原標題：乂學教育CEO周偉：人工智能自適應技術(shù)如何十倍提升學習效率

2016 年中國K12 在線教育高峰論壇

齊魯晚報濟南8月22日訊：K12——教育類專用名詞(kindergarten through twelfth grade)，指幼兒園到十二年級。2016年6月24日，教育部發(fā)布《“十三五”教育信息化規(guī)劃》指出：到2020年，基本建成“人人皆學、處處能學、時時可學”的教育信息化體系。這引起了在線教育界的重視。

為了推動K12在線教育的發(fā)展，北京教育信息化產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟與互聯(lián)網(wǎng)教育研究院特組織此次論壇。此次論壇有教育部相關(guān)人員、教育行業(yè)專家、教育局、學校、在線教育企業(yè)、線下培訓機構(gòu)、教輔出版機構(gòu)、投資機構(gòu)等多方同場互動，干貨不斷!

乂學教育CEO 周偉受邀分享：“在線教育的下一個風口”

乂學CEO 周偉霸氣稱“不做廣告”，因為好品牌本身就是活廣告。 作為智適應教育品牌的領(lǐng)先者，周偉表示有義務同大眾分享如何看待智適應教育，并指出“到底好不好”關(guān)鍵看給作為受眾的學生和老師帶來什么益處。因此，人工智能和智適應的最核心技術(shù)在于：真正能幫助學生和老師去解決哪些學習問題。

傳統(tǒng)非智能線性教學的最致命難題：做不到精準

“為什么中國孩子苦?”因為在過往的傳統(tǒng)的教育培訓理念之中，或者校內(nèi)的教育培訓理念之中，孩子被喂食的都是“大鍋式的炒冷飯”。

“無論學生會不會、懂不懂，他都必須花45分鐘老老實實地聽課。線上和線下多是這種令孩子倍感枯燥的教育場景。”且不說學生被動地再次輸入所有知識耗費的時間精力多少，更糟糕的是，這種“大鍋飯”無法提供學生真正迫切需要的“營養(yǎng)”。學生沒有掌握和需要學習的知識點經(jīng)常被忽略或一語帶過。

相比這種章法雜亂的傳統(tǒng)的非智能線性教學，人工智能智適應教學幫助學生通過測評，精準地找到了知識薄弱點，進行了有序地羅列。這樣因地制宜的教學有效提升了學習效率。

跟AlphaGo 一樣精準定位的智適應教育：解決最致命的難題

“做到精準”，智適應教育利用的技術(shù)是：知識狀態(tài)空間 知識空間理論，包括IRT技術(shù)打難度積分標簽,從而精準定位學生知識點掌握狀態(tài)。這一檢測技術(shù)與AlphaGo有異曲同工之妙。

AlphaGo利用棋譜 價值網(wǎng)絡 快速走棋技術(shù)，來準確判斷當前整體棋局?！皡^(qū)別于AlphaGo的是，智適應教育解決難題不僅在于檢測出學生的問題，更要提供學生可靠的解決方案?！苯逃龥]有棋譜，但有知識圖譜。知識點細分化后，在知識圖譜中，精準定位的目的是為學生規(guī)劃最有效的學習路徑。

知識空間理論和信息論結(jié)合做到因材施教

“傳統(tǒng)教學中，學生接受老師傳播知識內(nèi)容的時間是一致的，包括信息量也是一致的。上課45分鐘的時間里10個知識點，前20分鐘有些學生已經(jīng)學到了10個知識點;而剩下的時間里，學會的學生可能開始懈怠;下課后仍然有學生沒掌握10個知識點?！彼灾沁m應學習要解決教學資源均一無差異化，以此幫助每一個學生學會每一個知識點。

用知識空間理論和信息論的結(jié)合，把知識圖譜做到極致的細化，達到了智適應最核心的提升學習效率的一個關(guān)鍵點：根據(jù)每個學生所掌握一個知識點所需的時間不同，因材施教。

