受疫情影响，线上“网课”与学生居家自主学习相结合的“停课一直学”模式重塑在线教诲行业的同时，也在推动“AI+教诲”的深度领悟。从不断创新的传授教化机器人产品到一对一的私人家教模式，正在为广大青少年儿童量身定制个性化学习方案。
本期算力大学约请到松鼠AI联合创始人、首席科学家崔炜，带来《Ai在传授教化机器人中如何实践？》，解读AI传授教化的现阶段运用成果和未来方向。崔炜表示，用AI代替老师进一步提升学习效果，让每个学生身边都有一个随时随地能够一对一辅导的特级老师，这是当古人工智能个性化教诲发展的目标和方向。未来，传授教化任务将交给AI来完成，真人老师带来的是能力的培养。
人工智能过去60多年经历了一个起起伏伏的阶段，在最近几年，尤其是2012年之后，又迎来了人工智能的第3次浪潮。
这次的浪潮比较于以往有几个特点:
1. 以深度学习算法为代表的浪潮。比较于过去的其他的算法，神经网络有了进一步提升，尤其在算法、模型、参数等方面。如果把算法比做人工智能运用的引擎，比较过去，引擎可能从汽车变成了火箭发动机的引擎，性能大幅度提升。
而火箭发动机的引擎要发挥效应，离不开燃料，也便是数据。
由于互联网的发展，尤其是移动互联网，越来越多信息电子化了，我们能够采集的数据越来越多，有了充足的质料，火箭的引擎发动机，才能发挥出充分的效用。
2. 算力的爆发。人工智能算法实质上便是一堆代码，必须采取机器去演习，通过数据去演习算法，离不开一个强力的打算力。在过去摩尔定律的硬件发展浪潮下，算力提升了几十万倍，通过GPU、 CPU等硬件，让深度学习算法能够充分发挥出它的浸染和效果。
疫情期间人工智能发挥了主要浸染，而人工智能在教诲领域，也有多年的发展和探索。如何运用人工智能的算法代替老师，减轻老师的包袱，让传授教化变得更加高效，这方面的研究一贯没有停滞，只是由于算力和数据的限定，人工智能教诲的发展非常缓慢。
但在深度学习浪潮的冲击下，近10年内人工智能教诲行业得到了发达发展。
1 目前的几大人工智能学习发展方向
1. AI结合VR的场景化浸入式英语学习，让学习者得到出国练习措辞的效果。
2. 终生学习助手，结合人工智能、机器学习、语音识别与预测剖析的机器人，连接该校所有系统与学生的个人档案，熟习有关学生个人的所有资讯，可以完备与学生个性化互动。
浏览课表详细韶光、在app上定座位、期末的时候查成绩、可安排方案学生的学习韶光，主动建议学生如何完胜利课，利用各堂课的空档韶光作主题式的复习。
3. 采取图像识别的技能，拍照识别题目，找到题目的解答过程，在没有老师辅导的条件下自我学习。
4. AI口语测评。仿照老师从各种不同维度评价学生的口语发音，从语法、音节音素乃至发音的语调、重音、流利度、逻辑性等多个维度去评测，创造每个学生的薄弱点，整体提升学生的口语能力。
5. 作文批改。识别作文，并给出分数，还能够识别作文里的拼写缺点、语法缺点以及规范性的缺点。机器测评5秒钟以内就可以完成测评，更高效、更准确。
现在已经可以做到支持多种作文场景，包括网络提交和手写答题卡的扫描识别，支持考试和作业等模式；可以自动检测空缺卷、抄袭卷等，评分更准确；还能供应包括单词拼写、语法表达、篇章构造、中式英语等多个维度的逐句批改和诊断，可以精确反馈出学生写作的不敷之处。
6. 预测学习结果。基于项目试验机器学习的方法，用于早期识别有失落败风险的学生。所有有失落败风险的学生每周都可以向课程导师和学生支持团队寻求适当的支持，降落辍学率。
7. 双师教室。紧张办理的是师资资源缺少问题，很多地方缺少好老师，通过直播的形式，能够让比较好的优质的老师也能带给偏远地区学生高质量的传授教化。跟人工智能结合，能够提升双师教室的传授教化效果。
