松鼠AI联合创始人兼CTO樊星:AI老师能替代70%教育功能,实现千人千面的精准教学

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在本次峰会上,松鼠AI联合创始人兼CTO樊星发表了《人工智能教育在中国的落地实践》的主题演讲。

AI可以有效解决优质资源匮乏

樊星认为,中国的教育由于优秀老师的资源稀缺,导致了很多孩子在学校教育上享受不到优质、高效的辅导,只能通过题海战术来提高成绩,这种方式是低效的,也是不合适的。

“高考的时候我刷了上千套卷子,但是我觉得其中90%可以不刷的。我们能不能腾出更多时间去玩儿呢?孩子能不能学的更快呢?相信这是每个父母或者我们自己都想要达到这样的目标。”樊星表示,之所以之前做了大量的无用功,是因为当时的优质老师资源很稀缺,老师对于学生的辅导也是低效的。假如我们每个孩子都能有一个很厉害的老师,非常牛的老师,一直来帮这个孩子进行一对一的辅导,一直陪着这个孩子,可能这个孩子就不用刷那么多没有必要的题目了。樊星认为,随着人工智能的发展,学校教育中这种教的功能完全可以由AI老师来替代。

据樊星介绍,松鼠AI希望用人工智能方法让系统模拟一个优秀的特级教师,从而给每个孩子提供个性化、一对一的教学服务,即AI老师。在松鼠AI与学校的合作中,已经实现了70%AI老师、30%真人老师的这样一个比例的教学情况。在这样系统的加持下,松鼠AI的很多合作校,甚至每年可以开三家分校。AI老师替合作校解决了学校对教学、对优秀老师的依赖,学校基本在教学上不用花太多精力,所以可以很容易的进行市场扩张。

AI老师可以替代70%教育功能

“教育可以分成教与育两部分,教是教会孩子简单技能,育就是简单让孩子可以正确应用这项技能。AI老师为什么能替代70%教育功能呢?其实这是基因决定。”樊星表示,AI老师的基因是数据。比如孩子做一道题,AI老师可以搜集孩子在什么时间点,在什么地方做的什么题目,做的什么结果,甚至还可以知道他的错因是什么、采集他做这个题目的时候的表情是什么,他的专注力如何。通过多维度的数据采集,AI老师可以更加准确地了解到孩子。

“充分了解孩子之后,AI老师就能够因材施教地给孩子配置学习内容、学习进度,实现千人千面的学校教育。这样,AI老师就可以让孩子在学习中,用更短的时间达到更大的学习成果。”樊星认为,比如给孩子配置学习内容的时候,AI老师可以一直尝试寻找这个孩子能力边界的问题。什么叫能力边界?就是70分的状态,这个是让孩子们学的效率最高的,因为这时候既不感觉到枯燥,又有挑战性,所以单位结果是最佳的。如何找到70分?真人老师没办法一直盯着,而AI可以。这就是AI这块的价值所在。它可以为每个孩子的千人千面学生画像去配置数千上万种学习计划。学习计划包括学习目标、学习路径、学习内容,从而让孩子达到一个更高的学习效率,让问题的解决达到最好的效果。

演讲最后,樊星还表达了自己的一个愿景,他希望以后会有这样一个超脑。这个超脑是会聚了苏格拉底、达芬奇和爱因斯坦的智慧,每个孩子从出生起就配备这样一个超脑,孩子遇到任何困难和问题和时候都有这个超脑帮助他。“我们相信在这个超脑帮助下每个孩子都能达到自己能力和基因限制的极限。我们认为这个世界上会每个人都会是学霸,没有学渣。”樊星表示。

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以下为的樊星演讲实录,猎云网整理删改:

樊星:大家好,非常荣幸在这里跟大家做分享。今天话题是人工智能在中国的教育实践。目前,松鼠AI教育在全中国是Top1,做的还是有些成果的,今天跟大家汇报一下。

我们看一下中国教育的情况,我相信接下来几个问题大家会感同身受。为什么中国孩子学的最好,但是结果却不好呢?我们能不能少刷80%题目呢?高考的时候我刷了上千套卷子,但是我觉得其中90%可以不刷的。如果回过头来看,为什么优秀老师资源如此稀缺呢?在上海杨浦区初中只有一个英语的特级教师。我们再往三四线城市看简直没法儿看了。我们能不能腾出更多时间去玩儿呢?孩子能不能学的更快呢?相信这是每个父母或者我们自己都想要达到这样的目标。

