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1. 人工智能自適應(yīng)教育相關(guān)概念闡述

1.1 人工智能自適應(yīng)教育的概念

運(yùn)用人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、認(rèn)知科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)、行為科學(xué)等知識，連續(xù)、實(shí)時地收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)行為、偏好和學(xué)習(xí)狀態(tài)實(shí)時動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑，以達(dá)到個性化教學(xué)的目的。這種基于AI技術(shù)的自適應(yīng)教育即為人工智能自適應(yīng)教育，簡稱為智適應(yīng)教育。

1.2 人工智能定義及其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能定義

人工智能是一門綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科，是使用機(jī)器代替人類實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識別、分析、決策等功能的技術(shù)。伴隨著人工智能的三次浪潮，越來越多的中國企業(yè)投入到AI領(lǐng)域的研究和探索中。在國務(wù)院發(fā)布的人工智能發(fā)展規(guī)劃中在2030年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1萬億元，并將帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過10萬億元。

人工智能發(fā)展的核心是與行業(yè)相結(jié)合，只有賦能垂直行業(yè)的技術(shù)才具有市場化價值。通過創(chuàng)造新的用戶價值，解決行業(yè)稀缺資源的痛點(diǎn)與提高原產(chǎn)業(yè)運(yùn)行效率，人工智能將會為社會帶來可持續(xù)價值。

應(yīng)用到垂直行業(yè)的人工智能的通用技術(shù)主要包括語音識別、自然語言處理與圖像識別。其中語音識別與自然語言處理已經(jīng)驗(yàn)證的應(yīng)用場景有在線教育和呼叫中心；圖像識別中以人臉識別技術(shù)發(fā)展的最為迅速，應(yīng)用的場景最為廣泛，主要應(yīng)用在安防和金融兩個領(lǐng)域。近幾年，各項(xiàng)通用技術(shù)的錯誤率均接近或超越了人類的平均能力。盡管技術(shù)還有諸多問題亟待解決，但已能在具體的場景下作為輔助功能提高行業(yè)效率。

人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

人工智能在學(xué)習(xí)中可應(yīng)用在測、練、學(xué)、教四個環(huán)節(jié)，類別上可劃分為識別類和策略類。AI教育中的識別類包括拍照搜題、智能測評、智能閱卷等，具體應(yīng)用了圖像識別、語音識別、語義識別等技術(shù)；策略類主要是自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，主要應(yīng)用了信息論技術(shù)、貝葉斯理論、知識空間、遺傳算法等技術(shù)。

1.3 自適應(yīng)教育概念、分類及發(fā)展歷程

自適應(yīng)教育概念、分類

自適應(yīng)教育是一種為學(xué)生提供個性化學(xué)習(xí)的方式，通過追蹤學(xué)生如何回答問題，基于其特定行為和答案，推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)路徑，以更好地適應(yīng)學(xué)生個人的學(xué)習(xí)需求，做到因材施教，類別上分為規(guī)則的自適應(yīng)教育和非規(guī)則的自適應(yīng)教育。

規(guī)則的自適應(yīng)教育：具有固定的在線學(xué)習(xí)順序，系統(tǒng)按照預(yù)先設(shè)定好的規(guī)則，將內(nèi)容傳送給學(xué)習(xí)用戶，無法根據(jù)用戶的行為實(shí)時反饋和調(diào)整學(xué)習(xí)路徑，無法做到真正千人千面的個性化學(xué)習(xí)。

非規(guī)則的自適應(yīng)教育：運(yùn)用人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、認(rèn)知科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)、行為科學(xué)等知識，連續(xù)、實(shí)時地收集學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)行為、偏好和學(xué)習(xí)狀態(tài)實(shí)時動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑，以達(dá)到個性化教學(xué)的目的。這種基于AI技術(shù)的自適應(yīng)教育即為人工智能自適應(yīng)教育。

自適應(yīng)教育發(fā)展歷程

自適應(yīng)教育學(xué)習(xí)理念很早之前就存在，其形成通常與 B. F. Skinner 的教學(xué)機(jī)器和他的程序化學(xué)習(xí)理論有關(guān)，這個理論于 1950s 年代出現(xiàn)，1970s開始通過計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)，出現(xiàn)了智能化教學(xué)系統(tǒng)。近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)不斷成熟，逐漸從理論走向落地應(yīng)用，推動了人工智能自適應(yīng)教育的快速發(fā)展。

