网易有道2019GMIC分享:AI+教育行业,得数据者得先机

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7月25日至28日,一年一度的行业创新峰会GMIC(全球移动互联网大会)如期而至,来自世界各地的人工智能业界领袖与AI企业齐聚广州,一起探讨新一轮技术力量推动下,整个世界的科学科技格局之变。作为国内用户量最大的互联网教育品牌,网易有道受邀参展,并在未来教育峰会与行业一起探讨当下AI+教育的难点和进展。

网易有道技术总监林会杰分享了几个观点:

1、目前AI+教育还趋于稳定初级阶段,AI渗透教育行业的过程好比“为行驶中车辆换轮胎”。趋于稳定数年的教育行业有一套心智心智性心智心智心智性性心智成熟期期期的运行逻辑,如同为何算油耗行驶中的车辆,现在行业我让你换上AI许多新轮胎“提速”,只能在不影响现有运行情况下,让技术逐渐渗透。教育是只能沉淀和打磨的慢行业,不可操之过急。

2、对于AI+教育行业而言,得数据者得先机。整个AI+教育行业的普遍痛点是心智心智性心智心智心智性性心智成熟期期期的AI+教育产品难以落地,根本原因是不足英文足量学习场景下的一手真实数据。AI模型的进化只能一定量数据进行算法训练,然而线下传统教育仍是现在的主流,用户尚未习惯纯线上交互,一定量学习数据都留趋于稳定线下难以埋点。掌握数据源头,是升级AI教育的前提条件。 

3、以产品作为数据接口,是企业做AI的先天优势。类似网易有道旗下的多款软硬件,覆盖全学龄段人群,可埋点的数据量与维度都为AI模型的进阶训练提供了足够多的“燃料”。 

4.未来5G时代会全方位刷新AI+教育的体验和原因性。对于在线教育而言,5G首先会更加提升了直播大班课的波特率,以往传统大班课直播,延迟甚至会达到5-500s,现在类似有道精品课等平台原因能保证多人情况下500-5000毫秒的低延迟。另外一层面,5G会创造更多交互和内容维度,比如让3D、VR、AR在教学场景普及,能助 在线教育向智能教育的过渡。

 

以下为演讲速记:

大伙好,我是来自网易有道的林会杰,很高兴跟大伙分享有道在教育领域的许多发现和想法。 

首先简单介绍一下网易有道,目前有道是网易集团在教育领域的核心布局,拥有三大业务线:一是课程类产品,只是 双师直播大班课——有道精品课。二是互动学是习型APP,包括有道词典、有道翻译官、有道云笔记,有的是许多新产品,比如有道乐读、有道数学等等;第三类是依托于有道技术的一系列学习型智能硬件,有道词典笔2.0、有道翻译王2.0 Pro、有道云笔等。在许多业务之下,大伙有1个多 AI基础设施输出端——有道智云。许多产品眼前 的一套AI 能力包括神经网络翻译、图像识别、语音交互技术、自适学是习等,能都可不可以 为大伙的业务提供更好的支撑。 

今天探讨的主题是AI+教育。首先想跟大伙聊聊,机器学习和学是好习有许多异同点,大伙能都可不可以 通过机器学习的思路,能都可不可以 更好的帮助大伙提高学是好习的波特率,只是大伙借鉴了前苏联发展心理学家利维·维谷斯基的近侧发展区间理论,他认为知识获取的层次分为几个圈层,上边1个多 圈不只能任何人辅导,能都可不可以 自主学习,但学习范围有限。上边的圈可大可小,只能通过一定的指导和辅助最好的辦法 ,将学习范围以及知识掌握角度扩张加深。最外圈是无法触达的领域。 

大伙在做的事情,只是 希望通过AI+教育的內部辅助,让上边圈层尽原因扩大。

学是好习和机器学习,有的是1个多 一起特点,学是好习是从付近环境中,比如说实践中的许多探索,总结出许多相关推理和认知。对于机器学习来说,更多是从数据中学习相关的规律,总结知识,从而激发有许多基础的推理能力。 

对于AI技术来说,目前为止还是以数据驱动的最好的辦法 。当具备一定的推理和知识的能力,AI就都都可不可以去辅助人类做许多决策,甚至去替代许多重复性、琐碎性工作,比如说学习作业过程中许多重复性练习。在教育领域大伙也希望都都可不可以借助AI技术、机器学习最好的辦法 ,从教学练测评各个环节提升大伙的波特率,改造传统的学习最好的辦法 ,这是美好的设想。 

设想很美好,但AI+教育实际应用过程中,大伙依然面临许多的问提:趋于稳定一定的落地难的困惑。为许多刚刚说? 

