如何充分利用人工智能促进教育发展
感谢邀请。人工智能从出发点来说是能够促进教育公平的。我也有幸参与了我们当地的信息化教育建设。我来说说这个过程中我们从广大教育从业者之间得到的反馈对教育发展的好处优质资源共享国家提出的“三通两平台”，即宽带网络校校通、优质资源班班通、网络学习空间人人通，建设教育资源公共服务平台、教育管理公共方服务平台。通过互联网、人工智能等技术整合，能够把优质的教育资源，迅速、高校、低成本地辐射到边远贫困地区，并在一定程度上满足个性化教育需求，进一步增加优质资源的适切性。我们有一些学校是省重、国重，但是这类学校是极少的。更多的学校是较普通的，还有那么多偏远山区的学校。他们在国家扶持的教育资源上也是不对等的。我在与多所学校的教育工作者之间沟通后，发现他们之间出现了一个很大的问题就在于：对教学资源的购买态度上。为了获取教学资源，各学校都会向上级部门申请采购计划，但是出现一个很无奈的情况是，这所学校花了不少钱购买了教学资源，另外的学校还要再花同样的甚至更多（根据地区的交通、设施来定）的钱来购买同样的教学资源。这无疑造成了教学资源的重复建设与浪费。并且，每个学校之间的信息互通也是比较低的，很多学校甚至获取不到更新更优质的信息。教师队伍建设在数字化、智能化的教学环境中，教师能够借助人工智能等技术采集教学数据，对学生进行自动化作业批改以及学习诊断。这将使得教师的教学、教研、管理等日常工作全程数据化，将教师从大量的重复性、琐碎性、事务性的工作中解放出来，让教师实现人机协同。更多的关注个性化教学、自适应学习、创新性教育活动，培养学生们的高阶思维能力与核心素养。我在对各学校进行调研的时候，老师们几乎都在吐槽目前校内各项杂务影响到了他们正常的教学，国家提倡的把“老师还给学生”这个口号在现有体制下几乎不能达到。老师早上5点起床到晚上2点左右才能睡觉，一天要经历巡校、早操、早自习、备课、教务会议、校务会议、校园安全检查、批改作业政治学习、职业学习、教学资源整理等等各项事务，他们大多数睡的比学生晚，起的比学生早。这些都是老师们的日常生活。老师们的要求集中体现了目前我国教育的一个困境，老师也是人。在每天需要完成那么多的校务后，还有多少时间来备课，来想办法提高教学质量，增加教学创新呢？教学范式创新“双师模式”在一定程度上解决了部分地区师资薄弱的问题。基于人工智能技术支持的互联网系统，打破地区之间的资源壁垒，促进偏远地区与教育发达地区的协同发展。一个优秀的教师，可以通过远程直播的，同时对多个学校、班级进行教学。而校内的教师则可以把注意力转移到个性化教学上来。这种线上线下混合教学的，多位教师共同链接的形态，创造了新的教育生态。优质的教育不仅仅是教育资源，还是教学过程的设计、学习过程的引导。利用人工智能，知识图谱、大数据分析、模式识别等技术的整合，实现学生学习过程中的个性化推送，并通过系统更精准的把握学生在不同学科的知识水平、不同知识点的熟练程度，以及运用知识的迁移应用能力，让老师更好的对学生“因材施教”。现阶段出现的问题有优势，也有问题。以下是我在参与的整个过程中发现的一些问题基础设施不达标大家都知道，人工智能本来就是基于互联网发展的。但是，我们的部分学校别说上网，连电都经常被断。你能想象在一个学校里面，只有2G信号的苦恼么？我和我们的通讯运营商沟通过，难处在于偏远地区的交通不便，基站维护困难，并且电力设施也还不完善。没有网络，人工智能就是个笑话。就像没有5G，物联网也基本上只存在于理念之上一样。基于教师的保护，学校不敢也不愿共享资源网络暴力对学校确实造成了不可估量的影响，学校根本不敢把这些放在网络之上。出于对教师的保护，也是对学校自身的保护。当然，现在总会存在方方面面的问题，但是，这个发展趋势是不可挡的。问题不可怕，可怕的是问题出现了没有解决
