对话AI教育专家:AI如何有效解决因材施教的挑战

对话AI教育专家：AI如何有效解决因材施教的挑战
对话 AI教育工作者：怎样才能破解“因

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材施教”问题？
AI+教育的想象力到底有多大？
AI技术的结合，对传统的教育与学习模式进行了全新的定义。从“智能学习助理”、“交互式答疑”、“人工智能驱动”等多个领域的先进科技，正在以不同的形式渗入教学的各个环节，大大提高了学生的学习体验。
本期节目中，我们将邀请到慧通运动事业部的夏鹏飞，精准学习的联合创始人张宁，和硅星的人工智能专家黄晓毅，从传统的教室，到网络教育的平台，从小学到大学，再到大学，都将围绕着人工智能的发展，展开深入的研讨。本项目还将探索人工智能技术在解决数据共享、信息时效性等方面的创新思路与应用。
下面是一段录音。
现在的人工智能技术是如何实现一对一的个性化辅导的？在这一过程中，我们所面临的最大的挑战和困难有哪些？
张宁：就技术性问题而言，我们在个别辅导中加入了解决问题的技能，但是，这并非惟一重要的原因。好的教师要想教好学生，不仅要有正确的解题方法，还要有正确的教学方案，正确地分析学生对错误的认识。
首先，就是解题能力而言，现在的人工智能，除了答题难度比较高之外，几乎没有任何问题。另外，在真实的一对一教学场景中，师生之间的交流往往是以已知的主题为中心，整个K12所涵盖的知识范围很少，不可能解答出一个复杂的、未知的知识点。
其次，针对“一对一”课程，重点研究“线上一对一”模式下教师的能力结构，并将其转换成“AI”模式下的特定行为。
当前的人工智能技术已能够完成教师的常规教学，例如开场白，作业提问，针对学生学习状况提问，知识点讲解，即兴提问，对学生对知识点的理解偏差进行评价等。你完全有可能在45分钟的一对一教学中创造出一位虚拟的老师。如果这位虚拟教师拥有个性化的声音，互动，以及可视化的功能，就能在一种特定的情境下，模仿出真正的老师的全部能力。在此基础上，本项目拟在此基础上，通过对该算法的研究，在此基础上，研制出相应的软件，使该算法能够在实际应用中得到推广。
黄晓毅，你刚刚说了一些关键的地方，一个是要让人工智能真正实现个性化的教学，第一，它必须要懂得怎么解答问题；其次， AI必须具备对学生进行教学的能力。这其中也存在着一定的难度，比如说，在与学生的交流中， AI要知道学生在哪些方面有问题，如何解决？
张宁：是啊，我们的试题库里有上千万个问题，它们都是培养 AI和学生之间高效的会话和沟通的一个很好的素材。为达到此目的，本课程将对每个问题作详尽的说明，并附有相应的原理及解决方法。比如，对一道题的解答，或者对一道题的不同解法进行注释，最好是把一些常见的解答错误标示出来。在此基础上，本项目提出了一种新的基于语义的语义标注方法，并将其引入到语言模型中，以达到更好的学习效果。
在此过程中， AI还需要更深入地模仿老师的作用。比如，一些老师会让学生把问题的答案重复一遍，从而找出问题的症结所在。如果学生不能准确地重复问题，说明他们对问题的理解有问题，因此，老师必须对问题产生的具体原因进行深入的研究。
为了使教学交互更加自然，更加有效，需要将上述的教学策略与逻辑融入到人工智能模式中。另外，在课堂上，教师的语言风格、幽默风趣都是提高学生学习经验的一个重要因素。尽管只是表象，却能让课堂变得生动有趣，让学生对课堂产生浓厚的兴趣。
黄晓艺的这一点，倒也有趣。在人工智能诞生以前，人工智能教育就是以构建知识地图为基础，强调知识间的关联性，从而达到精确的教学目的。但是，最重要的还是要知道学生们是怎样掌握这些知识的，并且知道他们在学习中遇到了什么困难。
贝拉-任我觉得，详尽的讲解也是我们的一大卖点。在和客户交流中，我们了解到，他们之所以喜爱我们的产品，最主要的原因就是因为我们会对我们的产品进行详尽的讲解。
一些软件也许只是提供了一个解答，并没有提供一个解决方案。甚至是一个大的语言模型，它也会有一个精确度上的问题，它会给你一个错误的回答，或者一个错误的解答过程。为此，本项目拟突破现有大规模语言建模方法的限制，以gpt4为代表，开展框架优化研究，提升问题求解精度，并给出具体的解决方案。
黄晓艺是怎么做到这一点的？
