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| 本文作者： 李菁瑛 | 2020-01-15 15:45 |
詹妮弗·特納（Jennifer Turner）的代數(shù)課曾一度讓人昏昏欲睡，她的許多學生都難以保持清醒。
如今，新技術的出現(xiàn)，包括使用人工智能驅(qū)動的程序來輔助教學，學生們開始變得變得活躍起來，注意力也更加集中了。
詹妮弗·特納正在使用由人工智能驅(qū)動的程序來輔助教學。
詹妮弗·特納是一位來自新澤西州休厄爾市格洛斯特縣基督教學校的代數(shù)老師。她使用Bakpax平臺，可以閱讀學生的筆跡和自動批改作業(yè)，她還為學生布置講座，讓他們在家時在線觀看。使用該平臺為現(xiàn)年41歲的特納太太提供了更大的靈活性，她可以在課堂上進行互動練習。
特納太太說：“有了Bakpax，今年家庭作業(yè)的成績好多了，學生們興高采烈地來到我的房間，告訴我他們喜歡數(shù)學，這是我平時聽不到的。”
多年來，人們一直試圖通過人工智能對學習進行重構，但是直到過去七年的機器學習革命，才真正取得了進展。慢慢地，算法進入課堂，取代了重復性的工作，例如評分；優(yōu)化課程以滿足學生的個性化需求，并徹底顛覆了大學入學考試（如SAT）的準備工作。大量的在線課程和輔導也使教師從授課中解放出來，并允許他們在課堂上花時間與學生一起解決問題。
雖然這種趨勢正在幫助像特納太太這樣的人教書，但它才剛剛開始。研究人員正在使用人工智能來了解大腦是如何學習的，并將其應用到他們希望能使學生學習更容易、更愉快的系統(tǒng)中。以機器學習為動力的系統(tǒng)不僅可以跟蹤學生的進步，發(fā)現(xiàn)他們的弱點，并根據(jù)他們的需要提供內(nèi)容，而且很快就會融入類似人類的界面，學生們可以像老師一樣與之交談。
“我認為，教育將成為深度學習的殺手級應用，”加州拉荷拉市索爾克生物研究所計算神經(jīng)生物學實驗室的負責人、神經(jīng)信息處理系統(tǒng)基金會（Information Processing Systems Foundation）主席特倫斯·塞伊諾夫斯基這樣說道。據(jù)悉，這個基金會每年都會舉辦全球最大的機器學習會議。
特納太太在教室里拍了一張要上傳到Bakpax軟件程序的照片。
眾所周知，最好的教育是由經(jīng)驗豐富的教育者一對一提供的。但這是昂貴的且是勞動密集型的，無法大規(guī)模量化，而現(xiàn)在，AI有助于解決這一問題。
第一個計算機輔導系統(tǒng)出現(xiàn)在1960年代，它以短段形式展示資料，在學生瀏覽資料時向他們提問，并提供相關答案的即時反饋。由于它們價格昂貴，并且計算機遠非普及，因此它們很大程度上局限于研究機構。
到1970年代和1980年代，系統(tǒng)開始使用基于規(guī)則的人工智能和認知理論。這些系統(tǒng)引導學生完成問題的每個步驟，并從專家知識庫中給出提示。但是基于規(guī)則的系統(tǒng)失敗了，因為它們不可擴展——因為編程大量的領域?qū)I(yè)知識既昂貴又乏味。
從那時起，大多數(shù)計算機教學系統(tǒng)都是基于決策樹，引導學生通過一條由其表現(xiàn)所決定的預設編程的學習路徑——如果他們答對了問題，他們就會被送到一個方向，如果他們答錯了問題，則會被送到另一個方向。這個系統(tǒng)看起來像是在適應學生，但實際上它只是引導學生沿著預設的路徑前進。不過，機器學習革命正在改變這種狀況。
今天，學習算法揭示了大量數(shù)據(jù)中的模式，這些數(shù)據(jù)是關于學生過去在材料上的表現(xiàn)，并相應地優(yōu)化了教學策略。當學生與系統(tǒng)交互時，它們會適應學生的表現(xiàn)。Bakpax要求老師通知家長如何使用孩子的數(shù)據(jù)，當然家長也可以選擇退出。不過Bakpax和其他公司表示，他們會隱匿身份信息，并加密他們收集到的數(shù)據(jù)。
研究表明，這些系統(tǒng)可以大大提高學生的成績，遠遠超過傳統(tǒng)班級的水平，甚至超過那些接受人類老師指導的學生所達到的水平。AI老師表現(xiàn)更出色的部分原因是計算機比人類更有耐心，而且往往更具洞察力。
機器學習在教學中的最早商業(yè)應用之一是Knewton公司，該公司由私人教育機構Kaplan的前高管Jose Ferreira創(chuàng)立。Knewton使用多種學習算法來評估學生，并根據(jù)學生的需要來匹配材料。