人工智能教育将会迎来爆发期吗
针对你的这个问题，我说几点理解:1、人工智能教育是指针对人工智能本身的普及或者研究的教育，还是人工智能代替大众教育做的工作。2、如果是针对人工智能的研究教育，我想这已经不用说爆发了，因为现在的人工智能研究方面的教育已经在爆发期。从谷歌的埃尔法狗掀起的全球热潮还未褪去。3、如果是人工智能代替传统教育的工作，就目前人工智能的水平，想要完全爆发，估计还要等几年成熟后才可以。希望我的回答可以帮助你。
人工智能时代，美国的教育或将发生怎样的变化
人工智能时代已经到来，AI技术正在悄然影响着传统行业的方方面面。如何应对人工智能带来的机遇与挑战已成为各行各业都必须面对的问题，教育行业也不例外。利哈伊大学教授斯科特加里根在国际教育技术学会年会上的一次会议上表示，“人工智能将改变社会，它将产生与汽车一样大的变化，”人工智能大规模推出后，任何行业都将迎来巨大的变化，当然其中也将包括K-12学校。以下是教育工作者需要解决的一些重大问题：人工智能将如何改变课程？加里根预测，微积分和算术在未来不会可能那么重要。相反，学校可能会开始强调统计和概率课程。而且他们不太重视执行硬计算，因为这是机器已经可以做的事情。他预言学校将转向Java编程，转向其他计算语言，如Python，因为这些语言能够创造更强的AI应用程序。更重要的是，学生需要掌握AI本身，不仅仅是技术层面，还有社会应用方面。“教师和学生需要了解这些东西，”加里根说。这是因为人工智能将带来“不仅仅是技术而是社会变革”，包括创造出更多目前尚不存在的就业机会。我们欣喜的看到，美国的一些学校已经开始做这些转变。AI将改变教学和区域管理？“是的。”加里根肯定地回答道，事实上，在某种程度上目前已经发生了这种改变。他说，美国的一些学校正在使用IBM的Watson来扫描教师招聘的简历。“他们发现简历上的证书并不能证明教师在实际的教学中会做得多好，”他说。但他们已经训练Watson去发现者的这些品质。AI作为一个个性化的学习软件和自适应的测试工具，学校也可以用它来标记哪些学生可能患有心理健康问题，例如或抑郁症。至于老师，在教学中，AI将成为他们的“合作伙伴”。这些合作伙伴可以帮忙分担一些“辛苦的工作”（例如评分），而老师可以多做一些“有趣的工作”（例如加强与学生之间的联系）。当然，也有不少老师有些许担心，担心他们的工作可能被机器取代。教育工作者该如何应对AI的缺陷？未来将面临一个重大问题：“人工智能是否会成为一个决策者？就像'人工智能系统说这是我应该做的那样'，还是会成为'参谋者'？学校需要明确的是，AI并不总是会给予完美的解决方案，这一点至关重要。加里根说，它模仿的是人类大脑，因此它一样也会犯错误，“人工智能会寻找概率，但并不是答案，”加里根说。“AI并不是百分之百的完美，它系统内置的概率分布，也会存在一定错误。”因此，AI也有一些严重的偏见问题，这些问题对其准确性有重大影响。人工智能系统必须吸纳大量的正确数据。在未来的教育中，教师需要与人工智能系统进行配合与协调，才能成为更好的为教育工作者服务。同时，人工智能时代，学生需要具备良好的协作能力，美国的教育非常强调团队合作，这在他们热爱的体育运动中能够很好的体现，孩子从幼儿园到大学，都会在老师的指导下，合作完成一个个项目，小到集体做手工，大到一起研发新产品。在美国，孩子大多热衷于参加团队运动。比如美国的孩子喜欢足球、橄榄球这些团队运动项目，非常享受团队协作、配合的过程。美国很多顶尖大学都喜欢招收体育特长生，最大的原因是体育好的孩子往往具备集体意识和奉献精神，可以很好地配合团队协作。