教育+AI,为何迟迟不能起飞

教育+AI,为何迟迟不能起飞
  图片来源:摄图网

2016年3月,李世石对战AlphaGo。1:4的结果宣告人类在围棋项目上不敌人工智能(以下简称AI)。时隔一年之后,柯洁0:3的惨败再一次确证这一结果。

尽管AI概念在1955年就被提出,人类在国际象棋项目上也早已失守,但在输掉被视为“人类智慧最后堡垒”的围棋后,AI的浪潮才真正被掀起。

教育+AI,为何迟迟不能起飞
  “人工智能”百度指数(时间周期:2016年1月1日至2018年8月18日)

AI开始替代“互联网”,成为要去撬动所有行业的杠杆。

数据是AI应用的基础。积累海量用户数据的在线教育行业可谓AI的温床。对于重服务、人力成本高的教育行业来说,AI+教育在降低成本、提升效率方面的想象空间很大。AI教育企业或AI教育产品应运而生,“AI颠覆传统教育模式”的口号也屡见不鲜。

此外,2017年国务院下发的《新一代人工智能发展规划》提出,利用智能技术建立以学习者为中心的教育环境,推动 AI 在教学的全流程应用。

不论是对新商业模式的追求,还是受政策引导,AI俨然成为教育行业标配。从拍照搜题到自适应学习,AI教育产品层出不穷。凭借AI概念,教育公司也颇受资本青睐。据亿欧智库统计数据显示,2017年“AI+教育”行业融资额达42.17亿元。

只是AI+教育的火热似曾相识。2015~2016年VR成为风口,凭借完全还原真实教学场景,VR+教育也被行业看好。然而由于缺乏优质教育内容,产品落地程度低,VR+教育并没有如期起飞。

与VR相比,AI+教育已经有产品化,只是目前的产品化是否能够承载教育公司的AI梦,还是个问题。

AI与教育擦出的火花

AI是个大概念,与教育的结合,可以从教、学、练、测、评五个环节落地。在教育机构、老师、学生三方,AI+教育都已结出了青涩的果实。

对于学校和校外机构,AI是教务管理和学校工作的帮手,主要应用有智能分班排课、智慧校园、考勤招生等,校宝在线、校管家、课程帮都是代表玩家。但AI在to C端机构的实际管理工作中使用较少,进入传统公立校的还寥寥无几。

老师的主要工作是教研、教学、测评与管理,AI在现阶段给老师带来的改变,可以从老师的职责展开。

教研上,AI利用数据可以分析出学生对知识点的掌握程度。老师能更清楚地知道哪些东西该讲,哪些可以少讲,以此提高授课效率。比如做自适应教材的Knewton、做”一对一“指导的乂学教育。

教学上,基于图像识别技术的智能情绪识别,可以识别追踪全班学生以及老师自身的状态,了解学生学习困难点、兴趣和集中度。每位老师的授课风格,也可以通过表情、姿态被自动识别,打上标签后被推荐给匹配的学生,代表公司有好未来、VIPKID。

教育+AI,为何迟迟不能起飞
  2018年7月18日,好未来人工智能大会上展示的AI课堂场景

传统课堂里,老师会用粉笔头砸醒不专心的学生,有了AI,学生就更”无处藏身“了。这里的AI,就像是一位课堂的监工。

此外,素质教育领域的智能陪练类产品也为个性化教学提供了可能。目前智能陪练主要是音乐陪练,尚处于早期阶段,如VIP陪练、The ONE智能钢琴、音乐笔记等。

在测评环节,AI的介入主要是英语语音测评、智能批改作业+习题推荐,代表机构有科大讯飞、英语流利说、一起作业、作业盒子。猿辅导联合创始人郭常圳曾表示,目前AI在教育上的应用,真正可以落地的就是英语。

在管理环节,AI 可以通过学生学习成绩、学习进度、学习习惯等数据,进行学情分析,协助教师为学生设计个性化教案,如极课大数据的极课EI。

AI在学生端的应用,主要是拍照搜题和题库类产品,以作业帮、作业盒子、学霸君、小猿搜题、阿凡题为代表。题库类产品的核心就是利用图像识别技术拍照搜题,追求通过最少的题目达到训练效果,从而提高学习效率。

当前,K12是AI与教育结合的主战场,这不仅在于应试教育的刚需拉动,还因为效果易于量化。但教育公司对AI的追求不止步于K12,语培留学、素质教育、职业教育的许多公司也扛起了AI的大旗。

不及预期的AI+教育

梦想很美好,但是实现梦想,却不是睡个觉那么简单。对于近两年大热的AI话题,质疑之声在不断变多。

教育+AI,为何迟迟不能起飞
  中国AI初创公司2017年所获融资占全球总额48%,首次超越美国。图片来源:CB Insights

据悉,2017年中国AI创业公司获得的累计融资超过500亿元,但90%以上的AI企业,均处于亏损的状态。有报道称,第一批人工智能已经被炒鱿鱼了。国外一些AI初创公司更被曝出用人类模仿机器,而非是机器学习人类。