问题抛出来了,怎么去解决呢?其实这几个问题有一个核心的主题。我们去看,假如我们每个孩子都能有一个很厉害的老师,非常牛的老师,一直来帮这个孩子进行一对一的辅导,一直陪着这个孩子,可能这个孩子就不用刷那么多没有必要的题目了。孩子可能每个时候都能够得到合适的指导,所以孩子可以用更短的时间得到更好的成绩,所以他有更多时间去玩了。如果有这样的一个老师,问题是不是够可以解决了?所以我们推出了一个方法,我们的思路是,AI老师。一句话来说,我们希望用人工智能方法让系统模拟一个优秀的特级教师,从而给每个孩子提供个性化、一对一的教学服务,就是AI老师。

怎么做呢?可不可以把很多老师大脑放到这个系统里去呢?如果可以把这些老师大脑放到这个系统里,这个系统变成很牛的老师,由于系统是零成本可以复制的,所以完全可以给每个孩子配备这样的老师,所以每个孩子在这样AI老师的指导下,基本上我们认为每个孩子都可以成为学霸,没有学渣。

这个事情靠不靠谱?其实我们在这几年实践中做的情况还行,我们在自己合作校已经实现了70%的AI老师,30%的真人老师的这样一个比例的教学情况。教学结果还不错,目前的教学结果基本上很多孩子都优于传统的教学。在这样系统加持下,我们很多合作校,甚至每年可以开三家分校,为什么呢?因为AI老师替合作校解决了一个重点的问题,就是学校对教学、对优秀老师这的依赖。所以学校基本在教学上不用花太多精力,所以它们可以很容易的在市场方面进行扩张。

为什么我们敢花70%用AI老师,我们为什么敢在实际教学以AI老师为主,真人老师为辅呢?这个数据可以说明这点,去年我们做了AI和人工大战,AI取得了胜利。第二次又进行了比赛,还是AI老师取得了胜利。在第三次当中我们更加打败了真人老师。这次人机大战都印证了一个结果,就是在教学层面上AI老师一定程度上可以代替真人老师。至少在这几次实践里结果如此。

抛出一个问题,大家想真的AI老师可以代替真人老师了吗?大家都带着这样的问号在这儿,答案是什么?实际上我们来看,这个问题不能简单地去回答,我们要去回答,AI在什么地方可以代替真人老师。我们把教育这个事拆解的话,可以把教育看成教和育环节。

教是教会孩子简单技能,育就是简单让孩子可以正确应用这项技能。这件事情其实并不新鲜。在过去,我们教为主,育为辅,虽然过去没什么东西可教的。在现代教育里我们都知道,现在是教为主,育基本不存在。所以我们认为大家可能需要达成一种共识。在教这个环节呢,AI系统可以代替90%以上的真人老师的工作。但是在育的环节里还是以真人为主的。所以我们期望以后现状是什么呢?我们期望以后现状是真人老师可以得到一个升级,他能够把更多的精力通过AI老师的帮助,从教学中解脱出来,而把更多的精力花在育上面。所以在这样的场景下教和育可以达到完美的平衡。每个孩子可以得到真正我们一直讲的德智体美劳全面发展。

AI老师为什么能替代70%教育功能呢?其实这是基因决定,AI老师的基因是数据。数据是什么呢?我们举个例子,比如孩子做一道题,我们可以搜集什么数据呢?我们可以得到孩子在什么时间点,在什么地方做的什么题目,做的什么结果,甚至于我们知道他的错因是什么,甚至我们可以采集他做这个题目的时候他的表情是什么,他的专注力如何,他是不是慌张了,这就是AI情况下我们可以采集这么多数据,有了这么多数据加持,算法的应用其实我们可以不言而喻的。最后一个其实就是进化迭代。只要是系统,只要是产品,它是可以迭代的,松鼠AI在每半年的一个版本里,AI老师都会变得更加聪明,更加牛,更加厉害。这些点是基因层面的东西。

在应用层面上我们可以看到,其实在应用层面以及几个点上我们跟真人老师对比的时候发现,系统会有一个真人老师没办法去达到这样的几个优势。第一个点是精准定位。我们知道真人老师给孩子做辅导的时候,其实都要做,都要去了解孩子的情况是什么,这其实是在评估孩子,去检测孩子的情况,精准定位。这块AI老师可以做到什么?他跟真人老师区别可以达到什么呢?

我们可以想象一下,您在医院里做检查,一个是用CT机,一个是用中医望闻问切的办法检查,两个结果是:CT机可以得到几百个结果;望闻问切可以得到几个词。所以AI可以做的更细更准更快。我们举个例子,为什么更细呢?其实谁都知道要做的更细。我们举个例子,比如说初中一元二次方程,在学校里知识点叫一元二次方程,如果孩子一元二次方程掌握的不好,学校里经常得到这样的结论,你的孩子一元二次方程掌握的不好。那么这个需要多长时间变好,需要一个月时间把这个变好。去到辅导班,他会告诉你某个方面没学好。到松鼠AI,我们发现大数据都知道。