美国的AI等新兴技术发展迅猛，教育水平也一直处于世界领先地位，这也是不少家庭选择让孩子去美国留学的重要原因之一，高中留学一直是家长和学生热议的话题，同时，很多学生对于学校的申请、签证的办理、申学的前景、学习的费用等诸多问题困扰不断，别担心，EduHup是一个留学在线申请平台（eduhup.com）（公众号EduHup），全球总部位于美国马萨诸塞州的首府——波士顿，毗邻哈佛大学和麻省理工，总部位于上海，由美国知名国际教育集团基于20多年留学服务经验而创立。EduHup拥有3000多所来自美国、加拿大和英国的优秀高中和院校，学校信息完全免费提供浏览，学生和家长可以直接在EduHup与招生官交流，精准选校、预约面试、在线申请，直接拿录取通知书，所有申请过程均可以在线完成，完全透明化。同时，学校可以根据学生在平台建立的档案反向选择学生，进一步提高录取成功率。
“AI+教育”成全球发展共识，在线教育如何做
为什么一定要AI+教育呢？本质上就应该看，AI+教育到底创造什么核心价值？而这一定是基于用户价值与效率维度上的，不然是没有商业价值的。教育的领域比较宽，这里以以提升具体可衡量的能力领域为例，这一块已经够大了。用户价值层面——大规模满足用户的个性化学习需求首先必须明确用户的核心价值是什么？用户需要提升能力，这是根本，所有的设计都是为了这个目标。AI的技术逻辑是这样，标注数据叫做能力提升，然后告诉机器，达成这个结果是好的，机器然后不断的收集数据进行深度学习，达到用户想要的结果。就像阿尔法狗只要看棋谱，最后输出的结果是赢对方，机器就在不断的进行学习达到这个目标。基于这一点，AI第一步是需要拿到用户的数据和内容数据，然后拿到足够的数据后进行自我学习，可以针对每个人提供个性化的解决方案，让用户的能力值得到提升。总结下，就是AI的技术原理带来的用户价值就是大规模的满足个性化的能力的提升。难点1——知识点和解决方案如何进行数据标注和匹配？但是如何做到大批量的个性化，这里面有很难很难跨越的点。在AI层面，实现精准化的匹配，需要数据标注。具体表现为，一方面是用户的能力项的定义需要明确，另一方面是解决方案需要足够精准。可以把能力项和解决方案都定义为数据，并进行标注，那这数据到底如何细分和标注，才能让机器进行有效的深度学习，这是很难的一个点。举个例子，淘宝卖家培训，卖家的流量获取能力弱，但是影响流量的指标项就很多，列出来包括标题优化，主图点击，销量递增，下架时间等。而另外，给用户推荐的内容又必须围绕精准的能力项进行匹配，这样效率才能更高。比如需要如何做主图优化，如何做标题优化，如何做销量递增，如何设置下架时间。否则，根本就无法匹配出来。而这对于现有的内容体系是需要进行重新的构造并进行数据标注。这将是一个很大很大的工程。匹配也是很难的一个点，里面的维度就更多了，比如同样的知识点薄弱，学习时间是6个月和3个月的推荐维度是不一样的，还有提升的难易程度等等，一些列复杂因素，需要不断的调优。难点2——提供给用户的解决方案如何做到有效？从机器识别需要提升的能力项，到推荐的方案，到完成学习，到能力的提升，这里面是有鸿沟的，在学习领域，不是拿到了方案，用户都能完成提升的。学习的主体是用户，不是机器。所以现在很流行的机器去考试，只能证明机器是发展到一定阶段，但并不能直接等同于用户能力提升。阿尔法狗的任务就是直接打败对手就行。而教育不行，因为学这件事情是需要用户自己去消费完成的。所以机器更多的是在提供用户方案层面的价值，这块可以不断的根据用户行为进行调优，并反馈给内容端。但是用户学习的过程的效果并不在AI的可控范围内。这里需要内容端大量的配合。AI要给用户一个解决方案，可是内容根本无法承担这个职责，这肯定是不行的。