為什么需要人工智能和個性化教育？第四屆AIAED全球AI+智適應教育峰會給你答案
11月14日報道
2019年11月12日，乂學教育－松鼠AI聯(lián)合IEEE教育技術標準委員會（IEEE LTSC）、造就在上海舉辦全球AI＋智適應教育峰會。會上，德勤發(fā)布了《2019教育智能化發(fā)展報告》，第四屆AIAED大會主辦方負責人、乂學教育－松鼠AI創(chuàng)始人、首席教育技術科學家栗浩洋在大會上表示，AI賦能教育領域，將為學生帶來更加高效、公平的學習條件。
AAAI（美國人工智能協(xié)會）當選主席、康奈爾大學教授Bart Selman，美國西北大學計算機科學和教育學教授Ken Forbus，乂學教育－松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋，孟菲斯大學心理系和智能系統(tǒng)研究所教授、McGraw教育獎獲得者Arthur Graesser，昂立教育聯(lián)合創(chuàng)始人王曉波，Smart Sparrow創(chuàng)始人Dror Ben－Naim，聯(lián)合國教科文e－learning主席Daniel Burgos，德勤研究院總監(jiān)鐘昀泰等全球近三十位專家、學者、企業(yè)家匯聚在本屆AIAED大會，用十二場演講、三場論壇，共同探討了AI＋教育的技術創(chuàng)新與教育未來的發(fā)展趨勢。
1、AAAI（美國人工智能協(xié)會）當選主席、康奈爾大學教授Bart Selman：AI在變革的6個領域中排名第2重要
2019年8月，美國人工智能協(xié)會（AAAI）發(fā)布了《美國AI研究20年路線圖》，其中教育領域排名第二。作為開幕演講嘉賓，Bart詳細闡釋了《路線圖》的內容，以及對于未來發(fā)展的判斷。
教育在美國也是促進經濟發(fā)展的關鍵因素之一，而中國的教育領域在全球是發(fā)展最迅猛的。全球的研究者相互合作，共同促進這個領域的發(fā)展，而教育從AI技術當中受益良多。
知識是對數(shù)據(jù)的詮釋，像牛頓定律、動力、力學的法則，從數(shù)據(jù)當中可以演變出知識定理的推論。所以知識才使數(shù)據(jù)更加緊湊、核心，教育最終是以獲得知識為目的的。數(shù)據(jù)驅動都是為了驅動各種知識的發(fā)展，我們可以看到很多的新的發(fā)展的演進。
AI個性化的學習，可以了解學生目前的進展是如何的，也可以了解到學生是不是需要改進，并且專注于他們需要改進的領域。這個是一個非常專注型的學習助手，也需要和人類的教師一起合作。而人類教育的未來，在人工智能系統(tǒng)的輔助下將如虎添翼。
2、乂學教育－松鼠AI創(chuàng)始人、首席教育技術科學家栗浩洋：給素質教育減負與AI素質教育
教育本質不是老師去“教”，而是學生去“學”，老師帶著學生走一百萬遍迷宮，就像GPS導航帶你走了全球。
今年4月份，教育部陳保生部長在采訪當中說減負是中國教育最大的難題，因為中國的孩子比全世界其他的孩子學得困難得多，但是諾貝爾獎并沒有出得太多，而我們的科技發(fā)明在全球也排不上號，為什么我們學得又苦，結果卻不好呢？其實是學習效率的問題，但是他談了一個減負難于上青天，沒有人可以解決減負的問題，但是AI可以。
整個松鼠AI的大腦，第一層是本體層，還有學生動態(tài)的學習目標；第二層是算法層，有推薦的算法以及用戶畫像的算法。這一點非常像今日頭條，但是我們相比今日頭條的千人千面難度要更高，今日頭條推給你一篇視頻或者文章，他不用保證你必須要學會，可能一篇財經的文章，有的人看懂了90％，有的人看懂了10％；但是我們的算法要保證每個孩子徹底掌握這個知識或者能力才算結束，所以我們的算法更加復雜。第三層是交互層，現(xiàn)在的交互形式還是比較簡單，未來的模式會越來越全面。
