人工智能走進課堂
如何讓AI由“對手”轉變為“幫手”，更好地促進人類的學習與成長，是當今社會各界廣泛關注的問題。
《新一代人工智能發展規劃》(以下簡稱《規劃》)明確指出，完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設，盡快在試點院校建立人工智能學院，增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。同時，《規劃》還指出，實施全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育，鼓勵社會力量參與寓教于樂的編程教學軟件、游戲的開發和推廣。
人工智能在教育領域的探索開始逐漸拉開帷幕。
•高校設立人工智能科研機構及相關專業
高等院校作為專業人才培育的搖籃，對科學發展與技術創新擁有重要的助推作用，因此，高校的學科建設舉措往往被視為產業發展的風向標。
在過去的一年中，國內多所知名院校紛紛設立人工智能專項研究機構，充分彰顯了高等教育領域對發展人工智能的意志與決心。
2017年5月，中國科學院大學成立人工智能技術學院，這是我國人工智能技術領域首個全面開展教學和科研工作的新型學院。
2017年11月，西安電子科技大學成立人工智能學院，著力打造人工智能領域高端人才培養基地。
2018年5月，南京大學成立人工智能學院，同時還與京東、科沃斯、曠視等企業簽訂戰略合作協議，共同探索人才培養新模式。
同樣是在5月，天津大學和南開大學在第二屆世界智能大會上，同時舉行了各自人工智能學院的揭牌儀式，結合自身學科優點，打造新型智能人才。
•中小學開設人工智能相關課程
2018年4月，商務印書館、華東師范大學出版社、商湯科技、華東師范大學國際慕課研究中心共同發布了《人工智能基礎(高中版)》教材，并將于清華大學附屬中學和上海交通大學附屬中學等40余所學校率先投入使用。
2018年5月，《百度中小學人工智能課程》正式對外發布，并于同月在北京、上海、河南和湖南等地開設試點課程，預計9月正式落地開課。
人工智能與教育互相促進
不是所有學生都能夠遇到好的老師，也不是所有學生都能接觸到好的教材。優質的教學資源往往僅局限在重點學校內，流動性差。這也就帶來了地區之間、學校之間的教育資源分配失衡問題。而解決教育資源分配失衡一直是教育領域的一個重要議題。如今，AI科技的發展可以為這一難題帶來新的突破口。基于AI技術底層支持的互聯網，可以逐漸打破地區和學校之間在地理上的資源壁壘，使教育逐漸扁平化。此外，它還可以打破時間限制，使學生可以在任何合適的時間進行查漏補缺和復習。
AI+教育的前景可以說是一片藍海。教育也是每個人成長過程中的剛需。中國擁有全世界1/5的人口，教育需求非常龐大。2017年底發布的《2017中國家庭教育消費白皮書》顯示，教育支出占家庭年支出的50%以上。AI技術已經在人們生產、生活的很多行業引起了變革，教育這個具有數以億計需求的廣闊市場自然不可能置身事外。同時，這個市場也會給AI帶來對它來說最重要的東西——豐富的數據。而這些數據又將會被進行分析和總結，然后反饋給教育，促進教育的進一步發展。
人工智能讓教育更簡單
•智能批閱，讓教學更加高效
在我們上學的時候，對教師常有的印象經常是直到深夜仍在伏案批閱學生作業。大量的重復性勞動給教師增加了很大的工作負擔。
對于這一問題，目前很多學習軟件都推出了拍照搜題或拍照翻譯的功能。該功能背后應用的主要技術就是圖像識別和文字識別。借助圖像識別和文字識別技術，學生可以將問題輕松地上傳至網絡，并獲取相應的答案解析，從而提高了學習效率。教師也可以借助這種技術，利用計算機自動評閱學生的答題結果，從而省去了大量重復性操作，提高了工作效率。甚至主觀題也可以被AI規模化批改。
同時，也不必擔心出現由于教師不去批閱作業而導致無法掌握學生學習情況。因為這種AI技術只是一種銜接，教師和AI都要負責一部分的批閱工作。AI利用教師所批閱的部分的數據去訓練基于該教師的模型，再將其用于批閱其他作業，最終的結果經過AI 的分析處理再反饋給教師。
在世界上最大的私營非盈利教育考試及評估機構美國教育考試服務中心，AI已經被引入，和人類一起擔任SAT和GRE的判卷人。而國內，科大訊飛的AI評閱經過多次實驗驗證，很多時候比現場教師評閱的結果更為準確。其手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱等技術已通過教育部鑒定并應用于全國多個省市的高考、中考、學業水平的作文自動閱卷。
•語音識別，讓衡量標準更加清晰
對于語言學習而言，發音是否準確往往是衡量學習成果的重要標準之一。由于每個人對發音的評判都有不同標準，所以很難清晰地辨別出實際發音與標準發音之間的真實差距。