個性化匹配幫助學生運籌帷幄

“首先，就如同AlphaGo將所有走法 蒙特卡洛搜索樹結(jié)合，對當前整體棋局下的最佳策略做一個規(guī)劃;智適應教育將學生畫像 內(nèi)容側(cè)寫、機器學習 概率圖模型結(jié)合進行個性化學習內(nèi)容和路徑相匹配;針對學生做出一個最為精準的學習路徑的推薦?！?/p>

“同時，根據(jù)教育測量學、認知診斷理論，能把每個學生他所缺的部分都精準規(guī)劃出來。通過測、學、練這三個步驟來完成學生每一次的個性化學習。真正做到因地制宜，有力方式地學習?！?/p>

個性化學習路徑推薦實現(xiàn)最高學習效率

用智適應教育優(yōu)先推薦的學習路徑，為什么學習效率最高?大量的實驗研究證明：與很多競爭對手相比，結(jié)果發(fā)現(xiàn)智適應學習真正能夠提升孩子的學習有效性。機器比人完美地能夠探測到：兩個90分的學生對知識點掌握的狀態(tài)和熟練程度完全不同。

這就像司機不能夠準確告訴實時交通的情況，而百度或高德這類電子地圖卻能夠隨時隨地提夠路段暢通或擁堵的準確信息。用好科技，更省時更高效地直達目的地。

個性化學習內(nèi)容推薦實現(xiàn)全跟蹤服務

智能平臺自帶跟蹤性質(zhì)，可根據(jù)數(shù)據(jù)的采集和分析進行實時服務。智適應通過分析學習內(nèi)容與學習效果的因果關(guān)系，推薦出最個性化匹配的學習內(nèi)容。諸如淘寶、亞馬遜，你的孩子從出生在它的平臺上購買第一罐奶粉開始，你將會接連不斷地收到尿布、嬰兒床和奶嘴的廣告，或者三年后你還會收到書包和孩子相關(guān)一切的廣告。

知識漏洞，溯源根治

與AlphaGo相似，其通過強化學習 增強時策略網(wǎng)絡不斷地修正上輪策略網(wǎng)絡的參數(shù);乂學智適應通過學生學習數(shù)據(jù) 學生知識狀態(tài)學習分析 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來追根溯源查找知識漏洞。

徹底地幫學生解決知識體系里面最基底知識點的掌握程度，找到了問題以后，向他提供解決方案，讓他每一個知識點都掌握牢固。與傳統(tǒng)的補課相比，每個課時能夠達到學習的目的和效果，不至于家長花了冤枉錢而學生盲目補習還沒收獲。

保持學生的專注度

學習有沒有源動力?答案是沒有。學習的動力來自于兩點：內(nèi)在的壓力和外在的壓力。內(nèi)在的壓力集中于2%-5%的學霸因素，渴望獲得成就感而強迫自我學習。外在的壓力則來源于社會、學校和家庭等相關(guān)因素。

如果學習內(nèi)容難度與學生能力不相匹配，就會容易造成學生沒有學習興趣。所以智適應教育堅持：學習系統(tǒng)與學生能力相匹配，讓其找到學習成就感，提升學習的樂趣，培養(yǎng)其內(nèi)部的動力。

智適應通過四個內(nèi)容：研究的課題、建立個人畫像、個性化匹配和優(yōu)化教育模式，全程緊密運作，從算法的開發(fā)、內(nèi)容的制作、教學方案的制定，包括線下教學場景的結(jié)締，發(fā)揮人工智能和智適應的最大優(yōu)勢。

AlphaGo 和在線教育的共同啟示

大數(shù)據(jù)驅(qū)動和算法驅(qū)動正在勢不可擋地改變著我們現(xiàn)在的生活習慣。智適應的背后是大數(shù)據(jù)云計算平臺。如果沒有云計算，這項教育技術(shù)沒有辦法開展。是因為所有的智適應都是實時的，都放在云平臺上。智適應將不斷優(yōu)化升級教育互聯(lián)網(wǎng)的科技。

將個性化學習帶給全世界每一個孩子