我們經常說教育是反人性的，但是教育真的是反人性的嗎？根本不是，如果我們真的可以啟發(fā)每個孩子內心對教育的熱愛，通過MCM的培養(yǎng)，他們的能力會變得非常強，他們非常愿意去學習的時候，其實那種學習就是他的熱愛和渴望。
關于教育的公平性，我們說“寒門再難出貴子”，因為教育資源的不均衡，即使是在上海、北京這樣的城市里，好學校和一般學校的教育質量千差萬別。抽簽可以解決所有的問題嗎？抽簽其實在選擇上是公平了，但是對于每個孩子是不公平的，我們希望利用AI技術來做到教育的公平性，幫助整個國家，甚至幫助全世界的孩子接受最優(yōu)質的教育。清太平鎮(zhèn)是湖北省的一個貧困縣，央視5月份給我們一個挑戰(zhàn)，讓我們教當?shù)匕咨称盒W的孩子學習，我們相信通過兩個月，一定可以超過鎮(zhèn)上非常穩(wěn)固的常年跟蹤的百年名校的老師教的水平。當時我們只要超過20分，從50分考到70分就可以達到鎮(zhèn)上的水平。但是測試的時候，發(fā)現(xiàn)非常令人痛苦的情況，這群6年級學生的學習水平比縣里面4年級學生的水平還差，我們不知道能不能做到。而實際上他們當時的知識點掌握率不是80－90％，是60％－70％，大部分的知識點全部都是紅色，根本沒有掌握。但是艱苦的條件下，通過全日制松鼠AI給他不斷的點狀學習，通過大量的戰(zhàn)略放棄的追根溯源，一個5分的孩子考到35分就可以了，一個50分的孩子考到80分就可以了，放棄大量的知識點，不斷的追根溯源，結果這些孩子考到了八九十分。在這樣的中國18線的地區(qū)，如果每個孩子身邊有松鼠AI，他們可以學得和全中國任何一個孩子一樣好。
3、孟菲斯大學心理系和智能系統(tǒng)研究所教授、McGraw教育獎獲得者Arthur Graesser ：21世紀，我們需要更多不同的知識和技能
21世紀對教育提出了新的要求。其中，技術在其中扮演著重要角色。
我一直在做研究，從人類開始學習到基于人類教師打造機器教學，有時候人類做得更好，有時候機器做得更優(yōu)，我們把兩者結合到一起。
我認為個性化教育，不是大家在同一個教室，用同一種方式學習，而是在正確的環(huán)境下，對合適的孩子進行個性化施教。
21世紀，人類需要的知識和技能與過去有所不同，我們還是學習數(shù)學和閱讀，但是我們不僅需要這些。無論是溝通還是自我調節(jié)的學習，或者計算化的思維，這些是新的21世紀的知識，學生們需要了解如何在學校里面發(fā)展他們的技能，這些技能對于工作來說是非常重要的。
所以，我們今天為什么開這個大會？我們希望所有的特征可以進行個性化，通過智能系統(tǒng)運用來提高我們的教育水平，而這些特征在傳統(tǒng)教室里面利用講座或者教材的閱讀是無法實現(xiàn)的。
4、昂立教育聯(lián)合創(chuàng)始人王曉波：未來沒有技術驅動將寸步難行
王曉波表示，教育教學不僅是一門藝術，應該也是一門顯學，一門科學，不應該是一門玄學�，F(xiàn)如今獲客成本越來越高，人力成本越來越高，企業(yè)管理難度越來越高，沒有技術驅動將寸步難行�！拔覀冊谏壩覀冋n程的時候，不僅具備規(guī)模性，也要更高效。我們都知道要變，時代在變，市場在變，學生在變，家長在變，不變意味著死亡。我們可以考慮劇變，革命性的變化�！�
