人工智能在教育领域的应用

几千年来，学校教育都是以教师为中心，强调教师的主导作用，采用说教灌输式教学，教师担负着“传道授业解惑”的角色。传统教学模式下培养出来的人才大多重书本，轻实践，动手能力差，创造能力差。这种落后的教学模式已不能适应当今我国教育发展和建设创新强国的需要。

苏霍姆林斯基在《教育艺术》中认为，“在人的心灵深处有一种根深蒂固的需要，就是希望自己是一个发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中，这种需要特别强烈”。我们要敢于打破传统的教学模式，运用现代教育技术培养真正适应于经济社会发展的创新型和国际化人才。现代教育技术是伴随现代科技的发展，特别是电子、通讯、计算机的飞速发展而产生的，也是现代教育理论发展到一定阶段的产物。

作为新一轮科技革命的代表，人工智能（AI）技术已经或正在颠覆性地改变着许多行业和领域，而教育就是其中之一。来自谷歌的世界顶尖的人工智能专家团队将AI的智能l展划分成了三级：第一级是“弱人工智能”，只能够专注在一个特定领域，如下围棋；第二级是“强人工智能”，能够达到或超过人类水准；第三级是比人类聪明1000万倍的人工智能。

目前，“弱人工智能”已经渗透到我们生活的方方面面：搜索引擎、实时在线地图、手机语音助手、智能客服等都运用了人工智能技术。尽管人工智能要从感知、行为和认知三个维度全面模拟甚至超越人类，还有很长的路要走，但目前的AI凭借强大的计算能力、存储能力和大数据处理能力，已经改变着传统教育模式与教育形式，在破解教育资源不均、提高教育效率和教学质量、提供个性化精准化教学、优化教育评价系统等方面将发挥重要作用。

浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于长斌认为，人工智能下一步应用可能是远程教育、自我强化教育，甚至是教育领域的机器换人。从人工智能现阶段研究成果来看，机器人做数学题、英语题完全没有问题，有科学家还成功用人工智能自动生成科研和学术论文，其中有一些甚至被期刊录用。

高考机器人

在今年6月7日的“高考”中，人工智能机器人AI-Maths在数学科目的两套试题考试中分别取得了105分和100分的成绩。整个答题过程中，机器人不联网、不连接题库、无人工参与，全由机器人独立完成解答。研究人员表示，由于AI-Maths在识别自然语言时遇到了一些困难，导致部分考题失分。

AI-Maths先后解答了2017年数学科目高考的北京文科卷和全国Ⅱ卷的试题，分别用时22分钟和10分钟，北京文科卷得分105分，全国Ⅱ卷（数学）得分100分。对这台机器人来说，解答一道题目的时间最快不到一秒。此前总共做了不到500套试卷，大约12000道数学题。而一个中国学生，按照每天10道数学题估算，到高考前已经做了大约30000道数学题。

考试结果显示，这台高考解题机器人在不依赖大数据的前提下，逻辑分析能力远超人类，但在文意理解、多样性思维上要比人类逊色得多。参与阅卷的资深数学老师表示，AI-Maths相当于中等成绩水平的高中毕业生，失分主要是因为“读不懂题目”，遇到一些人类语言（而非数学语言）时，无法理解。

专家指出，这次机器人不得高分的原因较多，首先这个机器人并没有代表机器人的最高水平，其次机器人没有联网，不能够联想自己的知识，这样得低分也是理所当然的了。经过更多的训练和学习以后，未来AI-Maths会取得更好的成绩。

该机器人是由成都准星云学科技有限公司研发的一款以自动解题技术为核心的人工智能系统，诞生于2014年。该公司参与了科技部的863“超脑计划”。

同时进行的另一场机器人高考测试中，学霸君的Aidam首次与6名高考理科状元在北京同台PK，解答2017年高考文科数学试题。Aidam的成绩为134分，6名状元的平均分为135分。Aidam答题耗时9分47秒。为了展示，Aidam当天答题放慢了六倍速度，平时每道题完成时间应该在7-15秒。

从2014年开始，国内人工智能引领者科大讯飞就联合了包括北大、清华等在内的超过30家科研院校和企业，共同开启了一项隶属国家863计划的“高考机器人”项目，他们希望通过这个项目的实施，研制出能够参加高考并在2020年考上北大、清华的智能机器人。“超脑计划”汇集了国内近60%的人工智能专家，其重点就是要研究突破机器的知识表达、逻辑推理和在线学习能力。

目前，高考机器人在英语学习方面也取得阶段性成果：一是翻译，已经能够让翻译能力达到高考入门水平。二是在广东地区的英语高考、中考场景中，在发音准不准、填空题选择题，判断你懂不懂知识上，机器已经超过人工。三是口语作文实现突破。比如给学生一个题目《My Mother》，现在AI机器的评测打分已经比人类打分更精准。

