¿Cuáles son los malentendidos sobre la educación en IA? ¿Cómo integrarse mejor?
Hasta ahora, los escenarios de implementación de la tecnología de inteligencia artificial en el campo de la educación incluyen: aprendizaje y pruebas de idiomas; enseñanza asistida por procesos en el aula basada en datos; calificación inteligente y sistemas personalizados de programación automática de clases; aprendizaje, asistentes de aprendizaje virtuales y sistemas expertos; robots educativos que combinan software y hardware y soluciones integradas de campus inteligentes han cubierto básicamente toda la cadena industrial de "enseñanza, aprendizaje, pruebas, evaluación y gestión".
Sin embargo, también existen muchos malentendidos y usos indebidos en la educación potenciada por la IA. Muchos proyectos buscan escenarios de aplicación en educación a partir de la IA en lugar de buscar el empoderamiento de la IA a partir de problemas prácticos en la educación.
Es innegable que la combinación de inteligencia artificial y educación está todavía en sus inicios y está lejos de satisfacer las expectativas de la gente. ¿Cuáles son los malentendidos actuales y las nuevas oportunidades en la educación en IA? ¿Cómo se materializa realmente la educación en IA? ¿Cómo se puede integrar mejor la educación en IA?
Recientemente, en una reunión compartida organizada por Blue Elephant Capital con el tema "Aplicación tecnológica y tendencias de desarrollo de la inteligencia artificial en campos relacionados con la educación", profesionales de primera línea de la industria educativa de IA, academia e industria industrias de servicios El autor expresó su opinión.
Zhou Shuang, socio ejecutivo de Blue Elephant Capital, cree que aunque la aplicación de la inteligencia artificial en la educación aún se encuentra en la etapa exploratoria, por la naturaleza de la educación, tal vez las diferentes necesidades para los diferentes propósitos educativos en el El futuro se puede distinguir en diferentes niveles. En cada grado, habrá nuevas oportunidades; el científico de algoritmos de TAL AI Lab, Fei Yang, cree que con el desarrollo y la mejora de la tecnología de inteligencia artificial, su aplicación completa en la educación requiere tres etapas: asistencia docente, creación de valor y enseñanza a los estudiantes de acuerdo con sus aptitud; excelente aprendizaje El vicepresidente de Tianxia, Ouyang Ming, compartió sus pensamientos sobre la integración de la educación en IA.
A continuación se muestra el texto íntegro de los discursos de los tres invitados. Lei Feng. com los ha editado y organizado sin cambiar la intención original:
Zhou Shuang, socio director de Blue Elephant Capital: Dilemas y oportunidades de la educación en IA
Con la industria de Internet u otras en comparación con Las industrias tradicionales, la trayectoria de desarrollo y el mecanismo de toma de decisiones de la industria de la educación son diferentes. Cuando la inteligencia artificial se combina con la educación, también veo algunas preocupaciones y oportunidades desde la perspectiva de los inversores:
1. Educación sobre big data, ¿qué tipo de datos son "big data"?
Las aplicaciones actuales de big data en el campo de la educación incluyen corrección inteligente, autobuses escolares, comidas escolares, recomendación de preguntas adaptativas, voluntarios para exámenes de ingreso a la universidad, etc. La educación en sí es una industria orientada a servicios que es altamente específica, profesional y aplicable. Existen ciertas dificultades en la aplicación de big data.
La selección de los datos subyacentes determina el resultado final del juicio. Los big data reales deben tener las siguientes características (según IBM): volumen (masa), velocidad (alta velocidad), diversidad (diversidad), valor (baja densidad de valor) y autenticidad.
Por ejemplo, el análisis de big data se utiliza para realizar proyectos de consultoría de solicitudes de voluntariado para exámenes de ingreso a la universidad. A juzgar por los BP que he visto, muchos proyectos utilizan algunas muestras de datos recopiladas por ellos mismos para inferir el conjunto. Dudo de la ciencia de tal proyecto.
2. La educación en inteligencia artificial ofrece nuevas oportunidades para explorar la naturaleza de la educación.
Históricamente, la inteligencia artificial ha experimentado tres oleadas: la primera, 1956-1974, en Estados Unidos, software de redes neuronales perceptivas y software de chat; Japón, reconocimiento de voz y traducción; la tercera ola, 2006, global, aprendizaje profundo, reconocimiento de imágenes, pero finalmente "falló".
Todo el mundo tiene fantasías románticas sobre la inteligencia artificial, pero existe una brecha entre los ideales y la realidad, y los ideales se desarrollan más lentamente que la realidad. Hoy, en 2019, las redes neuronales convolucionales han arrasado el mundo, encendiendo una vez más el anhelo infinito de la gente por una superinteligencia. Entonces, en esta ola de inteligencia artificial, ¿cómo puede la educación compartir los dividendos tecnológicos?
Para el campo de la educación, la escasez de recursos educativos de alta calidad y la liberación de mano de obra docente de alta calidad son cuestiones que deben resolverse con urgencia.
Como cienciólogo, Lan Xiang siempre ha creído que la tecnología es la única forma eficaz de promover el desarrollo de la educación, resolver el problema de la equidad educativa y lograr enseñar a los estudiantes de acuerdo con sus aptitudes.
