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(shí),連續(xù)、實(shí)時(shí)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(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑,以達(dá)到個(gè)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(jiǎn)稱(chēng)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(mén)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(lèi)實(shí)現(xiàn)認(rèn)知、識(shí)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(lái)越多的中國(guó)企業(yè)投入到AI領(lǐng)域的研究和探索中。在國(guó)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(guò)1萬(wàn)億元,并將帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)10萬(wàn)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(chǎng)化價(jià)值。通過(guò)創(chuàng)造新的用戶(hù)價(jià)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(huì)為社會(huì)帶來(lái)可持續(xù)價(jià)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(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理與圖像識(shí)別。其中語(yǔ)音識(shí)別與自然語(yǔ)言處理已經(jīng)驗(yàn)證的應(yīng)用場(chǎng)景有在線教育和呼叫中心;圖像識(shí)別中以人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展的最為迅速,應(yīng)用的場(chǎng)景最為廣泛,主要應(yīng)用在安防和金融兩個(gè)領(lǐng)域。近幾年,各項(xiàng)通用技術(shù)的錯(cuò)誤率均接近或超越了人類(lèi)的平均能力。盡管技術(shù)還有諸多問(wèn)題亟待解決,但已能在具體的場(chǎng)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(cè)、練、學(xué)、教四個(gè)環(huán)節(jié),類(lèi)別上可劃分為識(shí)別類(lèi)和策略類(lèi)。AI教育中的識(shí)別類(lèi)包括拍照搜題、智能測(cè)評(píng)、智能閱卷等,具體應(yīng)用了圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義識(shí)別等技術(shù);策略類(lèi)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(shí)空間、遺傳算法等技術(shù)。
1.3 自適應(yīng)教育概念、分類(lèi)及發(fā)展歷程
自適應(yīng)教育概念、分類(lèi)
自適應(yīng)教育是一種為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)的方式,通過(guò)追蹤學(xué)生如何回答問(wèn)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(gè)人的學(xué)習(xí)需求,做到因材施教,類(lèi)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(hù),無(wú)法根據(jù)用戶(hù)的行為實(shí)時(shí)反饋和調(diào)整學(xué)習(xí)路徑,無(wú)法做到真正千人千面的個(gè)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(shí),連續(xù)、實(shí)時(shí)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(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑,以達(dá)到個(gè)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(gè)理論于 1950s 年代出現(xiàn),1970s開(kāi)始通過(guò)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(lái),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(dòng)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(shí)別類(lèi)和策略類(lèi)。自適應(yīng)教育是一種個(gè)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(jiǎn)稱(chēng)智適應(yīng)教育,AI教育中的策略類(lèi)即為智適應(yīng)教育。
1.5 人工智能自適應(yīng)教育分類(lèi)
根據(jù)人工智能自適應(yīng)教育在學(xué)習(xí)過(guò)程中涉及的環(huán)節(jié)和程度,可分為智適應(yīng)題庫(kù)系統(tǒng)、智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
智適應(yīng)題庫(kù)系統(tǒng)主要涉及學(xué)習(xí)過(guò)程的測(cè)、練兩個(gè)環(huán)節(jié),公司主要為題庫(kù)類(lèi)、測(cè)評(píng)類(lèi)以及作業(yè)類(lèi)等公司,通過(guò)測(cè)評(píng)學(xué)生的能力,根據(jù)學(xué)生知識(shí)狀態(tài)的用戶(hù)畫(huà)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(cè)-練-學(xué)-教四個(gè)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(duì)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(dòng)推送線上教學(xué)視頻等學(xué)習(xí)內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)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(dòng)力
