神兽归笼已一周,AI+教育用上了吗?
财经

神兽归笼已一周,AI+教育用上了吗?

☑ 大七环特约作者:东方神起

尽管已经入秋,但这一周,朋友圈里洋溢着春天一般的气息。原因只是,老母亲老父亲们终于盼到了神兽归笼,喜大普奔。

不过产新君这里要提醒你,不再宅在家远程在线学习的当下,学霸和学渣的矛盾必将再一次摆上台面。各种补习班、面授课、网课扑面而来,你是不是也想知道,这个AI、那个智能的课程体系里,老母亲老父亲们捂着日渐干瘪的钱包,究竟该怎么选?AI究竟是否已经发力了教育领域?

AI促进教育模式的改变

依托大数据工具,采用人工智能技术,AI+教育,旨在精准计算学生的知识储备、思维类型、学科能力、情感特点、能力水平等,并结合学习和教育规律,配置教学内容,促进学生个性和全面发展。

萨尔曼·可汗的著作《翻转课堂的可汗学院》,就提到“让学生自己决定学什么,自己决定什么时候学,学会为自己的学习过程负责。”正是互联网时代学习的颠覆性革新,传统由以老师为中心的教学模式,正在向以学生为中心的学习模式转变。

AI精准助力教育,能够促进行业,真正实现“千人千面”的个性化、定制化和幸福化教育。

AI促进教育模式的转变

从各方面看,AI+教育的最大优势在于助力行业降本增效,促进教育公平化。

从各方面看,AI+教育的最大优势在于助力行业降本增效,促进教育公平化。

对学生而言,拥个性化学习方案,更及时和精准定位并针对性加强知识薄弱点,系统化的个性服务,都是AI+教育带来的新变化。

对老师而言,通过智能化工具的科学应用,可以减少重复性劳动,将作业批改、错题统计等任务由AI承担,随着产品和技术的成熟,AI+教育还将助力老师向“帮助者、指引者”的角色转变。

对机构而言,AI+教育能通过整体数据的提供,更好了解全局,更精准统筹,实现教育资源均衡与公平,改善资源投入结构,提高边际效益。

随着人工智能技术的不断发展,AI+教育已经将教育信息化直接推向更高发展阶段。

AI+教育发展历程

AI赋能教育的环节与产业链

AI赋能教育的环节与产业链

从教育流程的角度看,教/学—练习—考/测—辅助管理,是四个主要环节。人工智能技术可以通过在这些环节的应用,实现赋能。

针对教/学环节的策略类产品,自/智适应教育是整个教育流程中的核心,产品直接面对学生,市场巨大。相应的,工具类产品复杂度低,技术难度小,无需要深入挖掘学习内容和规律,市场化程度更高,竞争也更为激烈。

AI+教育重点环节和市场应用

AI+教育,从产业链角度从上游的内容研发、数据采集,到中游的产品推广,以及下游的用户对接,都有相应布局。

AI+教育,从产业链角度从上游的内容研发、数据采集,到中游的产品推广,以及下游的用户对接,都有相应布局。

上游产品开发相对难度高、耗时长、投入大,相应吸金能力也强。整体而言,目前产业链整体头重脚轻,分工有待细化。

AI+教育的产业链

AI+教育的典型场景

AI+教育的典型场景

产新君从四大AI+教育的场景为你解读人工智能在教育领域的示范性应用。包括:快乐早教、个性学习、学情管理、作业辅助

AI+教育的四个示范性应用场景

神兽归笼已一周,AI+教育用上了吗?

快乐早教:教育机器人是早教中的重要参与者,AI赋能教育机器人场景,应用在幼儿园和家庭场景,实现了娱乐陪伴、学习辅助等功能。相关产品和公司主要提供教育机器人整体解决方案或专长于语言识别、姿态跟踪、信息融合等关键技术,包括科大讯飞、寒武纪、康力优蓝、优必选、小米等。

教育机器人主要应用技术

资料来源:寒武纪小武机器人、火火兔

资料来源:寒武纪小武机器人、火火兔

个性学习:通过知识图谱,借助自适应引擎,基于大数据,结合知识图谱,构建学习模型并输出建议,规划个性化学习路径,提升学习效率。助力教育从“千篇一律”转型为“千人千面”,实现“因材施教”。

个性学习原理及流程

资料来源:艾瑞咨询

资料来源:艾瑞咨询

学情管理:通过摄像头等传感设备获得学生状态数据,结合人工智能进行人脸检测、情绪和姿态识别、语义理解等技术分析,反馈学生学习状态,如精力是否集中、是否疲困或走神,使家长和老师了解学生的课堂参与度。学情管理应用于课堂教室或在线学习,但也受到一些争议。

例如,好未来的魔镜系统可根据采集的音视频信号,借助AI技术多维度给出课堂质量评价体系,生成课堂质量报告,协助老师课堂和提升教学质量。

个性学习原理及流程

神兽归笼已一周,AI+教育用上了吗?

作业辅助:借助拍照、搜题等产品形式,在云端寻找作业解答方案,已经分析给出智能推荐习题,实现举一反三。通过教师答疑或社群讨论等,增加更为丰富的学习入口。随着产品和技术发展的不断成熟,手写题目的识别正确率也越来越高,并不断整合了相关知识付费内容。

主要玩家有小猿搜题、作业帮、学霸君、阿凡题等。针对K12阶段学生,产品和内容同质化竞争较为激烈。在配合个性化学习方案及讲解等领域有进一步延展的产品更容易获得青睐,也体现了多元化产品矩阵和高进入壁垒。

作业辅助场景及业务模式

资料来源:阿凡题

资料来源:阿凡题

AI+教育的问题与挑战

尽管越来越多的资本青睐AI+教育,越来越多的企业涌入相关赛道,但AI+教育融合仍面临诸多问题和挑战:

一是相关业务复杂多样。与AI+金融、AI+医疗不同,教育本身是典型的复杂系统,需要与心理学、行为学等复杂学科有机融合,而不同学生的理解能力、学习速度不尽相同,标准化课程体系难以解决“千人千面”的现实问题,AI+教育面临的挑战更为严峻。相关产品趋于同质,核心技术和解决方案缺少新颖性。

二是应用模式和市场化尚待优化。我国当前的教育方式仍依靠传统线下教学,如作业辅助等产品场景独立应用仍然不能实现AI赋能教育的变革初衷,甚至部分老师、家长认为其干扰了现有教育模式。

三是缺乏数据积累和精准服务。尽管在用户数据、测试和练习等点对点方面的数据有一定积累,但结构化、连续性的数据尚处于稀缺状态。只有遵循教育整体逻辑,实现全流程的、全环节的完整有效的数据积累,才能有针对性更好提供精准服务。

四是相关技术人才还不够。AI+教育需要加强对知识点和其中的内在关系和逻辑的理解,并设计为有效的学习产品。然而兼具人工智能和教育知识背景的人才相对稀缺,而产品研发、运营、服务等各环节,都需要在理解AI+教育的模式下进行匹配,人才需求可谓巨大。

产新君也建议,通过打造教育大数据开放平台、促进教师的整体AI赋能、加强多方面的机制体制创新等手段,为AI赋能教育保驾护航,实现AI+教育的更好发展。