1.4 AI教育和自適應(yīng)教育的關(guān)系

AI教育是人工智能技術(shù)在教育行業(yè)的垂直化應(yīng)用，可分為識別類和策略類。自適應(yīng)教育是一種個性化教育方式，以做到因材施教，分為規(guī)則的自適應(yīng)教育和非規(guī)則的自適應(yīng)教育，其中基于AI技術(shù)的非規(guī)則的自適應(yīng)教育，簡稱智適應(yīng)教育，AI教育中的策略類即為智適應(yīng)教育。

1.5 人工智能自適應(yīng)教育分類

根據(jù)人工智能自適應(yīng)教育在學(xué)習(xí)過程中涉及的環(huán)節(jié)和程度，可分為智適應(yīng)題庫系統(tǒng)、智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

智適應(yīng)題庫系統(tǒng)主要涉及學(xué)習(xí)過程的測、練兩個環(huán)節(jié)，公司主要為題庫類、測評類以及作業(yè)類等公司，通過測評學(xué)生的能力，根據(jù)學(xué)生知識狀態(tài)的用戶畫像，提供在線解答、在線練習(xí)等服務(wù)。智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)涉及測-練-學(xué)-教四個環(huán)節(jié)，可以連續(xù)搜集學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，根據(jù)對學(xué)生當(dāng)前能力的了解，規(guī)劃學(xué)生最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑，并自動推送線上教學(xué)視頻等學(xué)習(xí)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)整個學(xué)習(xí)過程的閉環(huán)。

2. 人工智能自適應(yīng)教育行業(yè)現(xiàn)狀分析

2.1 行業(yè)發(fā)展驅(qū)動力

行業(yè)發(fā)展驅(qū)動力

2.2 中美發(fā)展對比

由于中美兩國教育文化的不同，人工智能自適應(yīng)教育行業(yè)的發(fā)展在內(nèi)容生產(chǎn)、商業(yè)模式和應(yīng)用場景上有很大差異。美國的人工智能自適應(yīng)教育起步早，技術(shù)相對成熟，但總體上仍處于高等教育實(shí)驗(yàn)適應(yīng)性學(xué)習(xí)早期階段。美國以平臺型公司為主，內(nèi)容上與大型出版商合作，主要用戶是高等學(xué)校等B端用戶；國內(nèi)起步較晚，人工智能自適應(yīng)教育公司不僅研發(fā)系統(tǒng)，而且自己組建團(tuán)隊(duì)研發(fā)內(nèi)容，主要用戶為K12中小學(xué)生。

人工智能自適應(yīng)教育中美發(fā)展對比

2.3 關(guān)鍵發(fā)展因素

2.4 行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

人工智能自適應(yīng)教育行業(yè)目前處于處于初步發(fā)展期，產(chǎn)業(yè)鏈不成熟，分工不明確，用戶對人工智能自適應(yīng)教育認(rèn)知度低；大小玩家開始入局，對公司團(tuán)隊(duì)的技術(shù)-內(nèi)容-商業(yè)化能力要求高。

行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

2.5 產(chǎn)業(yè)鏈分析

人工智能自適應(yīng)教育行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈分為上游的內(nèi)容研發(fā)和數(shù)據(jù)采集，中游的產(chǎn)品研發(fā)和推廣，下游的用戶。目前，產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)分工不明確，從內(nèi)容研發(fā)-數(shù)據(jù)采集-產(chǎn)品研發(fā)-推廣等各個環(huán)節(jié)，人工智能自適應(yīng)教育公司大都自己來做。隨著行業(yè)不斷發(fā)展成熟，產(chǎn)業(yè)鏈分工有望逐步明確。

3. AI自適應(yīng)教育行業(yè)資本市場表現(xiàn)情況

3.1 投資事件整體情況

2017年，作業(yè)幫、英語流利說、學(xué)霸君、乂學(xué)教育、極課大數(shù)據(jù)均獲得了億元以上的融資額度，使得該年無論是融資總額還是平均投資額均達(dá)到歷史新高。資本的青睞加速了AI教育的發(fā)展。

3.2 人工智能教育投資事件細(xì)分領(lǐng)域概覽

由于行業(yè)主要處于早期，人工智能教育各細(xì)分領(lǐng)域的平均融資額在2000萬元人民幣左右。教輔工具項(xiàng)目獲得的融資事件數(shù)量最多，超過第二名教育機(jī)器人兩倍之多。拍照答題類的項(xiàng)目融資事件數(shù)量雖少，但由于幾筆后期的大額融資，平均額度達(dá)到了第一，超過1億人民幣，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他領(lǐng)域，可以看出人工智能教育中教輔工具和拍照答題更成熟。