这里不可控的因素太多了，比如同样的上课，同样的教室，同样的老师，不同的人的理解力不一样，学习的主动性也不一样，还受到课后各种外部的因素影响。这一切都会影响到AI+教育的目标的实现。所以，需要内容、服务都围绕着AI的思路进行重新设计。这是很难很难的。为什么说人的作用不可替代AI确实是可以解放很多重复性的人力劳动，但是从AI+教育对解决方案端的内容和服务的要求可以看出，人的因素非常重要。比如完成内容的重构，需要老师，这是极其大的工作量，而且每年还不断更新；解决方案的效果的好坏很依赖人，机器是冰冷的，人是有情感的，不管是克服惰性还是关怀，人在学习中有人陪伴效果也会更好。整个过程中，一定要平衡好人和机器的关系，既有体验的因素，也有成本的因素。如果体验好了，效率跟不上，那整体的价值还是没法发挥，反之亦然。AI+教育 与智能商业未来商业的形态是智能商业。智能商业在教育领域是怎么样呢？智能商业有几个特征：1、大规模的实施在线 2、满足用户的个性化需求 3、不断的迭代更新。而这其实也就是AI+教育的思路。所以，在这个领域，更愿意将AI+教育的AI当做一种商业思维，而不是单纯的技术。本质上是教育行业结合AI技术的特点，重新去构建教育的内容、技术和服务体系，最终大规模的满足个性化的用户需求，从内容匹配到实施都为此准备，都能切实提升用户的能力。从教育发展规律来说，这也是符合规律的。论语云，有教无类，因材施教。1对1教育火的背后，也孕育着市场对于满足个性化的认可。如果能够通过AI，实现大批量的个性化，这岂不是更好？如何从商业角度衡量AI+教育的价值AI+教育，看起来很美，难度也很大，那很实在的，在商业中，如何看AI+教育的价值呢？第一，将指标可衡量化，只有可衡量化了，才更有说服力。这是教育培训很难做的，因为学习是综合性的因素，除了学习时，还有学习外的影响。做教育培训，特别应试类的，很明确的目标就是提分。这会很难，但是一定可以拆解，有办法去衡量，而且已经有人在做了。第二，用户为这个目标所花费的成本，包括时间和金钱。是不是跟原来比有更明确的综合提升。因为技术是普惠的，AI+教育也是。如果反而成本会更高了，那这没法算是成功。第三，从企业角度来说，首先要看用户是否为此买单了，其次，一定要看运营效率是否提升了，成本结构是否健康。这样才能持续提供服务。总之，时刻记得服务的是用户，不管是原来的技术，还是AI，还是内容，还是服务，都是从服务用户的角度出发，在这个基础上，运用技术，哪些可以通过机器完成，哪些必须需要人的参与，综合起来，在用户价值和成本上获得竞争力。AI+教育的团队组织综合上面的描述，AI+教育下，本质上是创造更优的用户体验，同时，又是能结合机器，提升了运营效率。本质上是属于产品驱动的。而这产品的价值的体现，需要通过技术，内容加服务一起设计完成。这是核心竞争力。跟靠营销拉动的逻辑完完全全是两码事。如何改造技术架构，怎么改造内容，怎么设计内容产品，怎么定位不同的角色，都是面临的挑战，就像军事中，火枪、坦克投入战斗中，对排兵布阵都会带来新的变化，只有这样才能发挥先进武器的作用。所以，对于未来的教育，是需要有技术+内容+服务综合一体的团队。第一， 需要具备极强的智能商业的思维，在这个层面上，AI+教育更倾向于是一种思维。第二， 团队必须要懂切入的行业，懂用户，技术一定要落脚于客户价值和企业的运营效率。第三， 坚信人的力量，AI可以帮助人类完成很多重复性的工作，但是人是有感情的，尤其是教育领域，一定要重视人的作用。这对于传统教育机构来说，要做AI+教育，很难，因为需要改变的太大了，基因很难变，加上之前在线教育那波的经历，依旧活的挺好的，估计拥抱的动力更不大。而非传统教育行业的切入，又势必面临的问题也很大，因为这里需要内容、需要技术、需要品牌、需要服务，是相对来说比较重的模式。