教育科技论坛：做AI+教育产品，切忌用力过猛|全球AI+智适应教育峰会

据：11月15 -16日，“全球AI智能适应环境教育峰会”在北京凯里中心酒店隆重开幕，峰会由里德教育松鼠AI、美国电气电子工程师学会(IEEE)教育工程和适应教育标准工作组共同汇聚国内外最佳阵容。AI智能适应环境自学是目前产学研究3界关注度最低的话题之一。此次峰会邀请了美国三元院士、机器学习泰斗迈克尔乔丹、全球机器学习之父汤姆米切尔、斯坦福国际研究院(SRI)副总裁罗伯特皮尔斯汀、美国大学入学考试官ACT自学方案集团高级研究科学家迈克尔尤德因。

新东方、张文1对1、作业箱、一起作业本、Alex等国内外最没有影响力的AI智能适应环境教育公司Senter北京共同探讨AI智能适应环境问题。15日下午，何宣网创始人移民、百度教育社长张高博士、金龙博士启动教育、Smarter Balanced Assessment Cto Brandt Redd举行圆桌对话，谈及AI如何解决问题教育中的问题，以及AI教育后教师角色的变化。

下面是对话国史。展开了不改变本意的编辑整理。AI如何解决问题教育中的问题？李民民：舞台，台下的客人们大家好。

我是湖后网的李民民。很高兴被邀请主持这个小论坛。AI如何改变教育？这是一件非常出色的事情。

教育是什么？刚才我特别意识到，教育首先能接触到某些东西，需要一种理解，最终形成自我意识，从触摸到感觉，到理解自我意识，教育首先能接触到某些东西。(威廉莎士比亚，哈姆雷特，学)教育本身就是这样的事情，现在我们又在教机器做这样的事。这是两件事同时填满的。

我真的很有趣，很有意义，同时也是很复杂的事情。今天我们很难在接下来的30分钟里找到AI教育的话题。

我们只是大致探索一下我们现在到了什么阶段，其中的核心瓶颈是什么，三位如何看待其中的瓶颈和挑战。请各位嘉宾用比较短的话说明自己所在的公司或自己的经历。

目前正在说明如何使用AI来改变或解决问题教育中的问题。最坏的情况可以用浅浅的话来说明。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，学)张高：我来自百度教育。

负责百度教育事业部的管理。我们事业部的宗旨是人工智能时代已经来临。百度是人工智能技术领域累计比较靠前的公司。我们也在看人工智能技术如何为教育提供帮助。

回到主持人明确提出的本质问题，什么是教育？大部分人会解释在学校放学后被称为教育，或者在外面组织教育机构被称为教育。我们与许多专家进行了争论，我们指出教育的本质是理解的提高。

也就是说，我们经常知道什么是科学知识，什么是教育，它们是相关的，有本质的差异。科学知识解决问题更多的是说而不说。例如，我们不是开这个的。

大家可能都不告诉AI对教育有什么用。大家听完后告诉大家大概是怎么回事，这叫科学知识。我实际教育的本质应该是理解的提高。

很多朋友来这里之前对AI不能有一定的了解，但很多问题不愿意准确。我想通过这个不辩论，正确地做很多事情。

对AI有了更高的理解。(威廉莎士比亚，哈姆雷特，学习)我们指出，只是教育的场面很多。

除了学校教育、教育机构之外，更大的教育场面是如何让学习者无处不在地自学，要提高自己。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、学)因此，我们的教育事业部门在过去3年里非常骄傲地做了一件事。