語音識別技術的出現，有望讓口語評價體系更加完善。通過將采集到的音頻同標準音頻進行嚴格比較，計算機可以根據統一標準做出合理評估，從而避免了人為主觀因素對成績的影響，提高了口語教學和口語考試等環節的嚴謹性，一定程度上保證了教育的公平性。
•大數據分析，讓教學更加個性化
“有教無類”讓所有人都平等地享有了受教育的權利，而“因材施教”則決定了教育對于一個人的影響。對于教師而言，同時面對幾十名學生時，很難對每一名學生的學習情況都做到良好的把握，而大數據分析技術的出現有望讓這一局面得到轉變。通過對學生的學習數據進行采集和分析，AI可以準確地對每一名學生的學習狀況作出綜合判斷，從而定制出專項學習計劃，有針對性地彌補知識點短板。像好未來所研發使用的AI教育產品國內知名的中小學教育機構好未來開發并應用了一款AI教育產品，利用人臉表情識別等技術，通過學生的面部表情變化，以及舉手、練習、聽課、發言等來判斷學生的上課狀態，并生成每一個學生個性化的學習報告，然后實時將學生的數據回傳給老師，讓老師以此為依據調整自己的授課策略。
在AI+教育中還有一個概念叫做“自適應學習”。《解碼自適應學習》中將其定義為一種教育科技手段，它通過自主提供適合每位學生的獨立幫助，在現實中與學生產生實時互動。個性化是自適應學習的主要特點。美國Knewton公司是將AI技術應用到“自適應學習”優秀案例之一。其AI教育產品抓取、收集學生的學習數據，分析學生現狀，預測學生未來的學習程度和表現，評估課程內容質量和影響，最后智能化推薦最適合學生的內容以明顯提高學習效果。其中一個主要的過程就是通過數據分析，構建和優化內容模型，建立知識圖譜。
•結構化數據，讓教學形成螺旋式上升的環
從前，學生所完成的測驗試卷和作業往往是課堂和課后教學流程的最后一個環節。一旦這個環節完成，這個教學階段過程就此結束。而現在，AI的數據結構化技術可以把當前收集的測驗、作業數據編入到計算機中進行分析和處理。通過分析處理并結合當前階段的學習目標，去診斷學習的現狀，進行反饋、調整，一步一步地提高學習效果，從而最終形成一個螺旋式上升的環。
人工智能不會取代教師
AI+教育讓很多教師對于自己職業的前景深感擔憂。但實際上，以現在的AI發展水平來看，這種擔憂為時過早。AI和教師不是“一山不容二虎”的關系。在很長一段時間內，教師仍會是教育工作的主導，AI只是幫助教師提高工作效率和效果的輔助手段。
師生人與人之間的交流是更加自然，更有溫度的。在這個交流的過程中，除了知識信息的流動，還有情感的傳遞。如果把“教育”拆分解讀為“教書+育人”，那么AI能起到作用的領域主要集中于知識的教授上。“育人”這種對于學生心理狀態疏導、綜合素質培養的工作，主角只能是有“人情味”的教師。而且，目前的AI技術發展水平在文字識別、圖像識別、語音識別上已經很強大，但在自然語言理解問題方面仍有障礙，無法實現這種高要求的人機對話。
人工智能產品需易上手且場景細分
教育不是一蹴而就的事，AI+教育也不會是。光是讓學校(或者輔導培訓機構)、教師和學生去適應AI就會是一個比較漫長的過程。而在一定時間內，如果看不到AI帶來的積極變化，還要承受使用它、學習它的負擔，這個AI+教育產品可能很快就會被棄用。因此，想要讓AI+教育產品真正落地到實際應用當中，產品就必須易上手。
教育領域的AI產品想做大、做全是很難的。因為教育面向的是人這樣的認知系統十分復雜的變量，更不用說還是數以億計的人。從AI技術角度，或者從教育的學科與年齡段角度，將“AI+教育”主題下的應用場景用進一步細分，把目標市場縮小。越垂直，越有針對性的產品，效果會越好。
目前國內最火熱的AI+教育應用場景是英語口語學習。針對這一場景的AI產品，通過自然語言處理技術識別用戶的語音，尋找錯誤進行糾正，甚至可以綜合分析用戶的習慣性錯誤，進行具有針對性的指導。這種產品只需要語料數據就可以啟動，之后反復通過用戶提供的語料數據進行監督訓練。
當教育遇到AI，教育會出現革新，AI會迎來市場的挑戰。教育不應該是以“如臨大敵”的姿態面對AI，而是應該去主動地擁抱它，用AI來解決教育難題，帶動教育發展。
我們理想中AI+教育的樣子應該就如教育AI技術供應商Cognii創始人Dee Kanejiya所表示的那樣——用AI惠及教育生態系統的所有利益相關者：“學生能夠獲得實時反饋和自動化輔導，家長可以通過一種便捷、實惠的方式看到孩子實時學習情況和更加明朗職業前景。老師能收獲更豐富的教學資源、學生個性化學習數據來實現因材施教，學校也能提供高質量的教育，政府則將更容易為所有人提供可負擔、更均衡的教育”。
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