人工智能在教育中的應用

胡祖奎+張渝江

人工智能已經開始在很多社會領域發揮重要的作用。在一些教育項目中，人工智能的應用也初見端倪。

2016年1月，美國佐治亞理工學院計算機學院的教授Ashok Goel，借助IBM的Watson人工智能系統創建了一個在線機器人Jill Watson，并將其作為課程教學助理。其目的是幫助教師回答學生通過在線論壇提出的大量課程問題。通過幾個月的反復調試，Jill Watson的回答已經能夠達到97%的正確率。現在，機器人助教已經可以直接與學生溝通，不需要真人助教的幫助。這項人工智能在教育中的使用，解決了Ashok Goel教授的助教人數不夠，難以及時回答學生提問的困境，增加了學生參與在線學習的興趣，提高了在線學習的留存率。

這只是人工智能在教育領域的小試牛刀。雖然有專家預測在未來十年內不會看到人形機器人替代教師進入課堂，不過地平線報告2016年基礎教育版和2107年高等教育版都預測未來五年內人工智能將會在教育行業普及。

● 教育行業已有的人工智能研究和應用

Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育領域應努力解決“五大挑戰”：①為每一個學習者提供虛擬導師：無處不在地支持用戶建模、社會仿真和知識表達的整合。②解決21世紀技能：協助學習者自我定位、自我評估、團隊合作等。③交互數據分析：對個人學習、社會環境、學習環境、個人興趣等大量數據的匯集。④為全球課堂提供機會：增加全球教室的互聯性與可訪問性。⑤終身學習技術：讓學習走出課堂，進入社會。

過去十年，一些研究者對人工智能在教育領域中的應用做了大量的探索。相關的研究成果包括：①跟蹤學習者的思維步驟和解決問題的潛在目標結構（Anderson等，1995）；②診斷誤解和評估學習者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及時的指導、反饋和解釋（Shute， 2008）；④促進高效學習的行為，如自我調節、自我監控和自我解釋（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合適的難度水平和最適當的內容來規劃學習活動（VanLehn，2006）。

這些研究，基本上使用到了人工智能的每一項技術——自然語言處理、不確定性推理、規劃、認知模型、案例推理、機器學習等。“智能導師系統”就是基于這些研究和技術而開發的人工智能教育應用。類似的成熟產品包括Tabtor（hellothinkster.com）、Carnegie Learning（carnegielearning.com）和Front Row（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷澤大學的一項試驗發現用智能導師系統的學習者比使用其他教學方法的學習者獲得的成績更高。

● 人工智能在教育行業的新發展

教育行業的三種類型（內容、平臺和評估）的服務商都在經歷著一場變革。內容出版商面臨紙質印刷到數字出版和開放教育內容的挑戰。學習平臺正試圖區分自適應、個性化和數據分析的功能。評估供應商則繼續探尋從多項選擇題測試轉向更具創新性的問題類型。人工智能將為這三種類型教育服務商帶來新的發展思路和契機，同時也惠及教育生態系統中的所有利益相關者。學生通過即時反饋和指導提高學習效率，教師將獲得豐富的學習分析和個性化指導經驗，父母能夠低成本地為孩子改進職業前景，學校能夠規模化提高教育質量，政府能夠提供負擔得起的教育。2017年，人工智能將在以下領域發揮其效益。

1.人工智能批改作業

批改作業和試卷是一件乏味的工作，這通常會占據教師大量的時間，而這些時間本可以更多地用于與學生互動、教學設計和專業發展。

目前，人工智能批改作業已經相當接近真人教師了，除了選擇題、填空題外，作文的批改能力已經大幅提高。美國斯坦福大學已經成功開發出一種機器學習程序，能夠批改8～10年級的作文。隨著圖像識別能力的大幅提高，手寫答案的識別也接近可能。就連占有美國標準化考試60%市場份額的全球最大教育企業——培生公司也認為，人工智能已經可以出現在教室并提供足夠可信的評估。據培生公司近期的報告Intelligence Unleashed推測，人工智能軟件所具有的廣泛的、定制的反饋能夠最終淘汰傳統測試。

2.人工智能實現一對一輔導

自適應學習軟件已經能為學生提供個性化學習支撐。據2011年VanLehn的一項研究發現，人工智能在某些特定主題和方法上比未經訓練的導師更具有效性。進一步的研究發現，人工智能導師能在學生出錯的具體步驟上給予實時干預，而不是就整個問題的答案給予反饋（Corbett & Anderson，2001；Shute，2008）。