也就是说，我们创造了仅次于中国的学习者的SaaS平台。这个平台是在百度云上运营的。我们整合了百度人工智能的能力。

整个SaaS平台可以在云上让所有学习者接受采访。(大卫亚设，北上广深)。云平台每月服务的学习者人数已经达到6.6亿，应该是仅次于中国的学习者平台。

同时最重要的是，商业模式也很明显。目前，付费用户、教育用户最多1000万人，正在快速增长。

我们很高兴每天看到数千万人通过我们教育的平台，明明通过百度文库、百度读者读书自学。很多大学生在自学过程中关闭我们的应用程序，需要看到很多扩展的科学知识。

其中，会员中有200多万人是中小学教师，他们不利用每天的审查和ITunes的大量资源。李民民：更好的是平台。张高：学习者的SaaS平台，发展相当大。

期待以后利用这种能力对外开放，和很多伙伴一起转移到K12教育领域，转到终身自学的教育领域。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，学习)金龙：你好，谢谢李老师的圆桌讨论会。请先解释一下我自己。

我叫陈龙。我是北京起步智能的领先创业者和CTO。刚才李老师明确提出教育的概念时，我突然想了一遍我学了25年的书，但我完全没有想过究竟教育是什么。

25年来，我想白白地读我的书。(威廉莎士比亚、哈姆雷特)我个人的背景是人工智能的背景。

我以前在科大学习，做过语音方面的工作。后来在卡内基梅隆大学获得博士学位也是语音识别方面。我在美国工作了几年，回去创办了开端教育。

如果启动教主从主要教育机构、公司获得语音识别、自然语言识别技术，我们也将像新东方一样对外开放的合作方式，赋予教育企业技术能力。每天都有数百万学生在我们的平台上用我们的技术自学。李民民：是抓人。

金龙：对。Brandt Redd:你好，我在教育方面做了很多工作。我在比尔盖茨基金会方面管理了教育的内容和教育技术的背景。

最重要的是，我们不应该将AI等技术引入教育，而是应该思考如何让学生受益，如何教得更好，用这些技术更好地教学生，我们需要学生做什么，我们如何帮助他们，如何应用到这项技术上来帮助他们。这样的首脑会谈和适应的概念也是为了解决问题，我们应该如何用更好的方法教，让学生们学得更好。(约翰肯尼迪，学习)(AI)是一个非常强大的工具，最近在Smarter Balanced assessment工作，是一家公司，例如在美国做测试系统的组织。

我们的组织有两个最重要的方面可以应用于AI。首先是适应性项目管理。不会让学生理解什么内容，不懂什么，不会根据学生控制的科学知识来调整内容。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，学习)每个问题都是从更大的数据库中提取出来的，取决于不同的学生的不同情况。

我们每年不对600多名学生进行项目管理、测试，各种测试内容也不会很多。另一个适用于AI的技术领域是对这种测试评分。因为有时不仅仅是客观问题，还有主观问题、小作文、论文和小叙述。

一般来说，这种主观任务认同感是人类老师评价的，我们也可以训练机器，通过机器学习输出词典句子、数据，让主管问题像人类老师一样审查。在这个过程中，我们也需要人类的参与。

因为有时有一个必须审查的过程。我们现在显然需要以非常有效的方式通过机器展开主管问题的评分，在这个过程中也是AI使用的技术。AI接受教育后教师角色的变化李民民：刚才谈到了自己公司拥有的能力，或者接受什么服务。

在我进行教育的过程中，学生和老师是两个最重要的角色。如果AI接受教育后想听三个人的意见，你们真的在未来。

教师们不会在这中间玩任何新的角色游戏。或者指出未来理想的老师应该做什么工作来打破现在的工作？(威廉莎士比亚、哈姆雷特、学)()张高：查看了6.6亿用户的画像和背景，以及他们的市场需求。

其中20%是中小学老师，他们的市场需求非常集中。为了准备上课，他们没有经常填写课件。

这是一个非常大的东西。(威廉莎士比亚，Northern Exposure(美国电视剧)，也有大学生，不会自学很多东西。相反，在文库和自学平台上，中小学生很少。因为我们做作业，做题少。