人工智能自適應(yīng)教育項(xiàng)目的融資事件數(shù)量很少排在倒數(shù)第二的位置，但平均融資額卻達(dá)到了第二?？梢婋m然行業(yè)處于早期階段，但相對于其他細(xì)分領(lǐng)域來說更受資本的青睞。

3.3 人工智能教育項(xiàng)目地域分布情況

       人工智能教育項(xiàng)目主要集中分布在北京、廣東、上海等一線省市，其中北京最多，占比高達(dá)37%。人工智能自適應(yīng)教育項(xiàng)目也是主要集中在一線省市，和人工智能教育比起來，廣東省占比有所下降。排名前三的是北京、上海和浙江。

4. 國內(nèi)人工智能自適應(yīng)教育代表企業(yè)分析

4.1 一起教育科技

一起教育科技是全球領(lǐng)先的K12智能教育平臺。一起教育科技致力于用先進(jìn)的教育科技、優(yōu)質(zhì)的教育內(nèi)容和持續(xù)的教育熱情，為K12階段的學(xué)校、家庭、社會教育場景，提供更為高效、美好的產(chǎn)品和體驗(yàn)，開啟了智能教育新時代。 

一起教育科技認(rèn)為知識點(diǎn)掌握只是學(xué)習(xí)的開始，學(xué)科能力也只是個性化學(xué)習(xí)路徑的中間過程，最終的目的是掌握舉一反三的跨學(xué)科綜合能力。這種能力體系的建設(shè)依賴于豐富的素質(zhì)教育內(nèi)容和智能診斷、智能推薦等人工智能技術(shù)的結(jié)合。 

在Socrates智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)當(dāng)中來于同步的是知識，高于同步的是能力，由算法構(gòu)建知識點(diǎn)和能力的結(jié)構(gòu)體系。在知識層面不超綱、不超前，讓學(xué)生用更少的時間、更有效的練習(xí)，達(dá)成知識點(diǎn)的掌握和跨學(xué)科思維能力的建設(shè)，學(xué)習(xí)知識的同時獲得終身受益的思維方式。

4.2 乂學(xué)教育

       乂學(xué)教育成立于2015 年，是國內(nèi)一家敢為天下先的人工智能自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)教育公司。截止目前，乂學(xué)已經(jīng)在全國20多個省市自治區(qū)的100多個城市開設(shè)了500多家學(xué)校，2600多名教職員工。乂學(xué)3輪融資累計(jì)超過3億元，SIG、NGP、景林資本、國科嘉和（中科院）、青松基金、新東方教育集團(tuán)、好未來教育集團(tuán)、正和島、俞敏洪個人等聯(lián)合投資。

       乂學(xué)教育成功開發(fā)了國內(nèi)開創(chuàng)性的擁有完整自主知識產(chǎn)權(quán)、以高級算法為核心的自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎。就像AlphaGo模擬圍棋大師，乂學(xué)AI系統(tǒng)模擬特級教師給孩子一對一量身定做教育方案并且一對一實(shí)施教育過程，比傳統(tǒng)教育效率提升5到10倍。乂學(xué)教育在紐約設(shè)計(jì)了人工智能教育實(shí)驗(yàn)室，還與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

4.3 作業(yè)盒子

       作業(yè)盒子是一家專注K12互聯(lián)網(wǎng)教育領(lǐng)域的公司，通過接管K12領(lǐng)域?qū)W生的作業(yè)場景，連接老師與學(xué)生，記錄、生成學(xué)生的學(xué)習(xí)知識圖譜，基于大數(shù)據(jù)，幫助老師因材施教。目前作業(yè)盒子已經(jīng)推出了兩款產(chǎn)品：針對初高中的“作業(yè)盒子”和針對小學(xué)的“速算總動員”。產(chǎn)品自上線以來，已經(jīng)在北京、上海、哈爾濱、太原等400多個城市、70000余所學(xué)校投入使用。

4.4 學(xué)霸君1對1

     學(xué)霸君1對1是學(xué)霸君旗下在線一對一輔導(dǎo)品牌，隸屬上海謙問萬答吧云計(jì)算科技有限公司。基于學(xué)霸君100億次搜題數(shù)據(jù)、學(xué)生課堂反饋數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)分析學(xué)生的知識點(diǎn)掌握情況，構(gòu)建知識體系，實(shí)現(xiàn)“全局可細(xì)分，垂直可訓(xùn)練”。