自適應學習在拉美地區正在興起。André Urani市政學校的學生使用人工智能軟件Geekie觀看在線課程（視頻和練習）。Geekie為學生提供每一步的實時反饋，并隨著學習的進展來傳授更為精細的課程內容。

早在1984年，本杰明·布盧姆的研究就提出一對一輔導能帶來更好的學習效果。而人工智能技術可以模擬一對一輔導，以更好地跟蹤、適應和支持個體學習者。這將是人工智能在教育中更高層次的個性化學習應用。例如，比爾·蓋茨看好的人工智能聊天機器人或個人虛擬導師，能在學生面臨挑戰時提供強有力的支持，隨時隨地回答學生的提問；還可以為學生訂制學習方案和規劃職業發展路徑，并引導學生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天機器人或虛擬導師的面孔和聲音來滿足學生個人喜好。對比網頁界面的自適應學習系統，這才是真正做到了一人一導師。

3.人工智能關注學生情感

2016年地平線報告高等教育版把情感計算列為教育技術發展普及的重要方向。也就是說，人工智能不僅限于模擬人類傳遞知識，還能通過生物監測技術（皮膚電導、面部表情、姿勢、聲音等）來了解學生在學習中的情緒，適時調整教育方法和策略。例如，機器人導師捕捉到學生厭煩的面部表情時，就可以立即改變教學方式努力激發他們的興趣。這種關注情感的人機交流為學生營造一個更真實的個性化學習環境，更好地維持了學習者的動機。美國匹茲堡大學開發的AttentiveLearner智能移動學習系統就能通過手勢監測學生的思想是否集中。突尼斯蘇斯國家工程學院的研究人員正在研究開發基于網絡的人工智能教學系統。該系統能夠識別學生在任何地方開展科學實驗的面部表情，以優化遠程虛擬實驗室的教學過程。

進一步的研究發現，人工智能還可以關注學生的心理健康。當前已經有使用人工智能來為自閉癥兒童提供有效支持的案例。例如，倫敦知識實驗室在Topcliffe小學開展試驗，讓自閉癥學生與半自動虛擬男孩安迪開展互動交流，研究人員發現患有自閉癥的學生在社交能力方面有進步。

4.人工智能改進數字出版

教科書等課程材料并非總是完美，傳統印刷出版讓課程的修訂變得過于緩慢。這不僅是生產工藝的問題，更主要的是紙質課程材料無法快速獲取使用者的反饋來識別缺陷所在。而數字化出版在人工智能的支撐下能徹底改變這一現狀。

人工智能可幫助使用者快速識別課程缺陷。大規模網絡開放課程Coursera的提供者已經將這一想法付諸實踐。當發現大量學生的作業提交了錯誤的答案時，系統會提示課程材料的缺陷，進而有助于彌補課程的不足。

另一項人工智能在數字化出版的應用是自動化組織和編寫教材。這是基于深度學習系統能模仿人類的行為進行讀和寫。Scott R. Parfitt博士的內容技術公司CTI就依據這項技術幫助教師定制教科書——教師導入教學大綱，CTI的人工智能引擎能自動填充教科書的核心內容。

隨著自然用戶界面和自然語言處理在人工智能領域的成熟應用，課程材料的數字化出版也會有更新的形態——不再局限于書本或網頁的形式，聊天機器人和虛擬導師將成為內容表達的更好的方式。

5.人工智能作為學生

多年的研究表明，教會別人才是更好的學習，即learning-by-teaching。美國斯坦福大學教育學教授Daniel Schwartz正基于這一理念來開發新的人工智能產品。他聯合了多個領域的專家一起開發了人工智能應用——貝蒂的大腦（Bettys Brain），讓學生來教貝蒂學習生物知識。試點研究發現，使用這一方法來學習的學生比其他學生成績更好，且在科學推理上也更勝一籌。

類似的研究和開發還有瑞典隆德大學的Time Elf和美國卡內基梅隆大學的SimStudent，這兩個人工智能產品也是基于learning-by-teaching而開發，讓學生在教會機器人知識的過程中深化對知識的理解。

另外，人工智能還推動其他教育方法和技術更好實現。如讓虛擬現實學習環境更具沉浸感；給學生帶來更多動手實踐的機會；提供基于豐富學習分析的仿真和游戲化學習場景等。

人工智能是對過去數十年來教育技術應用的綜合。未來十年，開源的人工智能算法與有經驗的教育工作者結合給教育帶來的變化將會超過以前任何一種技術。