其实这个真人老师知道也要找的更细,但是对真人老师很难做到。因为一旦把这个拆的这么细,评估的成本就上升了,这是做不到的。只有AI系统,AI老师可以做到知识点拆分细化到比之前上百倍的程度,还能只用之前二分之一的时间或者相同的时间去得到这样的一个量化、精准的检测结果。所以在这个点上,AI老师可以检查到更准更细更快,而真人老师可能比较吃力。

第二,个性化匹配。什么叫个性化匹配?我们把问题找出来后,就是解决问题了。我们知道传统一对一辅导老师也有这个过程,找到孩子问题后会给孩子做个性化学习计划,跟他一块去努力。AI老师也是在做,因为AI老师是在模拟真人老师。区别在哪里呢?我们知道真人老师这块在大多数情况下,他知道80分的孩子是一个情况,90分的孩子是一个情况。他可以分别给出计划。但是我们知道90分孩子缺的东西也是不一样的。

AI老师可以敏感地感知到孩子们之间1%的差别,0.1%的差别,甚至于同一个孩子在一个小时前和一个小时之后的差别。根据这样的差别,AI老师可以不断地去生成新的学习计划,去调整这个学习计划,从而让孩子达到更高的学习效率。

我们举个例子,比如给孩子配置学习内容的时候,AI老师一直尝试找这个孩子能力边界的问题。什么叫能力边界呢?就是70分的状态,这个是让孩子们学的效率最高的,因为这时候既不感觉到枯燥,又有挑战性,所以单位结果是最佳的。如何找到70分呢?真人老师没办法一直盯着,而AI可以。这就是AI这块的价值所在。它可以为每个孩子的千人千面学生画像去配置数千上万种学习计划。学习计划包括学习目标、学习路径、学习内容,从而让孩子达到一个更高的学习效率,让问题的解决达到最高的效果上。

举个例子,松鼠AI学生发现几个特点,一个学习习惯不好的学生在松鼠AI里经过几轮后都会变好。因为初中孩子都想学好,只是他们找不到如何学好的方法。但是AI老师通过找到孩子的边界,更多的检测,我们可以让孩子每节课都能发现自己的问题,且每次都能解决自己的问题。所以孩子在这个课堂上觉得自己还是有救的,即便是学渣也感觉自己是有救的。所以学习不好的孩子经过几次课学习后发现这个课对他是有价值的,所以他的学习习惯会变好,他会喜欢这个AI老师。

我们看几个场景,讲了这么多,其实一直是在讲效率。我们可以看看这个孩子在测试过程中他节省了70%的时间,学习过程中又节省了一些时间。经过我们统计,在松鼠AI老师辅导下,每个孩子的学习效率相当于公立学校孩子学习效率的2倍。什么意思呢?在同样结果的要求下,比如80分结果或者90分结果要求,AI老师要求孩子二分之一时间可以达到公立学校同样完整时间的效果。所以本质上是为孩子节省了50%时间。

就回到刚才说的,孩子可以有更多时间,可以学的更快,有更多时间玩儿了。当然也不一定去玩儿。

我们可以看一下这个图,有十个孩子在十个知识点上它的情况会有多么复杂呢?每个孩子在每个知识点的学习前的掌握情况是不一样的,学习后的掌握情况也是不一样的,他的学习时间也是不一样的,仅仅十个孩子在十个知识点上的情况就已经复杂成这样一个场图了。这个场图我觉得人脑很难处理这个事情。但是这个对AI老师恰恰是它擅长的,这就是个性化教学,这就是个性化教学的价值。

我们其实在几年研发中积累了很多东西,我们有上亿的知识图谱,我们有100万的学习者的数据,我们有很多的知识点。这个其实就是我们的数据,我们算法的积累。

基于这些情况,其实我们在国际上吸引了人才。为什么我们能做到这样?其实跟我们与国际很多合作分不开的。最近一个新闻,全球机器学习教父Tom Mitchell教授加入了松鼠AI,担任首席AI科学家。他真的是大神,第一个机器学习的书就是他写的,很多学校以它为教材。我们在和斯坦福建立了SRI联合实验室。我们在美国建立了自己的研发中心。基于这个情况我们跟国际很多教育科技的会议上有一些论文发表,目前大家会问哪里能得到AI教学,今天有我们的展台,大家想得到更多的咨询可以找他们咨询。

最后一个愿景,我们说我们希望以后可能会有这样一个超脑,这个超脑是会聚了苏格拉底、达芬奇和爱因斯坦的智慧,每个孩子从出生起就配备这样一个超脑,孩子遇到任何困难和问题和时候都有这个超脑帮助他。我们相信在这个超脑帮助下每个孩子都能达到自己能力和基因限制的极限。我们认为这个世界上会每个人都会是学霸,没有学渣。大家一起共勉。谢谢大家。

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