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第八屆圖書館論壇 校體購(gòu)2

在智適應(yīng)教育這條快車道,數(shù)據(jù)挖掘仍是痛點(diǎn)

教育裝備采購(gòu)網(wǎng) 2018-10-31 10:54 圍觀3319次

  在每次時(shí)代變革中,教育從來(lái)都不會(huì)缺席。這個(gè)時(shí)代的主題是AI+,AI+教育自然成為當(dāng)下教育的發(fā)展方向。

  而在AI+教育火爆之前,線上教育已經(jīng)開疆拓土了很多年。

  據(jù)艾瑞咨詢調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,自2012年以來(lái),中國(guó)K12線上教育市場(chǎng)增長(zhǎng)速度基本保持在30%以上(2015年為21.4%),在2017年增長(zhǎng)率甚至高達(dá)51.8%,相應(yīng)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到298.7億元。因而,2017年也被認(rèn)為是線上教育規(guī)?;儸F(xiàn)元年。

  


  圖片來(lái)源:艾瑞研究院

  2017年高增長(zhǎng)率被認(rèn)為是一對(duì)一在線授課的火熱帶來(lái)的,同時(shí)也是一對(duì)一在線授課清晰的盈利模式促使企業(yè)得以規(guī)?;癄I(yíng)收。與此同時(shí),新興的AI技術(shù)也迅速被引入這一領(lǐng)域,促使科技(AI)和教育再次融合。

  AI+教育也是德國(guó)人工智能研究中心(DFKI)的重要研究方向之一,同時(shí),DFKI擁有全球頂尖的教育技術(shù)實(shí)驗(yàn)室。Carsten Ullrich作為該實(shí)驗(yàn)室副主任,在AI領(lǐng)域,尤其對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃算法、語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)等AI技術(shù)的研究與應(yīng)用擅長(zhǎng),在此領(lǐng)域有超過15年的經(jīng)驗(yàn)。

  


  從AI到AI+教育的轉(zhuǎn)身

  在長(zhǎng)達(dá)15年的AI研究生涯中,Carsten Ullrich對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義Web、Web 2.0、移動(dòng)應(yīng)用程序等都有研究,在諸多大型國(guó)際項(xiàng)目中,曾擔(dān)任研究員、技術(shù)負(fù)責(zé)人,也曾在上海交通大學(xué)在線學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任高級(jí)研究員,進(jìn)行教育方面相關(guān)研究。Carsten Ullrich從事AI教育研究工作,也是從對(duì)AI的癡迷中拓展而來(lái)的一個(gè)方向。

  用傳統(tǒng)思維來(lái)看,Carsten Ullrich的轉(zhuǎn)型很成功?!拔彝ㄟ^人工智能進(jìn)入教育領(lǐng)域,在對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)研究過程中,我開始著迷于構(gòu)建智能系統(tǒng),當(dāng)發(fā)現(xiàn)人工智能可以使人類學(xué)習(xí)更有趣、更高效時(shí),我開始迷上這個(gè)領(lǐng)域,從那時(shí)起,我就開始進(jìn)入AI教育研究?!?/p>

  如果論及Carsten Ullrich在AI教育研究領(lǐng)域的成名作,針對(duì)智適應(yīng)教育的PhD(博士)論文應(yīng)該算是其中之一。

  在這項(xiàng)研究中,Carsten Ullrich主要開發(fā)了一個(gè)課程生成框架,將復(fù)雜和現(xiàn)實(shí)的教育知識(shí)進(jìn)行建模和應(yīng)用,與此前的架構(gòu)相比,該研究應(yīng)用了諸如人工智能規(guī)劃、用戶建模、知識(shí)表示(語(yǔ)義網(wǎng))等技術(shù),根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)目標(biāo)和學(xué)習(xí)能力生成了結(jié)構(gòu)化課程。

  Carsten Ullrich告訴雷鋒網(wǎng),“以前在課程生成方面的工作相當(dāng)有限,并未考慮學(xué)習(xí)目標(biāo)。例如,在教學(xué)過程中,使學(xué)生深入了解某個(gè)數(shù)學(xué)概念的推導(dǎo)過程,不同于教學(xué)生推導(dǎo)方式,相對(duì)更難。我們的系統(tǒng)組建課程的目的包括深入學(xué)習(xí)、準(zhǔn)備考試,以及培訓(xùn)具體能力等,可以使用人工智能構(gòu)建非常詳細(xì)的教學(xué)策略?!?/p>

  此項(xiàng)研究成果得以在世界著名科技期刊Springer-Verlag(施普林格)上發(fā)表了,Carsten Ullrich也表示,“目前,未見有其他同領(lǐng)域研究成果超越該項(xiàng)研究成果。”

  


  DFKI及AI教育研究項(xiàng)目

  DFKI是德國(guó)頂級(jí)人工智能研究機(jī)構(gòu),也是目前世界上最大的非營(yíng)利人工智能研究機(jī)構(gòu),其股東包括Google、Intel、 微軟、寶馬、SAP、Airbus在內(nèi)的全球前十的頂級(jí)科技企業(yè)。同時(shí),DFKI針對(duì)教育技術(shù)有專門的教育技術(shù)研究實(shí)驗(yàn)室,EdTec實(shí)驗(yàn)室研究和開發(fā)工作側(cè)重于技術(shù)和軟件,智適應(yīng)教育也是其重要研究方向。