贝拉-任采用基于思考链（cot）框架的智能体技术，将该框架应用到超asksia中，并对一系列具有挑战性的数学问题进行了测试，其精度较gpt4o提高了30%左右。在这个新的特性中，我们的准确性要高于gpt4o30%。
夏鹏飞和其他人不同，体育有一个特性，那就是及时的反馈，学生做完之后可以立刻获得反馈，从而对自己的技术有一个更深层次的了解，从而提升自己的技术水平。
所以，我们的 AI能够做到的是，当学生做出正确的行为时，它会告诉他们哪些地方需要改正。另外，本公司所研发的人工智能，并不局限于教学，而是应用在其它商业场景中，并有标准化的训练计划与考核标准。
在实施个性化教学时，我们可以把想要学习的动作技巧从课程和评估标准中抽取出来，对每一个动作进行准确的定义，并把它们与具体的动作品质或技术相关联。举个例子，引体向上、仰卧起坐等动作做得不好，就说明是核心力量不够，应加强训练。
针对不同职业背景、对特殊能力发展有不同看法与方式的体育教师，本项目也将引入多个领域，并针对不同领域的特点，提出相应的改进方案。这个流程的第一步就是通过汇总分析找出问题所在，之后再发布提案来提出解决办法。
当前的人工智能产生技术对于人们希望达到的效果来说，已经足够了吗？还差了什么？
张宁：现在的人工智能文本产生技术已经非常成熟了，特别是利用了自主学习的方法，当有足够多的数据时，它能够很好地处理大量的文本。比如，在法学、医学等一些应用中，大规模语言模型的性能已经可以满足要求，但其性能受限于数据采集和工程应用等方面的问题。
然而，在面向视觉的人工智能研究中，虽然近年来图像识别的研究取得了长足的进步，但是对于复杂图像的理解以及对未来事件的预测仍然存在不足。李飞飞教授在太空智能方面的研究，为解决这个问题做出了很大的贡献，也为人工智能的发展指明了一条光明的道路，但具体什么时候才能实现，目前还没有定论。
夏鹏飞：我们和北京大学教授交换了一些关于改进非标准动作识别算法，特别是在运动教学中的一些应用。其面临的主要问题是，尽管能够识别出规范的、共同的错误行为，但是每个人的错误行为表现出不同的特点，这给标准化的测试带来了很大的难度。
比如，同样一个错误的持笔式，每个人的细节都不一样，甚至同一个人做同样的不正确的行为，很多时候都会有差别，这就需要更高的识别能力。针对这一问题，本项目拟进一步提升算法的普适性，使其能够适用于多种非规范行为。本项目旨在发展“词到手”技术，实现对动作的规范化，并对算法进行训练与测试。
以往的研究主要依靠历史数据，这种方式效率低，适用范围也较窄。本项目提出在飞行器设计中开展风洞试验，利用算法生成符合一定误差等级的误差行为视频，从而更加精确地评价并完善算法。同时，本项目也将研究如何利用大规模数据来提升小规模模型的推广能力，以满足复杂、非规范场景下的应用需求。
贝拉-任我于今年二月对 GPT进行了测试，并发现其在求解数学难题上做得并不好。但是自那时以来， GPT已经经历了十多个版本，并且取得了显著的进步，就像萨尔·汗在 OpenAI会议上展示的破解毕达哥拉斯定理的能力一样。作为消费级人工智能软件的开发人员，我们需要对大数据量的建模能力进行研究，并根据需求进行相应的产品规范。
对于科技含量较低的大学生来说，产品的设计要求对使用者的行为模式有深刻的理解。作者认为，虽然有些学生能够熟练地运用 GPT来进行学习，但是大多数同学对 GPT的作用还不是很清楚，所以在研发相关的产品时，应该以大尺度的语言模型为基础，研究并设计出与之相适应的功能。
既然有了人工智能，那为何训练会是最先落地的呢？
张宁：中国的教育系统之所以能够如此迅速地使用人工智能，很大程度上是因为它的低成本优势。无论是中国还是美国，只要是每年固定收益在一千万美金以上的人工智能项目，都已经被证实是具有高性价比的，并且都是可以通过人工智能技术来完成的。以中国为例，人工智能客户服务市场增长缓慢，一方面是因为客户服务费用低廉，另一方面是因为美国的人力成本更高，所以人工智能客户服务（比如口腔门诊）可以快速获得利润。教育方面也出现了同样的状况，我们也在研发网上辅导老师，让他们可以多花45分钟来完成学业，这是一个很好的补充。这就给人工智能教学产品带来了巨大的增值空间，激励着教育机构对人工智能技术进行优化，而将其转换成具体行业的产品，则是一笔巨大的投入。中国独特的市场环境，为人工智能技术的广泛运用奠定了良好的基础。由于中国各产业在世界范围内的发展不尽相同，因此在这一领域表现出了明显的优势。