“我們做教育，一個是愿景所引。我們的愿景是，希望昂立教育、松鼠AI以及更多的教育企業(yè)，未來可以幫到國家成千累萬的學生家庭。二是客戶所需，現(xiàn)在容錯率越來越低，不允許有很多水分，不允許有很多雜質，用非�？斓乃俣仍谡膮f(xié)助下，淘汰清理不能提供結果交付的、效率不高的企業(yè)。我們也看到這是我們的客戶需要。三是市場所迫，現(xiàn)在獲客成本之高已經到了讓我們徹底審視這個行業(yè)是不是可持續(xù)，原來的模式是不是可持續(xù)。所以市場在用他的方式教導我們，要變得更加智慧、聰明、高效、輕。結果證明，這是一件對的事，是實實在在成立的事，前面浩洋總司機孩子的事我特別感動，生命是自在的，但是可惜我們很多課堂是不自在的�！�
王曉波還講到了人工智能監(jiān)課，AI督課，和原來純手工的監(jiān)課的差別�！捌鋵嵶鰝鹘y(tǒng)的教育培訓這一行是非標的，你并不知道你所雇傭的老師今天狀態(tài)好不好，實際看到發(fā)生什么？我們有了AI之后，大幅度的提升了我們上課的效率，包括老師的投入度等。”
“我想引用令人尊敬的我們國家的教育家陶行知先生的一段話，他說不要只是教，要教學生學。我認為可以改造成幫學生學，推動學生學。我是兩年之前才看到這句話，一瞬間我就被擊中了，無論如何我是一個老師，教過10－20年的書，第一反應非常慚愧也許自己過去20年當中，自以為很得意的教書，都只是在教，還沒有真正想如何教學生學。”
5、Smart Sparrow創(chuàng)始人兼CEO Dror Ben－Naim：智適應教育將激發(fā)數(shù)字化學習下一代的浪潮
Smart Sparrow是澳大利亞自適應和個性化學習技術的先驅教育技術公司，累計融資超過2350萬美元，在K－12、高等教育和企業(yè)界受到全球700多家領先機構的信任。Dror Ben－Naim博士談到，Smart Sparrow的智適應教學系統(tǒng)可以提高3倍學習效率，而且在提升高質量的素質教育方面，將扮演非常重要的角色，甚至有可能激發(fā)數(shù)字化學習下一代的浪潮。
在談到智適應教學的學習體驗時，Dror Ben－Naim博士講到，智適應教育給學生帶來的數(shù)字化學習體驗不僅是高質量的，而且是游戲化、充滿趣味性的。相比傳統(tǒng)課堂，智適應教育能充分釋放教學的創(chuàng)造力，帶來多元多維度的教學體驗。學生在智適應教學的課堂上不僅能學到技能和知識點，更重要的是可以充分調動他們的學習動機，激發(fā)學習興趣。
6．聯(lián)合國教科文組織Daniel Burgos：聯(lián)合國發(fā)展目標的第四個就是教育
聯(lián)合國發(fā)展目標的第四個就是教育。教育也和其他的領域是相關的，比如說健康問題，解決貧困的問題。所以教育也是一個平臺，可以幫助我們實現(xiàn)其他聯(lián)合國的可持續(xù)發(fā)展的目標。
在談到為什么需要人工智能和個性化的教育時，Daniel Burgos表示，我們都是人，我們以不同的方式學習，我們以不同的方式實現(xiàn)這些目標，我們的發(fā)展也是以不同的方式實現(xiàn)的。AI可以提供個性化的教學方式，其實個性化的學習并不僅僅是一對一，也可以是一對多，也可以針對團體的學習。
Daniel Burgos表示，我們不僅僅專注于學生，也是專注于教師這些不同的教育的層級。我們做個性化的學習，也在做個性化的授課，所以用戶就是學生和教師。