除了教室老师、直播老师，还有一位AI助教老师，能够实时监控全体教室的学习情形，通过摄像头捕捉学生的表现。而且统计汇总学生们对老师讲的内容的反馈，实时调度传授教化模式，进一步增强远程老师与学生间的互动性，进一步提升全体教室的传授教化效果。
现在通过血谱光学成像技能，乃至能在学生面无表情的情形下识别出来他的心情。通过内层图像，每个人遍布表情之下血管流动的变动颠簸，表现这个人的内心情形，这项技能也被用于测谎等领域，与双师教室相结合，能够进一步提升识别准确性。
8. 脑电波技能。通过佩戴在头上的脑环，捕捉学生的专灌水平。通过脑电波数据，能够反响出学生当时的专灌水温和把稳力。
结合图像识别技能对学生表情的捕捉，能够更加准确理解学生此刻的学习专注度，更好的帮助老师理解每个学生的学习情形，理解全体教室的教室氛围，帮助老师更好的改进传授教化模式和传授教化内容。
当古人工智能跟教诲的结合，已经看到有很多不同的运用。而个性化教诲，是人工智能跟教诲结合的最突出的例子，也是现在大多数教诲公司还有人工智能公司所做的趋势和方向。
如何用人工智能的技能去带来个性化教诲提升学习效果？
2 个性化教诲，AI助力智适应学习
中国文化里提倡因材施教，孔子很早就提出了这种传授教化模式，紧张缘故原由是每个人的个性、禀赋都不一样，学习能力也不一样。有的学生善于于理科，有的学生善于文科，有的学生善于于写作，有的学生善于于表达，有的学生善于于理性逻辑的思维。这些能力的不同会导致教室上的学习效果不同。任何一个学生都具有天赋，只不过我们短缺创造这匹千里马的伯乐。
以是在教诲领域，个性化教诲缺少的最核心的缘故原由，实在便是老师跟学生的比例极其不成正比。
这种比例下，不可能给每个学生去带来个性化教诲。但是人工智能跟教诲相结合，很有可能去实现这一点。
用AI代替老师进一步提升学习效果，让每个学生身边都有一个随时随地能够一对一辅导的特级老师，这是我们的期望，这也是当古人工智能个性化教诲发展的目标和方向。
个中的核心技能并不是自然措辞处理技能，也不是打算机视觉技能，而是和AlphaGo类似的感知型AI。
从知识构造及水平、学习情绪两大维度，采取IRT感知打算、基于视觉及文本的学习情绪感知打算技能，对学生在线作业过程中的学习及情绪状态进行感知剖析，自适应天生难度、数量及频率与学习状态相适应的个性化作业，在社会化与游戏化情境中形成与学生学习状态相适应的传授教化交互。
比如在GRE考试中，会依据上一道题的结果去调度下一道题，题目都是在实时变动的，这实在便是一种个性化的测试。
还有智适应练习，根据学生在教室的长进修情形以及当前的知识状态，去做相对应的练习，让学生课后作业更有针对性。
在人工智能实现传授教化过程个性化，让全体传授教化过程里面不依赖老师就能完成学习过程，得到个性化学习，这一领域就叫智适应学习领域。
俞敏洪曾经评价过智适应学习：教诲就像一个黑盒子，没有人知道里面的问 题是什么，而智适应学习系统可以帮助学生 做清晰的诊断，然后对症下药。他认为，技能将真正改变教诲的面貌。
3 智适应学习的浸染和效果
比如在疫情期间大部分学校进行的直播课程，这种形式和教室传授教化不一样，没有直接互动，会影响传授教化的效果和发挥。
1. 精准扫描知识漏洞，先诊断落后修，全流程覆盖
在智适应学习模式中，学生可以完全完玉成部学习环节。不像直播，只有老师在讲，支配作业也比较麻烦，只能通过电子文档，做完之后还须要扫描。
智适应学习供应了一个完全的学习过程，前辈行知识诊断，扫描学生学过的知识点，通过算法判断每个学生在知识点上的节制情形，找到他的知识漏洞，只须要去针对诊断上的漏洞去学习。
老师也可以通过这份诊断报告更理解每个学生的知识情形。
2. 个性化学习路径