所以教育教师是非常重要的。现在有一个问题。教师们应该安排作业和考试做很多事务性的工作，而不是提高自己。

但是从内心来看，老师的自我提高市场需求是刚需的，所以中小学老师们变得非常有力地需要人，所以下次不会开发智能教室服务了。我会配合的。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视剧)，Northern Exposure(美国电视剧)，从我们的经验和数据来看，整个趋势教育应该回到学校，教育应该回到老师身边，老师成为更好的老师，更好的改善在学生的最后，我们可以看到大学生更好的是自学。也就是说，除了老师教外，老师还带领门以个人身份执行。

师资水平要低，更好的是提高自己，打分，带领学生进入新的领域，让他感兴趣。(威廉莎士比亚，哈姆雷特，学)让学生更感兴趣的是自学。因此，学生末端要有个性化的自学，自学平台要是未来的趋势。

中间有一个新的领域，就是师生对话，他们怎么能进行更好的对话呢？这种对话经常不教现在的教室老师完成作业。是更好的教师和知道更多科学知识的学生之间的高水平对话。

这也是人工智能、智能教育最先进的领域。陈龙：最近老师们好像要花三分之一的时间布置作业和批改作业。

所以今天很多人工智能技术的应用点是作业的自动测试。这意味着老师可以节省很多时间。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，学习)老师有时间后，他不仅可以提高自己的能力，还可以有更多的时间指导每个学生。所以像我们公司一样进行这种自动测试的技术不仅节省了老师的时间，还帮助学生提高了效率。

过去我们上学的时候写作业都是今天完成的，第二天传给了老师，慢的是那天老师写完了作业。请谈谈作业的情况。因为到快第三天才批改作业，所以获得学生思考和系统的时间不会太长。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，学习)现在，通过自动批改作业的技术，学生可以首次接触系统，通过更有效的自学他需要学习的科学知识，所以今天人工智能是帮助老师和学生。

我认为AI技术几乎不能代替老师的存在。老师的传教、上课、解惑、古代孔子等人遇到了学生无法接受的明确问题和人生观、世界观的问题。这些学术都是你不会回答这些问题的，里面有很多情感和哲学的东西。

(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视剧))李民民：未来有小冰块。金龙：我真的可以用小冰块做这件事。

在未来，AI可以提高老师的效率，解放老师的时间。请让老师把更多的时间花在非模式化、固定化的事情上。对老师的教育和学生的兴旺会有更大的帮助。

李民民：请向老师扔更好的同伴和感情给学生。金龙：是的，这一点是最重要的。我们上学的时候找不到任何学生。

如果老师特别注意他，不管是好的还是坏的，这个学生受到更多关注的速度更慢。最怕的是老师不注意你。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，学习)不管是好学生还是比较靠前的学生，不显眼的时候一定会变得更糟。

很多学生来的可能性不好嘛。李民民：所以你理想中未来的老师应该扮演什么角色？布兰登。Brandt Redd:我个人同意我同事的想法。

今天早上我的同事解释了整个过程。他说他的妈妈也是老师当然，我们不会说老师的教学能力是最重要的。但是老师有时会很累。

他们在学生身上花费了太多的时间和精力(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，学习)一般来说，最差的老师应该符合学生的市场需求，但这样做会让他们筋疲力尽。所以我们有电脑和新技术例如，我们不会有商业过程自动化的部分技术。

在这个过程中，我们可以通过一些自动化解决方案来完成什么过程，什么过程应该由机器来完成，什么过程应该由机器来完成。所以我们不知道什么样的老师做的事能被机器取代，不管是人工智能还是数据，我认为他们是一定的原则。我们现在的情况是有一位很好的老师，他们会花时间和学生们躺在一起，听学生的声音，找到他们的市场需求。

但是有时要找学生的问题，在学生的自学过程中找误会，这是只有人才能做到的。还要给学生一些个人层面的关怀，我个人认为AI不能给学生个人层面的关怀。

(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，所以我们要通过很多研究和测试。我们认为，如果老师能拿椅子一对一地和学生开始对话，对话越多，学生发展就越少。

这一切都需要我们以自动化方式用人工智能展开自动化，所以老师会有更多的时间去找一对一的课外学生，找到学生的弱点。例如，一周一次或一周一个小时，一周30分钟，这样教师就可以和每个学生单独对话。我们还需要帮助AI做很多事情。大部分学生需要自己的工作。

