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未來大數據、人工智能對教育的變革將持續發酵。
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比爾蓋茨曾預言，“5年以後，妳將可以在網上免費獲取世界上最好的課程，而且這些課程比任何壹個單獨大學提供的課程都要好。”
現在看來，雖然並不是每個網上課程都能強過大學教程，但是在線教育已經成為現實，據業內人士估算，目前中國在線教育用戶數量過億，市場規模達數千億元，而且線上學習者也是受益良多。
不僅在線教育成為了新的風口，同時在大數據與人工智能的加持下，教育行業的相關應用正在進入深水期，現代教育的形式正在悄然改變。
大數據+AI賦能教育
目前，大數據+AI正在賦能各行各業，教育也不例外，人臉識別、語音識別等智能技術開始用於語文、英語、音樂等學科，為教育提供更加智能化、個性化的解決方案。
從教學過程來看，落實到授課、學習、考評、管理等各個方面，大數據+人工智能可以使教育在形式和內容方面都能趨於多樣化。
授課
“不得不承認，對於學生，我們知道得太少。”這是卡耐基梅隆大學教育學院的壹句經典名言，同時也是教育領域普遍存在的議題。
對於80、90以及更早的幾代，從小學到大學接受的都是生產線教育，壹代學生應用同壹套教材，壹個學科由壹個老師負責，並通過同壹套標準進行考核，因為個性化的私人教育仍屬奢侈品。
現在，大數據與AI可以幫助輕松實現自適應教育與個性化教學。在教學方式方面，智慧課堂可以為老師提供更為豐富的教學手段，全時互動、以學定教，老師上課時也不再是只有壹本教科書，而是可以任意調取後臺海量的優質學習資源，以多種形式展現給學生。
比如，語音識別和圖像識別在教育上的應用，大大提高了師生的教學體驗。對於某個英語句子，可以通過手機拍照上傳到雲端，系統會根據海量的語音素材，用合適的語氣和語調閱讀這句話，還可以與語音測評技術結合，讓學生跟讀這句話，並由系統做出測評並反復朗讀打分。
同時，通過虛擬現實、增強現實與大數據的珠聯璧合，盡可能還原教育場景，讓學生愛學、樂學，學習效果也能有質的飛躍。比如谷歌通過引入AR與VR技術，創造教學應用“實境教學”，正在悄然改變課堂的活動方式。
在教學過程中，通過收集和分析學生日常學習和完成作業過程中產生的數據，老師即能準確知曉每個學生的知識點掌握情況，為每壹位學生有針對性地布置作業，達到因材施教的效果。
此外，未來機器人教學也將成為壹種趨勢，此前在喬治亞理工學院的壹個300多人的課堂上，人工智能機器人教吉爾沃森(Jill Watson)擔任了壹個月助教，會在第壹時間回復郵件，而且口吻並不機械，因此並沒有人發現她其實是壹個機器人。
學習
對於學生而言，在學習過程中，壹方面可應用大數據技術，根據知識點的相互關系，制作知識圖譜，制定學習計劃，另壹方面，數據挖掘技術可以幫助進壹步分析學生個人的學習水平，並建立與之相匹配的學習計劃，並由AI系統確定如何為學生提供個性化補充指導，以幫助高效學習，避免題海戰術。
比如，過去需要3個小時練習的考題，也許真正需要掌握的知識點只需要花費半個小時。那麽應用大數據與人工智能，就可以不斷對學生的學習成果進行評估，並有針對性地推薦適合每個學生的練習，節約時間，卻能達到更好的學習效果。
同時，利用圖像識別技術，也能進壹步提高學習效率。如今，學生們可以通過手機拍攝教材內容或作業題目，分析照片和文本，並顯示相應的要點與難點。隨後，在線課堂、百科鏈接，以及教師上傳的PPT以及 PDF文件等，為自主學習提供了更多可能性，整個過程運用機器學習和自然語言處理技術來收集處理。
另外，在線教育發展得如火如荼，通過提供視頻教學、謎語、遊戲等靈活多樣的課程形式以及優質豐富的課程內容，使學習不只限於某時某地，可以靈活有效地安排學習計劃。
其中，就編程而言，越來越多孩子通過在線教育進行學習。如編程貓依靠人工智能和數據挖掘系統，為6~16歲青少年提供了圖形化編程平臺，並針對不同學生進行差異化課程推送。學生在平臺上通過使用圖形化編程語言創作遊戲、軟件、動畫、故事等作品，可以同步鍛煉提升邏輯思維能力、任務拆解能力、跨學科結合能力和團隊協作能力等。
考評
在傳統教育中，考試與評價可以說耗費了老師們的大量時間。如今，大數據、文字識別、語音識別、語義識別等技術的日趨成熟，使得規模化的自動批改和個性化反饋走向現實。
通過應用大數據與人工智能，老師只需將需要批閱的試卷進行掃描，就能實時統計並顯示掃描過的試卷份數、平均分、最高分，以及最集中的錯題和對應知識點，壹目了然，方便進行全面、實時分析。
如果需要對幾十萬、幾百萬份考試試卷進行分析，也能通過精準的圖文識別以及海量文本檢索技術，快速核對檢查所有試卷與目標相似的文本，並迅速提取並標註出可能存在問題的試卷，幫助實現智能測評。
在這方面，科大訊飛可以說走在行業前沿，其英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定並應用於全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。
管理
如果說學習者大多只是關註“學”的部分，那麽學校教育則需要在教學之外，進壹步分析教育行為數據，做好管理工作。通過智能技術，充分考慮包括教務處、學生處、校辦、校務處等部門在內的校園管理需求，學校可進壹步采集、記錄、分析教與學及其相關教育行為，更好地勾勒出教育教學的真實形態，有效推進教學信息化。
目前，壹些高校已經建立了學生畫像、學生行為預警、學生家庭經濟狀況分析、學生綜合數據檢索、學生群體分析等功能應用，幫助更好地分辨學生在專業學習或就業方向上的潛能，從而為學生提供個性化的管理與培養方案。
例如，面對多樣的選課需求，如何合理排課成為壹個亟待解決的難題，而在沒有人工智能的時候，老師排課往往需要幾周時間，還不能保證讓學生都滿意。現在用人工智能算法進行排課，學生只需提交自己的課程選擇，系統可以結合課程、教室、師資進行快速的排課，大大提高效率與學生滿意度。
在教育領域，這只是開始，大數據、人工智能對教育的變革還將持續發酵。未來，以大數據實現教育個性化，用人工智能賦能教育，在成倍放大教育產能的同時，將使得優質教學資源得到充分利用，從而做到因材施教、因人施教。
對此，我們不僅要仰望星空，更要腳踏實地。正如教育家葉聖陶先生所言，教育是農業，而非工業。不僅教育需要壹個發展過程，同時孩子們也如農作物壹般需要成長時間，而大數據與人工智能則將成為其生長期重要的養分與輔助力量。
圖片來自網絡。
編輯：黃繼彥
校對：王紅玉
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