汤姆·米切尔:未来AI将给教育带来深度变革
来源:搜狐 发表于2019-09-19 16:33:25 编辑:莫小烟
摘要: 原标题:汤姆米切尔:未来AI将给教育带来深度变革 无人驾驶、人脸识别、智能语音......如果问当下什么词最热?人工智能(AI)一定是其中之一。 8月末,

  原标题:汤姆·米切尔:未来AI将给教育带来深度变革

  无人驾驶、人脸识别、智能语音......如果问当下什么词最热?“人工智能(AI)”一定是其中之一。

  8月末,2019世界人工智能大会在上海隆重举行,今年的大会上,特别设有教育行业主题论坛。当人工智能开始涉足古老的教育行业,会掀起怎样的变革风暴?

  为此,“第一教育”对参加教育行业主题论坛的几位大咖嘉宾进行专访,对于AI+教育,他们怎么看待?如何预言?有哪些担心?又有什么期待?

  今天推送第一篇,采访对象是“机器学习之父”、卡内基梅隆大学计算机学院院长汤姆·米切尔(Tom Michael Mitchell),在他的眼里,人工智能将在未来5-10年,给教育带来哪些深度变革?

  如何为90分和60分的孩子制定不同的学习目标?同样都是60分的孩子,提高学习成绩的办法一样吗?不用题海战术,怎么测出每个孩子哪个知识点会,哪个知识点不会?

  在8月末于上海举行的世界人工智能大会上,卡内基梅隆大学计算机学院院长汤姆·米切尔(Tom Michael Mitchell)为人工智能(AI)在教育领域的应用画出蓝图。

  在业内,米切尔被誉为“机器学习之父”,1996年,他在卡内基梅陇大学创办了人类历史上第一个机器学习系,专著《机器学习》(MachineLearning)至今仍是机器学习领域的经典教科书。

  近年来,米切尔对人工智能的研究兴趣更多地转向同教育的结合,就在去年,他加入中国一家教育创业公司——松鼠AI,出任首席人工智能科学家。 人工智能可以在多大程度上改变教育?未来的发展走向如何?带着这些问题,小编对汤姆·米切尔教授进行专访。

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  2019世界人工智能大会教育行业主题论坛现场

  改变1:个性化教育

  也许在不久的将来,最了解你的人不是你自己,也不是你的家人,而是人工智能机器。

  米切尔介绍,目前人工智能的开发正处于第一代和第二代交替的转折点,现有的人工智能技术,已经做到对知识点的纳米级拆分,由此勾勒出的知识图谱,能够根据学生留下的蛛丝马迹,精准地透视到每一处知识漏洞。

  比如,通过人工智能算法,一元二次方程可以被拆解成107个知识点,初中英语听力的知识点更是被拆分为8000多个。

  而人工智能未来的方向,是把计算机科学、心理测量学、教育学、心理学和脑科学等学科全部容纳进来,聚焦的对象不再是刻板的课本知识,而是进一步为学生的思维模式、学习能力和学习方法诊脉开方。

  “比如,人工智能已经可以把‘情商’拆解为30多种能力,包括观察能力、语言表达能力、寻找对方感兴趣的话题的能力、对别人的心态判断的能力,甚至是遭受不公平待遇之后的自我化解能力,等等。”

  米切尔解释,世界上没有完全相同的两片树叶,即便是分数一模一样的学生,人工智能也可以分析出他们不同的学习能力、学习特点和知识点盲区,从而精准地刻画出千人千面的学习者画像。

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  “计算机算法被用来调节与学习者的互动,在此基础上,提供定制化的学习资源和学习活动,以满足每个学习者的独特需求。”

  在米切尔看来,通过对学生的知识状态和能力水平进行持续性追踪和评测,人工智能能够为学生提供最佳的个性化学习方案,并且随着学生能力水平的变化而动态调整。

  “基于人工智能而开发出的自适应学习系统的革命性就在于,它更像是一种‘决策型AI’,为学生提供个性化教育。”

  米切尔说,未来人工智能将扮演最优秀的老师,推荐给学生关于学习内容和学习路径的合理决策。

  改变2:“因材施教”规模化

  如果说个性化教育是人工智能改变教育的一个点,那么由这个支点出发,使得“因材施教”成为规模化,则是对于教育全景的撼动。

  “在传统的学习中,经常会遇到老师教的东西,学生其实已经懂了,或者学生自以为懂了,实际上并没有的情况,这是因为学生在教室里接受的信息和他们实际掌握的知识是不匹配的,而这样的情景,在人工智能时代可以完全避免。”

  米切尔表示,虽然老师不会被机器所替代,但是在未来典型的教育场景中,很可能是老师和AI共同执教,相当于为每一个孩子配备一个计算机助教,一个教室里,由老师加几十个助教,一起追踪每个学生的学习进程,提供相应的帮助。

  “无论在美国还是中国,缺乏优质的教师资源,始终是教育行业的痛点。”

  此前,教育部发布的《2017年全国教育事业发展统计公报》显示,全国共有义务教育阶段学校21.89万所,在校生1.45亿人,专任教师949.36万人,其中,特级教师的比例还不到千分之一。

  资源分配上的巨大的差距,使得基于个性化学习的因材施教,只能停留在理想的状态。此前,虽然互联网带来了教育资源获取的便利化,但并没有从根本上解决优质资源缺乏的深层次问题。

投稿邮箱:qingjuedu@163.com
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