  作為EdTec實(shí)驗(yàn)室副主任,Carsten Ullrich告訴雷鋒網(wǎng),“在這里我們與工業(yè)、醫(yī)療等專業(yè)領(lǐng)域的工作人員合作進(jìn)行應(yīng)用研究,了解他們遇到的問題和對(duì)人工智能有的常見問題,然后構(gòu)建能夠真正帶來(lái)價(jià)值的解決方案?!?/p>

  Carsten Ullrich在EdTec實(shí)驗(yàn)室主要負(fù)責(zé)研究并帶領(lǐng)工作場(chǎng)所教育技術(shù)潛力挖掘相關(guān)項(xiàng)目。例如,APPsist項(xiàng)目研究的是智能生產(chǎn)開發(fā)了一個(gè)輔助和知識(shí)服務(wù)架構(gòu);DigiLernPro項(xiàng)目研究的是半自動(dòng)生成的數(shù)字學(xué)習(xí)場(chǎng)景,以支持工業(yè)生產(chǎn)中的員工。

  以APPsis項(xiàng)目為例,該項(xiàng)目搭建的是生產(chǎn)中的智能輔助和知識(shí)系統(tǒng),通過開發(fā)和應(yīng)用新一代上下文敏感的輔助和知識(shí)服務(wù)以及底層架構(gòu),構(gòu)建一個(gè)集成的軟件解決方案(系統(tǒng)),通過AR/VR及AI技術(shù)采集工作場(chǎng)所密切的信息、知識(shí)。該軟件解決方案原型用于具有高度自動(dòng)化的制造業(yè)工廠。

  


  數(shù)據(jù)挖掘仍是難點(diǎn)

  AI+行業(yè)應(yīng)用的趨勢(shì)加速了諸多行業(yè)的飛速發(fā)展。幾年前,不會(huì)有人會(huì)想到機(jī)器人下圍棋可以贏得了圍棋大師,但是AlphaGo做到了;不會(huì)有人想到攝像頭可以用來(lái)抓逃犯,但是智能攝像頭(人臉識(shí)別)做到了;也不會(huì)有人想到AI會(huì)應(yīng)用到教育領(lǐng)域,但是乂學(xué)教育、洋蔥教學(xué)、先聲教育等大量教育公司已經(jīng)涌入這一賽道。

  與消費(fèi)領(lǐng)域不同的是,教育領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘仍是一個(gè)老大難。對(duì)于AI應(yīng)用來(lái)講,要訓(xùn)練AI模型,必須要有大量的數(shù)據(jù)。此外,由于每個(gè)人的學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)習(xí)慣都有所不同,進(jìn)一步增加了教育領(lǐng)域數(shù)據(jù)的碎片化?!霸诮逃矫?,目前只有在極少數(shù)方面有大量數(shù)據(jù)可以進(jìn)行分析?!?/p>

  談到AI在教育中的應(yīng)用瓶頸,Carsten Ullrich也認(rèn)為,一項(xiàng)重大技術(shù)挑戰(zhàn)仍是數(shù)據(jù)收集。

  如果我們想要應(yīng)用今天的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,就需要大量的數(shù)據(jù)。但在教育環(huán)境中,這些數(shù)據(jù)來(lái)自哪里?在學(xué)校環(huán)境中,至少學(xué)生的學(xué)習(xí)目標(biāo)是相似的,我們可能會(huì)收集到大量的數(shù)據(jù)(Squirrel AI Learning非常適合這一點(diǎn))。在其他環(huán)境中,特別是在成人教育中,這要困難得多。另一方面,人類可以擔(dān)任AI模型訓(xùn)練師。那么,問題就變成了他們擁有的知識(shí)。一旦我們理解地足夠好,在AI模型中實(shí)現(xiàn)它就不會(huì)太困難。

  當(dāng)然,出現(xiàn)技術(shù)瓶頸也是一個(gè)行業(yè)在上升期必然會(huì)遇到的問題,更何況,現(xiàn)在智適應(yīng)教育的發(fā)展已經(jīng)足夠讓我們驚訝的了。Carsten Ullrich認(rèn)為,“學(xué)習(xí)分析(Learning Analytics)和教育數(shù)據(jù)挖掘(Educational Datamining)在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)中的應(yīng)用已經(jīng)取得了令人矚目的成果。目前關(guān)于如何從現(xiàn)實(shí)世界收集數(shù)據(jù)的調(diào)研結(jié)果顯示,行業(yè)中已經(jīng)開始在教室、演講廳,以及諸如智能手機(jī)上的傳感器等場(chǎng)景收集數(shù)據(jù)。一旦我們能夠縮小數(shù)字系統(tǒng)與真實(shí)(物理)生活之間的差距,AI就會(huì)變得非常強(qiáng)大和有用?!?/p>

來(lái)源:雷鋒網(wǎng) 責(zé)任編輯:高虹 我要投稿
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