2019年8月10日，由中国高科技行业门户ofweek维科网主办的“ofweek 2019中国ai＋教育高峰论坛”在上海新国际博览中心成功举办！楚天学者、华中师大国家数字化学习研究中心副主任、伍伦贡研究院院长余新国教授出席了本次会议，为大家带来题为《ai教育的典型场景与典型模式》的演讲。
楚天学者、华中师大国家数字化学习工程技术研究中心副主任、伍伦贡研究院院长
余新国教授
以下为余教授的发言内容，ofweek人工智能网编辑做了不改变原意的整理及编辑。
演讲原文如下：
各位同仁、各位专家、各位听众，下午好。
今天我跟大家分享的题目是ai教育的典型场景和典型模式。关于ai教育可以改变教育这个观点我们已经提了很多年，在很多由国家发布的教育战略及规划也都出现过很多次。我想正是时候进一步思考ai教育是如何改变教育的？它的原理和方法是什么？
要搞清楚这一点，首先就要回到教育的本质。那么教育是什么呢？我们教育的最终目标就是培养人才。从小孩一生下来，甚至有时候还没有生下来就开始接受教育，整个教育的过程延续几十年。在这个过程中，有哪些方面ai可以做的比人类更好，或者是ai跟人一起达到比过去更好的效果，我们要做的就是探讨这样场景和可能性。
我们讲的教育实际上是一个环境，有的人有幸身在大城市，有的人身在偏远农村，他们所处的教育环境是不一样的。这是教育大环境的一方面，也就是社会环境，还包括家庭环境和学校环境。而教育的小环境包括软硬件、师资、教育模式等等。如果要用ai技术去改变教育，我们应该怎么改变，能提供哪些技术？
根据我的总结，改变教育的技术方面主要是abcd 四方面技术。a就是人工智能，即artificial intelligence。它能为我们的教育做什么呢？首先，它能够完成以前需要用人力但不需要太多智力的教育活动，一些重复且知道结果的智力活动（如批改作业、课外辅导等）；其次，它能够提升教育服务系统、教育管理系统（即在什么时间给学习者提供什么样的资料）；此外，它还可以利用虚拟现实技术扩展教育空间，打破地域限制；最强大的地方在于教育机器人，它可以吸收全人类的知识以及最先进的教学方法，这是单个的一个老师做不到的。
b就是blockchain（区块链），也就是安全。因为小孩没有太强的分辨能力，我们要保证教育资源资料，也就是小孩所学、所看的东西，在教育上是安全的。我们通过blockchain技术还可以完整的记录学习者接收知识行为的精准轨迹，因为blockchain技术让这个轨迹无法被篡改。
c就是cloud，也就是education cloud。我们在一些地方生产出来的教育资源、教育的软硬件、教育的服务，通过教育云平台可以实时地传播到很广大的地区。这样可以提高教育公平，提高教育的经济效率，同时还可以为从事教育技术的公司创造一个比较低的行业准入门槛。
最后一个是d，也就是数据data。我们处在大数据时代，数据结合ai算法能让我们教育的过程更加精准化。过去的教研工作是定性的分析，往往存在很多主观因素。有了大数据以后，我们可以用很精准的ai算法进行很精准的分析，知道每一个学生在各个时间点的需要。有些学生学的慢一些，并不代表他比较笨，而是在某一个方面比较慢，在其他的方面可能比较快。我们要很科学地分配他的时间，提高他整体的学习效率。
这就是我们总结出来的智能教育技术能变革教育的原理。智能教学变革教育就是要通过教育技术的改变，使得我们的教育让全社会满意。
当然这个方向也有很多挑战。