人工智能如何在課堂上提高個人的效率，Daniel Burgos認為我們需要設計一個完整的戰(zhàn)略，一個完整的框架來進行學情分析，利用人工智能改進教育，各層可以相互聯(lián)動起來提供解決方案應對挑戰(zhàn)；關于個性化，比如說通過人工智能分析、神經網絡等，是實現(xiàn)進步的基石，因為我們有了不同的算法，這些算法和人工智能，有效地促進了我們的行為和學習成績。
7、德勤推出全球AI教育報告，德勤研究院總監(jiān)鐘昀泰：十年之后200萬個工作會被AI取代，但是因為AI的興起，會創(chuàng)造200萬個工作
美國1970年就有計算機輔助教學，國內是2012年之后才在深度學習和算法，和視覺慢慢起來之后，智適應教育逐漸興起，之前都是在線，移動端的一些蓬勃發(fā)展，還有直播的課程。
整個AI教育的成熟度可以從4個維度看。一個是頂層設計，政府出各種人工智能的政策，助力教育化，智能化的發(fā)展。然后是資本上的支持，有不斷的初創(chuàng)企業(yè)被投資，當然消費升級也有關，消費者越來越注重教育，這個教育的錢是不能省的。再一個就是技術提升，人工智能各種技術的突破，使智適應技術可以逐漸成熟。
《人工智能2．0》政府工作報告，去年的《信息教育2．0行動計劃》，還有《中國教育現(xiàn)代化2035》，都有圍繞智能化教學展開，怎樣利用智能技術推動人才培養(yǎng)的模式，教育方法的改革，如何靈活應用智能教育建立新的學習環(huán)境，還有各種新的應用模式。
智適應學習現(xiàn)在分很多等級，簡單分成5級，從最基礎，根據(jù)測試來判斷學生的水平，再形成簡單的推送，到最高級的可以培養(yǎng)學生的想象力思考力，這個有一點像無人駕駛等級。L0一直到L5這種最高端的等級。
國內的企業(yè)還是在中級和中級以下，一方面是技術水平，一方面是在數(shù)據(jù)上的積累還不夠，目前可以達到L4就像美國的IBM Watson，還有松鼠AI也達到了第4級。所以我們可以看到AI智適應教育，基本上可以實現(xiàn)兩個，一個是降低機構和企業(yè)的運營成本，第二提升整個教學的效率，就是降本增效，降本可以改善成本結構，把產品標準化，讓機構可以大規(guī)模做拓展，也不會受限于明星師資的風險。對于老師來說有AI的助手可以避免重復勞動，減輕負擔，對于學生來說有更好的個性教學，所以基本上是三贏的局面。
投資的角度看，我們看整體的融資的話，AI教育的融資占比還是挺高了，去年占了20％，今年應該是肯定會超過的。從投資金額來看，美國的AI教育的投資金額是最高，中國是第二，但是中國投資次數(shù)是全球第一的。
使用度的不斷提高，學生和家長對師資要求越來越高，這種AI教育很容易規(guī)模化，所以也打破了整個地域的限制，讓整個需求變大了。所以我們認為整個AI智適應教育是下一個風口，我們可以看到AI智適應從學習母環(huán)節(jié)，教學、評測類，AI有很多的場景，包括人機對話，語音評測，智能批改，還有比較早期的拍照搜題，智能陪練，但是可以看到AI智適應的公司越來越多，而且是應用比較高階的智適應學習系統(tǒng)。
8、美國西北大學計算機科學和教育學教授Ken Forbus：未來已來，只是沒有平均分配而已
未來已來，只是沒有平均分配而已。當今世界并不是每個教室中都有相同的資源，但是技術讓一切成為可能。
AI家教系統(tǒng)可以教授人類知識，但AI必須加工關系，理解關系，必須有智力模型，根據(jù)模型之間的相似性對比，因此類比是非常重要的技能。而數(shù)據(jù)高效的類比學習為生成教育軟件提供了新的能力。人類先教軟件，再由軟件模仿類比來教授學生，軟件可以根據(jù)自己的理解對不同學生進行不同程度的教育。
