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FCES2019第二天 | BY AI,AI技术赋能教育的N种可能

全文共2720字,预计学习时长6分钟

CCF会士,北京大学教授李晓明

上集小芯说到,本次大会主题是“FOR AI & BY AI”,这恰巧从侧面展现了人工智能教育的双重含义。

一个是理论部分,FOR AI,需要搞清楚其目标和定位,这是原则性的问题。一个是技术实践的部分,AI技术如何赋能高校计算机教育改革,让AI赋能自身领域教育,这是最基础的破壁之旅。

技术或者产业出身的大佬们,都在尝试将AI技术带进教育过程的“未来课堂”。AI时代信息的快速涌入,爆炸和繁荣,使得老师的课堂、决策和评定模式也面临着新的变革。


李晓明:“学生不好好学”还是“老师没好好教”

CCF会士,北京大学教授 李晓明

李晓明教授的报告在小芯看来,更多的是经验和观念的分享。李晓明教授从自身参加Learning@Scale2019和AI in Education (AIED) 2019大会的“破冰之旅”出发,指出了中国学界目前在交叉融合领域的保守和不足。

国外研究“大规模学习”和“人工智能教育”的开放会议具有更强的开放性、交叉性和创新性。几天的参会经历让李教授收获颇多:

一,国外人工智能教育研究的眼光是发展的,思辨的。面对某个现象性或者技术性新事物的冲击,他们回去探讨和预测对“教育”本身的影响。因此他们的研究得以是最新的,最尖端的部分。

二,对某个现象和问题的关心程度存在差异。要保持对新名词新事物的学习和接受,不能在边缘徘徊;

三,要改革关心的方式,比如面对技术赋能知识学习,不能再是效率第一原则,也应该注重提升价值观念。

谈及感想:一是AI教育,老师们需要学习一些心理学、认知科学基础;二是将技术用于追求层次价值,而不应该一味追求效率。

“一堂课的效果更多师生行为之间相互预期的一种均衡。我们在技术的支持下应该提高均衡的水平,而不是学生的成绩。” 到底是“学生不好好学”还是“老师没好好教”?这也是需要认真反思的。