贝拉-任我持有同样的观点。从费用方面来说，许多学生在碰到一些科目上的问题时，可以向他们的助教求助，但是在非课堂的时候，比如节假日或者阅读周，他们就不会有助教了。另外，去补习班也可以，但是成本很高。与此形成鲜明对比的是，我们的产品一个月只要$10，还能协助学生做各种各样的功课。商品资料表明，在需求旺盛的时段，如读书周，购物-付款比例显著增加。这是由于对学生的需求很大，并且他们也需要和助教或者顾问进行交流。传统的补习班要贵一些，但是我们的课程只要10美金，所以会有很多同学愿意去学。
黄晓毅认为，人工智能技术的发展，不仅仅是在教学领域，更重要的是，它的市场需求量很大，这两方面的因素，促使它与教育的融合越来越密切。对于这个问题，格林是怎么看的？
夏鹏飞是一个从事教育信息化的公司，也是一个从事教育工作的人，我坚定地认为，把人工智能技术运用到教育领域，首先要做到政策上的正确性、原则上的正确性、执行上的正确性，这三点是正确的。近几年，在教育部的引导下，将人工智能技术运用到教育行业中，形成了一股繁荣的市场，其目的是为了提高老师的专业水平，增强学生们的学习效率和动力，从而跟上世界科技的发展。保障教育公平、高效和科学，是提升人民群众对教育满意程度的关键，而人工智能技术则有望促进教育公平。原则的正确也是很重要的。教育领域正积极寻找推动信息化的技术支持，随着人工智能技术的成熟，它将在特定的情境下发挥重要的作用，并得以良好地实现与发展。教育信息化发展到3.0时代，要把科技融入教学的各个重要环节，而随着人工智能的不断发展，再加上政府、财政等方面的扶持，使得它在教育领域中的应用是有其合理性和必要性的。在教育界， AIGC并非首次出现新科技，但每次科技创新都会给教育界带来新的机会。在保证准确性的情况下，该系统的推行将会给教育界带来正面的影响。
什么是专门用于人工智能的学习机器，这些机器为什么能大大提升学生的学习效率？
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张宁：该项目的创新之处是，它采用了人工智能的指导，让同学们在学习过程中掌握的知识、练习题，这是一种有别于传统的“被动学习”的方式。
当然，在教育过程中，也要防止“绝对正确”、“排他”，没有一种教学手段可以代替另一种方式。但是，我们的这一形式的产品，却是在目前的教学环境中，为我们的发展做出了有益的贡献。
甚至在我们的积极帮助学习者中，自我学习的环境也是非常重要的。有的学生靠自己解决问题，有的学生则需要老师的帮助。现在市面上已经出现了资源类平台、酷学网学习机、错题本 APP等自我学习产品，它们除了引进了人工智能外，还具备了搜索、讲解、直观指导等多种功能。
取而代之的是，我们通过提供以科技为基础的训练产品，而不需要24小时不间断地雇佣真人授课，从而弥补了市场的不足。本项目旨在融合个体差异与多种学习情景，为学习者提供适合学习者自我学习的学习产品，并按需为其提供个性化的支持。
有个笑话说：“大一的时候，我上课时把头埋进了一根铅笔，从此就不明白了”。针对容易遗漏重要观念的同学，我们的产品可以为他们提供全方位的辅导，培养他们对主题的理解、探究和自学的能力。这些产品能满足不同的学习需要，并能给教育行业带来革新与价值。
黄晓：所以，关键就是要能分辨出学生们不懂的东西，而那些不懂的人却常常搞不清自己的问题所在。他们需要一种交互式的沟通方式，以便弄清楚问题，而这恰恰是人工智能能够完成的，而仅靠学生自己是很困难的。
但是，传统的学习机市场，包括销售渠道，都是非常成熟的。在这个市场上，精确教学产品所要面对的挑战是什么？
张宁：市场营销的精髓就是要有区别。如果一款新产品仅仅只是重复了一句市场口号，而没有任何实质性的变化，那么市场的费用将会非常高昂。我们把这个新产品看作是一个很好的市场，因为它弥补了一个很大的学习空间。另外， AIGC还可以大幅降低视频的推广费用，包括市场推广材料，训练视频，剧本等。这和我们以前见过的完全不一样。当前的市场战略也包含了"口碑营销"，这是一种在像小红书这样的平台上发布视频和照片的广告。
小程序如雨后春笋般冒了出来，阿斯卡是怎么想到要进军人工智能+教育的？那么，国外的教育市场是怎样的呢？