有人提出了一个十分滑稽的问题，那就是人工智能要是通过高考考上大学，是不是意味着我们的教育培养出来的就是考试的机器？这个问题的逻辑不一定严密，但巧妙地折射出了现行教育体制的一些问题。如果以应试为主的教育方式不改变，智能机器取代老师几乎是必然。更可怕的是，这样的教育培养出的人也将被智能机器淘汰。

AI阅卷批改作业

面对庞大的考生规模和多种多样的考试，专家和老师阅卷成为一个独特的景观。从传统的纸笔阅卷到网上阅卷，再到今天的机器智能阅卷，AI可以轻松解决繁重复杂的阅卷难题，大大提高阅卷的效率和质量。

通过对试卷进行数字化扫描、格式化处理，转换成机器可识别的信号，机器就能按阅卷专家的评判标准，进行自动化阅卷，还可以自动检测出空白卷、异常卷，并给出最终的评阅报告及考试分析报告。原来三个月的工作，现在一周就能完成，而且更准确、公正。

中国教育部考试中心对“超脑计划”的阅卷工作进行了验证，结果是，在“与专家评分一致率、相关度”等多项指标中，机器均优于现场人工评分。

除了代替人工阅卷，人工智能还可以帮老师做批改作业、备课等重复枯燥的工作，不仅节省大量时间，还可以减少工作量。

语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法，机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。

今年两会期间，科大讯飞董事长刘庆峰在提案中提到，科大讯飞的英语口语自动测评、手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅技术等已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的口语和作文自动阅卷。而基于国家“十三五”863“基于大数据的类人智能关键技术与系统”阶段性成果构建的“讯飞教育超脑”已在全国 70% 地市、1 万多所学校应用。

国外也有多个智能测评公司和实践案例。GradeScope是美国加州伯克利大学一个边缘性的产品，它旨在简化批改流程，使老师们更专注于教学反馈。目前有超过150家知名学校采用该产品。MathodiX是美国实时数学学习效果评测网站，算法会对每一步骤都进行检查、反馈。

美国教育考试服务中心（ETS）是世界上最大的私营非盈利教育考试及评估机构，已经成功将AI引入SAT和GRE论文批改，同人类一起扮演评卷人角色。

计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件，不同于其他同类型软件的是，它能够联系上下文去理解全文，然后做出判断，例如各种英语时态的主谓一致，单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性，解决不同国家之间的交流问题。

虽然人工智能可以阅卷、批改作业，但诚如《信息时报》刊发的《推广“机器人老师”可为广大教师减压》一文所言：教育需要尊重“异质思维”，同样的问题，学生会给出差异化、个性化的答案；目前“机器人老师”在阅卷、批改作业的时候会有明显的局限性，可能更适用于客观题却不适用于主观题。

不可否认，最初机器是用来辅助人工教学的，未来的趋势则是人辅助机器，而这个过程会一次次重塑考、学、教、管的服务流程。未来，当进入强人工智能和超人工智能时代，机器人更像是老甚至在许多方面超越老师。

机器人当老师

城乡、区域教育鸿沟，择校问题，学区房问题，都是教育教学资源不均衡导致的，归根到底是优秀教师的稀缺，而智能教育机器人则是解决这一问题的有力工具。“机器人老师”不仅有助于解决师资不足和师资结构不合理等难题，还能大大缓解社会矛盾，促进教育公平。

目前国内已涌现出像魔力学院这样的创业公司。几年前魔力学院创始人张海霞从北大毕业时，她的毕业论文是国内最早对人工智能教学进行研究的学术论文，同时在上大学期间，她就已经是新东方出国留学部最好的英语老师。这种雄厚的技术和教学背景，让她成为国内最早一批人工智能领域的创业者。

“与大多数互联网教育领域的产品不同，魔力学院从一开始，我们要解决的问题就是用人工智能机器替代老师进行讲课。曾经有很多投资人建议我们妥协一下，暂时用真人老师讲课，后面再一步步地进化到人工智能老师，但我们从来没有妥协。”张海霞说。

直到2016年3月，魔力学院第一个商业化的版本上线，企业开始有了第一笔收入，成为全球在人工智能老师这个领域第一家产品上线的创业公司，也是第一家实现了持续收入和盈利的创业公司。至今，在人工智能老师这个领域，魔力学院的相关产品仍然是惟一能从教、学、练、测各个维度提供人工智能老师教学的公司。

目前在新东方也开始这样的实验，教室里没有人类老师上课，机器人将重要知识点经过搜集和教学设计后，用非常幽默的方式向学生传授，从课堂效果来看，“学生很愿意听”。

新东方教育集团董事长俞敏洪认为，未来10年内，教师七成教学内容一定会被机器取代。不过，缺少人类老师的教学必然不完整，因为课堂教学不光是把知识点告诉学生，更需要对学生开展知识融合、创造性思维、批判性思维等能力训练。对于这些思维方式的训练教学，机器人老师还无法胜任。“未来的课堂将是机器人智能教学、老师情感和创新能力的发挥及学生学习的三者结合。”

