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機器學習教父:未來十年將是人工智能影響教育的十年

jmiy_worldofai ? 來源:YXQ ? 2019-05-27 13:42 ? 次閱讀

5月24日,第三屆AIAED全球AI智適應教育峰會在北京舉行。

Tom Mitchell認為未來的十年,AI將會繼續影響教育,機器學習將會對智適應教育產生重要影響,例如通過機器模擬人的學習狀態來獲取數據,從而適度擺脫對人類數據的依賴;松鼠AI創始人栗浩洋從三個層面介紹了松鼠AI老師的架構,并指出知識地圖和錯因分析在教育減負上的應用;好未來CTO 黃琰認為,AI+教育已經進入2.0時代,AI也會促使教育培養目標從改變命運到提升幸福的轉變。

“機器學習教父”Tom Mitchell:未來十年將是AI影響教育的十年

第三屆AIAED主席、CMU計算機學院院長Tom Mitchell

“機器學習教父”Tom Mitchell首先演講,演講內容主要是圍繞AI的發展如何影響教育。

“未來的十年將是AI影響教育的十年。”

Tom Mitchell表示這是個人看法,因為他已經在AI領域工作了幾十年,做了很多AI相關的應用,包括在機器、醫療和數據采集商的應用。但在他看來,未來十年,將AI技術應用到教育上,這是最讓他感到興奮的,所以他現在也把自己的很多研究放到了AI教育應用上。關于原因,他總結了三條。

第一個原因,個性化教學帶來了重大益處。他們發現,在一般的教學場景中,只要獲得了個性化指導的學生,與對照組相比,學生的分數會得到90%的提升,這是非常重要的個性化指導的益處。

第二高原因,已經證明了以電腦為基礎的教學之價值。如今,很多公司能夠提供各種各樣以電腦為驅動的教學服務和課程,例如數學、化學和物理,還有一些文科課程,電腦可以幫助我們提高教學質量。

Tom Mitchell拿卡內基梅隆大學的系統舉例,代數老師可以通過系統看到,系統中藍色曲線代表的是使用電腦來指導學習代數的學生,綠色代的是用一般方法學習代數的學生,然后藍色的這些學生得分更高。所以,不單單是對人的個性化教育,能夠為學生帶來很大改善,用電腦來指導學習,也可以在學科中的得分得到極大提升。

Tom Mitchell表示,目前來看教育還有很大提升空間,所以他們有動力來研究借助AI為人們進一步開發基于電腦的教學指導。

第三個原因,過去十年,AI技術正在快速發展。電腦可以幫助我們更好的識別圖像和人臉、把語言轉化成文字等等,這些技術都是現成的。他認為,未來十年,這個發展趨勢還會繼續延續。

基于這三點原因,Tom Mitchell認為,AI能夠讓學生的分數提高兩個等級,還能幫助老師進一步輔助學生進步。基于這三點原因,加上AI技術飛快發展,Tom Mitchell最終決定投身于AI+教育的研究上。

關于新技術如何改善自適應教學,他認為對話系統很適合自適應教育,雖然現在的對話系統相對簡單,隨著技術發展對話系統還有很大進步空間,將有助于老師和學生進行更開放的討論。大腦科學同樣是一種非常重要的能夠影響智適應的技術,例如大腦成像技術,檢測腦電波顯示大腦活動,預計能夠非常靈敏追蹤學生的情感狀況,判斷學生是否真正了解這個知識。此外,機器學習和虛擬現實也是非常重要的技術,對智適應教學的未來也非常重要。

那么如何在智適應上影響教學?

Tom Mitchell認為第一個是機器學習。不管是宏觀還是微觀層面,學生在都能夠基于教學系統完成不同的任務獲得不同的答案,系統可以顯示學生的錯誤并糾正,知道學生的學習軌跡,也能掌握學生的情感狀況,這才是我們所說的智適應教育的意義所在,就是能夠理解學生目前的狀態。

在智適應教育當中,機器學習應該在每個學科領域都有一種功能,去了解學生的狀態,機器學習能夠自己發現這個功能是什么,這樣就不必把它嵌入永遠的模式當中,我們可以用機器學習來不斷的修改它,這是機器學習在其中的核心作用。

還有一點,現在有很多人在研究強化學習,就是讓機器來模擬人學習做不同的任務,從而用機器學習的數據來開發強化學習算法,因而就不會那么依賴人類的數據。

關于未來智適應教育的最大障礙是什么?Tom Mitchell表示他也不知道答案是什么,但他認為最大的一個問題就是我們現在還沒有太多的觀察能力,沒有特別好的進行學習者觀察,沒法非常好地說明學生的學習狀態到底是什么樣,這在未來非常重要,所以我們學習用圖像、表情識別跟蹤分析來解決這個問題。

還有一個問題,就是沒有足夠的數據幫助系統選擇最佳的輔導策略,我們不知道該如何有效激勵學生,而且人機交互是比較低效的,尤其是與人人交互相比,所以機器指導學習是不是會有上限,這些也是我們提出來希望和大家討論的問題。

關于未來,Tom Mitchell認為有兩個非常重要的方向,一是更廣泛,二是更協調。更廣泛是指,如今有更多的學科領域可以參與進來,扮演重要角色,幫助實現智適應教育(不單是AI學科),這意味著我們需要把所有領域的專家都邀請進來。更協調是指,我們不應該只是做單項研究,而是要進行更多的信息和數據分享,例如在開源軟件分享上,還要建立標準數據格式及其他AI標準,就可以為智適應教學提供重要資源和幫助。

最后,Tom Mitchell表示,教育領域的全球合作是非常重要的,也是唯一理性的解決辦法,我們提升的速度、共同努力的速度越快,那么我們的目標實現就越快。

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原文標題:AI如何改變教育?機器學習教父、好未來、松鼠AI等大佬有話說

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