這種模式將徹底改變AI智能教學系統(tǒng)的經濟學原理，在未來是可以實現(xiàn)的，我們希望它可以得到廣泛應用。
工欲善其事必先利其器，教育的本質固然不變，但是隨著技術的進步，如何提高教學效率，把更多的時間還給孩子是我們要思考的問題，AI技術帶來的可能性是無窮無盡的，而應用到教育領域，其可能性和多樣性更能激發(fā)學生的創(chuàng)造力。
著名教育學家蘇霍姆林斯基曾說過：只有能夠激發(fā)學生去進行自我教育的教育，才是真正的教育。
無論技術如何發(fā)展，教育的本質永遠不會變。
9．高思教育集團創(chuàng)始人、CEO須佶成：不通過AI技術，千人千面將很難達到
AI在優(yōu)質的教育資源大范圍的傳播上，以及在個性化應用上都有優(yōu)勢。我們要做到千校千面，千班千面，千人千面，我們可能供給的產品才是好的產品，但是如何實現(xiàn)呢？其實不通過AI的技術很難達到的。
在談到AI大腦的結構時，他表示第一是數(shù)據(jù)采集、網絡存儲的基礎層，第二是基礎能力層，再上一層是解決方案層，由于AI老師的推出，會讓機構在課時，包括到底是周六上還是周日上，還是上兩個小時還是三個小時，打算課次的時長配多少課時，都變得更加靈活。
為了之后可以支撐更多更廣更深的城市地區(qū)和學校的發(fā)展，我們也必須更好使用和應用AI的技術力量。希望通過AI的技術，核心提升學習的效率和體驗，可以最終實現(xiàn)孔子提的教育本質：因材施教的效果。
10、Area9創(chuàng)始人Ulrik Juul Christensen：一切都在變，所以教育也必須改變
我最開始是在醫(yī)學院工作，90年代我們都在思考如何提升人的準確度，怎樣進行教育。這涉及到團隊的協(xié)作，相互幫助，相互協(xié)同，很多也涉及到教育本身。我們制造了很多輔助教學的工具，但是還不夠。
2年前我們開啟了我們新的篇章，利用我們15年開發(fā)的技術打造一個第四代智適應個性化平臺。這是一個很重要的平臺，更重要的是開發(fā)內容讓平臺起作用，其中的挑戰(zhàn)就是要打造基礎，把內容注入平臺，實時分析，管理好流程，我們和上千個作者一起合作。
20年來，我們都是按照傳統(tǒng)的方式進行教育的，花了很多的資源，上億美元打造上千個產品，全球的眾多醫(yī)學生、幼兒園都在使用我們的產品。教育領域，40年之前和現(xiàn)在不一樣，過去8年都在不斷的變化，一切都在變，所以教育也必須改變。過去20年，我們收集了眾多的數(shù)據(jù)，而今天，數(shù)據(jù)與AI的結合給教育帶來眾多的靈感�，F(xiàn)在，我們要考慮的是，未來如何使用智適應系統(tǒng)來為成年人提供更多的幫助。
11、VIP陪練創(chuàng)始人葛佳麒：未來3－5年之后，AI可能改變音樂教育
VIP陪練是中國最早的互聯(lián)網＋音樂教育機構，完成1．5億美元C輪融資，創(chuàng)下國內兒童素質教育行業(yè)最高融資記錄，累計融資超過12億人民幣，估值6億美金。
葛佳麒在演講中首先談到音樂教育，并表示2017年之前沒有投資人關注這個行業(yè)；此后在音樂教育和AI方面做過眾多的嘗試，理想化是未來通過技術改變音樂教育的形態(tài)和場景，并且分享了目前在垂直的賽道里面，用熟人和熟人之間的連接建立自己的品牌性。