4.5 高木學(xué)習(xí)

     高木學(xué)習(xí)是全球領(lǐng)先的人工智能教育引擎及平臺提供商，致力于提升人類知識學(xué)習(xí)的效率?，F(xiàn)階段聚焦于K12階段，打造AI Tutor輔助學(xué)生學(xué)習(xí)，為學(xué)生全局優(yōu)化其學(xué)習(xí)路徑，培養(yǎng)學(xué)生元認(rèn)知能力。高木學(xué)習(xí)打造了通用知識學(xué)習(xí)引擎，基于用戶行為數(shù)據(jù)反饋，AI Tutor能不斷演進(jìn)對知識體系的理解。

    公司總部位于深圳，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)畢業(yè)于英國帝國理工、美國加州理工、美國哥倫比亞大學(xué)等世界名校；技術(shù)團(tuán)隊(duì)由聯(lián)合創(chuàng)始人歐洲科學(xué)院院士、英國皇家工程院院士郭毅可教授領(lǐng)銜。高木學(xué)習(xí)提供“人機(jī)共教”教與學(xué)解決方案，以解放教育生產(chǎn)力為目的，目前已服務(wù)近680家學(xué)校及大型教培集團(tuán)，超過60萬學(xué)員，積累學(xué)情數(shù)據(jù)量超5.1億條，并完成松禾資本，深圳投資控股集團(tuán)等國內(nèi)頂級資本的三輪VC融資，公司估值超3億元。

高木學(xué)習(xí)已與華南最大的教輔集團(tuán)卓越教育，河南最大教育集團(tuán)晨鐘教育等國內(nèi)數(shù)百家大型教培集團(tuán)形成戰(zhàn)略合作。公司獲得“2018胡潤百富中國最具投資價值企業(yè)百強(qiáng)榜單”、“深圳人工智能百強(qiáng)企業(yè)”等榮譽(yù)稱號。

5. 國外人工智能自適應(yīng)教育代表企業(yè)分析

5.1 Knewton

Knewton是一家人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺公司，2008年由Jose Ferreira（自適應(yīng)教育這一名詞的締造者）創(chuàng)立于美國紐約，目前估值近10億美金。核心產(chǎn)品是自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎，在學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)搜集、個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容推送等技術(shù)上處于世界領(lǐng)先地位。其目標(biāo)是為發(fā)行商、學(xué)校及全球的學(xué)生提供預(yù)測性分析及個性化推薦。其學(xué)習(xí)效果經(jīng)過數(shù)次十萬人次以上的實(shí)驗(yàn)和實(shí)地使用的顯著性論證，得到國際教育界的廣泛引用，是自適應(yīng)領(lǐng)域的標(biāo)桿型企業(yè)。

Knewton致力于做一個人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺，自己不提供內(nèi)容，與學(xué)校、出版社等內(nèi)容生產(chǎn)方合作。在數(shù)字化自適應(yīng)學(xué)習(xí)課程中，Knewton將合作方的內(nèi)容通過API嵌入到自己的系統(tǒng)中，其人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺通過連續(xù)收集學(xué)生行為數(shù)據(jù)，實(shí)時響應(yīng)學(xué)生在系統(tǒng)中的活動，學(xué)生完成某項(xiàng)活動后，系統(tǒng)自動推送學(xué)生進(jìn)行下一個活動。

5.2 ALEKS

ALEKS是一家基于人工智能引擎的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)服務(wù)商，于1996在美國成立，2013年6月被McGraw-Hill公司收購。它根據(jù)每個學(xué)生優(yōu)勢項(xiàng)和弱項(xiàng)提供個性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)；系統(tǒng)應(yīng)用于K12階段、大學(xué)的數(shù)學(xué)、科學(xué)和商業(yè)學(xué)科。

ALEKS 的產(chǎn)品系統(tǒng)分為定位、準(zhǔn)備和學(xué)習(xí)三階段，程序可反映每個學(xué)生獨(dú)特的知識狀態(tài)，并將每個學(xué)生劃分到課程特定的準(zhǔn)備和學(xué)習(xí)模塊中。不同于傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化測試和書面考試，ALEKS更注重學(xué)生的個性化知識缺口，將定位評估與定向?qū)W習(xí)模塊間無縫過渡，激勵學(xué)生取得更高的成績。

