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数据化助力自适应学习2.0时代,AI改变教育的是什么?

Eunji
2018-06-22 · 19:12
[ 亿欧导读 ] 真正有意义的数据采集应该在吸收内化阶段,采集过程性的数据,练习数据,测评数据,最后通过这些数据对学生做过程管控,还有结果性数据,包括目标分数,备考时长等,用来评估学生是否花了时间之后达到了目标分数。
人工智能,文创,AI,人工智能,在线教育

作者:Eunji,图片来自网络

如果说教学效果是教育机构的生命线,教研则是教育机构能够获得强劲活力和新鲜生命力的源泉。

6月20日下午,在朗播网主办的“数据化教研打造自适应学习系统——重新定义在线教育时代下的教研”系列讨论会上,朗播网创始人兼CEO杜昶旭,测评高级研究员&数据分析师韩婧妍以及首席数据科学家贾艳明博士解读了数据教研,自适应学习系统,人工智能等自适应学习2.0时代的行业热点。

数据化教研是什么?

杜昶旭谈到,传统做教研的方式有几种:体制内的学校组织老师出教参,教新老师讲课以及做课件。在他看来,最顶级和最优秀的老师一定不依靠培训,教新老师讲课只能培训出合格的老师,而在做课件这件事上,老教师不愿意做课件,做好了课件新老师也不愿意用,每个人对知识理解的深度不一样,观点和课程自然也不相同。

传统的教研方式既解决不了老师输出品质的问题,也不能让老师越来越有成就感,因此,朗播网重新定义了教研。“教研指的是Teaching和Research,教研要以产品作为输出成果,教材,课程或者学习产品都可以作为产品的一部分,数据化教研一定是标准化和产品化的。”杜昶旭表示。

教研需要什么样的数据?杜昶旭认为,把学习过程分为知识传达和吸收内化两个部分,知识传达发挥30%作用,吸收内化占70%左右,真正有意义的数据采集应该在吸收内化阶段,采集过程性的数据,练习数据,测评数据,最后通过这些数据对学生做过程管控,还有结果性数据,包括目标分数,备考时长等,用来评估学生是否花了时间之后达到了目标分数。

如何打造英语自适应学习系统?

在数据支撑基础上,朗播网打造了一套英语自适应学习系统,在教研上做出实践。

韩婧妍认为,英语自适应学习系统具备两个特点,一是自适应学习,用计算机算法就能做到因材施教,二是系统,一站式地解决所有英语学习的问题。想要实现这两个目标,首先要足够了解学生,了解学生当前的能力水平,背考周期和目标分数等个性化情况,诊断完毕之后开药方,针对学生每个能力点匹配相应的能力提升方法。

韩婧妍用“英语句子分析”举例,把“句子分析”当做一个产品的话,它属于阅读的初级产品,对应的需要学生具备的能力有句法理解,句内语义和逻辑理解等,自适应学习系统提出的一站式解决方案是根据不同学生的能力水平,不同备考周期,目标分数生产出一个符合学生需求的产品组合。

“以能力点为桥生产学生的练习计划,最左边的一列是测试题目,中间一列是能力点,最右边的是练习产品,也就是能力点对应的解决方案。同样的颜色代表所属的是相同的能力点。比如能力点1来说,左边题目1、2、3都是针对能力点1进行的测评,从这三个题目学习到能力点1,再看产品,产品1包含黄色,所以它能解决能力点1的问题。”

光有产品和方案还不够,自适应学习系统需要不断通过数据优化算法,优化学生的练习时间,练习数量,练习分布情况等,让学生的练习计划尽可能跟专家相似。同时,专家的经验也只是制定学生练习计划的一部分参考因素,要不断验证和修正专家的教学经验。

人工智能和大数据如何优化自适应学习系统?

谈自适应学习,一定离不开人工智能,杜昶旭表示,目前AI在教研上的应用主要是测评技术优化,语音图像识别和NLP,第三个是形成性评价,“未来AI一定能促成社会分工的改变,最终带来社会的变革”。

贾艳明博士认为,现有的自适应学习系统的框架,基本上是以专家经验和能力图谱为基础的,在标准化的模型上的一套测评和练习循环往复的系统,优点是将专家经验形式化,将能力图谱标准化。

在现有的自适应基础上,如果加上客观及时的智能评测和高质量、多维度的行为数据,就可以优化自适应学习系统。

自适应学习系统.png

在杜昶旭看来,“人工智能的理论在过去15年到20年时间里几乎没有进步,今天大家讨论的AI和算法十几年前就有,人工智能的技术没有本质的改变,这几年AI的东西变多了,原因是运算能力增强了,可用的数据变多了,使得AI变成大家可以拿出来说的东西。”

从AI在教育领域的应用来看,未来几年AI不太可能替代老师,AI是把靠人工的很重的经验变成了数学模型,但可以肯定的是,未来分工会因技术的引入会变得更细致,老师要转型,未来可能不只是教课,一部分人变成研究者,一部分做辅导。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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