据的帮助,通过对学生学习成长过程与成效的数据统计,诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同,以帮助学生和教师获取真实有效的诊断数据。学生可以清楚看到问题所在,学习更高效;教师也可对症下药地针对具体情况,选择不同的教学目标和内容,实施不同的教学方式,进一步提高教与学的针对性、有效性和科学性。

现在互联网教育就像早期的雅虎,通过人工堆砌内容,单纯地把线下模式搬到线上。但是,互联网解决的不单纯是连接方式,更多的还有习惯,效率,技术。因此给了谷歌技术性翻身的机会,PR算法的伟大之处在于它摆脱了人工干预,这就是互联网的奇妙之处。人工智能及机器学习为新来者打开了一扇门。

如果说今天课堂教学的主流方法是“从原理到应用”,那么机器人的教学方法是“从案例到原理”,并且是同时学习多个案例。事实证明,很多被原理绊脚的学生更适应于“从案例到原理”的学习方法。

互联网教育还迷惘、没领头、没清晰模式的时候,专注课程内容是一种安全的方式。当下以主打课程内容的MOOC模式已经形成多头的格局,并且掀起了国内其他平台机构的跟进。另一面,知识谱图的应用大大提高了学习者的效率。对于结构化的知识,可以轻易地进行优化和处理,通过层次结构和映射关系为学生提供最优的学习路径。结构化可以细节到每个单元和每个知识点。

目前,人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面。这两个技术虽然得到了应用,但目前尚处于初级阶段。在技术和应用场景上还需要更多的探索。

3.语音识别测评

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