5.3 Realizelt

Realizeit為CCFK旗下教育產(chǎn)品，是一家ToB端的自適應(yīng)教育解決方案提供商，于2007年在美國成立。通過提供智能自適應(yīng)SAAS平臺、一個大型的內(nèi)容庫和一個專業(yè)線下團(tuán)隊(duì)，幫助教育機(jī)構(gòu)搭建一個動態(tài)自適應(yīng)的教育平臺。

Realizeit的產(chǎn)品系統(tǒng)會記錄學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時間的長短，每個問題的嘗試次數(shù)和結(jié)果，教師與學(xué)習(xí)者之間交互的次數(shù)和類型，以及外部干預(yù)的數(shù)據(jù)。這個系統(tǒng)有兩個關(guān)鍵特點(diǎn)，一是當(dāng)數(shù)據(jù)不存在時，系統(tǒng)通過測試學(xué)生或者內(nèi)容做出判斷，第二個特點(diǎn)是在收集數(shù)據(jù)時保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、效率和有效性。

6. 行業(yè)發(fā)展核心要素及發(fā)展趨勢

6.1 AI自適應(yīng)教育行業(yè)發(fā)展核心要素

       大數(shù)據(jù)

       人工智能自適應(yīng)教育建立于海量優(yōu)質(zhì)的應(yīng)用場景數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量、規(guī)模和質(zhì)量尤為重要，豐富的海量數(shù)據(jù)集是算法模型訓(xùn)練的前提。甚至有觀點(diǎn)認(rèn)為，擁有更海量的數(shù)據(jù)比擁有更好的算法更重要。受益于移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和多樣化智能終端的普及，以及物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和傳感器的大量應(yīng)用，源自各種設(shè)備及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的數(shù)據(jù)急劇增加，大數(shù)據(jù)迅速發(fā)展。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)能在很大程度上提高人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，并能優(yōu)化存儲和管理標(biāo)注后的數(shù)據(jù)。因此，可以說，海量數(shù)據(jù)是機(jī)器智能的源泉，大數(shù)據(jù)有力地助推了機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的進(jìn)步，在智能服務(wù)的應(yīng)用中釋放出無限潛力。

      并行計(jì)算

      人工智能自適應(yīng)教育發(fā)展過程中，有限的運(yùn)算能力曾是制約行業(yè)發(fā)展的主要瓶頸。從電子計(jì)算機(jī)出現(xiàn)的早期至今，機(jī)器的運(yùn)算處理能力不斷提升，為人工智能的發(fā)展提供了極大的動力支持。云計(jì)算在虛擬化、動態(tài)易擴(kuò)展的資源管理方面的優(yōu)勢，GPU等人工智能專用芯片的出現(xiàn)，奠定了人工智能在大規(guī)模、高性能并行運(yùn)算的軟硬件基礎(chǔ)，推動數(shù)據(jù)處理規(guī)模和運(yùn)算速度的指數(shù)級增長，極大地提高了算法執(zhí)行效率和識別準(zhǔn)確率。

      深度學(xué)

      數(shù)據(jù)和硬件是人工智能自適應(yīng)教育的基礎(chǔ)，而算法是人工智能自適應(yīng)教育的關(guān)鍵。人工智能發(fā)展史上，兩個轉(zhuǎn)折點(diǎn)尤其值得關(guān)注。一個是研究方法由符號主義轉(zhuǎn)向統(tǒng)計(jì)模型，自此開辟了人工智能發(fā)展的新路徑；另一個是深度學(xué)習(xí)憑借絕對優(yōu)勢，顛覆了其他算法設(shè)計(jì)思路，突破了人工智能的算法瓶頸。深度學(xué)習(xí)即深度網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，它受人類大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的啟發(fā)，由一組單元組成，每個單元借由一組輸入值而產(chǎn)生輸出值，該輸出值又繼續(xù)被傳遞到下游神經(jīng)元。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)通常使用許多層次，且在每層使用大量單元，以便識別海量數(shù)據(jù)中極其復(fù)雜和精確的模式。深度學(xué)習(xí)將人類程序員從構(gòu)建模型的復(fù)雜活動中解放了出來，并提供一種更優(yōu)化、更智能的算法，能夠自動從海量數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，自動調(diào)整規(guī)則參數(shù)并優(yōu)化規(guī)則和模型，識別準(zhǔn)確率極高。自學(xué)習(xí)狀態(tài)已成為機(jī)器學(xué)習(xí)的主流方法。