費雷拉（Ferreira）先生說：“經(jīng)過幾個問題，我們可以很快找出您所處的水平以及最佳的教學內(nèi)容。” “您使用該系統(tǒng)的次數(shù)越多，我們獲得的檔案越好，我們就可以為您提供越來越好的內(nèi)容。”
盡管如此，Knewton還是陷入了財務困境，2019年5月被賣給了教育出版商Wiley。費雷拉說，Knewton的問題不是因為其技術不起作用，而是因為該公司嚴重依賴一個客戶，這個客戶后來放棄了Knewton，轉(zhuǎn)而支持內(nèi)部系統(tǒng)。于是，51歲的費雷拉先生離開Knewton后創(chuàng)立了Bakpax。
Bakpax的核心是一個計算機視覺系統(tǒng)，可以將手寫內(nèi)容轉(zhuǎn)換為文本并解釋學生的意思。有趣的是，該系統(tǒng)的自動分級機會自學如何評分。
費雷拉說：“你不用交作業(yè)，只需在手機上拍照，幾秒鐘后我們就能告訴你哪些是對的，哪些是錯的。”。“我們甚至可以告訴你，對于那些你做錯的題目，正確的答案是什么。”
特納太太表示，她的學生喜歡這種即時性。該系統(tǒng)還可以隨著時間的推移收集數(shù)據(jù)，使教師可以查看某個班級遇到的問題或?qū)⒛硞€班級與另一個班級的表現(xiàn)進行比較。費雷拉說：“目前，所有這些信息都蘊含著巨大的力量，而實際上，它們每天都被扔進垃圾桶。”
在特納太太的教室里，通過Bakpax顯示學生代數(shù)作業(yè)反饋的屏幕。
毫無疑問，機器學習解決方案正在進入規(guī)模達數(shù)十億美元的全球行業(yè)考試備考市場。韓國初創(chuàng)企業(yè)Riiid正在使用強化學習算法，他們自行學習以達到指定的目標——力圖最大化學生在給定時間限制內(nèi)達到目標分數(shù)的概率。
Riiid聲稱，僅學習20個小時，學生就可以將其分數(shù)提高20％或更多。他已經(jīng)將機器學習算法納入了為學生準備英語水平測試的項目中，并為SAT引入了備考項目，預計2020年進入美國。
更多的變革性應用正在開發(fā)中，這可能會徹底改變教育。硅谷的一家初創(chuàng)公司Acuitus借鑒了過去50年的教育經(jīng)驗，包括認知心理學、社會心理學、計算機科學、語言學和人工智能等方面的經(jīng)驗，正在研究創(chuàng)建一個數(shù)字導師，據(jù)稱這個數(shù)字導師可以在幾個月內(nèi)培訓出一個專家。
Acuitus的系統(tǒng)最初是由國防部的國防高級研究計劃局資助的，最初是用于培訓海軍信息技術專家。該公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官約翰·紐柯克（John Newkirk）表示，Acuitus專注于教學概念和理解。
該公司已通過信息技術課程教授了近1,000名學生，并且該系統(tǒng)處于原型教學階段，該系統(tǒng)將教授代數(shù)。Newkirk博士說，底層的AI技術與內(nèi)容無關，可以用來教授所有STEM學科。
紐柯克博士把今天的AI教育比作萊特兄弟早期的飛行實驗，證明這是可以做到的，但遠遠不是十年或二十年后便能實現(xiàn)的事情。
世界仍將需要學校、教室和教師來激勵學生，并教授學生社交技能、團隊合作精神以及諸如藝術、音樂和體育等軟學科知識。
有人說，人工智能輔助學習，最大的挑戰(zhàn)不是技術，而是來自需要維持現(xiàn)狀的那些官僚層面的壁壘。“每一步都有把關人，”Sejnowski博士說道。
于是，他與密歇根州奧克蘭大學計算機科學工程師Barbara Oakley共同創(chuàng)建了一個大規(guī)模的在線在線課程，也就是MOOC，名為“Learning How to Learn.”
他說，通過使用機器學習系統(tǒng)和互聯(lián)網(wǎng)，新的教育技術將繞過把關人，直接進入學生的家中。“家長們發(fā)現(xiàn)，他們可以通過互聯(lián)網(wǎng)，為孩子們提供比在學校更好的教育課程。”
本文由雷鋒網(wǎng)編譯自《New York Times》，原標題為《The Machines Are Learning, and So Are the Students》
雷鋒網(wǎng)注：文中圖片均來自《New York Times》原文
【封面圖片來源：網(wǎng)站名New York Times，所有者：Michelle Gustafson】
（雷鋒網(wǎng)）
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