网易有道副总裁金磊：AI+教育需长期演进，教学内容数字化是当前关键|CCF-GAIR2019

按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）于深圳月开会。峰会由中国计算机学会（CCF）主办，、香港中文大学（深圳）主办，深圳市人工智能与机器人研究院主办，获得了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，目的打造出国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。

教育是一个规模产值超强万亿的产业。在不少人显然，教育有可能是一个比较传统的行业，但教育也是一个大大与时俱进的行业。

从农业时代、工业时代到信息时代，社会的大变革也在抗拒教育这个古老的产业一次次“更新换代”。在2019 第四届全球人工智能与机器人峰会智慧教育专场，网易有道副总裁金磊在现场做到了《教育信息化与AI+》主题共享。网易有道副总裁金磊以下是金磊演说全文，(公众号：)展开了不转变本意的编辑：金磊：各位来宾大家上午好！今天我共享的主题主要是教育信息化与人工智能的融合，首先非常简单讲解一下网易有道，网易有道是一家以技术和产品著称的教育科技公司，我们最重要的产品是在线的直播课程品牌叫作有道精品课，我们也有很多脍炙人口的APP，还包括网易有道词典，有道翻译官，在国外还有东南亚、印度的上岸产品U-Dictionary，在印度市场早已做第一，最近Googleplay的iTunes多达5000万次，其它的互动学习app可以协助小孩自学数学、自学口语、语文读者功能，也是一些脍炙人口的部分。

比如说中国大学MOOC针对大学生人口的应用于，里面有很多MOOC的课程，还有云课堂，这都是我们学习型的APP。我们还有学习型的硬件，比如说有道翻译成王，针对中小学生还不会有词典笔，一洗即坎，可以洗任何纸质上的单词和句子，还有有道智能笔。这些产品 不管是直播的课程、自学的APP还是自学的硬件，最后都是通过底层的AI基础设施展开的承托，我们有一套基于云平台的AI解决方案。谈到人工智能不会跟机器学习联系一起，机器学习和人类自学也是有些联系和相互作用的，有一位苏联的学者Vygotsky，有一个近侧发展区间理论，大约的意思是，在核心这层（图），学习者可以自己自学，不必须外界的辅助可以学会某些科学知识。

最外层是学习者即便通过一些辅助提示也还继续无法达成协议的自学目标。在这两层的中间层，学习者可以通过一些提示、指导或是外界的协助，可以取得更好的科学知识，能自学更好的内容。因为每个人发展的情况不一样，每个人的经历也是不一样的，中间这一块是尤其个性化的部分，如果我们在教育体系里，这部分必须投放的成本是相当大的，这部分就是我们教育能做到的事情。

为什么必须AI+教育？我们考虑到AI本质上就是指数据中自学规律和科学知识的方法，有很多环节代替人类的决策，大幅度提高生产效率，甚至解决问题原本解决不了的问题。换句话解读，价格下降以后市场需求不会下降。现阶段AI技术提升教和学各个环节的效率和效果，探寻AI自学的本质和AI技术有可能充分发挥的起到，将来甚至有可能优化和政治宣传传统学方式。

当前教育发展的三个阶段传统学校的纸、笔、面对面的教授，不管是教教的内容还是习的方法都不是数字化的方式，还是十分传统的方式。如果没有办法把这些东西数字化，也没有办法中用人工智能涉及的技术。当能把这些制成数字化的东西，我们就可以把这些信息融合一起，能把教育的过程更加自动化、提高效率，这里面就不会有多种方式。

更加高层是更加智能化的教育方式，现阶段我们还没看见大规模的应用于，还必须我们长年希望。AI+教育的基础架构应当是什么样？最基础的是必须一些最基础的技能，比如说NLP处置的基础技术，比如说自然语言的处置、数据的分析。往北上一层，必须用这些技术对教育的内容做到一些数据的处置，比如说题目的重复、作业的电子化。

往北上一层还得获得有可能的数据，还包括题库、教学的资源，以此我们把这些融合一起可以做到上层的智能测验等应用于。第一个案例，我们用AI大幅度提高作业测验的效率。中学老师花上在作业测验上的时间是两个小时，老师布置作业、学生已完成递交，老师做到测验，分析、临床、对系统给学生，这个过程每天都必须两个小时，强度是较为大的。