6.2 人工智能自適應(yīng)教育行業(yè)發(fā)展趨勢

      人工智能在教育中的應(yīng)用特征為推動人工智能與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展指明了方向。在當(dāng)前國家大力發(fā)展人工智能的政策引領(lǐng)下，不僅要從本質(zhì)上認(rèn)識人工智能的核心要素與驅(qū)動力，把握其典型應(yīng)用特征，還要能夠順應(yīng)其發(fā)展趨勢。以數(shù)據(jù)驅(qū)動引領(lǐng)教育信息化發(fā)展方向，以深化應(yīng)用推動教育教學(xué)模式變革，以融合創(chuàng)新優(yōu)化教育服務(wù)供給方式，將是人工智能自適應(yīng)教育應(yīng)用的未來發(fā)展趨勢，也是人工智能時代教育發(fā)展的鮮明任務(wù)和重要機(jī)遇。

      以數(shù)據(jù)驅(qū)動引領(lǐng)教育信息化發(fā)展方向

      人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深入應(yīng)用，推動著信息技術(shù)與教育的融合創(chuàng)新發(fā)展?？v觀人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用發(fā)展歷程，從早期基于規(guī)則的知識表示與推理，到今天基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理、語音識別與圖像識別，“智能”的習(xí)得已經(jīng)由早期的專家賦予演變?yōu)闄C(jī)器主動學(xué)習(xí)獲取。除了算法模型的顯著改進(jìn)，作為模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，大數(shù)據(jù)為人工智能添加了十足的動力燃料。大數(shù)據(jù)智能以數(shù)據(jù)驅(qū)動和認(rèn)知計(jì)算為核心方法，從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識，進(jìn)而根據(jù)知識做出智能決策。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界爭奪的焦點(diǎn)，數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策與服務(wù)已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。在教育領(lǐng)域，數(shù)據(jù)可以解釋教育現(xiàn)象，也可以揭示教育規(guī)律，并能夠預(yù)測未來趨勢。數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法推動著教育研究從經(jīng)驗(yàn)主義走向數(shù)據(jù)主義和實(shí)證主義。因此，教育數(shù)據(jù)革命已經(jīng)到來。數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能將引領(lǐng)教育信息化發(fā)展的新方向。

       以深化應(yīng)用推動教育教學(xué)模式變革

      人工智能在教育領(lǐng)域取得如此大的成就，技術(shù)引領(lǐng)是關(guān)鍵。同時，不難看出，人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用具有較強(qiáng)的場景性，也就是說，這種應(yīng)用是針對教育實(shí)踐活動中的具體問題而展開的，具有明確的問題空間和目標(biāo)導(dǎo)向。也因此，這種由應(yīng)用驅(qū)動的技術(shù)與教育的融合發(fā)展，是技術(shù)在教育領(lǐng)域中的一種深入應(yīng)用。如自動化口語測評中，針對具體的語言語音對象，在語音識別技術(shù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用語音測評技術(shù)實(shí)現(xiàn)對學(xué)生口語的自動化評價。人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域的深化應(yīng)用，創(chuàng)設(shè)了強(qiáng)感知、高交互、泛在的學(xué)習(xí)環(huán)境，為學(xué)生的知識建構(gòu)活動提供了良好條件，為創(chuàng)新型教學(xué)模式的發(fā)現(xiàn)和運(yùn)用提供了空間。

      以融合創(chuàng)新優(yōu)化教育服務(wù)供給方式

人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了跨學(xué)科、跨領(lǐng)域和跨媒體的融合創(chuàng)新。人工智能與神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)基礎(chǔ)學(xué)科的交叉融合，聯(lián)合推動了教育人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。同時，人工智能本身的發(fā)展，離不開人工智能教育和培訓(xùn)。而這種教育更需要建立于Steam學(xué)科融合的基礎(chǔ)之上。人工智能與教育兩者相輔相成，互相促進(jìn)?？珙I(lǐng)域推理融合了多個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)與知識，奠定了強(qiáng)大的智能基礎(chǔ)?？缑襟w感知計(jì)算以智能感知、場景感知、視聽覺感知、多媒體自主學(xué)習(xí)等理論方法為依托，旨在實(shí)現(xiàn)超人感知和高動態(tài)、高緯度、多模式分布式大場景感知。人工智能技術(shù)與教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)媒體和知識傳播路徑的多層次融合，突破了傳統(tǒng)教育方式的限制，提供跨學(xué)科、跨媒體、跨時空的智能教育服務(wù)供給，是建設(shè)“人人皆學(xué)、處處能學(xué)、時時可學(xué)”學(xué)習(xí)型社會的有效途徑。