传统的直播课和录播课学习是线性的。所有的学生学习的内容都是完备一样的。以是学生的知识点顺序也是完备一样的。
但这种学习模式有缺陷，由于它不是个性化的。
在智适应学习模式中，每个学生会有自己专属的学习操持和学习路径。比如学生只有14个薄弱知识点，他只须要学习14个知识点，算法系统自动学习会给学生存划出一条最佳的个性化学习路径，他的学习是最高效的，大大节省了学习韶光，把更多的韶光和精力放在他没有学会或者是没学好的知识点上面。
在传统的直播课和录播课里，很难做到针对学生知识漏洞进行查缺补漏或者追根溯源。有针对性地找到学生问题的根源，能够提升学生的学习效果。
3. 增加学习互动性
直播课还有一个问题，缺少互动性。
传统直播和录播课缺少与学生互动性，教室上老师可以实时与学生互动，而直播做不到。智适应学习模式为了保持学生最大的专灌水平，把知识点进行切分，让每一个知识点都变得特殊小，每一个知识点的讲解，就采取动画或者其他的生动活泼的形式呈现出来，让学生在可控的专注力韶光内去学习。
通过算法实时调度学生学习内容，调度学习难度，匹配最得当每个学生的学习内容，让学生学习内容难度始终是跟学生他当前的能力水平相匹配，让学生每个学生得到他学习的造诣感，提升学习的造诣感。每个学生都按照自己的学习节奏去进行学习。
智适应学习与VR技能结合，也可以更直不雅观看到每个学生的状态。老师不须要通过电脑设备，只需通过VR眼镜就能更高效理解到每个学生的状态，进行个性化学习干预。
4 未来教诲：人类西席与AI双师模式
我相信随着人工智能不断的进步和发展，未来的传授教化模式一定是真老师跟机器相结合，一定因此学生为中央，不再是过去以老师为中央。通过人工智能，所有学生都能按照自己的节奏去学习，都是个性化的学习。
智适应学习的算法会越来越强大，它将具有5大功能模块去给学生实时推举个性化学习内容、个性化学习路径，实时进行学生学习数据的剖析，并且还能够给学生进行人机对话、虚拟人机对话、虚拟的助教回答学生的问题。
在没有老师的条件下面，还可以通过多模块综合剖析，学生学习数据结合表情数据、心电数据，还有脑电波的数据，进一步增强对学生画像的描述，进一步理解学生的学习状态和学习情形，同时还有智能反馈系统实时采集学生数据，不断完善优化和净化。
未来的人工智能将跟真人老师各司其职。
机器可以代替的紧张是知识的传输，而真人老师可以去做更故意义、更有代价的事情。
真人老师要做的是培养学生的创造力、想象力、社交能力、人生不雅观、互助能力等。
未来的智适应学习系统，不仅是教授学生知识，更有可能培养学生各方面的能力。
不同的职业哀求每个人所具备的能力都是不一样的，科学家的逻辑剖析能力、数据剖析能力哀求会比较高，而的文化能力、沟通能力、信息筛选能力哀求更高。
未来的智适应学习系统不只是评判每个学生知识节制的情形，更主要的是评判每个学生的思想程度、能力水平等，这些被称为思想能力方法MCM。不同的职业会有有不同的MCM，在学生学习的过程里面，不只去评判他的知识，还有评判各种不同职业所对应的MCM。
未来的人才培养，能够更加具有针对性，依据每一个职业，去加强每个人不同能力的针对性培养。
我们相信人工智能会给教诲带来革命性变革，让学生更少的刷题，在相同单位韶光之内得到更大的学习水平的提升，像过去一考定终生的征象会消逝。
由于数据让所有的学生的学习情形变得更加透明、更加公开，我们可以随时随地理解每个学生所有的历史学习情形，去评价每个学生他当前的知识状态，预测学生未来的表现。
通过个性化学习的办法，能够得到更大的学习造诣感，增强学习的投入程度，并节制真正的学习能力和方法。
未来教诲一定是会变得更加公正，无论是在偏远地区的山村落，还是在一线城市，每一个学生都能够通过这种AI老师得到高质量的传授教化，为社会能够培养更多人才。