人工智能与教育大数据峰会·2019： 未来教育高精尖创新中心承办“人工智能时代的教育与智能教学系统”分论坛

浏览次数：           文章来源：           发布时间：2019-08-02

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　　2019年8月1-2日，人工智能与教育大数据峰会在北京国际会议中心举行，峰会以“A.I.+教育：跨界融合与创新发展”为主题，围绕人工智能、大数据与教育的深度融合等重要话题，直面A.I.+大数据给教育带来的变革，共论人工智能与大数据下的教育模式变革，深挖大数据驱动下的名校教育管理经验，推动人工智能进课堂的深度应用。

 

　　图1 论坛3现场

　　

　　2日上午，北京师范大学未来教育高精尖创新中心承办论坛三，围绕“人工智能时代的教育与智能教学系统”，特邀清华大学计算机系教授唐杰、北京交通大学计算机科学系教授景丽萍、科大讯飞AI研究院执行院长王士进、美国WestEd科学、技术、工程与数学（STEM）项目高级研究员封明玉、浙江大学“百人计划”研究员张东祥、北京师范大学教育学部副教授卢宇6位专家开展主题报告，探讨智能教学系统、慕课学习平台等智能教育的深度应用为传统教育形态带来的实质变革；探讨人机协同的教学兼顾学习者个性化需求和规模化覆盖的可能性。本论坛由北京师范大学未来教育高精尖创新中心项目主管宋佳宸主持，共有来自全国各地的近400位研究人员、一线教师等亲临现场，180万观众实时观看直播。

 

　　图2 北京师范大学未来教育高精尖创新中心项目主管宋佳宸主持论坛

　　

　　清华大学教授唐杰做“用智能驱动在线教育”报告。他谈到，MOOC是近年在线教育发展的一个重要领域，已经吸引全世界数千万用户。和传统在线教育最大的区别是MOOC不仅把传统授课式教育搬到了互联网上，还把面向科学研究的课程也在线化了。唐教授以学堂在线为例为我们介绍了如何用人工智能来提升国内MOOC平台上的教育质量，改善学生的在线学习效果。学堂在线目前已有1000余门课程和1000多万注册用户。他强调，在线平台中交互非常重要，尤其是系统和用户之间的交互、用户和用户之间的交互，通过问答、游戏等方式促进用户由被动交互变为主动交互。已在平台上实现了自动预测用户选课、退课行为，交互式学习，知识图谱等智能技术，推动MOOC平台教育质量的大幅度提升。

 

　　图3 唐杰教授做报告

　　

　　北京交通大学教授景丽萍做“在线教育中的机器学习应用实践”主题报告。以互联网为载体的在线教育正逐渐革新传统教育，其存在的主要形式分为辅助性在线教学工具和大规模开放性在线课程（MOOC）两种。在线教育提高了教学效率并使得优质的教育资源可以被广泛访问，也同时为教育发展提出了新的挑战，如何真正了解学习者从而实现在线教育的因材施教是在线教育存在的核心问题。她认为，随着机器学习等技术的发展，能实现学习者数据的多源采集和精准分析。报告中，景教授从学习者的人格分析出发，重点介绍了不均衡分类学习理论如何提升在线教育人格分析准确度，以及融合多元信息的推荐系统如何有效提升MOOC平台中课程的精准推荐，呈现了在线教育中多元数据的可行分析方法和潜在应用模式，为在场听众带来了技术和教育融合的全新视角。她强调，当前MOOC的个性化课程推荐存在知识概念重叠，没有捕捉用户需求，缺乏导学信息、序列推荐等问题，这些问题可围绕人工智能技术采取绘制用户画像、知识概念图谱，引入导学过程，进行个性化学习路径推荐的解决方案。

 

　　图4 景丽萍教授做报告

　　

