AI代替老师还有多远?学吧课堂说三、五年智能教师就来了

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AI代替老师还有多远?学吧课堂说三、五年智能教师就来了

作者:阿槑 发布时间: 2016-03-21 07:01

摘要:Siri,教教我这道题怎么做。

Alpha Go 以 4:1 完胜李世石,人工智能成为热议的话题,从1997年人工智能在国际象棋上战胜人类,到2016年人工智能又在围棋上胜出,AI在各个细分领域都获得了更多关注,包括教育这个十分注重师生互动的领域,学吧课堂的创始人李行武对人工智能在教育领域的应用十分有信心:

“未来一定是虚拟(智能)老师代替大部分不合格的老师,三五年内就能看到成效,其实我们已经做出了能够替代部分老师的系统”。

教育领域的Alpha Go可行吗?

一个有丰富教学经验的老师,通过两三道题就能判断出学生所处的水平,机器能不能模拟这个过程?这是李行武从2013年开始琢磨的一件事。

抱着科技是第一生产力的信念,从跨界进入教育行业开始,李行武的理想就没有变过——做出一款智能教师产品,让每个学生都能接受优质教育。为了设计出贴合教学的产品,程序员出身的他特地做了一年中学老师,抛去“码农”做教育的惯性思维,试图从教学的角度去理解老师与不同的学生之间所产生的化学反应,让机器模拟老师的“大脑”,向虚拟老师进化。

自此,学吧课堂就从2013年夏天的线下培训班起步了,在与学生的一次次互动中,学吧课堂的产品雏形也出来了。

李行武所提到“能够代替部分老师的系统”正是学吧课堂推出的第一版产品,“短视频+练习”的形式,每个视频由十几段几十秒的视频切片拼接而成,在知识点之间插入测试和练习,通过人与机器的一次次互动采集学生的学习数据,给予个性化的反馈,为每个学生生成不同的学习路径。

本质上来说,学吧课堂是要解决学生“学什么”和“怎么学”的问题,第一步通过前置测试来判断学生的水平,推荐适合的学习材料。而学习同一段视频的学生,学习路径也不完全相同,根据学生的反馈和历史学习数据来决定下一步学什么,随时从素材库中调取视频片段。这也是做视频切片的原因,只有颗粒度够细,才能做到个性化推荐。经过一年的努力,学吧课堂高二数学的课程搭建完成,其产品在公立学校的试点实验中得到了校方和学校的认可。

不过,视频制作成本太高,采集的数据量不够,是学吧课堂当时面临的两大问题。制作一个小时的视频,团队要耗费大约100个人时。对于学吧课堂十来个人的小团队来说,根本支撑不起来制作如此庞大的素材库。李行武开始重新思考产品的发展路径,不久后,前巨人教育副总裁齐明鑫加入任CEO,团队做出决策:暂停视频制作,先从更轻的练习切入。

采集有效数据是自适应学习的关键

2015年11月,重新改版后的学吧课堂上线,4个多月以来,积累了30万用户,日活达5万人次,活跃用户日均做题量超过100万道 ,上线以来总做题量超过5000万条。齐明鑫一再强调这都是真实数据,并向我展示了友盟的后台统计数据。

目前学吧课堂的主要功能是“诊断+推荐”,通过十道前置的测试题,判断学生的学习水平,形成学生在知识结构上的“用户画像”,虽然做不到像老师一样迅速诊断学生水平,“目前市面上还没有能做到这一点的,无法真实判断学生的水平”,当我追问原因,他们一致归结为这一点:在技术和教研之间搭建“桥梁”的能力,懂技术又懂教学,不是人人都能做到。

在学吧课堂的办公地点,此前为录制视频而改造的两间录课室还保留着,“视频我们并没有放弃,目前内测版本里面仍然有短视频,只是我们的重点放在练习这块。”李行武并不愿意把这次变化称为转型,退回到练习,学吧课堂的发展路径变了,不过智能教师这一点并没有变,以练习这种更轻的方式切入,获取数据的速度会加快。

“做到自适应学习,关键的因素之一是数据,而且必须是必须是有效的”,李行武强调。援引机器学习大师 Andrew Ng(吴恩达)的话,"It s not who has the best algorithm that wins,It s who has the most data”。

所谓有效数据,有两个维度:

一是数据的密度,在单个学生身上搜集到的数据是否足够,在以练习为主的题库产品中,主要取决于学生单位时间的做题量,学吧课堂的每个用户每周的做题量超过50题。

另外是数据的质量,表现在学生刷题的正确率,如果正确率过低,导致产生的无效数据过多,会影响机器的判断。而在同类题库产品中,学生答题的正确率在35%-40%,学吧课堂的这个数字为60%,“这说明学生都在努力把题做对,而不是随便蒙的”,齐明鑫向我解释其中的差别。学吧课堂为学生设置的学习目标是自适应的,学渣也会更有学习动力。

这些数据让两位创始人特别兴奋,这次新的尝试收到了用户的正面反馈,小范围内验证了这种模式。

关于未来的发展,拓展学科是必然的。学吧课堂接下来计划是成为老师的助教,帮助老师布置、批改作业。更长远的目标是成为“教育领域的小冰”。“你们预期需要多久?”我问道,李行武的回答是:“很快了,三、五年内就能看到了。”

智能教师离我们并不远

优质教师不足,是教育行业从业者的共识,如何解决这个问题,O2O找老师、在线直播、录播等,目的之一都是让更多学生能接触到优质的教育资源。而李行武不看好基于人的授课产品,本质上来讲都是售卖人的时间,做过十几年教师的齐明鑫深有体会,“如果我去教课的话,一个小时课时费可以收2000,但这本质上还是体力劳动”。如果有“智能教师”替代老师的部分工作,人可以去做更有价值的事情。

同样从自适应学习出发,Knewton的路径是做自适应学习引擎,把API接口开放给学校或者教育机构这类B端用户。而学吧课堂走了另外一条路。

从商业价值上来说,与其他技术驱动的互联网产品一样,机器教学从总体上来说可以无限降低成本,只是在初期投入较大,而当技术和产品逐步成熟,就可以大规模复制,也许未来人人都有一个虚拟老师,可能像电影《Her》所呈现的场景,只需要带上耳机,“萨曼沙”老师就在你身边,告诉你这一题怎么做,接下来应该学什么。

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