手机网站
手机网站
2017年以来，在政策激励、人工智能技术爆发、资本增长的大背景下，AI+教育创业热潮开始兴起，人工智能技术在教育行业的落地正在增加。
迄今为止，人工智能技术在教育领域的着陆场景主要包括语言类学习和测试在内的数据化课程辅助教学智能评价引擎、个性化自动课程系统自适应学习、虚拟学习助理、 专家系统硬件与软件相结合的教育机器人智能校园集成解决方案已基本复盖“教育、学、考试、评估、管理”产业链。
但是，AI的才能教育中误写和误用也很多，不是从教育的实际问题中寻找AI的能力，而是从AI中寻找应用于教育的场景的项目很多。
不可否认的是，人工智能与教育的结合还处于开始阶段，还没有达到人们的期待，现在AI+教育有什么样的误解，还有什么新的机会呢？ AI+教育如何落地？ AI+教育是如何整合的？
最近，蓝象资本主办的主题是“人工智能在教育相关领域的技术应用和发展趋势”共享会，AI教育产业界、学术界、行业服务界的一线员工发表了意见。
蓝象资本执行伙伴周爽认为，尽管人工智能在教育领域的应用还处于探索阶段，但教育本质上来说，未来对于教育目的的不同需求，可能会分化出不同的等级，每个等级中都存在新的机会，对于未来的AI Lab算法科学家杨非来说， 随着人工智能技术的发展和完善，优学天下副总裁欧阳明认为要全面应用于教育，需要经历教育补助、价值创造、人才教育三个阶段，他对AI+教育融合的想法是共同的。
以下是三位嘉宾演讲的全文，雷锋网做了原意不变的编辑整理
蓝象资本执行伙伴周爽: AI+教育的困境与机遇
雷锋网注:青象资本执行伙伴周爽
教育行业与互联网行业和其他传统行业相比，其发展轨迹和决策机制不同。 人工智能与教育相结合，我也从投资者的角度看到了一些担忧和机会
大数据+教育，什么样的数据会成为大数据呢？
目前，大数据在教育领域的应用包括智能评分、校车、校餐、适应推理问题、招聘高考志愿者等。 教育本身是一个注重服务的行业，具有较强的目的性、专业性和适用性，在大数据应用中也存在一定的难点。
基础数据的筛选决定最终的判断结果，真正的大数据应具有Value (大容量)、Velocity (高速)、Variety (多样性)、Value (低价值密度)、Veracity (真实性)等特征。
在我看到的BP中，很多项目都是使用自己收集到的一部分数据样本来导出整体的，比如像大数据分析一样由高考志愿者咨询的项目。 我对这类项目的科学性抱有疑问。
2、人工智能+教育，在教育本质中挖掘新机遇
历史上，人工智能经历了三波风口:第一波，1956年-1974年，美国，知觉神经网络软件和聊天软件第二波，1980-1987，英国和日本，语音识别，语音翻译第三波，2006，全球，深度学习，图像识别，终于“挂起”。
人人心目中对人工智能有浪漫的幻想，但理想与现实存在着鸿沟，理想比现实的发展慢。 2019年的今天，卷积神经网络席卷了世界，再次燃起了对超智能的无限憧憬。 那么，教育应该如何分享这次人工智能浪潮中的技术红利呢？
在教育领域，缺乏高质量教育资源、解放高质量教师劳动力等是亟待解决的问题，蓝象作为科技主义者，相信科技是推动教育发展、解决教育公平、实现人才教育的唯一有效途径。
然而，目前国内还没有统一衡量教育好坏的标准。 比如，让孩子学钢琴是为了让孩子考试吗？ 还是为了让孩子开心？ 这件事没有标准答案。 这无法准确测量人工智能在教育的应用中是什么好教育，是真正适合孩子的教育，应该收集什么样的数据，这些数据是真实的还是全面的。
人工智能在教育领域的应用目前正处于探索阶段，但教育本质上可以根据未来教育目的的需要划分不同的等级。 每个等级都有新的机会。
AILab算法科学家杨非: AI+教育如何落地？
雷锋网注:美好未来的AILab算法科学家杨非
我国作为一个发展中国家，近年来虽然总体教育水平飞跃提高，但目前教育行业仍存在诸多问题，如缺乏优质教育资源，地区和学校教师能力不均衡的教师工作负担较重，课堂教学效率需要提高，我们还需要提高每个孩子的人才教育
随着人工智能技术的发展和完善，实现在全面教学中的应用大致需要经历三个阶段
第一阶段:教育支助。 试图将相对零散的技术应用于教学场景，但不触及教学的核心趋势，只有利于提高教学效率，优化教学体验，减轻教师的工作负担。 例如智能评价、智能评分、照片检索等
第二阶段:价值创造。 作为教学过程的核心部分，通过系统化、智力教育过程的评价与分析，帮助学生提高学业表现，提高教师的能力价值。 例如学习过程的评价、全过程的学情分析和管理等
第三阶段:按材料教。 要实现高效个性化和人性化的对话教育，必须具备较强的对话能力。 具体应用包括例如AI老师、自适应学习等。
目前，人工智能在教育各个方面都已全面落地，存在一定的挑战，但随着技术的完善，人工智能在教育领域的应用场合越来越广泛、越来越深，最终实现教育不用说以老师为中心转变为以学生为中心。
优学天下副总裁欧阳明: AI+教育融合的思考
雷锋网注:优学天下副总裁欧阳明
我们从使用人工智能的水平出发，提出了一些AI+教育融合的想法
第一，研究场景，找到正好需要的东西。
研究产品的前提是深刻理解产品的使用场合，找到真正需要的东西。 例如，人工智能产品应该向哪个方向发展的问题，哪里的需求最大或哪里的市场最大是人工智能产品发展的最好方向。
在我们今天看到的在线课程中，这可能是目前最大的市场机会。 现在这个时代，通信量非常昂贵，使用人工智能来解决通信量问题是一个机会。
此外，在线课堂教学服务需要很多人工助手，助手人数约占企业总数的50%或更多，在他们的工作中，评分工作、与家长沟通、数据分析等低效问题可以利用人工智能来提高效率。
第二，人+AI，需要温度。
在我们自己探索AI课程业务的过程中，发现单纯的AI课程在最终产品的使用效果上还存在问题。 良好的人工智能+教育应该合理有效地融合人与AI的优势，人擅长的事就完成了，AI擅长的事就完成了。
第三，减少鸡汤，融合深度。
所有的浪潮的到来都引起了市场的狂热，这现在对人工智能+教育产生了很大的期待。 在我看来，在市场没有真正大规模发展之前，要选择一点通过他，深入融合，有机会。