高玮:IT培训机构的教育使命感驱动创新

达内教育集团校企合作中心总经理 高玮

因为互联网技术人才的高薪福利,小芯周围很多非本专业的同学都转身培训机构的怀抱。有需求就有市场,不可否认培训机构的教学特性和繁荣市场。

达内集团的高玮女士临时受董事长韩少云先生的委托,发表了报告。她从区别于高校和用人单位的独特立场——培训机构,谈了谈对人工智能教育的看法。

随着计算机技术的普及和各领域对计算机人才的缺口,IT培训机构已成为高校密不可分的培训伙伴。相较于高校人才培养,培训机构的教育业务更为复杂。

市场规模小、获客成本高、课时单价低、客户构成复杂等问题都是严峻的挑战,但是IT培训机构这几年也迎来了产业的繁荣期。创造出一套更为灵活的人才培养模式。

一是:O2O双师远程直播的教学模式;二是专注于求职的“技能”教育;三是保护与企业的密切合作,不断更新课程体系。四是因材施教,分级培优的人才培养模式。

因为培训机构用户具有“就业”方面的刚性需求。在产学研的战略合作和“技能”型人才的培养上,有明显的自身优势。


成秀珍:AI赋能教育要正视技术、市场和社会的挑战

山东大学计算机科学与技术学院院长、教授 成秀珍

成秀珍教授条理有序地分析了人工智能赋能教育的挑战和机遇。

成秀珍老师与七八位博士生讨论,最终从技术、社会和市场三方面总结出多重挑战。

首先技术方面:数据不完备、数据共享不到位、深度学习缺少理论解释,因而其结果在教育上有不确定性。这三大挑战会造成教育测量与评价体系难以建立。

应对策略:面对技术上的挑战,构建完备的数据库,最关键的是面向学生,比如,设置智能工具的时,让学生参与进来。这正是以用户为导向的做法。

市场方面:国家间研发竞争激烈,产品落地难度大,投入转化率不高,这三大问题导致市场对人工智能赋能教育系统的需求并未完全打开。

应对策略:加大科研经费的投入,减少滞后性;政府参与进来整合市场投资;教育部应打破壁垒提高预算,缩短市场反馈周期。

社会层面:一是隐私保护的问题,二是社会和道德问题,三是社会对于人工智能的认识存在两极化。

应对策略:一是政府应建立完善的隐私保护制度。二是对社会和道德问题需要从产品的设计上进行考虑,部署前明确产品的责任归属问题。三是普及人工智能+教育的融合技术,普及技术科普和技术教育。

当然,人工智能技术也带来了新机遇:AI技术具有处理重复劳动的能力、对海量数据提取规律的能力、在规律基础上的模式识别能力、自我优化能力和针对性优化能力。根据技术特性找准定位,可以帮助教师解决例如“教学困倦”等诸多问题。

不过畅想中能应用于中国AI教育的技术和产品还很远,国内亟需解决的是课程体系的设置问题。

刘知远:未来需要更多“小木”一样的学习助手

清华大学计算机科学与技术系副教授 刘知远

刘知远教授则是实干派的行事风格,他以清华大学与学堂在线合作的“小木”在线学习助手为例,分享了他的研究团队将人工智能技术应用于教育领域的尝试和思考。

基于对学生新学习方式的预测,学习助手小木的设计从这三方面入手:

一方面是对于学习者,做了学习者数据的分析,对那些有退课风险的用户进行主动干预。

二是从课程角度,挖掘了课程概念的先修后修关系的抽取,从而帮助这些学习者更好建立起关于课程的概念体系。

三是基于以上这两种相关的数据分析,建立了自动问答的功能,通过交互式的问答提高学习者的学习效率。

基于这三方面的考量,小木成为一个互动力超群的在线学习伙伴。未来的教学,一方面是更好的人机交互,通过计算机更好理解学习者的特点,基于数据建立起学习者跟课程知识的桥梁;另一方面则是更好的人人互动,以群体为单位,建起学习者与学习者的桥梁。


彩蛋Q&A:专访滴滴副总裁 章文嵩

CCF常务理事、CCF TF主席 滴滴出行高级副总裁

章文嵩

——Q:滴滴是一个非常优秀的科技创新企业,近几年,腾讯、科大讯飞等企业开始“走出去”,与高校共建人工智能研究院,人才培养等。不知道滴滴有没有校企合作的打算?

——A:校企合作我们滴滴一直在做,比如我们企业会开放或者提供一些题目、数据集、和研究经费,比如青年科技基金给青年教师或学生。

——Q:您觉得现在大部分学生以“就业”为导向,或者一些高校注重“就业率”的现状,对创新型人才培养有没有影响?

——A:我们应该以乐观的态度看待,尤其是对我们企业而言。就业能让学生的技能落地于产品和应用,更好地创造社会价值。高校培养学生的目的就是使其成为有用的人。企业是一个实践和检验学术成果的战场。我们欢迎更多的青年学生和老师来到企业将想法变为可量化的指标。实际的模型迭代等等,对本身做科研可是很有帮助的。

——Q:黎铭教授在报告中说,企业重金求才,激励人才,但是对社会整体人才增量没有用。包括目前国内高校许多博士甚至许多青年教师从科研转身企业,这会对造成科研或者高层次研究人才的流失吗?

——A:我觉得这应该说是人才流动,人才去到他可以发挥作用的地方。而且这也是他们的选择。

——Q:现在普遍有一种反向观点,认为目前人过分依赖处于工具阶段的AI技术,会限制人的创造力,您怎么看?

——A:我不太认同这种说法,人获得信息的手段和速度获得提升,是一种价值交换的进步。现在的创造是组合信息的过程,信息获取高效,我们有时间做更多的组合和创新。

除主会大咖外,多个panel的论点也是精彩纷呈,想知道老师们台下的另一面?就持续关注小芯芯哦~

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