除了民办教育在积极引入机器人老师，我国的“福州造”教育机器人已在部分城市的学校开始“内测”，今后有望向全国中小学推广。这款教育机器人除了帮助老师朗诵课文、批改作业、课间巡视之外，还能通过功能强大的传感器灵敏地感知学生的生理反应，扮演“测谎高手”角色。一旦和“学生机”绑定，可更清楚地了解学生对各个知识点的掌握情况。

对于机器人老师，国外早有应用。2009年，日本东京理科大学小林宏教授就按照一位女大学生的模样塑造出机器人“萨亚”老师。“萨亚”皮肤白皙、面庞清秀，皮肤后藏有18台微型电机，可以使面部呈现出6种表情。她会讲大约300个短语，700个单词，可以对一些词语和问题做出回应，还可以学会讲各种语言。“萨亚”给一班10岁左右的五年级学生讲课，受到新奇兴奋的孩子们的极大欢迎。

教育是塑造灵魂的特殊职业，教师是人类灵魂的工程师，面对的都是活生生的具有不同个性情感的学生，在价值观塑造和创新思维启发方面，“机器人老师”有着明显的局限性。尽管机器人老师不知疲倦，知识渊博，能平等地对待学生，加上它的特殊身份能激发学生的学习兴趣和动力，然而机器人永远无法完全替代“真正的人类教师”。

当老师们从繁重的重复性工作中解放出来，实际上可以将更多的时间和精力花在富有创造性的工作上。比如培养学生的素质和情商，激发学生对学习的热情，鼓励学生独立思考，形成自己的价值观和思想体系，成为有美好人格和创新能力的个体。

实际上，老师充当的是一个引导者、启发者的角色，老师做的应该是“准备环境-引导孩子-观察-改进环境-再引导-退出-再观察”。极少干预和不断引导，让孩子能最大限度地拥有独立性、专注度和创造力。

机器人进课堂是大势所趋。不久的将来，人类老师将负责进行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育，以及各类知识的融会贯通、学习方法的引导、创新能力的培养。而知识教育这部分，将会以“机器换人”的形式让渡给人工智能。这将对老师提出更高的要求，因为除知识教育外的这些教学内容，需要由真正有能力的老师来传授。“老师要避免被机器取代，就要先避免自己成为机器。”

可见，教师需要快速适应现代化教学需要，熟练使用各类领先科技产品，提升综合素质，这将决定教师本人的去与留，更是教育希望与未来的关键所在。

个性化教育

因材施教在我国已有2000多年历史，但在我国应试教育大环境下，根据学生不同的认知水平、学习能力以及自身素质来制定个性化学习方案，真是说易行难。当传统思想与尖端科技相结合，因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后，个性化教育有两条实现途径。

一是构建知识图谱。构建和优化内容模型，建立知识图谱，让学生可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给学生适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。

Newsela将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平，抓取来自《彭博社》《华盛顿邮报》等主流媒体的内容，由专人改写成不同难度系数的版本。LightSail也是相同应用，不过它的阅读材料是出版书籍，它收集了适合K12学生阅读的来自400多个出版商的8万多本图书。

2015年底Newsela用户量超过400万，LightSail和纽约市教育局、芝加哥公立学校、丹佛公立学校等机构达成了合作，而目前我国没有如此规模、与官方达成合作的个性化阅读学习平台。

二是自适应学习。人工智能可以从大量的学生中收集数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。当一个学生阅读材料并回答题时，系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题，什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息，以便未来能给学生带来更多的帮助。

在美国乔治计算机学院，有一门课叫“人工智能概论”。这门课是艾萨克・格尔教授创建的。他有一个教学助理叫吉尔。这个课程的特点是以问答方式授课，学生提问，老师和助教回答。第一年就有大约1000多名学生参与，提出了超过1万个问题，其中40%的问题是由助教吉尔回答的。让学生惊奇的是，吉尔竟然是一个机器人，而且教了他们整整一个学期。格尔教授采用IBM沃森界面，创建了这个AI驱动的BOT交互系统，也开发了整个课程的内容和形式。

《未来地图》一书作者吴霁虹认为，用人工智能指导教学，没有标准内容，每个学生都可以个性体验。从学生界面到AI提供的个性化定制学习材料，AI需要对学生进行学习画像，然后转变为学习，再进入学习内容管理系统，编制成学习材料。AI的这个过程，经过频繁的互动，将会变得越来越快速智能。

人工智能还可以对教学体系进行反馈和评测。试想一个场景，当某学生在查询自己期末成绩的时候，他看到的不仅仅是一个简单的分数，还附有一份“诊断报告单”。通过这份报告，他不但可以了解到自己知识点和能力点的掌握情况，还能看到对自己的优势、不足的科学分析。这就是借助人工智能的帮助，通过对学生学习成长过程与效果的数据“画像”，诊断出学生知识、能力结构和学习需求的不同，以帮助学生和教师获取真实情况。学生可以清楚看到问题所在，学习更高效；教师也可对症下药，选择不同的教学目标和内容，实施不同的教学方式，进一步提高教与学的个性化、精准化和有效性。