同时，教师可以开始一对一的对话。所以我们要把人工智能和人类智能融合在一起，通过双管齐下的方法，让我们更好地看到自学的经验。(约翰肯尼迪，学习)AI教育面临的瓶颈移民民：我刚才谈到了人类的变化。

接下来大家关注，讨论更多。过去两年里，全球资金、人力、智力投入了很多AI教育，但老实说，进展比某些人想象的要慢，是其中相当大的瓶颈。

嘉宾们谈论了自然语言识别技术。这是瓶颈之一。

我们如何突破它？从这中间突破的路在哪里？张高：这个问题很有趣。我们也一直在探索我们很高兴随着资本的转入，许多优秀人才重新加入教育行业。

(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，学)5年前这种现象还很少，5年前更好的是老师出来训练，或者和教授留下非常深刻的印象的联系。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、学)现在随着资本的转入，例如，我和我自己说以前都是骗人的，我们转入了这里面，虽然有这么大的市场机会，但为什么现在很多突破仍然很难奏效呢？AI教育显然是趋势，但很简单。

我们解决问题的教授、技术问题主要是对解决问题的教育本身印象深刻的解释，还包括对用户体验、商业模式的考古学。期待更多的教育、心理学专家了解更多产品的专家再次加入。更好的挑战不是说队里有这么多专家。

他对核心灵魂人物的综合能力拒绝很强。如果灵魂人物不懂技术，不懂教育，同时在这个行业有非常丰富的经验，那么这样顺利的概率是相当大的。整个方向我们寄予厚望，但随后瓶颈要有时间和冷静。

这个行业要让更多的人才大协调。李民民：所以不能传达时间。

张高：越来越不会有这种人才出来了。综合人才不会更多。

人才是最清楚的陈龙：AI教育显然是交叉学科。不仅要教育AI人才，还要教育人才、心理学人才。不同背景的人在一起才能做好工作。

这就是我们目前面临的技术挑战。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视剧)，今天有很多可以说是AI教育的产品，但非常无用。我在与客户交流时告诉他们，在制作AI教育产品时不要太用力。你真的是AI最重要。

一切都反映AI吗？只是不是这样的。AI只是在一个点上帮助教育产品变得更容易，所以不能用力太大。这仅限于今天的一些产品。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，从大方向来看，任何技术都是螺旋形的，顺利地做。

无论是人工智能技术还是刚才提到的深度自学、机器学习，我真的认为AI教育也是如此。我们肯定需要时间。要冷静。

企业在宣传时要降低大家的期望，有时为了超越市场的效果，做好宣传。经常看到AI技术已经打破了人类，AI已经超越了语音识别的报道。因为可以打败人类进行语音翻译，所以很多家长或用户的期望特别低。

为什么AI不能？(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，女性)你宣传的是这样说的，为什么不能在产品上构建呢？我真的需要业界减少大家的希望。另一方面，人们显然需要更冷静一些。科学技术的变化不是只要我们投入资金就一定能改变的。

这里有很多痛点。这种痛点不能说这些技术很顺利。今天技术发展的现状是一段很长的时间，大家要有理性的心态来看待这件事。李民民：谢谢。

我想摆平问题。服务员都强调冷静，但资本是迫切的。

而且，创业者在面向市场的时候，说用户、客户、市场要冷静，但对资本却不用很多概念、噱头、价值贬值。如何解释这种对立？陈龙：我在市场初期感到有混乱和泡沫。

我真的不是坏事有句老话说，市场环境很差时，中国人不怕千金炼成火。在这种情况下，我们可以说，有些公司说话，和资本工作，暧昧的地方是忽悠资本融资。

什么公司实际上在做产品，落地，或者说这句话的时候，时间不会显示所有的结果。李民民：我想问布兰登。

你对AI教育的热情和期待很大的态度反而会伤害这个行业吗？会不会造成很多短期的不道德？Brandt Redd:是的，我非常同意你的意见。我现在作为资本回到这个市场。承认有很多好处，你得不到融资，可以开发更好的产品，所以不会让你很兴奋。