贝拉-任教育平等备受关注，以自然语言处理、机器学习等人工智能技术为学生提供个性化学习途径与智能指导，促进其个性发展。从去年七月开始，我们就开始为全世界的高中、大学学生建立个性化的人工智能指导老师，让他们可以根据自己的需求，为更多的国家、更多的用户提供高质量的学习资源。
尽管目前市场上已经有很多小的软件，但是 AskSia始终聚焦于高中及大学学生的学习难点与成长需要，利用行业内领先的精密度与教学性能优化技术，为学生提供个性化的学习指导与反馈，有效提升学生的学习效率。
传统的教学方式缺乏个性化。以国际领先的教育技术为标准，对标国际上的主流教育技术，培养个性化的 AI训练师，在教育产业的革新和革新中，实现上亿元的 ARR规模。
黄晓毅你刚才说过，未来应当以人工智能为主导，那么它与目前的人工智能主导的未来应该是不同的，你是否对将来的某些情景有什么判断或设想？
贝拉-任就当前的市场而言，大多数 AI教学产品都是以 AI问题为主要内容，即在课后使用，但是 AI的使用环境要灵活多样，例如 AI也可以在课堂上进行。举个例子，在以前的课堂上，学生们在上课的时候，都会举手提问，也可以在下课后，将自己的问题写出来。人工智能可以克服这一点，现在有一种叫做 A+ SIA的函数，它可以为每一节课建立一种互动画布，特别是对课堂内容进行记录，对课堂内容进行总结、索引和扩展（如参考例题、扩展阅读等），能够更好地辅助学生对课堂内容的理解和复习。
黄晓毅国产的 AI和国外的 AI教学有什么不同？最大的不同是什么？
自从成立之日起，阿斯卡西亚的目标就是全球性的，从去年开始，我们已经进入了超过30个国家，在全世界的客户超过520万。我们把目光投向全球，是因为我们相信，本土的人工智能与国际的教育 AI并无本质的差别。当然，每个区域的重点都不一样。举个例子，在美国，在科学研究方面，大学学生也许更看重像微积分这样的科目，所以他们需要更多的微积分。我们以前把重点放在北美的时候，对数学进行过大量的研究。而在其它地方，例如日本，则有不同的教学重点和重点。我想这一点是一致的，不管是在那个国家，学生们都要学一些基础学科，比如文理类。这些共同之处就在于，全球范围内，人工智能教学的根本职能与目的是一致的。
格灵深瞳是早期创业的，可以说是一家企业从1.0进入2.0, AI1.0的时候，绝大多数的科技公司都未必能赚到钱，这是改变吗？
夏鹏飞：要从多个方面辨证地看人工智能的利润率。虽然人工智能的发展还在继续，并与商业场景相结合，但是它的成熟和落地还需要一段时间。我们致力于创造商业，社会和科技的价值。从商业价值上讲，赢利是我们的目的，但是我们也要投入到一些创新性的事业中去，这些事业不一定能在短期内获利。就拿普洛斯深瞳来说，该公司同时拥有利润和短期需求较大的两个方面，我们认为将来能获得更高的收益。同时，我们也在为实现社会价值而努力。例如，去年我们通过跨龄同向比对算法，已经发现了几十个被拐卖的孩子，这是最直观的社会价值。”我们要以一种积极、稳健的态度，以高品质的产品与服务，来验证人工智能的价值。
黄晓毅的《深呼吸》在校园运动场景中的运用，与奥运竞赛中的运动场景有什么区别？这些方案有哪些特定的痛苦？普洛斯是怎样处理它们的呢？
夏鹏飞的人工智能应用范围更加广泛，涉及到的领域也更加广泛，涉及到的领域也更加广泛。普洛斯的体育产业从体育院校、国家队开始，如今又回到了教育产业，其中一个最大的难题就是：体育赛事中的数据非常有限，需要大量的建模归纳与产品化，以满足少部分人的"个性化"需求；而教育情景则更注重普遍性，"个性化"的一组学生，而非某一名运动员。与个别运动员相比，培训方案着重于普及和"个性化"的一组学生。从市场规模和其他商业化的观点来看，我们更倾向于选择市场较大且易于实施的大学校园运动场地。这并非否定了竞技体育的价值，在为竞技体育队伍服务的一年半中，队伍的体育知识水平得到了极大的提高，在高质量的专业运动数据的支持下，我们在运动领域的人工智能模式也是傲视群雄。在对人工智能的社会价值与商业价值进行挖掘、开发与实现的战略抉择中，我们将目光投向教育这一方向，认为这一领域不仅可以为人工智能技术的普及和产生积极的社会效应提供一个良好的平台，同时也可以创造更多的商业价值。
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