　　科大讯飞AI研究院执行院长王士进做“口语评测技术最新进展及应用”主题报告。他谈到，传统的英语听说考试采用的是人工面对面测试或计算机录音、人工评分的方式，这种测试方式组织难度大、实施成本高。智能化的听说考试是采用人机对话、智能评分的方式进行的一种新型考试，能将考前、考中和考后各项工作统一进行协同，大大降低人工工作量，具备很高的评分准确性和人机评分结果的一致性。科大讯飞口语评测技术大幅度提升了口语教学与评价的效率和效果，将口语评测做到了可应用级别。报告中，王院长以解决口语教学与评价的痛点为角度，介绍了科大讯飞人工智能技术的进展和口语评测技术的当前落地情况，并结合当前教育与技术发展趋势，探索了新的应用方案，为未来智能听说考试的大规模开展提供了有力的技术支持和宝贵研究经验。

 

　图5 王士进院长做报告

 

　　美国WestEd科学、技术、工程与数学（STEM）项目高级研究员封明玉博士做“综合核心数字课程在小学数学中的有效性”主题报告。她指出，在美国，数学课程影响研究是一项大规模随机对照试验（RCT），用于测试数字核心课程对五年级数学的有效性。期间，封博士以数学课程为主题进行研究，研究在西弗吉尼亚州的46所学校完成，实验学校在整个学年中实施Reasoning Mind的5年级共同核心课程，获得了1919名学生的成绩数据。研究还包括对教师实践和学生参与的探索性调查。她介绍到，Reasoning Mind平台中包含很多游戏，在这一过程中进行个性化学习路径的推荐，当学生知识掌握较好时，就推荐难度较高的东西。Reasoning Mind中对教学内容的呈现有不同的表现方式，帮助学生理解。由于美国各地的教育领导者采用数字数学课程和适应性、混合式教学方式，其研究结果具有广泛的社会意义。

 

　　图6 封明玉博士做报告

 

　　浙江大学“百人计划”研究员张东祥做“AI拐点将至：论智能教学的趋势和应用”主题报告。他认为，当今时代，人工智能被认为是科技创新的下一个“超级风口”，世界各国越来越重视。推动新一代人工智能健康发展，需要我们不断深化对人工智能内涵、外延、应用的认识。时至今日依然很多人不清楚“人工智能”这把利器在教学领域能做什么，不能做什么。报告中张教授从一个AI教育资深从业人员的角度出发，理性看待了人工智能的优势和不足，分析了AI+教育的痛点和难点，最后根据自身经验分享了人工智能与教育教学应如何有效结合，并介绍了多个典型的创新落地应用场景，针对人工智能技术如何应用在学习过程中的各个场景进行描述，给予在场听众以深刻的启示。他谈到，标注数据、智能模型、计算能力是人工智能落地的三个要素；图像人脸识别、机器翻译、语音识别、精准推荐是人工智能落地的常见成功案例。AI+教育面临行业困境主要源于：资本寒冬、变现困难和人才短缺，要解决这种困境，必须回归用户的价值需求，以内容为主，技术为辅。

 

　　图7 张东祥研究员做报告

 

　　北京师范大学教育学部副教授卢宇做“人工智能驱动的教育交互式机器人”主题报告。他指出，随着近年来人工智能领域的不断发展，对机器人的研究也在飞速发展，并逐渐在不同领域开始应用。机器人在教育领域的应用表现出了一定的教育价值和发展前景，越来越多的教育机器人被设计开发并投入使用，也形成了专门的教育智能机器人研究领域。在自然语言处理、情感计算、知识追踪等技术的推动下，北京师范大学未来教育高精尖中心人工智能实验室团队设计了新颖的交互式学科教育与德育机器人系统，旨在提供给学生、教师与家长群体更愉快的学习体验，更准确的知识状态。卢副教授谈到，其团队应用自决理论（self-determination theory）和基于案例的推理（case-based reasoning）等理论指导模型的建立与系统的研发，正努力将教育交互机器人应用并服务于本地学校及家庭，满足教育和陪伴的需要，在促进学生认知发展、培养创造性思维、提升社会交往能力上发挥一定的作用。

 

　　图8 卢宇副教授做报告

 

　　此次论坛，多位专家分享“人工智能时代的教育与智能教学系统”的研究视域、应用成果，为A.I. + 教育跨界融合与创新发展的深度应用展示出无限可能。无疑，有了智能教学系统的助力，人工智能时代的教育将兼顾学习者的个性化需求和规模化覆盖，将更具包容、公平、优质的特质，为“有教无类、因材施教、终身学习、人人成才”的中国教育梦实现贡献关键力量。