他還談到未來音樂教育的形態(tài)，“我們都知道K12，語文、數(shù)學、英語等等教育模式，其實有知識的結構點，1＋1等于2，都有結構點可以拆分但是藝術教育所有的方式基本上是一對師徒傳承的模式，音樂教育并沒有很多的知識點可以拆解，但是通過收集錯誤，這個音和那個音有什么區(qū)別，我們把問題拆解出來做出一些目錄，未來能不能定義老師把這個問題挑出來，系統(tǒng)可以知道這個問題最可能是哪些問題，通過最可能的問題能不能反饋給老師，90分的老師今天怎么解決這個問題，告訴學生怎么可以解決這個問題。今天我們從頭到尾彈樂曲的時候，如果當中有幾個小節(jié)出現(xiàn)問題，并不代表這個曲子彈得不好，而是問題點沒有掌握，過去的線下的做法是這首曲子還沒有過關，可以練熟再來，但是知識點可能只要需要4個譜例就可以解決，更快提高進步的速度，長時間進行錯誤的采編。未來3－5年之后，我們可能改變音樂教育�！�
12：上海包玉剛實驗學校校長、上海市民辦中小學協(xié)會副會長吳子健：老師能不能把體育運動與升學看得同等重要？
有一位著名的教育學家說過：教育就是一棵樹搖動一棵樹，一朵云推動一朵云，一個靈魂喚醒另一個靈魂。
在讓學生德智體美勞全面發(fā)展當中，我們不缺少理念，不缺少政策，也不缺少硬件，關鍵是我們學校有沒有把德智體美勞全面發(fā)展作為自己的使命，每個老師把體育運動融化在血液當中。
課外活動同時也是學生自身的延展，嘗試新事物，合作也是團結技能的渠道，老師如果能夠把孩子升入大學和體育運用看成生命的一部分，那么，我們的學生怎么可能不全面發(fā)展呢？當然今天聽了很多報告之后，我也感受到人工智能確實對實現(xiàn)教育的現(xiàn)代化的作用必將越來越大。但是我認為作為學生來說，同樣需要來自于家長和老師的愛，我覺得非常重要。
今年10月23日馬云在第十四屆國際校長聯(lián)盟大會上發(fā)言，他說的這段話給我的印象很深，他說，我們面向未來的教育，需要培養(yǎng)智商、情商，更要培養(yǎng)愛商，機器只有芯片，只有人類才有偉大的心，才有愛。機器有精度，人有溫度，AI時代就是需要愛的時代，只有這樣才不會在變革中被淘汰，機器可以取代保姆，但是不能取代母愛，機器可以取代護士，但是不能取代關愛，人工智能時代這是教育的責任，也是教育的擔當。
三大主題論壇：重量級嘉賓暢談全球AI教育，精彩語錄迭出
1、全球AI教育發(fā)展論壇
本場論壇由BBC未來科技領域負責人Laura Ellis擔任主持人，IEEE委員會成員、前IEEE學習技術標準委員會主席Robby Robson、AIAED執(zhí)行委員會委員、新西蘭坎特伯雷大學教授Tanja Mitrovic、IEEE LTSC教育技術委員會當選主席、松鼠AI首席架構師Richard Tong、斯坦福研究院研究員Sam Wang擔任嘉賓，探討了AI技術的引入對全球教育產生的影響，以及是否有可能通過AI技術建立一個全球共享的教育系統(tǒng)，將優(yōu)質教育傳遞到每個角落。
Robby Robson：最重大的事就是我們有來自不同來源的數(shù)據(jù)，有一些數(shù)據(jù)是可以進行融合，主要的一個問題我們如何使用這些數(shù)據(jù)，打造一些共同的模式。
Richard Tong：很多研究者想改變世界，想把世界改變得更好，利用AI讓人類獲益，他們認為教育是非常有希望的領域，可以采用AI技術。他希望用AI做成一些事，他們認為教育就是一個適合的領域，這些技術不僅僅是這些以研究為目的，而且會對社會產生很多影響，學術界，產業(yè)界都可以共同打造未來。
Tanja Mitrovic：作為研究員，彼此之間合作肯定是有需求的，特別是實現(xiàn)終身學習的目標。如何從小學不斷的演變到終身的學習，肯定在這個過程當中需要做很多的合作。我們需要在不同的系統(tǒng)之間進行數(shù)據(jù)的共享。