行業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力
硬件設(shè)施的成熟 |
隨著信息和通信技術(shù)的演變,計(jì)算機(jī)變得越來(lái)越小,功能更強(qiáng)大,價(jià)格更實(shí)惠,為智適應(yīng)教育被廣泛用于不同的環(huán)境,高效地進(jìn)行教學(xué)和培訓(xùn),奠定了設(shè)備基礎(chǔ)。 |
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的積累 |
云計(jì)算、云存儲(chǔ)的發(fā)展降低了存儲(chǔ)成本,使得大量的數(shù)據(jù)得以保存下來(lái),數(shù)據(jù)的積累為模型訓(xùn)練和算法奠定了基礎(chǔ)。 |
底層技術(shù)的發(fā)展 |
人工智能、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展,逐漸從理論落實(shí)到具體的領(lǐng)域應(yīng)用,為智適應(yīng)教育的發(fā)展提供了技術(shù)支持。 |
國(guó)家政策的推動(dòng) |
國(guó)務(wù)院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提到要圍繞教育、醫(yī)療、養(yǎng)老等迫切民生需求,加快人工智能創(chuàng)新應(yīng)用。政策的支持將加快推動(dòng)新型教育體系、智能校園的建設(shè)。 |
2.2 中美發(fā)展對(duì)比
由于中美兩國(guó)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(chǎng)景上有很大差異。美國(guó)的人工智能自適應(yīng)教育起步早,技術(shù)相對(duì)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(guó)以平臺(tái)型公司為主,內(nèi)容上與大型出版商合作,主要用戶(hù)是高等學(xué)校等B端用戶(hù);國(guó)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(hù)為K12中小學(xué)生。
人工智能自適應(yīng)教育中美發(fā)展對(duì)比
|
中國(guó) |
美國(guó) |
發(fā)展背景 |
? 應(yīng)試教育發(fā)達(dá),對(duì)成績(jī)提升需求迫切,課外付費(fèi)輔導(dǎo)行業(yè)發(fā)達(dá) ? 智適應(yīng)教育起步較晚,技術(shù)基礎(chǔ)薄弱 |
? 種族繁多,學(xué)生擁有多元化背景 ? 智適應(yīng)教育起步早,技術(shù)相對(duì)成熟 |
內(nèi)容生產(chǎn) |
?內(nèi)容上,自適應(yīng)系統(tǒng)公司自己組建團(tuán)隊(duì)研發(fā)內(nèi)容;教材版本眾多,不同的教材知識(shí)匹配不同,知識(shí)點(diǎn)更加細(xì)致,知識(shí)體系一般為幾百萬(wàn)的量級(jí) |
? 內(nèi)容上,由學(xué)校和出版商提供,知識(shí)產(chǎn)權(quán)明確,經(jīng)過(guò)多年培育,內(nèi)容質(zhì)量更優(yōu);知識(shí)體系量級(jí)一般為幾千幾萬(wàn)數(shù)量級(jí) |
應(yīng)用場(chǎng)景 |
多應(yīng)用在K12基礎(chǔ)教育階段 |
多應(yīng)用在高等教育 |
2.3 關(guān)鍵發(fā)展因素
內(nèi)容 |
?對(duì)教學(xué)大綱和課程要有足夠深入的理解,內(nèi)容要與教育目標(biāo)和課程高度吻合。 ?知識(shí)圖譜的顆粒度、知識(shí)點(diǎn)的分拆、標(biāo)簽的級(jí)別要足夠精細(xì),知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)度要足夠細(xì)致,以快速精準(zhǔn)定位出學(xué)生薄弱的知識(shí)點(diǎn),推薦學(xué)習(xí)路徑。 |
數(shù)據(jù) |
?單點(diǎn)而雜亂的用戶(hù)數(shù)據(jù)價(jià)值不大,需要搜集用戶(hù)整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程的數(shù)據(jù),算法才能在測(cè)-練-學(xué)-教的整個(gè)過(guò)程中發(fā)揮作用,結(jié)合當(dāng)前和歷史的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析,推薦最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑。有效的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)其特點(diǎn):用戶(hù)行為數(shù)據(jù)的連續(xù)性、數(shù)據(jù)上下文的前后關(guān)聯(lián)度。 ?隨著有效用戶(hù)連續(xù)數(shù)據(jù)的積累,不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)模型,從而提高精準(zhǔn)度和用戶(hù)測(cè)評(píng)的速度。 |
技術(shù) |
?用到遺傳算法、知識(shí)空間、貝葉斯定理等技術(shù),需要策略型AI的數(shù)據(jù)科學(xué)家。圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等識(shí)別類(lèi)AI技術(shù)難以滿(mǎn)足需求。 |
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(hù)對(duì)人工智能自適應(yīng)教育認(rèn)知度低;大小玩家開(kāi)始入局,對(duì)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
市場(chǎng)參與者 |
國(guó)內(nèi)做人工智能自適應(yīng)教育的創(chuàng)業(yè)型公司主要有三類(lèi): ?智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)服務(wù)商,如乂學(xué)教育、論答; ?拍照搜題、智能測(cè)評(píng)等工具類(lèi)公司,如學(xué)霸君、英語(yǔ)流利說(shuō); ?英語(yǔ)語(yǔ)言培訓(xùn)類(lèi)公司,如朗播網(wǎng)。 上市企業(yè)中做智適應(yīng)教育的,有傳統(tǒng)中小學(xué)教育機(jī)構(gòu),如好未來(lái)、新東方;人工智能語(yǔ)音測(cè)評(píng)公司,如科大訊飛。 |
