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    乂學教育打造虛擬特級教師松鼠AI,背后有哪些核心技術?

    本文作者: 李詩 2018-01-31 15:36 專題:AI最佳掘金案列
    導語:AI能成為一個好的老師嗎?AI教育何以戰勝傳統教育?

    2017年11月,雷鋒網開啟「AI 最佳掘金案例年度榜單」評選活動,以人工智能在金融、汽車、醫療、安防、零售、硬件、內容、教育行業的應用為評選準則,尋找AI商業化水平高與客戶問題解決能力強的企業,目前已評選出8大行業中的30個最佳解決方案/產品。

    其中,乂學教育的松鼠AI獲得"AI+教育"類別中的"最佳教育機器人獎"。

    松鼠AI是一個以高級算法為核心的人工智能自適應學習引擎,簡稱“智適應學習引擎”,乂學教育擁有完整的自主知識產權。就像AlphaGo模擬圍棋大師,乂學AI系統模擬特級教師給孩子一對一量身定做教育方案并且一對一實施教育過程,能夠比傳統教育效率提升5到10倍。

    雖然我們已經看到AlphaGo戰勝人類圍棋冠軍,很多人類工作即將面臨被AI替代的風險,但是,AI能成為一個好的老師嗎?AI教育何以戰勝傳統教育?

    虛擬特級教師—松鼠AI

    乂學教育打造虛擬特級教師松鼠AI,背后有哪些核心技術?

    特級教師教學的思路和思維與普通的老師有很大的不同,這來源于特級教師的大量教學經驗,對學習方法的深入理解,而現在學校里特級教師的數量特別少,特級教師單獨輔導的教育成本十分昂貴。乂學教育希望把智適應學習引擎——松鼠AI打造成特級教師,其可以有針對性地建立學生畫像,做個性化的教育匹配,優化整個教育模式。

    乂學教育打造虛擬特級教師松鼠AI,背后有哪些核心技術?

    智適應學習產品框架包括三個部分:用戶交互,學習系統,自適應引擎。其重點的智適應引擎包括內容推薦、學情分析、內容分析等。松鼠AI針對不同的學段和學科構建了不同的學習模型,可以推薦給學生適合的學習方式,做題或者測試。在學生學習過程中,松鼠AI可以記錄和分析學生的學習情況,通過搭建的知識譜圖了解學生哪些內容掌握了哪些沒有掌握,進而推薦合適的習題。

    乂學教育創始人栗浩洋認為,松鼠AI這個自適應學習平臺的特點就是:教無定法、有教無類、因材施教。

    自適應學習平臺已經有二十多年歷史,之前一直不瘟不火,結合這兩年人工智能技術的發展,智適應平臺火了。人工智能的介入在以下五方面大幅度提升了教學效率:

    第一,對學生的知識點掌握狀態監測的精準度、細膩程度、和最少測試題量的效率上有了大幅度提升;

    第二,給不同學生推薦不同學習路徑的有效度;

    第三,在學習過程中,每分鐘或者幾分鐘運用算法調整學習進度、速度、效率、知識點內容以及練習量;

    第四,對學生之前數年學習過程中的缺陷進行偵測,比如在九年級知識點不能掌握的情況下偵測六年級的前序知識點的薄弱進行跳回學習;

    第五,系統對于學生期末考試或者中考成績的精準偵測。

    在栗浩洋看來,很多自適應題庫、自適應測試、自適應作業,盡管也有AI,但是主要用來做語義分析和試卷批改,基本上沒有介入以上五點或者僅僅介入第一點。

     乂學教育智適應系統的核心AI技術 

    乂學智適應系統用了哪些核心技術,從而區別于其他的同類平臺?

    • 乂學教育采用了知識圖譜、圖論用于描述和表示學科知識體系;

    • 使用貝葉斯網絡和概率圖模型用于學生畫像的刻畫,表示出學生整體的知識掌握情況,采用貝葉斯知識追蹤理論:用于學生對知識點掌握程度達標的判定;

    • 在獲得一定數據之后,乂學教育采用分類樹和模糊邏輯用于最優學習內容推薦,采用遺傳算法和進化論用于推薦最佳的學習路徑,并且將加強學習、深度學習用于推薦對學生最合適的教學模式。

    在栗浩洋看來,過去的知識圖譜存在兩個問題:首先,對學生知識點的描述非常粗糙。大多數教育行業公司只做到三級知識點拆分,極個別兩家做到四級,而乂學教育已經做到了九級拆分。其次,知識點之間的關聯度只標注了強關聯,而沒有把占絕大多數的弱關聯考慮進去。

    針對這兩個問題,乂學智適應系統給每個學生制定一個知識地圖的定位。因為不同的學生,他們的問題點是不一樣的,掌握的知識點及其熟練度也不一樣。所以,乂學采用了知識點納米級分離技術的方式。具體理解可見下圖:

     乂學教育打造虛擬特級教師松鼠AI,背后有哪些核心技術?

    如圖所示,這是學生A的知識點實時掌握情況的圖譜,乂學智適應納米級知識點會按照以下四大重點分別給予不同圖標、不同顏色的標注:

    · 難度級別(簡單/中等/困難)

    · 知識點重要性

    · 掌握程度(未掌握/待掌握/已掌握)

    · 進行狀態(待學習/正在進行/已完成)

    如,紅色的六邊形圖標即對應未掌握的“困難”級別的知識點。上圖是全球通用的智適應學生知識畫像,每個知識點采用了4到6個維度的標簽,而乂學系統中每個知識點的標簽已經超過了30個。在該系統的建立下,每位學生的知識點掌握情況就可在一張知識地圖中得到清晰的展現。

    不過,問題在于,在使用納米級知識點分離技術之后,知識點多了30倍。比如,高考、中考,會選取所有知識點的5%,一場考試下來,就至少需要2個小時來完成。如果要考完全部知識點,可能就需要30個小時甚至更多,這對學生來說,是不能忍受的。

    在這種情況下,在知識地圖上使用AI算法來根據知識點之間的關聯性、根據每個學生對于每一道題的不同反饋,實時調整信息量最大的測試題目就顯得非常必要,可以通過極少的測試量獲得極精準的測試結果。同時這也是非常難的一個環節。

    2017年10月,乂學教育在鄭州組織了一場“人機大戰”教學比賽。活動招募了三名17年平均教齡的中高級老師在對照組進行真人授課,實驗組學生完全使用乂學教育開發的智適應教學機器人進行學習。在四天時間里對初中數學做針對性和集中性教學輔導,通過前測和后測來客觀地比較兩組學生的學習效果。四天過去,人機大戰的結果顯示:智適應教學機器人效果超越真人教學,在最核心的平均提分上以36.13分(機器教學)完勝26.18分(真人教學),最大提分和最小提分兩項上,機器組也分別高出真人組5分和4分。

    在雷鋒網看來,乂學教育這一套智適應學習引擎跟信息推薦引擎今日頭條有著異曲同工之妙。兩者都起源于對于內容的理解,通過行為數據完成用戶互相,再將兩者結合起來做精準的匹配。今日頭條依靠這一套信息推薦的算法成為業界翹楚,乂學教育也依靠自身的技術連續獲得累計2.7億投資,其線下的教學機構迅速擴展到全國各地。松鼠AI獲得”最佳教育機器人獎“是實至名歸。

    乂學教育打造虛擬特級教師松鼠AI,背后有哪些核心技術?

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