Sam Wang：不同的領域有不同的技術的進展，比如說教育、保健領域技術有不同的比較，我們希望相互的聚集到一起，相互合作，為各個行業(yè)提供真正有效的方法。
2．全球AI教育學術論壇
參加本場論壇的嘉賓有：上海數(shù)字化教育裝備工程技術研究中心主任、華東師范大學教育學部教授顧小清，IEEE學習技術標準委員會主席Avron Barr，IEEE標準協(xié)會“網絡智能學習設備”工作組主席Hamadou Saliah－Hassane，Eduworks教育公司總經理Elliot Robson，4位資深專家共同探討了未來AI的學術發(fā)展和方向。
顧小清：就個性化領域的學習來說，AI的發(fā)展技術已經非常前沿了，但是對于教育其他的知識領域來說，成熟的AI應用還有很長的路要走。
Avron Barr：利用機器學習，我們在全球教育方式因為AI會有顛覆式創(chuàng)新和改變。AI可以幫助學生改進學業(yè)，我覺得世界上沒有任何市場像中國這么發(fā)達，但是有的國家有很嚴重的教育問題，因為學校沒有老師，但未來通過AI將取得重大的突破。
Hamadou Saliah－Hassane：AI可以幫助我們評估學生的成績，可以做數(shù)據(jù)挖掘，而且可以進行滲透學習，可以幫助對學生成績進行評估，有更多的數(shù)據(jù)，有更多的互動，AI幫助學生，也幫助老師評估每個學生。
Elliot Robson：我們需要成堆成山的數(shù)據(jù)，促進AI的發(fā)展，另外一方面需要打造一些工具，幫助教師進行教學，這個是非常重要的，可以讓我們利用小的數(shù)據(jù)，把教師放在這樣的環(huán)節(jié)當中，這樣的指示性的系統(tǒng)就是我們利用AI的方式進入教育市場。
3、全球個性化教育論壇
在本場論壇，造就創(chuàng)始人兼CEO湯維維、火花思維創(chuàng)始人兼CEO羅劍、輕輕家教教研教學合伙人盛超、Area9創(chuàng)始人Ulrik Juul Christensen、Smart Sparrow創(chuàng)始人Dror Ben－Naim分別就中外個性化教育發(fā)展和各個地區(qū)的需求有何異同等方面的話題闡述了各自的精彩看法。
湯維維：過往5年的時間里面，中國有很多的教育類的創(chuàng)業(yè)企業(yè)都打著個性化的旗號，但是真正實現(xiàn)個性化的教育和服務的企業(yè)是非常少的。
羅劍：現(xiàn)在的技術也好，AI也好，更多還是在賦能老師，這個是無可置疑的。可能10－20年，從知識講解，知識傳授來說，可能機器會替代一部分老師做的工作，但是情感領域，我是看不到這樣的到來的一天，機器可以代替老師，可以給孩子溫暖。
盛超：一對一教育用關鍵詞提煉的話就是效果為王，效果體現(xiàn)在哪幾個環(huán)節(jié)？教學是三個點，一個是學生的學習的動機，第二是學習的習慣有沒有建立起來，三是通過教和練習形成了知識和技能。
Ulrik Juul Christensen：我們需要用不同的方式思考，我們肯定不想在未來對每個人都同樣對待，但是并不是說所有的問題都可以被個性化所解決。說AI技術取代教學還很早，這個技術在慢慢上升，AI技術將使老師更加有價值。
Dror Ben－Naim：個性化的教育就像醫(yī)療、保健的個性化一樣，不是說是不是需要這么做，而是什么時候要做到。
作者：李未來源：獵云網
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