(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，财富)但有时期望太低，我们可能会接近这种期望。在美国不会有一点不同。因为现在我们有很多猜测。

因为很多人推测AI能否促进在线自学和切实的教育行业，现在很多消极的行业经常出现在这个行业，可能会经常发生潜在的变化。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，)一方面很多人感到失望，我们应该更好地教学生。因为以后不会有更大的挑战。(比尔盖茨，学习)同时，我们不会得到钱，有些人想投资获得更好的收益，但另一方面，很多人会猜测新的东西。

所以我担心有些机构有几百年的历史，他们也不会面对这种情况。(威廉莎士比亚，泰姆派斯特，希望如此)另外，刚才提到的开发技术必须尝试错误，必须从错误中自学才能茁壮成长。我很讨厌以前在机械工程等自学工程上说的话。

(亚里士多德，Northern Exposure(美国电视)，学)在施工过程中，他们不利用科学，不利用在其他领域自学的方法和科学。我指出，工程也是如此。我们应该从学生的自学方法开始。

你还需要了解在自我学习过程中教了什么，使用了什么科学，能让学生更好地解释这些科学知识，我们需要将在这个过程中学到的一些方法重新融合到计算机科学、自学科学中。只有这样，我们才需要联合展示。

所以我们已经看到了一些柔软的线索。例如，一些发言者没有提及其他组织非常顺利，而是带来了非常好的网络自学产品和适应性自学产品，因此我们可以共同进行这种顺利的融合。当资本到来的时候，我们应该已经计划好市场。李民民：数据量少是仅次于AI教育的瓶颈吗？或者除此之外还有什么核心瓶颈？Brandt Redd:目前的数据显然是瓶颈，但这个问题必须能够迅速解决。

我们现在有了收集这种数据的平台。我们说现在数据、机器学习、人工智能都有自己的模式。

我们正在收集数据。所以现在可能是瓶颈，但可能是短期瓶颈。

对于长期的瓶颈，我们还有很多内容要自学。比如科学，我们应该在这方面投资更多。

这样就可以让人们自学，并保证把这种科学知识传递给别人。因为现在科学家的数量不多，能把适当的科学知识传递给别人的科学家不多。因为很多机构都在犯反复的错误，他们可以找到大众的观点，但这种大众的观点有时并不科学。

我们也在这方面，这种自学和自学科学的应用是我们长期的瓶颈。(威廉莎士比亚、自学、科学、科学、科学、科学、科学、科学、科学)我们还应该在这方面开发更具创新性的学习型机构、大学和适当的本科，教授这方面的内容。

李敏：所有专攻AI教育的人都是梦想家。最后两个小问题问。

在最狂野的梦里，AI教育看到了未来10年里最幸福的画面。怎么经常出现在我们教育场景的中间？张高：我们中期不经常出现大平台。

第一个是老师的平台。在这个平台上，老师可以互相帮助，互相提高。另外，还可以看到非常大的学习者，学生和广义的学习者自学非常好的平台，无论是学校自学还是未来的自学，这两个平台都比较大。

再回顾一下，你可以想象未来的AI能否重组新的学校自学模式。我真的很期待(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视)，学校)百度教育也在示范。例如，我们在雄安白洋淀高中建造了第一个AI教室，该教室每天都有很多人参观，在进修教育中得到了非常普遍的应用。

整个逻辑就像未来的教室一样。这个教室的功能是什么？是教人工智能的。现在人工智能进入高中新课，如何教人工智能？只是大家不说，我们创造了这样的空间，可以进来体验无人车、无人机、机器人，可以触摸，可以小组自学、在线教育，老师和学生对话的平台，有AI、VR，学生可以通过他直接编程，驱动一切。几乎是全新的通过AI教育的热点，我们做了一些尝试。

