【Economic】Nov 23rd, AI+教育是未来的趋势
陶Aaron 陶Aaron
百年大计，教育为本。教育作为民族振兴、社会进步的基石，一直是我国优先发展的行业。过去两个世纪，全世界教育经历了巨大扩张，识字率从 12% 上升到 88%，小学、中学和高等教育急剧增长，几乎每年都在破纪录。
随着对世界认知不断增长，教育课程也有了变化。互联网的出现使知识教育极速扩张。
但是静态教育教学方式几十年甚至几百年来都没有改变，学习形式仍然古老。
现有教育体系静态且广泛，不注重个人发展，无法实现个性化教育。更糟糕的是，学生往往不理解他们为什么要学那些正在学习的东西，对他们个人来说，有些课程完全没有意义。学生们生活在对考试的恐惧之中，而非生活在兴趣中。
在这样的背景下，自2012年，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，人工智能与教育的融合逐渐开始。AI作为一项新兴的产业驱动力，在智能制造、物流、医疗、健康服务等各个产业环节上赋能，教育作为其中AI赋能的重要板块，更是被政府提上了书面。
2018年两会政府报告中明确指出：做大做强新行业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、教育等多领域推进“互联网+”。
AI+教育，正式写入国家教育发展纲要。
什么是AI+教育？
“人工智能+教育”英文缩略词为AIED（ Artificial intelligence in education），指人工智能赋能教育产业。教育工作从主体上可以分为教育机构（教育机构包括学校和教育培训机构）、教师和学生。
本短文就传统教育的短板、AI元素对传统教育的影响、AI+教育发展所面临的典型问题三方面内容进行简要的分析说明。
一、传统教育的短板
资源分配不均、发展不平衡传统教育行业一直存在的两大难题，亟需通过创新的技术手段来实现革新。
1、学校发展不均衡、竞争激烈
30 多年来，政府对重点学校投入大量资金，使地区教育发展不均衡，造成了择校问题。20 世纪80 年代和90 年代初，小学升初中要经过考试。这造成了考试竞争，增加了学生的学业负担。
2、优质老师资源紧张，供不应求
优质老师受限于空间阻隔，资源流动性差，且个人经历有限，无法做到同时应对上千个学生的问题。
3、看重应试教育，缺乏素质教育
学生只是被动听教师的讲授，以教师为中心；学习内容封闭，资源较匮乏；学习比较被动。家长过多关注考试成绩，忽略对人格品性的培养。
归根结底，即使是互联网下的在线教育也只是解决了供需双方的连接问题，个性化、均衡化的教育未能覆盖。基于此，AI技术或许正是解开这些矛盾的钥匙。
目前，人工智能教育已经运用于以下应用场景：
1.个性化学习：包括自适应练习，分级阅读等细分应用。
2.虚拟学习助手：包括拍照搜题和对话机器人等场景。
3.商业智能化：把原来商业里面的智能技术应用到教育里面来，帮助学校和机构更好地解决教学效率和运营效率的问题。
4.专家系统：像高考的升学规划还有职业规划、留学咨询等复杂决策的系统。
现在基于深度学习的人工智能技术背后依赖于更多的数据、更好的性能和更优秀的算法，背后的原因来自计算能力的提高和成本的下降。全球的数据也在不断上升，所以更多的数据、更低的成本和更快的性能会带来更强的人工智能教育。
二、AI对传统教育的影响
1. 育人目标的改变。
很多重复的体力和脑力劳动正被迅速取代。正如机器取代简单的重复体力劳动一样，人工智能将取代简单的重复脑力劳动，司机、翻译、客服、快递员、裁判员等都可能成为消失的职业，传统社会就业体系和职业形态也将因此发生深刻变化。
适应和应对这种变化与趋势，教育必须回归人性本质，必须褪去工业社会的功利烙印。当人工智能成为人的记忆外存和思维助手时，学生简单地摄取和掌握知识以获取挣钱谋生技能的育人目标将不再重要。
教育应更加侧重培养学生的爱心、同理心、批判性思维、创造力、协作力，帮助学生在新的社会就业体系和人生价值坐标系中准确定位自己。教育目标、教育理念的改变将加速推动培养模式、教材内容、教学方法、评价体系、教育治理乃至整个教育体系的改革创新。
2. 育人方法的改变。
不仅是在线课程的增加这么简单，更包括对教学过程的数据化，更精准地掌握学生的学习情况，个性化地推荐学习内容以提高学生学习效率，智能评卷以减少误差与教师工作量，以过程化的学习数据替代“一考定终身”，乃至学校存在的样态等等。
3. 人工智能和教育融合，会挑战教师的传统角色和权威地位。
有一部分知识性的教学角色可能被人工智能所取代，但教师不可能被完全取代，教师可以从低附加值的简单重复工作中自我解放，从而更加专注于构建和谐稳固的师生关系和促进学生全面长远发展。教师就不再仅仅是知识的传授者，而是满足学生个性化需求的教学服务提供者、设计实施定制化学习方案的成长咨询顾问。我们必须要凸显教师育人功能的重要性与此同时。教师如何跟上信息技术和教育融合发展的潮流，如何保持敏锐的目光，启迪学生的智慧，涵养学生人格，这是要认真考虑的。
三、AI+教育发展所面临的典型问题
人工智能+教育”尚处在初始阶段，真正实现教育变革还有很长的路要走，在发展的历程中，个人认为还需要破解以下五个难题：
（1）智能技术层面上，人工智能教育技术尚未成熟，教育难题破解还存在许多问题，目前市场上的很多产品仍不够智能，学习数据稀疏、学习模型以偏概全等问题亟待解决；
（2）应用领域层面上，人工智能技术与教育的结合还不够紧密，目前大多数产品仅关注自适应学习的单一狭窄领域，对学生成长、综合能力发展、身心健康等方面关注较少；
（3）数据是人工智能的“养料”，教育人工智能的关键瓶颈在数据，不同教育系统、平台间的数据没有开放和共享，信息孤岛现象严重，难以采集学生学习全过程的数据，没有数据就没有智能；
（4）智能决策层面上，单一的智能算法无法适应复杂多变的教育场景，有以偏概全的风险，需要多个智能系统联合决策，加强人工干预，并实现人机联合决策；
（5）人工智能的价值认识存在两极化，既有对人工智能全盘肯定、在教育应用过程中“唯人工智能”的思想，也有对其全盘否定、对人工智能的有益之处视而不见的思想，在人工智能教育应用方面，应强调人机协同，不高估、也不低看。
尾语：
人工智能不断演进，去往何处尚未可知，尽管当下的AI+教育仍存在很多技术瓶颈和道德风险，但AI+教育成为趋势却是我们不可否认的事实。
AI将会重塑整个教育产业，未来已来，对于人工智能，教育不仅要在姿态方面迎接未来、在态度层面正视未来、在认知层面读懂未来，更要抓住机遇，直面挑战，在管理决策、教人育人等实践层面积极构建属于自己的美好未来。
