AI三大教父獲圖靈獎贊譽，智能化技術的教育場景落地潛力巨大

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近日，美國電腦協會(ACM)公布了有電腦界諾貝爾獎之稱的圖靈獎(Turing Award)，由3名30年來攜手研究人工智能(AI)深度學習領域的先驅共有獲得。3名得主分別是加拿大多倫多大學電腦科學教授約書亞·本吉奧(Yoshua Bengio)、杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)和楊樂昆(Yann LeCun)，AI的進步和興盛，很大程度上歸功于這3位得主。ACM總裁潘凱克在聲明中指，AI是發展最快的科學領域之一，也是其中一個社會最關注的話題。

李開復在《AI·未來》一書中提到，人工智能時代，中美將成為無可爭議的雙雄。“美國是世界上人工智能研究積累最深、應用成果最多的國家……但是隨著辛頓等先驅推動的‘深度學習’技術被廣泛應用于互聯網和商業，人工智能從孤蓬遠征的發現時代進入了‘擼起袖子加油干’的實干時代。”

也正因為“實干”的需求，人工智能的競爭力天平將傾向商業化執行、產品質量、創新速度和大數據，而這些要素恰是中國優于美國之處。如今人工智能正在與中國的各個應用場景進行深度融合落地，這其中就包括在線教育行業。

教育大發展卻仍有“陣痛”

從古至今，有教無類是人類對教育的永恒追求。在線教育的推廣和普及讓教育搭上互聯網這班“高速列車”，從而打破地域限制，使二三四線城市和鄉村的孩子有機會享受到一線城市的優質教育資源。教育共享正在一步步實現，但教育中所存在的一些“痛點”仍舊困擾著學生和家長。

一直以來，課堂都像是教育的“黑盒”，一間教室，一個老師，一群學生。老師在講臺上慷慨陳詞，學生在下面表情各異，外面的家長則一問三不知，教學的效果往往憑借老師和學生的主觀判斷。這種方式很難有效地對教學效果做出評價，也無法對老師的教學方法和學生的學習狀態進行評估。

其次，因材施教僅存在于口頭，個性化教育難以實現。面對眾多的學生，老師想要了解學生的個人學習情況也十分困難，往往只能按照流程進行講解，很多孩子也在老師那句“不會的同學舉下手”中隨波逐流。會的東西講了很多遍，不會的知識點依舊沒有講，再搭配上不問方向的“題海戰術”，減負的效果沒達到，還會讓孩子在學習的低效中失去學習的興趣。

最后，教育機構的運營難度大。教育企業想要實現規?；l展，必然要面對學生和老師大量涌入平臺的挑戰，學生管理和教師管理本身難度巨大，且可能讓企業付出驚人的管理成本。一方面，萬級以上的學生和老師，想要實現精準匹配本身猶如“大海撈針”，必須依靠真實可觀的大數據和強大的算力。另一方面，需要保證數萬老師的課程質量達到標準化需求，同時老師的精力有限，如何將知識教授和情感激勵有機配合起來也至關重要。

“ABC概念”融入在線教育迎轉機

在AI時代，這些教學和企業規?；芾碇兴嬖诘囊幌盗袉栴}有望得以解決。在美國，一家名為Summit公立學校與微軟、Facebook積極合作，利用Chatbot作為虛擬顧問配合學生基本課堂教育、引導學習方案。好未來在AI教育方面動作頻頻，其利用教輔板塊積累下來的教育數據設立了TAL AI Lab，目前已在輔助教學、激發學習興趣、智能交互式在線教育等多方面有所突破，上線了魔鏡系統、智能評測系統等應用。VIPKID則實現了“教學評練測”全部學習場景的AI覆蓋。

K12在線一對一教育頭部企業掌門1對1，也早已走出第一步，將“ABC概念”(AI人工智能、BigData大數據與Cloud云計算)與教育進行深度融合，讓智能化技術貫穿在線教育“診、學、教”的整個學習鏈中，推出3.0智能化學習系統。

如果將AI的場景化落地比作“煉金術”，那么數據是礦，算法是爐子，而算力則是火，三者的有機結合，才能讓AI這塊“真金”發揮出最大的作用。以海量數據、深度學習算法和大型GPU集群作為基礎，掌門1對1的3.0智能化學習系統運用計算機視覺、語音交互、自然語言理解、數據智能等一系列技術，加緊為教學場景進行智能化賦能。

針對以往課堂教學質量無法客觀量化的問題，大數據和AI能夠對孩子的學習行為進行全程數據跟蹤和分析。通過實時語音和情緒識別技術隨時捕捉和分析學生上課的喜怒哀樂，輔助老師隨時掌握課程動態、提醒老師及時調整上課節奏。家長也能通過系統進行在線監課，將課堂效果做到透明化、客觀化。

如何提升學生的學習效率，真正做到減負?AI則能夠通過大數據分析進行智能學習路徑推薦。針對不同學生的學習情況推送不同的學習方案，真正做到“千人千面”的個性化教學。例如，經過AI和大數據的篩選，掌門1對1的3.0智能化學習系統能夠推送給孩子更精準有效的題目，孩子僅做3道題便能取得其他孩子做10道題后同樣的效果。走的彎路少了，學習效率自然大大提升。

在公司的運營管理上，掌門1對1的3.0智能化學習系統表現足以為在線教育行業的其他機構提供有力借鑒。其不但能夠幫助掌門1對1進行學生和老師的精準化匹配，還能夠有效保證老師的教學標準化。

大量學生和老師進行一對一合理匹配本身存在極高的難度，猶如“大海撈針”。掌門1對1的3.0智能化學習系統擁有智能師生匹配系統，在學生和老師身上提煉出上百個性標簽，根據歷史匹配數據及契合度測試，將其一一對應，實現智能化匹配。隨著教學的不斷深入，標簽的維度將不斷細化和豐富，從而讓這種匹配變的更加精準。

最后，作為獲取口碑的關鍵，如何保證數量龐大的老師群體保持高水平的上課質量是每一個教育機構都必須攻克的“難點”。3.0智能化學習系統能夠快速分析出學生對知識點的掌握情況并及時推送給輔導老師相應的備課課件、課中習題及課后作業，每位老師都能清楚地了解自己學生的學習情況，保證課程的內容、節奏和質量。

3.0智能化學習系統還能夠實現作業的全自動化批改，將錯誤的作業所對應的視頻講解和知識點推送給學生。這些做法能夠在保證教學質量的同時，將老師從反復機械的勞動中脫離出來，讓其有更多的精力用于啟發學生的智慧，激發學生的興趣。

教育仍舊處于不斷地優化進程中，教育的未來是屬于“智能”的時代。隨著教育與語音語義識別、圖像識別、AR/VR、機器學習、腦神經科學等智能化技術相結合，教育有望在個性化、精準度、人性化和規?；矫嫒〉瞄L足的進步。

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