今后，这些东西的变化不仅会在课堂上发生，还会在学校、整个教育过程、教育自学管理的各个方面发生变化。新的教育空间的构建，线下对话我真的是我们期待和渴望的教育模式。(大卫亚设、Northern Exposure(美国电视连续剧)、Northern Exposure(电视剧)、学习阵容：我有一个非常大胆的希望。理想的是，我不能建设这十年。

我是电影《黑客帝国》的粉丝。这里面很容易让人提供科学知识。就像itunes的软件一样直接进入你的大脑。

(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视剧)，电影)我的理想情况，未来也是如此。但是对科学知识或科学知识的熟练控制和应用是老师和人生导师要一起训练的斗争。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、科学、科学、科学、科学、科学、科学、科学)对世界的了解可以在与老师的对话中更好地了解世界。

所以我理想的AI教育，未来必须由人类受制于科学知识本身，但世界观的创立，对世界的看法，科学知识的提供必须得到老师的协助。当然，这是未来非常大胆的想象力，幸福的场面，未来10年，甚至未来100年都不能建设的也很难说。李民民：不用再做那么辛苦的作业了。

秦龙：不用再死记硬背了。李民民：但是一个人的繁荣总是要自学的。例如，如何体贴人，如何爱，我真正的爱人在对话中能得到的金龙：是的，对于科学知识的提供，还需要磨练。

科学知识不是给你的。Brandt Redd:我最近做了一个评价。我的梦想不是特别狂野，而是和评价有关。

因为今天学生们还在学习，然后考试，不学习就可以考试，所以这也可能是人工分割。(威廉莎士比亚，哈姆雷特，学习)因为如果我们有一个设计得非常好的测试或评价系统，在自学过程中也可以进行测试，加强你的自学能力。(威廉莎士比亚，自学，自学，自学，自学，自学，自学，自学)也许在5到10年内，我的梦想是，我们开始评价的时候，学一段，录一段，学一段，而不是再考试，我们的自学和评价过程可以相互融合。

在每天的自学过程中，我们可以展开适当的测试，检查能否控制这种科学知识。这种数据我们可以收集。这种数据可以给学生、老师。

因为现在学生只告诉他们什么，不告诉他们什么科学知识没有被控制，我们可以通过这样的数据告诉学生。这方面的内容不受你控制，可以更加努力。这种模式可以使我们创造一个非常好的自学环境，学生们也非常热情，他们可以在自己的创新方面，我们都说结局是一个顺利的母亲，越结束，未来顺利的机会就越少，在这个过程中，我们也给了学生更好的考试错误的机会，这种错误也很有价值。他们会受到惩罚的。

但是大家都会受到追捧。这样才能学得更好，学得更多。

(约翰肯尼迪)移民：谢谢。我们论坛的时间也差不多在大家的辩论过程中学到了很多有益的线索。

教育是人类的底层系统。虽然很复杂，但也与过去和未来相关联。近年来蓬勃发展的AI教育才刚刚开始，未来不会持续下去。

我们可以把自己的一生投入到这样最好的事业中。谢谢大家。(大卫亚设，Northern Exposure(美国电视剧)，教育名言)(Public:) 2018年AI最佳发掘案投票人工智能风雨60年，与其说技术升级引发了今天的浪潮，不如说现在的人工智能，另一站离商业最近。去年第一届“AI最佳发掘金案例年度投票”活动今后发行，引起了AI节目输出和AI技术需求方的关注。

投票从业务层面到达，找到解决用户/客户问题能力强的产品和解决方案。现在，我们再次站在AI浪潮的顶峰，开始第二次“AI最佳金基金案例投票”。(威廉莎士比亚，Northern Exposure(美国电视剧)，)AI教育领域共设立了6个奖项，网址为3359 www . leiphone.com/special/custom/Aitopten 2018HTML原创文章(https://www . leiphone.com/special/custom/aitopten 2018)。HTML)，更喜欢发布许可禁令。

下面，我们来听一下关于刊登的注意事项。

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