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                  13. 在智適應教育這條快車道,數據挖掘仍是痛點

                    中國教育裝備采購網 2018/10/31 10:54:31 圍觀1861次 我要分享

                      在每次時代變革中,教育從來都不會缺席。這個時代的主題是AI+,AI+教育自然成為當下教育的發展方向。

                      而在AI+教育火爆之前,線上教育已經開疆拓土了很多年。

                      據艾瑞咨詢調查數據顯示,自2012年以來,中國K12線上教育市場增長速度基本保持在30%以上(2015年為21.4%),在2017年增長率甚至高達51.8%,相應市場規模達到298.7億元。因而,2017年也被認為是線上教育規模化變現元年。

                      

                    在智適應教育這條快車道,數據挖掘仍是痛點


                      圖片來源:艾瑞研究院

                      2017年高增長率被認為是一對一在線授課的火熱帶來的,同時也是一對一在線授課清晰的盈利模式促使企業得以規模化營收。與此同時,新興的AI技術也迅速被引入這一領域,促使科技(AI)和教育再次融合。

                      AI+教育也是德國人工智能研究中心(DFKI)的重要研究方向之一,同時,DFKI擁有全球頂尖的教育技術實驗室。Carsten Ullrich作為該實驗室副主任,在AI領域,尤其對機器學習、規劃算法、語義數據庫等AI技術的研究與應用擅長,在此領域有超過15年的經驗。

                      

                    在智適應教育這條快車道,數據挖掘仍是痛點


                      從AI到AI+教育的轉身

                      在長達15年的AI研究生涯中,Carsten Ullrich對人工智能、機器學習、語義Web、Web 2.0、移動應用程序等都有研究,在諸多大型國際項目中,曾擔任研究員、技術負責人,也曾在上海交通大學在線學習實驗室擔任高級研究員,進行教育方面相關研究。Carsten Ullrich從事AI教育研究工作,也是從對AI的癡迷中拓展而來的一個方向。

                      用傳統思維來看,Carsten Ullrich的轉型很成功。“我通過人工智能進入教育領域,在對計算機科學研究過程中,我開始著迷于構建智能系統,當發現人工智能可以使人類學習更有趣、更高效時,我開始迷上這個領域,從那時起,我就開始進入AI教育研究。”

                      如果論及Carsten Ullrich在AI教育研究領域的成名作,針對智適應教育的PhD(博士)論文應該算是其中之一。

                      在這項研究中,Carsten Ullrich主要開發了一個課程生成框架,將復雜和現實的教育知識進行建模和應用,與此前的架構相比,該研究應用了諸如人工智能規劃、用戶建模、知識表示(語義網)等技術,根據學生的學習目標和學習能力生成了結構化課程。

                      Carsten Ullrich告訴雷鋒網,“以前在課程生成方面的工作相當有限,并未考慮學習目標。例如,在教學過程中,使學生深入了解某個數學概念的推導過程,不同于教學生推導方式,相對更難。我們的系統組建課程的目的包括深入學習、準備考試,以及培訓具體能力等,可以使用人工智能構建非常詳細的教學策略。”

                      此項研究成果得以在世界著名科技期刊Springer-Verlag(施普林格)上發表了,Carsten Ullrich也表示,“目前,未見有其他同領域研究成果超越該項研究成果。”

                      

                    在智適應教育這條快車道,數據挖掘仍是痛點


                      DFKI及AI教育研究項目

                      DFKI是德國頂級人工智能研究機構,也是目前世界上最大的非營利人工智能研究機構,其股東包括Google、Intel、 微軟、寶馬、SAP、Airbus在內的全球前十的頂級科技企業。同時,DFKI針對教育技術有專門的教育技術研究實驗室,EdTec實驗室研究和開發工作側重于技術和軟件,智適應教育也是其重要研究方向。

                      作為EdTec實驗室副主任,Carsten Ullrich告訴雷鋒網,“在這里我們與工業、醫療等專業領域的工作人員合作進行應用研究,了解他們遇到的問題和對人工智能有的常見問題,然后構建能夠真正帶來價值的解決方案。”

                      Carsten Ullrich在EdTec實驗室主要負責研究并帶領工作場所教育技術潛力挖掘相關項目。例如,APPsist項目研究的是智能生產開發了一個輔助和知識服務架構;DigiLernPro項目研究的是半自動生成的數字學習場景,以支持工業生產中的員工。

                      以APPsis項目為例,該項目搭建的是生產中的智能輔助和知識系統,通過開發和應用新一代上下文敏感的輔助和知識服務以及底層架構,構建一個集成的軟件解決方案(系統),通過AR/VR及AI技術采集工作場所密切的信息、知識。該軟件解決方案原型用于具有高度自動化的制造業工廠。

                      

                    在智適應教育這條快車道,數據挖掘仍是痛點


                      數據挖掘仍是難點

                      AI+行業應用的趨勢加速了諸多行業的飛速發展。幾年前,不會有人會想到機器人下圍棋可以贏得了圍棋大師,但是AlphaGo做到了;不會有人想到攝像頭可以用來抓逃犯,但是智能攝像頭(人臉識別)做到了;也不會有人想到AI會應用到教育領域,但是乂學教育、洋蔥教學、先聲教育等大量教育公司已經涌入這一賽道。

                      與消費領域不同的是,教育領域數據挖掘仍是一個老大難。對于AI應用來講,要訓練AI模型,必須要有大量的數據。此外,由于每個人的學習能力和學習習慣都有所不同,進一步增加了教育領域數據的碎片化。“在教育方面,目前只有在極少數方面有大量數據可以進行分析。”

                      談到AI在教育中的應用瓶頸,Carsten Ullrich也認為,一項重大技術挑戰仍是數據收集。

                      如果我們想要應用今天的機器學習算法,就需要大量的數據。但在教育環境中,這些數據來自哪里?在學校環境中,至少學生的學習目標是相似的,我們可能會收集到大量的數據(Squirrel AI Learning非常適合這一點)。在其他環境中,特別是在成人教育中,這要困難得多。另一方面,人類可以擔任AI模型訓練師。那么,問題就變成了他們擁有的知識。一旦我們理解地足夠好,在AI模型中實現它就不會太困難。

                      當然,出現技術瓶頸也是一個行業在上升期必然會遇到的問題,更何況,現在智適應教育的發展已經足夠讓我們驚訝的了。Carsten Ullrich認為,“學習分析(Learning Analytics)和教育數據挖掘(Educational Datamining)在學習管理系統中的應用已經取得了令人矚目的成果。目前關于如何從現實世界收集數據的調研結果顯示,行業中已經開始在教室、演講廳,以及諸如智能手機上的傳感器等場景收集數據。一旦我們能夠縮小數字系統與真實(物理)生活之間的差距,AI就會變得非常強大和有用。”

                    來源:雷鋒網 責任編輯:高虹 我要投稿
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