3分快3开户Live回顾| 朗播首席科学家解析:AI+教育真正重要的是什么? | 雷锋网

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【大咖Live】AI自适应教育专场第三期,朗播首席科学家贾艳明带3分快3开户来了关于“AI+大数据落地语言学习的实践和思考”的主3分快3开户题分享,详解朗播在AI+教育方面的实践经验。目前,本期分享音频及全文实录已上线,「AI投研邦」会员可进「AI投研邦」页面免费查看。

本文对本次分享进行要点总结及PPT派发,以帮助3分快3开户给让我们提前清晰地了解本场分享重点。

  • AI在教育行业的应用,以及朗播的看法;

  • AI在朗播语言学习的体系中要怎样3分快3开户具体落地;

  • 教育新零售,以及在教育新零售下,AI学习助理是缘何样更加有效地帮助给让我们学习;

  • AI在未来教育场景中的展望。

以下为朗播首席科学家贾艳明的累积实录摘取,雷锋网(公众号:雷锋网)【AI投研邦】在不改变原意的基础上做了派发和精编。

给让我们好! 我是来自朗播的首席科学家贾艳明,在朗播主要人工智能和大数据工作,也完成了自主知识产权的口语评分以及作文评分引擎,并在今年完成了AI学习助理的研发,发表了什么都相关的论文,申请了其他专利。

感谢雷锋网「AI投研邦」给予肯能和给让我们交流。朗播成立于60 7年6月,是一家基于智能学习技术和行为大数据分析,以语言培训行业的标准输出为核心的英语教育科技公司。产品肯能覆盖出国留学考试,以及国内四六级考试和通用学习产品,然可不还上能 够提供课3分快3开户程练习测评问答社区等一站式服务。

一、 AI在教育行业的应用

贾艳明提到,教育是什么呢?教育本质上来说,是以知识为工具,教会他人思考的过程。它分成两累积,一累积是以知识为工具,指的是知识的传递过程。第另一个是教会他人思考,意思是,你把知识研究会只是,不能把它吸收内化成另一方的能力,原来 得话你才会思考,才会用你学到的东西去出理 什么的问题。

实际上AI+教育真正重要的是什么?他认为教研有点要,另外原来倘若数据和技术。

首先教研是根本,肯能有原来好的教研,它肯能会产生原来伟大的教育公司。或者肯能没有好的教研,不到高超的技术,它肯定也做不成原来好的教育公司,肯能教研是根本。

第另一个是数据和技术,随便说说 数据更重要,肯能数据大概原料。它大概你现在可不还上能 看到石油和煤,而技术倘若原来加工原料的工具。或者随着开源工具的发展,技术重要性远远不如数据没有重要。或者总结下来,肯能原来公司没有教研和数据是有什么的问题的,或者我总说,没有教育和数据谈AI+教育倘若耍流氓。

总结下来,AI+教育的关系是AI技术辅助教育,帮助给让我们改善学习效果,提高学习速率单位。打上去三根得话,倘若他可不还上能 改善给让我们学习的体验,让给让我们学数学更加舒服,更加轻松。

二、 AI在朗播的实践

朗播提供的是什么?朗播提供是原来专家经验加能力图谱为基础的标准化产品。解释一下缘何说能力图谱有点要,肯能只是肯能给让我们听到的更多的是知识图谱,缘何要强调能力?肯能无论是实践肯能考试,能力是最根本的东西。什么都给让我们是以能力突破为基础,或者也是以提高真正的语言能力为目标,而不仅仅是应试。第另一个是标准化,标准化原困 你其他东西可不还上能 量化,可不还上能 控制的。

朗播提供的是标准化产品,在你其他基础上,给让我们会有基于AI和大数据的个性化的学习平台。简单说一下,大概我来这里学习,首先是能力量化,进行能力测评,知道你哪里有什么的问题并测评出来,或者就会给你做针对于另一方能力不够的地方进行能力训练的计划,或者你去做练习,再来测评,以此反复循环并直到达到目标。

