¿Nuevas áreas de aplicación de la inteligencia artificial? ¿Serán reemplazados los profesores?
¡La inteligencia artificial empieza a enseñar a tus hijos!
Después de escuchar esta frase, muchos padres pueden sentirse un poco confundidos. Pero en la sucursal de Guangzhou del Centro Huanggang de Hubei, esto es lo que está sucediendo.
Hu Yu, director ejecutivo de iFlytek y presidente del Consumer Business Group, reveló recientemente que iFlytek seleccionó a algunos estudiantes de dos clases de un grado en el Centro Hubei Huanggang y los equipó con un nuevo "maestro robot". Este "maestro" no sólo puede asignar y corregir las tareas de los estudiantes, sino también analizar los problemas y deficiencias después de la corrección. El nivel actual de los profesores de inteligencia artificial es bastante bueno. ——Después de un semestre de experimentos, las puntuaciones de los estudiantes que adoptaron el sistema de recomendación de aprendizaje personalizado saltaron al top 30 en la Clase 16 de todo el grado.
Después del comercio, la seguridad, el transporte y otras industrias, la educación se ha convertido obviamente en un nuevo objetivo para la IA. ¿Podrás hacerlo en cien años sin un maestro?
El profesor robot invade el aula.
Durante mucho tiempo ha sido una preocupación si la inteligencia artificial puede reemplazar a los profesores. Una encuesta sobre la posibilidad de automatización de más de 2.000 puestos de trabajo lanzada por Forbes y varias organizaciones mostró que los docentes son los que tienen menos probabilidades de ser reemplazados por máquinas.
“Pero esto no significa que la IA haya perdido sus oportunidades laborales en la industria educativa”. dijo al reportero del Science and Technology Daily: "Si no hay necesidad de explorar filosofías como el significado de la vida, las preguntas de nivel, sin responder preguntas analíticas básicas, son los puntos fuertes de los robots".
Actualmente, el La industria mundial de la inteligencia artificial ha llevado a cabo prácticas relevantes hasta cierto punto. Por ejemplo, Softbank de Japón colocó su robot inteligente Pepper en la escuela secundaria Waseda Masashi en la prefectura de Fukushima, Japón, para asistir a la escuela con los estudiantes y ayudarlos a aprender inglés y conocimientos de informática en una clase de más de 300 personas en el Instituto de Tecnología de Georgia en; En Estados Unidos, Jill Watson (Jill Watson) Watson trabajó como robot de inteligencia artificial como asistente de enseñanza durante tres meses sin ser descubierto por los estudiantes. En enero de 2017, el profesor Wang Wei de la Universidad de Beihang llevó su robot de inteligencia artificial "Xiao Pang" a la escuela primaria número 1 de Zhongguancun. Bajo su liderazgo, "Little Fatty" completó el seguimiento en inglés, la reproducción de proyecciones y los mapas de construcción propia...
En el experimento de iFlytek, después de que el profesor de inteligencia artificial corrigió la tarea, pudo analizar con precisión los problemas y asignar tareas a los estudiantes. Hu Yu cree que si cada estudiante puede tener un maestro tan sabio que le brinde capacitación y orientación experta, su desempeño obviamente mejorará muy rápidamente.
¿Qué hace un profesor de IA?
La aplicación actual de la tecnología de inteligencia artificial en la educación se refleja principalmente en dos aspectos: el reconocimiento de imágenes y el reconocimiento de voz. Pero en el futuro, los profesores de IA obviamente pueden hacer más.
Uno es el aprendizaje adaptativo. Al utilizar la tecnología de aprendizaje adaptativo, podemos recopilar diversos datos de aprendizaje de los estudiantes, predecir el desempeño futuro de los estudiantes, impulsar el contenido de aprendizaje más adecuado y mejorar los efectos del aprendizaje de los estudiantes.
El segundo es el análisis de contenidos. Establecer un modelo para identificar y optimizar contenido, y crear un gráfico de conocimiento para permitir a los usuarios encontrar su propio contenido de manera más fácil y precisa, como una plataforma de lectura calificada que utiliza tecnología de inteligencia artificial para reescribir o impulsar contenido de lectura apropiado para estudiantes con diferentes niveles de lectura. .
La tercera es la evaluación inteligente. Cómo utilizar la inteligencia artificial para lograr comentarios personalizados sobre las tareas a gran escala es un escenario importante para la combinación de inteligencia artificial y educación. Mediante el reconocimiento de voz, el reconocimiento semántico, la corrección o clasificación automática de errores, no solo se puede lograr la corrección automática de errores a gran escala, sino que también se puede brindar retroalimentación personalizada.
Específicamente en las actividades docentes diarias, las tareas que los profesores de IA pueden realizar incluyen calificar automáticamente las tareas, responder preguntas en línea, evaluación del reconocimiento de voz, aprendizaje personalizado, etc.
Entre ellos, el avance de la tecnología de análisis semántico permite corregir automáticamente los deberes. Para máquinas de gramática literal simple, puede identificar y corregir errores automáticamente, e incluso hacer sugerencias de modificación, lo que mejorará en gran medida la eficiencia de la enseñanza de los profesores. En la actualidad, la aplicación de la tecnología de reconocimiento de voz en la educación se utiliza principalmente para la evaluación del habla inglesa. El software desarrollado por iFlytek, Qingrui Education y 51Talk puede evaluar rápidamente la pronunciación durante la lectura y señalar una pronunciación inexacta, y entrenar el lenguaje hablado de los usuarios mediante evaluaciones repetidas.