首先是思维问题。人的思维跟物理世界是不一样的，到目前为止我们还没有科学的建模，只是部分模拟了人的智力活动，理解人的智力活动是一个世界性的难题。其次，人才培养的评测也是一个难题。学习测试得了100分，并不等于就是人才，因为我们对人才评判最重要的标准是要看他为社会做出多少贡献，而不是他学习的时候得了多少次100分。也就是实际上人才的评判需要社会检验，但在教育的过程当中我们无法等到社会检验完了才进行评价，这是一个很矛盾的地方。此外，知识建构过程、知识推理过程、学习因人而异的多样性，这些都是我们目前还不能理解的。这就是决定了我们教育研究的复杂性。
虽然很多问题我们还没有理解，但我们也要继续往前走。这也是我们在教育技术方面比美国走得更快的原因。在中国，虽然教育技术怎么样变革、怎样能改变教育的结果等理论还没有完全弄清楚，但我们直观上认为它肯定是有极大好处的，因此国家层面，以及研究单位、公司等，都在理论建立之前大力地推进这方面的技术。
ai在教学当中的应用场景非常丰富。比如说ai算法去画这种看起来优美又极为复杂的科学图，再厉害的老师也画不出来。ai就可以制作出这样的教育工具。再如我们根据教学大数据，可以对学生的助学需求进行评估，这比原来让学生自行填写申请表要科学得多。此外，大学入学的择校预测也会花费人们特别大的精力，利用教育大数据可以节省很多时间。
阅卷同样占用了老师很多的时间，同时也没有太多的创造力，那么就可以利用ai技术进行机器阅卷。学习行为数据可以利用视觉传感器捕捉到学生学习的行为，通过这些行为来判断学习的心理状态。目前市场已经出现了很多教育机器人，但是现在的教育机器人多数是把教育局现有的课本上知识搬到上面来，还不能模仿老师来完成教学活动。
接下来讲讲教育云。据我所知，各个省甚至有些大的城市，有些学校都有自己的局部云、公用云早已开始使用。在云端有很多线上课程，特别是高校，像华中师范大学每一门课都要求上网，学生可以在上面自学。学习诊断可以通过学生的考试成绩、作业来判断学生知识点的掌握情况，为学生提供更精准的学习方案。
下面讲讲机器解答支撑的ai辅导模式。学生除了课堂学习以外，最大的学习就是做作业，所以我们选择机器解答领域进行研究。
我们在智能教育的研究大概分为教育人机交互、教育感知计算、教育认知计算、个性化学习、智能化学习设备、创新教学评价这6个方面。在这6个方面我们选择一种三脑结合的机器人服务系统。目前的算法还不能解决所有问题，因此还需要自然人，所以我们采用联合自动解答教学法，可以提供这样一个智能化课外学习辅导系统。
这里面最难的就是自动解答。自动解答这个问题跟人工智能的历史一样长，甚至比人工智能的概念更早。过去关于自动解答的研究都是沿用自然语言理解，通过语义理解的方式来理解题目，然后来解答题目。而这个方法尝试了几十年，没有实用的系统。我们在此基础上提出以关系变换的方法来进行解答。采用这种新的方法已经解决了几个问题。第一，在文本的理解方面比原来快了很多，同时适用范围也扩大了很多。第二，现在已经可以理解题目中的图形，这本是个比较难的问题。
我们已经发现了这样的事实：用原来的语义理解的方法来理解题目，哪怕是小学的文字题效率都很低下。而我们用了现在这个方法以后，理解速度非常快，平面几何题目基本上都能理解，与平面几何类似的物理电路题也能够解答。
我们下一步的目标是要实现与语言无关的解答。因为全世界有200多种语言，如果每一种语言都做一个解答，那是非常庞大的。因此我们只需要几种语言来解答，通过翻译来实现多语言的服务。
最后我想说的是，我们的智能教育技术的发展还只是处在开始阶段。目前，为了业务生存，很多公司只是把现有的技术用在教育上，当然这也是很好的。但是，我们同时也要知道，有一些专门用于教育的人工智能算法，需要我们静下心来思考、解决问题，才能使我们的智能教育技术发展得更好，让大家更满意。
谢谢大家！
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