无论从技术发展还是产业落地来看,现阶段AI都还停留在初级水平。AI与教育的结合,也面临着雷声大雨点小的尴尬。

AI与教育的结合,最根本的是利用AI模拟老师的教学,从而在未来某个节点诞生出AI老师。然而机器与人类的教学,本质上是相异的。

传统老师的教学来源于经验的积累,通过教去改变学生学习的过程,达到预期的效果。比如说,老师可以通过对学生个性、经历、状态的了解,灵活的改变教学方法。而AI是通过结果,比如错题等,告诉学生应该去学什么。但相比于“学什么”,“怎么学”才是学生最需要明白的过程。

如果一本题集,你的错误率很高,家长会再买三本给你。AI人性化了些,只推了一本错题。乍一看,效率确实提高了,但是这不是教的过程,而是练的过程。拍照搜题、口语测评、作业批改等各类AI+教育产品,虽有一些AI技术的加持,但应用场景还只是停留在了辅助环节,没有直接带来教学质量的提升。

与AI+教育相似的,是几年前大火的VR+教育。VR为教学赋予了全新的观感,但是却在几年后渐渐冷了下来。究其原因,就是没有解决核心环节里的师资与教学问题,只成为一种外在的修饰。

因材施教也是教育的理想目标之一。传统学校重点班、普通班的划分,就是个性化教学的粗糙探索。但AI打造的自适应学习通过反馈的数据,为学生提供个性化的教案,实现千人千面地学习,因此被赋予了极高的期待。

但自适应学习的发展也才刚刚起步。把知识点揉碎拆分,推送给学生学习,虽然听起来简单,但实际操作时瓶颈很多。第一,知识点的精细拆分需要教研的大力投入;第二,数据是机器学习的基础,普通机构难获取大量学生端的数据;第三,即使有了数据,算法也是一道技术门槛,离真正应用又有一段距离。哪怕把所有的钱投入AI技术研发,结果却可能是杯水车薪。对一个普通教育公司来说,搞好教育的同时,再去做 AI,太不容易了。

百度创始七剑客之一雷鸣曾表示,人工智能与教育的结合可以分为五步。第一步是教育零散的辅助工具,第二步是对教学的每一个环节进行系统化辅助,第三步是全方位与老师配合,第四步为智能主导教学,老师成了辅助,最后一步是实现全智能的系统。

目前AI与教育的结合,更多地停留在第一步与第二步之间。教育公司对AI 的预期,还处在追梦的阶段。

资本在给什么买单?

技术进步带来了行业的革新,背后是对原有行业的重构。具体在AI+教育行业,AI替换掉的是部分简单重复的劳动,如课堂管理、作业批改等,题库类产品也提高了练习的效率,但对于核心的教学环节,AI 带来的改变还很少。

教育是个慢行业。极其零散的培训市场,折射的是教育对规模化的排斥。老师和学生这教与学的两端,都不是工厂里能够量产的产品。

牛津大学一项研究显示,银行职员、电话销售、财务会计等职业未来被AI取代的概率都超过90%,但是教师可被替代的概率仅为0.4%。

微软亚洲研究院研发经理邹欣的观点是,AI 能够取代很多自动化的工作,比如高速公路收费员,但是老师一职却不会被取代,因为人与人的互动是不可或缺的。邹欣说:”你愿意让你的孩子只被机器教吗?“

阿里巴巴前CEO卫哲曾公开称,目前人工智能泡沫巨大,九成的人工智能公司都是“伪人工智能”。

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  图片来源:IT桔子

据《2017中国AI投资市场研究报告》,2017年起,资方对新兴AI企业的投资决策日趋谨慎,针对特定行业细分领域的应用层企业,更受投资人的青睐,单笔投资超过1亿元的投资事件比例逐渐增长。

到了2018年,AI公司的境地可谓是冰火两重天:小型初创公司难融到钱,而AI独角兽的门槛却被踏平,融资额不断创新高。2018年4月9日,商汤科技获得6亿美元C轮融资,估值超过了40亿美元。

两个极端的背后,是AI行业竞争的加剧以及资方对于机构盈利能力的要求,而赚钱与否,考验的是浮于空中的概念能否进行商业应用落地。在技术层面,AI核心技术并未取得重大突破;在应用层面,相关标的的业务拓展进度不及预期。

AI是未来的方向,逐梦无可厚非。但在资本对AI渐趋理性的今天,教育公司的对AI的期望,也应回归理性的车道了。

来源:芥末堆 作者:知风  西瓜责任编辑:赵国成