人工智能如何改变教育
人工智能如何改变教育 而随着人工智能逐步进入教育行业，这个看似不可能的 任务正在被变为现实。新一代的人工智能在机器学习（Machine Learning）出 现后得到了快速的发展。基于机器学习的新型人工智能背后 的原理是进行一个统计的过程，始于数据体和试图派生出一 个解释数据或可预测未来数据的规则和程序。其优点是它在 不可行或难以写下明确规则来解决一个问题的情况下依然 能够使用。机器学习与自然语言处理结合让人工智能进入教 育正在成为现实。
机器学习背后依靠的是互联网大数据。MOOC和其他在线 教育形式的普及带来了大量的教学数据。机器学习可以从这 些教学大数据中找到与学生个体匹配的教学模型，或者说， 教育人工智能可以为每位学生找到一个合适的学习和成长 的独特路径。因此，这将催生出更具个性化的学习，为每个 学习个体提供匹配的教师、课程和方法也将成为可能。
目前，并没有一个能让行业从业人员普遍接受的单一人 工智能的定义。因此，我们不妨设想一下教育行业的人工智 能应该是什么形态：AI可能是一位优秀的教师，也可能是一 位有益的学伴，还可能是有各种问题的学生，亦或是定制的 课程？或许，通过下面的案例，我们能更清晰地了解到人工 智能将如何改变教育。
更适合的教师和课程虽然教师和学生有各自的教和学的风格，但是时至今日， 教师和学校仍然采用一刀切的教学方法和千篇一律的教材 来应对不同的学生。因为在已有教学体系下，教师没有足够 的时间和精力去逐一了解每个学生，并给他们提供合适的课 程材料。
基于机器学习的教育人工智能可以发现数据中的行为 模式，协助教师更轻松地从学生表现中收集可操作的见解， 做出明智和有效的决策来帮助学生，引导他们朝更好的方向 发展。另外，通过收集数据，机器学习算法还能发现某个学 生存在大量问题的地方，然后通过定制的材料、练习和课程 帮助他们弥补这些差距。
Smart Sparrow是澳洲一个在线适应性教育平台。其依 靠在互动中得到的数据反馈引导老师把课程设计得更好，下 一阶段学习则根据学生学习行为来进行动态匹配。而 DreamBox Learning 甚至能自动匹配小学生用户的学习进度， 并以最适当方式去提示和鼓励学生向正确的方向努力。
一些自适应学习平台通过收集和分析大量学生的数据， 利用机器学习算法还能找到和制定学生的学习路径，并确保 他们在学习道路上面对的困难降到最低。
比如来自美国的Desire2Learn最近推出了新工具，根据 学生之前的学习情况预测其在某门课上可能获得的分数，进 而给出选修课建议来帮助学生做出选课决定。
同样，算法可以识别到学生可能的优点和才能，然后帮助他们根据自己最擅长的领域选择专业。目前，一些人工智 能在内容传递方面的其他高级应用，能利用深度学习（ Deep Learning）和自然语言生成（Natural LanguageGeneration） 来合成和交付定制内容，可以媲美于真人教师编写的教材。
一家前卫的人工智能公司Content Technologies正在探索为 每位学生定制教材。
更先进的协作和辅导 协作学习是一种有效的激励学生学习的方式，但是在实 施过程中，师生之间、生生之间的交流难以被记录和评估。
2017年，国际知名咨询公司Technavio发布的美国教育行业 人工智能市场研究报告中提到：人工智能可增强现在流行的 协作学习模式，具体方式包括自适应群体组织、虚拟角色、 智能助手和智能导师等。
在机器学习的帮助下，人工智能可以把合适的人匹配在 一起，增加协作，让在线辅导变得更容易和精准。
Brainly是一个连接数百万学生的社交平台，学生们在 上面相互协作解决作业和任务中遇到的难题。为了确保服务 内容的质量，Brainly雇用了超过1000个版主来帮助审查和 验证用户之间交换的问题和答案。现在Brainly使用的机器 学习算法可以自动过滤垃圾邮件和低质量的内容，帮助版主 减轻负担，让他们专注于为学生提供更优质的服务。
更引人注目的是，Brainly还利用算法给学生们提供结 交朋友的建议，帮助用户找到技能互补或能回答他们问题的协作伙伴。这种通过人工智能进行协作匹配的方式为学生们 提供了更棒的个性化在线学习体验。
利用机器学习和自然语言处理技术，斯坦福大学教育学 教授 D a n i e l S c h w a r t z 开发了一个人工智能 应用“贝蒂的大脑”（Betty’s Brain）。作为一个虚拟角 色，贝蒂在学习活动中扮演孩子们的学伴，让学生来教它学 习生物知识。在这个协作对话过程中学生的讲解会被贝蒂记 录和评估，并即时反馈给他们，让学生在完善讲解过程中加 深对知识的理解。
类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的与学生一起玩 历史游戏的人工智能Time Elf和卡内基梅隆大学的与学生一 起学习数学的人工智能SimStudent。
利用人工智能辅导学生的案例来自美国佐治亚理工学 院，计算机教授Ashok Goel已经成功使用人工智能助理回答 学生提问。其他类似的平台，诸如Front Row、Carnegie Learning 和Tabtor也在探索人工智能导师以能够模仿一对 一辅导的好处。
更快速的补充和优化 在应对大量学生时，即便是经验丰富的老教师也无法快 速找到应对的措施来及时识别和处理知识讲解、课程材料以 及学生参与之间的错位，使得学生感到困惑进而影响学习体 验。人工智能则可以纠正这些缺点并及时提醒学生和教师， 做到及时补充教学的漏洞，优化学生的学习过程，同时增强教师的授课经验。
慕课平台Coursera，能在当某个问题有大量学生提交了 错误回答时提醒教师，同时通过提供一个定制消息来帮助学 生，给予他们正确的引导。
通过创建智能和个性化的互动，人工智能助理能在教师 之前给予学生即时反馈，帮助他们理解学习内容。因此，人 工智能可以促进学生采用高效的学习行为，比如自我管理和 自我解释等。
类似的人工智能应用还有来自美国的Volley。学生们用 手机拍摄教材内容或作业题目，Volley 会分析照片和文本， 并显示要点、难点、先修知识。随后，应用会提供在线课堂、 百科链接、甚至是教师上传的参考 PDF 文件。这个过程中 运用了机器学习和自然语言处理技术来自动收集。扎克伯格 教育风投公司认为，Volley能引导学生们自行安排学习计划 和提高自学能力。另一个案例来自英格兰的ThirdSpace Learning。这是一个在线一对一数学辅导平台，其连接了世 界各地的儿童和教师。
自2012年推出以来，平台每周记录了数千小时的教学和 学习数据。Third Space Learning正在利用机器学习算法从 这些巨大的数据中收集行为模式，为教师提供见解和建议， 促进教师开展更好的教学。同样，这些数据也能为学生掌握 某个主题提供最佳的学习路径。
接下来的这个案例更展现了教育人工智能的魅力。斯坦福大学与华盛顿大学合作，也正在研究一个基于人工智能的 辅导系统。这个新引擎利用强化学习（ReinforcedLearning） 来判断当前课程是否能让所有的学生都学得好，然后通过人 机对话进行系统自优化。
教育中的师生关系非常复杂，教师承担了太多的责任和 压力，很难处理好所有的教育问题。因此，即便有完美的教 学模式也无法帮助每个学生都能学业有成。在技术发展逐步 变得更加智能的未来，人工智能在教育中将逐步替代教师工 作的一部分，从而减轻教师负担，让教师有足够的时间和精 力应对复杂教育关系中只有人类才能做好的事情。