公司發(fā)展模式 |
?涉及學(xué)習(xí)過(guò)程的環(huán)節(jié):從測(cè)評(píng)和練習(xí)切入或者涉及學(xué)習(xí)的全過(guò)程; ?服務(wù)對(duì)象:K12中小學(xué)生基礎(chǔ)教育;成人語(yǔ)言培訓(xùn); ?商業(yè)模式:toC 面向?qū)W生用戶(hù);toB 面向公立學(xué)校和輔導(dǎo)機(jī)構(gòu); ?學(xué)科:以數(shù)學(xué)和英語(yǔ)等學(xué)科為主。 |
關(guān)鍵因素發(fā)展程度 |
?內(nèi)容:由智適應(yīng)教育公司自己做,對(duì)教研團(tuán)隊(duì)的能力要求高,且工作繁重,投入成本高; ?數(shù)據(jù):測(cè)試和練習(xí)的單點(diǎn)學(xué)生行為數(shù)據(jù)豐富,學(xué)習(xí)和教學(xué)的數(shù)據(jù) 缺失,有效的結(jié)構(gòu)化的連續(xù)性數(shù)據(jù)稀缺; ?技術(shù):技術(shù)不成熟,策略型數(shù)據(jù)科學(xué)家人才稀缺。 |
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(hù)。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(gè)環(huán)節(jié),人工智能自適應(yīng)教育公司大都自己來(lái)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(chǎng)表現(xiàn)情況
3.1 投資事件整體情況
2017年,作業(yè)幫、英語(yǔ)流利說(shuō)、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(wú)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(wàn)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(guò)第二名教育機(jī)器人兩倍之多。拍照答題類(lèi)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(guò)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?jiàn)雖然行業(yè)處于早期階段,但相對(duì)于其他細(xì)分領(lǐng)域來(lái)說(shuō)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(lái),廣東省占比有所下降。排名前三的是北京、上海和浙江。
4. 國(guó)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(tái)。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(huì)教育場(chǎng)景,提供更為高效、美好的產(chǎn)品和體驗(yàn),開(kāi)啟了智能教育新時(shí)代。
一起教育科技認(rèn)為知識(shí)點(diǎn)掌握只是學(xué)習(xí)的開(kāi)始,學(xué)科能力也只是個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑的中間過(guò)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(lài)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(lái)于同步的是知識(shí),高于同步的是能力,由算法構(gòu)建知識(shí)點(diǎn)和能力的結(jié)構(gòu)體系。在知識(shí)層面不超綱、不超前,讓學(xué)生用更少的時(shí)間、更有效的練習(xí),達(dá)成知識(shí)點(diǎn)的掌握和跨學(xué)科思維能力的建設(shè),學(xué)習(xí)知識(shí)的同時(shí)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(guó)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(guó)20多個(gè)省市自治區(qū)的100多個(gè)城市開(kāi)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(guò)3億元,SIG、NGP、景林資本、國(guó)科嘉和(中科院)、青松基金、新東方教育集團(tuán)、好未來(lái)教育集團(tuán)、正和島、俞敏洪個(gè)人等聯(lián)合投資。
乂學(xué)教育成功開(kāi)發(fā)了國(guó)內(nèi)開(kāi)創(chuàng)性的擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、以高級(jí)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(jí)教師給孩子一對(duì)一量身定做教育方案并且一對(duì)一實(shí)施教育過(guò)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(guó)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(zhuān)注K12互聯(lián)網(wǎng)教育領(lǐng)域的公司,通過(guò)接管K12領(lǐng)域?qū)W生的作業(yè)場(chǎng)景,連接老師與學(xué)生,記錄、生成學(xué)生的學(xué)習(xí)知識(shí)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(duì)初高中的“作業(yè)盒子”和針對(duì)小學(xué)的“速算總動(dòng)員”。產(chǎn)品自上線以來(lái),已經(jīng)在北京、上海、哈爾濱、太原等400多個(gè)城市、70000余所學(xué)校投入使用。
4.4 學(xué)霸君1對(duì)1