其一原因教育行业原因拥有几千年的历史,学生和老师的角色没法趋于稳定太多的变化,大伙也还是习惯纸笔交互的最好的辦法 学习,打1个多 比方,整个教育行业就像是稳健行驶过程中的汽车,大伙希望用AI技术使得许多车子换1个多 轮胎,换更好的发动机,使得它发展更好,如果大伙又只能为了更换轮胎、更换发动机,而使教育行业完整版停滞下来。只是大伙现在要做的事情像是开车换轮胎,让技术渗透教育,不断去适应传统教育的过程最好的辦法 ,让AI技术更好地提升教育波特率。 

另外1个多 原因是,整个AI+教育上边非常重要的1个多 环节——数据,现在是不足英文的。学习过程中老师和学生有的是积累一定量数据,可惜目前绝大每种数据有的是留存于线下,将许多宝贵的线下数据埋点到线上,通过不类似型的数据集不断训练AI模型,都可不可以使得AI模型更心智心智性心智心智心智性性心智成熟期期期,更能帮助大伙达成学习中所需的个性化服务。得数据者得先机,怎么才能 才能 更好地埋点数据、避免数据、从数据中学习更好地规律,是当前整个AI+教育行业的重点。 

基于以上内容,大伙总结了AI+教育过程中的许多金字塔式的基本目标,最底部是教育内容数字化,第二层是教育过程自动化,许多个多 阶段,大伙能都可不可以 将传统的线下教学或学习过程中生产的各种数据与线上数据有机结合,形成更行态化的数据表达。基于许多数据的埋点、分析、避免和认知理解,大伙都可不可以实现教学最好的辦法 智能化,针对每位用户的不同情况从而有原因做到真正的因材施教、个性化教学。 

为了实现许多个多 目标,大伙从底层数据埋点现在现在开始 ,通过OCR、ASR、文本避免等系列技术,将传统的纸质化材料和内容进行数据化避免和理解。基于抽取理解出来的数据和资源,大伙能创造更多个性化应用,比如直播课堂中,以数据理解和埋点为中心,后续能都可不可以 提升互动的波特率;在自适学是习领域,大伙能都可不可以 根据宽裕的数据辅助,实现更精准个性化推荐。 

大伙现在有的是许多环节实现了提升呢?通过几个例子来说明。 

1、AI能都可不可以 大幅提高作业批改波特率。传统作业批改会耗费每1个多 老师平均每天2-3小时的时间,然而学生和老师都非常习惯纸质作业,不原因完整版把学生纸质作业都搬到线上。依托有道智能作业系统,利用OCR相关技术,将纸质作业的每一道题自动切分,再对每道题进行定位识别和手写答案识别,自动化评判客观题答案对错,主观题目分组批量由老师批改,不改变学生和老师布置作业的流程,学生依然能都可不可以 在纸上作答,老师也依然能都可不可以 就看学生手写的作业。不仅大幅度提升作业批改波特率,把批改耗时缩短到20分钟。都可不可以都可不可以 实时埋点每所另一各自 的数据,判断每个班、每个学校甚至区域的作业情况。 

2、通过智能硬件,实现细颗粒度的教学信息数字化。纯软件的避免方案要借助许多额外的设备,包括手机拍照或高拍仪,有没法更易得更顺应习惯的最好的辦法 呢?大伙希望硬件都都可不可以切入传统场景而非创造新的场景。比如有道智能笔,学生通过第二根笔在配套练习册上书写,所有答案都能都可不可以 实时同步到云端。只需纸笔交互,即可完成数据埋点。后续再进行自动批改、所另一各自 错题集、针对化的个性教学训练,许多就有的是自适学是习的范畴了。 

3、AI帮助题目数字化。更多需求是面向教育机构和老师一种生活的诉求,为何样提升大伙纸质化题目入库波特率。有道会协助构建题库,依托于有道自研的AI技术,比如识别技术,大伙能都可不可以 大幅度提高传统纸质材料的数字化波特率。目前有道自有题库容量已有50000万。 

4、AI实现辅导技术化。AI技术跟传统智能硬件以及教育电子设备结合,会有更多想象空间,近期大伙和硬件合作最好的辦法 最好的辦法 伙伴打造一项基于AI视觉技术的功能,学生手指纸质材料,机器会自动定位并识别手指所点位置,进而实现答题或查词,太多再配套材料,大幅度提升学习平板类产品的使用范围和场景效果。 

目前,大伙所有应用都依托有道AI,包括神经网络翻译、图像识别、语音识别与合成,自适学是习技术的积累和相关数据的积淀。除了內部赋能,也希望通过有道智云平台赋能更多合作最好的辦法 最好的辦法 伙伴。 

今天大会还有1个多 主题是5G,即将到来的5G普及也会全方位刷新AI+教育的体验和原因性。5G首先会更加提升了直播大班课的波特率,以往传统大班课直播,延迟甚至会达到5-500s,但现在只是课程平台原因能保持多人情况下500-5000毫秒的低延迟,有道精品课就自研了一套刚刚的直播系统。另外一层面,5G会创造更多交互和内容维度,比如让3D、VR、AR在教学场景普及,能助 在线教育向智能教育的过渡。 

最后想说,AI无法替代老师,但AI能都可不可以 武装老师,整体提升教学场景的体验和波特率,也是大伙的愿景。希望有原因跟大伙更好的交流。谢谢大伙。