我们做到了一些非常简单的试验，把学生递交的作业展开自动切题，某种程度的题放到一起，让老师一起测验，如果是客观题就自动测验，如果不是客观题会给老师一些参考答案，辅助老师较慢的决策。这套测验的系统，也可以展开分析报告、自适应的扩展。

对比传统的方法，有道的方案可以节省100分钟，也就是说从120分钟的测验变为20分钟的测验时间，之前都是手动一个作业本一个作业本的测验，现在可以构建批量的测验。选择题不必须用学生用答题卡答题，只必须在练习册上写ABCD，手写才可。第二个案例，有道智能硬件——有道智能笔，它是一个基于图形码追踪技术，可以追踪学生手写轨迹的内容。有道智能笔目前在有道精品课上的实践中，我们做到初中和高中K12在线课程，现在都是备有道智能笔，现在早已发售几万套，这是实际在用的案例。

据我们熟知，这是在中国市场上、全世界市场上发售智能笔规模仅次于的。它能做在线和离线记录全部笔记，客观题、手写辨识都可以构建，还可以构成个人的错题本，可以做到后面的考试评测和在线模考，一般在线课程除了课程视频的认识就没其他认识，大量的时间学生还是必须很多锻炼的对系统，我们通过这样的方法很好的提高在线教育的能力。第三个案例，我们和高思教育的合作，高思教育有很多实际落地的教学点，他们常常不会接到一些学生的题目和他们做到的锻炼，他们不会找到里面常常有一些反复的部分，教学点的部分很集中，效率很低，大家都会问某种程度的问题。他们的点子是，能无法把学生做到的东西搜集上来，就可以构建自动化、更加高效的题库。

在这个案例里我们遇到很多的问题，也解决问题了很多问题，这里面不会有公式辨识的问题，普通的题目里可以看见公式和题目几乎混合在一起，要把纸质辨识成电子化是很难的事情，有道在这方面早已做国内领先水平。针对小学生、低龄的孩子，他们不会中用拼音的辨识，拼音上面还有声调的标示，和英文不一样，也不会和中文有混合。还有很多小孩子的书是较为花哨的背景，导致识别率更加无以一些，我们也是可以做拼音辨识。小学生的作文，小学生的字迹比较漂亮一些，实质上记的照片、图像有很多阻碍项，比如说细心看，不会散发出另外一面的字，而且小孩写字很深、很用力、篡改，我们的辨识技术不具备很好的抗改动能力。

第四个案例，指尖的定位和精准的框题。最近市面上新的公布的产品，构建了平板和纸质的书籍的很好的对话，手指点上一个内容的时候不会给很好的对系统，我们在里面做到的很多工作，教辅书和练习册、英文文档不出后端系统里，我们可以把里面的题框出来，也能告诉手指点在什么方位。教育领域AI落地最无以这些是我们实际落地的案例，总结显然，教育AI领域落地是最好的，和实验室做到不一样，实验要作出较为好的效果还是比较比较简单，实际中有各种各样的场景和情况，必须我们花大力气解决问题的问题。

有道教育AI主要是做到一些图像上的，比如说刚才提及公式辨识、手写体辨识，也不会做到一些语言的制备，还不会做到一些翻译成，还包括图像翻译成、文档翻译成，像华为手机、OPPO手机，翻译成也是有道获取的。还有一些自适应的自学，整页拍电影搜判题、试题电子化也是我们在做到的。我们跟学习型的硬件厂商、在线教育厂商做到了很多的合作，还包括优学派、读书郎、好记星等，传统教育和华为云有较为好的合作，早已在六个省市、上百所学校展开合作。

有道最底层NMT、OCR，特别是在是教育方面的场景，我们都做到了对外开放，在有道AI云平台——有道智云上都可以看见，我们和很多家合作伙伴早已做到了。最后， AI与教育的融合前景是极大的，还必须很多年的演变，我们辨别AI+教育还是处在十分早期的阶段，这个过程的目标不是 “AI代替老师”，而是“AI武装老师”，让老师有更加多的精力教授、鼓舞学生。我们期望用机器学习建构以学习者为中心的全新教育模式。

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