顶端会有智能的评测技术和行为数据来辅助个性的学习,让过程更加顺畅,比如给让我们做完练习时,我何必 知道我做得缘何样,或者加了智能测评只是,给你知道我到底做的缘何样,从而系统会智能地引导我继续再往下做。

有了数据只是,给让我们只是能说清楚哪块和哪块之间的关系是什么样的,词汇不好还是语法不好,都不能通过数据看出来的。给让我们通过原来 的平台,就不能为每另一方提供属于另一方的个性化学习的方案。

 

具体来说,首先AI第原来应用场景,倘若基础的智能评测技术,它是更加客观更加及时的。比如基于语音识别的口语评测技术,这块主倘若来评测发音质量的,大概测评发音标准与非 的技术。

给让我们还有基于声学空间的发音评测。左边是原来学生在读中国汉字只是的发音,给让我们可不还上能 看到他发U的只是,这好多个音都挨得很近的,那倘若明发的比较标准,肯能他每次发出来的声音总不能集中在某原来区域内。什么都说它相对来比较标准。再看右边,同样是同原来学生,他在读英语时可就不一样。 原来 得话就大概发音控制的何必 太好。一齐给让我们也可不还上能 通过每个音的聚集的大小,以及每个音之间聚集的中心距离,判断出学生的音到底更容易发成什么样子,从而指出他什么的问题所在,帮助他改正。 

除了口语评测,给让我们还有其他主观题评块,主倘若用到自然语言出理 妙招。给让我们强调能力训练系统,什么都题是给让我们另一方的。教研老师出的非常好,倘若为了真正的把能力锻炼起来,而不仅仅像普通的考试题,它随便说说 起不到能力训练的作用,而倘若在简单的刷题。

随便说说 给让我们更多的是在作文的评分上会有自然语言的使用。比如说给让我们可不还上能 对学生写的作文形态进行评分,比如说他的论点与非 明确,论述的要怎样,理由段缘何样,是与非 让步段,结论是有的是很清晰,形态是有的是完整性。

给让我们会请教研专业老师做其他标签,通过机器学习模型训练出来形态评分模型。内容方面,给让我们也通过主题模型、大概学生写的论文是有的是跟主题相关,可不还上能 支持当前的论点。教研老师会帮给让我们做其他标签,或者给让我们去训练模型。

最后倘若语言能力,它包括了拼写检查以及语法检查。拼写检查用的是winnow算法打上去语言模型。给让我们使用了综合的语法检查的模型,包括基于规则的模型、分类模型、神经网络翻译模型,进行了语法的检查。

为了让给让我们不能更加清楚的看到自适学数学习过程是测学练的过程。在测的过程中知道你哪块能力不行,提供其他快速精准测评模型。测完只是倘若要学,在平时的传统学习中,它应该叫教学,大概老师帮助你制定出学习计划,或者你按你其他计划学习,叫学习路径的规划。

规划好了只是就去学,即练习的过程,这也倘若能力训练的过程。顶端给让我们会有知识追踪模型,不知道们练习的进展和成果要怎样。给让我们可不还上能 了解一下这好多个模型。

第原来,给让我们首先介绍快速的测评模型,肯能随便说说 给让我们还有原来更加精准的模型,它时间比较长,需用另原来小时的,评测也更加的准确。

但肯能给让我们有只是随便说说 需用其他快速测评模型,也要相对准确。没有这只是给让我们就使用了原来基于信息增益的快速测评模型,基本上倘若做少数的题就不能得到你的能力点的基本范围。随便说说 它的原理何必 没有错综复杂,或者给让我们需用什么都的数据。大概给让我们不能通过线下的几滴 学生做题,看到有一累积的题目是跟能力点评价有很强的相关性,从信息的深层来讲,它们的贡献更多, 剩下的提供信息少,这只是给让我们就会在线下把信息量提供最多的什么题选出来,或者给让我们把什么题做对做错的关系跟能力点之间的范围都记录下来。

当给让我们到了线上的只是,大概学生只需用做刚才记录下来的什么信息量最大的题。做完只是,肯能几滴 的学生肯能帮助给让我们统计出什么题到底对应能力关系是缘何样的,这原来东西一结合,就通过几滴 的题就不能知道能力会落在什么范围内。