Además, con el apoyo del big data, la educación personalizada puede ser el mayor valor que la inteligencia artificial aporta a la educación.
El big data puede describir las características de aprendizaje de cada alumno.
Según un análisis realizado por una institución de investigación de Londres, los métodos de aprendizaje humano se pueden dividir en 70 tipos; un robot de una determinada institución ha acumulado 800 millones de preguntas completadas por 654,38+03 millones de estudiantes, lo que proporciona una base suficiente para una enseñanza personalizada.
Según informes de medios extranjeros, McGraw-Hill Group, un conocido proveedor de servicios de información estadounidense, está desarrollando cursos digitales. Recopila información de 2 millones de estudiantes y utiliza inteligencia artificial para crear una experiencia de aprendizaje adaptativa para cada estudiante. A medida que los estudiantes lean el material y respondan preguntas, el sistema proporcionará información relevante basada en su dominio del conocimiento. El sistema sabe qué preguntas deben responder los estudiantes y qué métodos tienen más probabilidades de ser aceptados por los estudiantes. El sistema también guardará la información de los estudiantes el mayor tiempo posible para brindarles más ayuda en el futuro.
Finalmente, la inteligencia artificial también puede proporcionar retroalimentación y evaluación al sistema docente. Con la ayuda de big data, a través de estadísticas del proceso de crecimiento y efectividad del aprendizaje de los estudiantes, es posible diagnosticar las diferencias de los estudiantes en conocimiento, estructura de habilidades y necesidades de aprendizaje, ayudando así a estudiantes y profesores a obtener datos de diagnóstico reales y efectivos. Los estudiantes pueden ver claramente el problema y aprender de manera más eficiente; los profesores también pueden elegir diferentes objetivos y contenidos de enseñanza según situaciones específicas, e implementar diferentes métodos de enseñanza para mejorar aún más la pertinencia, eficacia y cientificidad de la enseñanza y el aprendizaje.
El requisito previo para llegar al poder es el big data.
A medida que las escuelas utilicen Internet para reducir costos y aumentar las ganancias, la aplicación de la IA en la industria educativa se generalizará cada vez más. Un informe publicado por NMC/CoSN (American New Media Education Alliance y School Networking Alliance) señala que la IA y la realidad virtual serán las dos tecnologías más importantes que cambiarán la industria educativa en los próximos 4 a 5 años. Technavio, una empresa estadounidense de investigación de mercado, dijo que en los próximos cuatro años, la "penetración" de la IA en el campo de la educación seguirá fortaleciéndose, con una tasa de crecimiento anual compuesta de hasta el 39%.
“La esencia de la inteligencia artificial es superar a la gente común a través del aprendizaje, alcanzando o acercándose al nivel de los expertos comunes en conocimiento y sentido común, y el costo marginal de expansión de su replicación y uso es extremadamente bajo”. Dijo Hu Yu.
Sin embargo, los expertos de la industria señalan que la inteligencia artificial no puede reemplazar completamente a los docentes, al menos no todavía. El papel de los profesores no es sólo impartir conocimientos, sino, más importante aún, enseñar a los estudiantes cómo comportarse y moldear su carácter a través de aportaciones emocionales y orientación ideológica. Incluso si la inteligencia artificial supera a los humanos en términos de reservas de conocimiento, velocidad de difusión del conocimiento y métodos de enseñanza, los profesores humanos todavía tienen un papel insustituible.
La propia tecnología de inteligencia artificial también necesita resolver su excesiva dependencia del big data. Al igual que otras industrias, los big data son un requisito previo para la inteligencia artificial. Wu Xiao, vicepresidente senior de iFlytek, dijo anteriormente que cuando se aplica la inteligencia artificial a la educación, el primer paso es la recopilación de datos, es decir, big data educativo.
“Lo más difícil de la educación sobre big data es la recopilación de datos. Un requisito previo para los big data en la educación es si podemos obtener datos”.
Dijo que un requisito previo para que la inteligencia artificial mejore las actividades docentes es que las actividades docentes puedan estructurarse, y cualquier cosa que no pueda estructurarse no puede ser asistida por computadora. Entonces, ¿qué aspectos del proceso de toma de decisiones docentes del docente se pueden estructurar, si se puede estructurar el comportamiento docente del docente y si se pueden estructurar algunas tareas clave con una gran carga de trabajo, como calificar las tareas? Que estos datos puedan utilizarse en el futuro requiere un buen método de evaluación docente para conectarlos. Sólo de esta manera se podrán formar los datos necesarios para la educación y la teoría futuras en un entorno digital real, y estos datos se pueden utilizar para formar varios modelos para guiar el aprendizaje a través de algunas experiencias de enseñanza de alta calidad en algunos modelos de enseñanza.
“Esto requiere que, con el apoyo de los activos de datos regionales y los activos de datos del centro de datos construidos conjuntamente por la escuela, todas las actividades de enseñanza, exámenes y aprendizaje puedan formar un círculo virtuoso y promover la eficiencia de los estudiantes. aprender de una manera más específica ", dijo Wu Xiaoru.
Aunque el impacto de los compañeros robots no llegará pronto, los profesores humanos deberían tener un sentido de crisis y un sentido de reforma, y pensar en cómo cultivar habilidades irremplazables, qué es la educación real y qué tipo de la educación debe cultivarse en los talentos futuros, etc. , convertir los desafíos en oportunidades, cambiar las tradiciones e innovar la educación.