學(xué)霸君1對(duì)1是學(xué)霸君旗下在線一對(duì)一輔導(dǎo)品牌,隸屬上海謙問(wèn)萬(wàn)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(shí)點(diǎn)掌握情況,構(gòu)建知識(shí)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(tái)提供商,致力于提升人類(lèi)知識(shí)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(shí)學(xué)習(xí)引擎,基于用戶(hù)行為數(shù)據(jù)反饋,AI Tutor能不斷演進(jìn)對(duì)知識(shí)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(guó)帝國(guó)理工、美國(guó)加州理工、美國(guó)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(guó)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(guò)60萬(wàn)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(guó)內(nèi)頂級(jí)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(guó)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(rùn)百富中國(guó)最具投資價(jià)值企業(yè)百?gòu)?qiáng)榜單”、“深圳人工智能百?gòu)?qiáng)企業(yè)”等榮譽(yù)稱(chēng)號(hào)。
5. 國(guó)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(tái)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(guó)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(gè)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(cè)性分析及個(gè)性化推薦。其學(xué)習(xí)效果經(jīng)過(guò)數(shù)次十萬(wàn)人次以上的實(shí)驗(yàn)和實(shí)地使用的顯著性論證,得到國(guó)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(gè)人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺(tái),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(guò)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(tái)通過(guò)連續(xù)收集學(xué)生行為數(shù)據(jù),實(shí)時(shí)響應(yīng)學(xué)生在系統(tǒng)中的活動(dòng),學(xué)生完成某項(xiàng)活動(dòng)后,系統(tǒng)自動(dòng)推送學(xué)生進(jìn)行下一個(gè)活動(dòng)。
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(guó)成立,2013年6月被McGraw-Hill公司收購(gòu)。它根據(jù)每個(gè)學(xué)生優(yōu)勢(shì)項(xiàng)和弱項(xiàng)提供個(gè)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(gè)學(xué)生獨(dú)特的知識(shí)狀態(tài),并將每個(gè)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(cè)試和書(shū)面考試,ALEKS更注重學(xué)生的個(gè)性化知識(shí)缺口,將定位評(píng)估與定向?qū)W習(xí)模塊間無(wú)縫過(guò)渡,激勵(lì)學(xué)生取得更高的成績(jī)。
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(guó)成立。通過(guò)提供智能自適應(yīng)SAAS平臺(tái)、一個(gè)大型的內(nèi)容庫(kù)和一個(gè)專(zhuān)業(yè)線下團(tuán)隊(duì),幫助教育機(jī)構(gòu)搭建一個(gè)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)的教育平臺(tái)。
Realizeit的產(chǎn)品系統(tǒng)會(huì)記錄學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù),包括學(xué)習(xí)時(shí)間的長(zhǎng)短,每個(gè)問(wèn)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(lèi)型,以及外部干預(yù)的數(shù)據(jù)。這個(gè)系統(tǒng)有兩個(gè)關(guān)鍵特點(diǎn),一是當(dāng)數(shù)據(jù)不存在時(shí),系統(tǒng)通過(guò)測(cè)試學(xué)生或者內(nèi)容做出判斷,第二個(gè)特點(diǎn)是在收集數(shù)據(jù)時(shí)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(shì)
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?jī)?yōu)質(zhì)的應(yīng)用場(chǎng)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(dòng)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(chǔ)和管理標(biāo)注后的數(shù)據(jù)。因此,可以說(shuō),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(wú)限潛力。
并行計(jì)算