第二是基于贝叶斯妙招的能力水平预测,给让我们不能在很短的时间用很少的题帮助学生把他的能力水平测出来,剩下就根据能力进行推荐了。

根据能力推荐有什么都种妙招,比如贝叶斯妙招、强化学习、KNN等妙招,各有适用的场景。这里我给给让我们讲讲利用贝叶斯网络实现学习路径规划的基本原理。贝叶斯网络简单讲大概每个节点之间有一定的相关性,节点之间的相关性是通过条件概率来反映,大概当我的某个能力点高的只是,跟它相关的下原来节点的能力点高低的概率是好多个。

整个的网络通过专家经验把节点和网络形态选着下来,剩下通过数据把条件概率算出来,作为原来基础模型。当某个学生来了只是,给让我们根据他输入的当前请况、未来目标、顶端通过测评不能得到的能力点和对应分数的关系,给让我们就不能推出来,在原来 的条件下,他的其它其他节点到底个什么请况?大概他能力点低的概率有好多个,高概率有好多个。给让我们就不能选着出来适合于你其他学生学习的最优路径。

当他的学习路径规划好只是,就现在刚现在开始练习。练习的只是,就会有原来知识追踪模型,它随便说说 是根据学生答题序列,通过知识追踪模型得到知识掌握的概率,这是知识追踪的概念。没有传统知识追踪,如图所示,左边是贝叶斯模型,顶端是深层学习的知识追踪。左边模型大概它倘若针对原来知识点得话算得很准,顶端深层学习的知识追踪模型需用几滴 的数据。

给让我们提出了贝叶斯深层学习的追踪模型,把只是深层学习顶端得每个参数点,变成了概率分布。原来 得话模型会更加准确,它大概是利用了所有的学生推断下原来学生到底做得缘何样,而不仅仅是当前模型的固定点去推断。

总的来说,朗播的语言学习体系中AI大概是原来 的形态。首先会通过妙招课进行知识传递的过程,或者自适学数学习系统就会有知识吸收内化变成能力的过程。AI和大数据会在每个环节发挥作用,让学习模型更加精准,让学习速率单位更高,让学习体验更好。

三、教育新零售和AI学习助理

给让我们缘何样出理 双师什么的问题。教育新零售随便说说 是基于新零售,马云在16年提出来的利用线上服务和线下体验,进行新的零售模式。对于教育来讲得话,朗播提供的线上倘若中央餐厅厨房式的内容标准化产品供给,线下是本地化标准流程的服务,主倘若辅导反馈和陪伴,顶端是通过数据去打通的。

肯能没有AI,线上倘若学员通过妙招课和自适学数学习系统,首先进行线上学习。接下来倘若线下的导师帮助他做其他归因分析,提供出理 方案,或者还有其他是可不还上能 给他陪伴、监督他学习。顶端通过数据打通就可不还上能 了。有了AI只是,在基于学员数据的基础上,通过AI技术对学员的学习过程和能力提升请况进行更精确的评价,从而给他提供更客观准确的归因和出理 方案。线下导师可不还上能 利用AI学习助理进行简单督学,更多的是陪伴,给你机接口更加明确,人个所有发挥另一方的优势,帮助学员更高效地学习。

四、AI在未来教育场景其他展望

 

第原来是学习的内容和过程应该是标准化的,或者每另一方有的是个性化,肯能标准化不能量化,只是给让我们才不能为每另一方都提供个性化的东西。第另一个是教育新零售,利用大数据和人工智能打通了线上线下的隔阂,是更加有效的学习妙招。它会出理 双师模式存在的什么的问题,而大数据和人工智能就会给学生提供原来线上线下一致的服务。

最后其他是人工智可不还上能 取代教师,肯能教育是原来有温度的职业,它是不到取代教师的,或者教师的角色会存在变化,有一累积能力高的水平高的进行知识传授,有一累积水平稍微差其他的肯能刚入门的就可不还上能 做简单的辅导。没有剩下的倘若像朗播原来 的学习产品,就需用教师变成原来产品经理,进行系统设计。 基本上我随便说说 未来AI跟教育也是原来 的关系。

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