Pero en la actualidad, no existe un estándar unificado para medir la calidad de la educación en nuestro país. Por ejemplo, ¿dejar que sus hijos aprendan piano para poder aprobar el examen? ¿O es para hacer felices a los niños? Como resultado, en la aplicación de la educación, la inteligencia artificial no puede medir con precisión qué es una buena educación y qué es una educación verdaderamente adecuada para los niños. No puede juzgar qué tipo de datos deben recopilarse y cuáles. si los datos son verdaderos y completos.
Aunque la aplicación de la inteligencia artificial en la educación aún se encuentra en la etapa exploratoria, por la naturaleza de la educación, tal vez se puedan distinguir diferentes niveles para diferentes propósitos educativos en el futuro, y cada nivel tendrá nuevas oportunidades. .
Charla sobre el futuro científico de algoritmos de AILab, Yang Fei: ¿Cómo implementar la educación en IA?
Como país en desarrollo, aunque el nivel educativo general de mi país ha mejorado rápidamente en los últimos años, todavía hay muchos problemas en la industria educativa actual, como la escasez de recursos educativos de alta calidad, el desequilibrio de profesores en diferentes regiones y escuelas; la cantidad es grande y es necesario mejorar la eficiencia de la enseñanza en el aula; todavía estamos lejos de enseñar a los estudiantes de acuerdo con sus aptitudes y es difícil satisfacer las necesidades individuales de cada niño;
Con el desarrollo y mejora de la tecnología de inteligencia artificial, se necesitan tres etapas para aplicarla plenamente a la educación:
La primera etapa: asistencia a la enseñanza. Es decir, algunas tecnologías relativamente dispersas se aplican a escenarios de enseñanza, pero no involucran el proceso central de enseñanza. Solo existen algunas herramientas que pueden mejorar la eficiencia en el proceso de enseñanza, optimizar la experiencia docente y ayudar a los profesores a reducir su carga de trabajo, como la evaluación inteligente, la corrección inteligente, la búsqueda de fotografías, etc.
La segunda etapa: creación de valor. Comenzar a emprender algunos vínculos centrales en el proceso educativo y ayudar a los estudiantes a mejorar su desempeño académico y a los maestros a mejorar el valor de sus habilidades a través de la evaluación y el análisis sistemáticos e inteligentes del proceso de enseñanza, tales como: evaluación del proceso de aprendizaje, análisis y gestión de la situación de aprendizaje de todo el proceso. , etc.
Tercera etapa: enseñar a los estudiantes de acuerdo con sus aptitudes. Se requieren fuertes capacidades interactivas para realizar gradualmente una enseñanza interactiva eficiente, personalizada y humanizada. Aplicaciones específicas como profesores de IA y aprendizaje adaptativo.
En la actualidad, todavía existen algunos desafíos en la aplicación integral de la inteligencia artificial en diversos escenarios educativos, pero no hay duda de que con el avance de la tecnología, los escenarios de aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la educación se generalizará cada vez más y profundizará y, en última instancia, transformará la enseñanza de centrada en el docente a centrada en los estudiantes.
Ouyang Ming, vicepresidente de Youxuetianxia: reflexiones sobre la integración de la IA y la educación
Desde la perspectiva del uso de la inteligencia artificial, hemos reflexionado sobre la integración de la IA y la educación :
Primero, investiga el escenario y encuentra lo que necesitas.
La premisa de investigar un producto es comprender profundamente los escenarios de uso del producto y encontrar lo que realmente necesita. Por ejemplo, ¿en qué dirección deberían desarrollarse los productos de inteligencia artificial? Donde la demanda es mayor o donde el mercado es más grande es la mejor dirección para el desarrollo de productos de inteligencia artificial.
Esta es probablemente la mayor oportunidad de mercado que vemos actualmente para los cursos en línea. Debido a que el tráfico se ha vuelto muy caro en esta era, cómo utilizar la inteligencia artificial para resolver el problema del tráfico es una oportunidad.
Además, los cursos en línea requieren una gran cantidad de asistentes de enseñanza manuales, que pueden representar casi 50 o más del número total de empresas. En su trabajo, ineficiencias como calificar las tareas, comunicarse con los padres y realizar análisis de datos se pueden mejorar mediante la inteligencia artificial.
En segundo lugar, la IA humana debe tener calidez.
En el proceso de explorar el negocio de los cursos de IA, descubrí que si solo hacemos cursos de IA pura, todavía habrá problemas con la efectividad del producto final. Una buena educación en inteligencia artificial debería integrar de manera razonable y efectiva las ventajas de los humanos y la IA. Lo que los humanos hacen bien lo hacen los humanos, y lo que la IA es buena lo hace la IA.
En tercer lugar, menos sopa de pollo, integración profunda.
La llegada de cada ola desencadenará un frenesí en el mercado, que también ha generado grandes expectativas para la educación en inteligencia artificial. En mi opinión, antes de que el mercado se haya desarrollado realmente a gran escala, deberíamos elegir un solo punto para penetrar y realizar una integración profunda, y habrá algunas buenas oportunidades.
Fuente|Leifeng.com. com, indique la fuente al reimprimir.
Nota: El artículo es la opinión independiente del autor y no representa la posición de Soo56.