人工智能自適應(yīng)教育發(fā)展過(guò)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(dòng)力支持。云計(jì)算在虛擬化、動(dòng)態(tài)易擴(kuò)展的資源管理方面的優(yōu)勢(shì),GPU等人工智能專(zhuān)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(dòng)數(shù)據(jù)處理規(guī)模和運(yùn)算速度的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),極大地提高了算法執(zhí)行效率和識(shí)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(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)尤其值得關(guān)注。一個(gè)是研究方法由符號(hào)主義轉(zhuǎn)向統(tǒng)計(jì)模型,自此開(kāi)辟了人工智能發(fā)展的新路徑;另一個(gè)是深度學(xué)習(xí)憑借絕對(duì)優(yōu)勢(shì),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(lèi)大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的啟發(fā),由一組單元組成,每個(gè)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(shí)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(lèi)程序員從構(gòu)建模型的復(fù)雜活動(dòng)中解放了出來(lái),并提供一種更優(yōu)化、更智能的算法,能夠自動(dòng)從海量數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行自我學(xué)習(xí),自動(dòng)調(diào)整規(guī)則參數(shù)并優(yōu)化規(guī)則和模型,識(shí)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(shì)
人工智能在教育中的應(yīng)用特征為推動(dòng)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(guó)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(shí)人工智能的核心要素與驅(qū)動(dòng)力,把握其典型應(yīng)用特征,還要能夠順應(yīng)其發(fā)展趨勢(shì)。以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)引領(lǐng)教育信息化發(fā)展方向,以深化應(yīng)用推動(dòng)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(lái)發(fā)展趨勢(shì),也是人工智能時(shí)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(dòng)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(dòng)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(shí)表示與推理,到今天基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別與圖像識(shí)別,“智能”的習(xí)得已經(jīng)由早期的專(zhuān)家賦予演變?yōu)闄C(jī)器主動(dòng)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(dòng)力燃料。大數(shù)據(jù)智能以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(shí),進(jìn)而根據(jù)知識(shí)做出智能決策。數(shù)據(jù)已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)界爭(zhēng)奪的焦點(diǎn),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(cè)未來(lái)趨勢(shì)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法推動(dòng)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(lái)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(shí),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(chǎng)景性,也就是說(shuō),這種應(yīng)用是針對(duì)教育實(shí)踐活動(dòng)中的具體問(wèn)題而展開(kāi)的,具有明確的問(wèn)題空間和目標(biāo)導(dǎo)向。也因此,這種由應(yīng)用驅(qū)動(dòng)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(dòng)化口語(yǔ)測(cè)評(píng)中,針對(duì)具體的語(yǔ)言語(yǔ)音對(duì)象,在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上,應(yīng)用語(yǔ)音測(cè)評(píng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)生口語(yǔ)的自動(dòng)化評(píng)價(jià)。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(shí)建構(gòu)活動(dòng)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(dòng)了教育人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。同時(shí),人工智能本身的發(fā)展,離不開(kāi)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(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)與知識(shí),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(chǎng)景感知、視聽(tīng)覺(jué)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(dòng)態(tài)、高緯度、多模式分布式大場(chǎng)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(shí)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(shí)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(shí)時(shí)可學(xué)”學(xué)習(xí)型社會(huì)的有效途徑。