摘要：AI+教育：对于教育企业来说，AI+ 教育←时代不是弯道超车，而是换道超车的大好机会。
全球创新界领军人物之一、奇点大学创始人彼得·戴曼迪斯曾预言，几十年后世界上最好的教育将来自人工智能，它能根据学生的个人喜好和特点提供相应的私人教育。这一预言似乎正在慢慢变成现实。
近期，国外公司在AI+教育领域的动作可谓频繁。著名投≡资基金Bloomberg Beta正在建立一个机器学习应用于其他行业的概略图，教育是其最为关注的行业之一;IBM Watson(IBM认知计算系↑统的代表)正在和芝麻街(一档儿童教育电视节目)合作，将大学作为其机器学习发展的试验平台;IBM Watson同时在麻省理工学院进行了一项测试，在学生知情的情况下为每间教室准备了摄像╳头，这样教授只需通过系统的面部识别技术来捕捉学生的情绪，而无⌒需抬头去数有多少学生在睡觉了。
在国内，AI+教育也正被资本和市场ξ所追捧。
在线英语教育公司英语流利说刚刚获得1亿美元的新一轮融资，该公司依托自适应学习引擎开发了一个人工智能系统，不仅可通过自有的语音识别技术和评测技术来辨识用户的英文水平，并能根据用户水平推送定制化课程Ψ ，实现个性♀化英语教学。
国内较早涉足AI+教育领域的乂学教育则是走“线上+线下”的模式，学生可以在家里，也可以在乂学的教室里以人机互动的形式学习。学生先通过测试发现自身知识和能力的薄弱点，再通过系统推荐的有针对性的练习来弥补★薄弱点。
而另一家已成立16年的互联网教育企业沪江教育也在今年向人工智能产⊙品发力。今年5月，沪江推『出了一套Uni智能学习系统，这是一套通过“了解你、匹配你、陪伴你”三个阶段的学习步骤为用户量身定制的学习方案，提供“大数据分析-用户画像-能力评估-路径规划-个性化教学-学习效∞果评估”的∮智能学习“大循环”，包含四六级、日语、法语、留学、考研、职场等十多个品类的在线课程。
教育正在借AI实现“千人千面”的目标吗?
AI+教育是教育行业大势所趋
乂学教育创始人栗浩洋浸淫教育行业十几年。由他参与创建的昂立教育于2014年在A股上市。栗浩洋表示，教育是个“分散”的行业，规模如昂立、新东方和好未来㊣，也不过各自占据了1%的市场而已。限制教育企♀业规模发展的原因，一是建校耗费的时间和精力较多，二是优秀教师的培养需要十几年甚至几十年的时间，优秀教师资源稀缺。慕课(MOOC，在线课程学习平台)曾经被认为可以克服教育行业上述两大瓶颈，但由于缺少互动性场景，学生在慕课的课程完成率极Ψ低。
教育行业的另一流弊是千人一面。即便像昂立←教育、新东方和好未来这样的业界明星企业，他们此前所从事的也不过是标准化的教学方式研发，即将优秀教师的教案做成“中央菜谱”，拿给新老师去模仿教学，借此提升教学品质。这种方式依然无法实现因材施教、教无定法。
“人工智能的⊙出现把上述所有问题都解决了。基于人工智能的自适应技术真正做到了因材施教、千人千面。”栗浩洋说。乂学教育的研发团队集结了欧美〖两大人工智能教育研发机构Realize IT 和knewton的核心专家，从2014年开始，耗时三年，打造出于今年推向市场的人工智能教学产品。
人工智能的底层其实是大数据，而沪江经过16年积累，在大数据方面拥有一定的优势。在沪江的平台上，光英文、法文、日文等各语种的文献¤资料就达一百多万篇。2013年初开始，沪江把全产线所有的用户行为数据、交易数据〒统一到一个平台上，开始做大数据。同年，沪江内部开始筹备人工智能项目孵化计划。去年，沪江组建了人工智能教育实验室，集聚了大量优秀的人工智能人才，通过语音识别、机器人(21.200,0.03,0.14%)终端、云计算、自适应学习服务等几个技术维度，全面布局人工智能应用。
“中国教育最大的问题是资源的稀＠ 缺和不平衡，根本原因是优秀老师太少了。而培养优秀老师的速度，赶不上人口出☆生的速度。同时，最优秀的人通常不愿意做老师。因为聪明人多数不愿意做重复性工作，而教育很多时候需要重复，无论备课、批改作业、考试阅卷，老师的工作常常是枯燥乏味的。”沪江创始人伏彩瑞说，“如果人工智能可以把人从重复性劳动中解放出来，老师可以专注教学创新、经验传授、情感ω关怀等，一定会有更多优秀的人才愿意〓加入这个行业。解决优秀老师稀缺的问题只有一条路，就是‘人工智能+教育’。”
人工智能在沪江学习型产品的运用，分为两个维度：纵向是学习路径，横向是学习内容。纵向维度包括很多节点，每一个节点可以针对用户的学习情况进行↘调整，用户知识掌握不错，可以快速略过，用户ω 知识掌握欠缺，可以继续强化。横向维度根据用户的个性化标签(如学生需要学校场景，白领需要商务案例)分类，分别给予最合适的内容。
今年4月，沪江推出了一款面向大学英语四级考试用户的人工智能产品。每个人得到的都是不一样的教学内容，做到了千人千※面。沪江积累了▲大量课件，每一个知识点都标签化，用户的行为和好恶也全部标签化，可以进行动态的实时匹配。同样，“标签化”也是乂学教育自适应系统的基础性工作。学员在测试过程中，系统根据其薄弱点对应的标签推荐相应的题目，通过强▃化练习提高学员的薄弱环节，略过学员熟练的环节，以此提高学习效率。
在技术】层面，英语流利说走的是不同路线。英语流利说首席科学家林晖表示，他们不希望按照传统的知识图谱给数据打标签，而是用人工智能反推出知识图谱。一开始人工智能的预测能力很差，因为没有任何标签，它什么都不知道，但是不断」涌进数据，神经々网络可以不断学习，跳过知识图谱，建立内容与内容的联系。
在英语流利说早期，打分系统一开始是人为调整算法，从“懂你英语”(英语流利说的一款APP应用)研发开始，改为自适应。在∑ 这个自适应系统里，有一位学生身ξ 份的AI，有一位老师身份的AI，通过类似对抗的方式，不断█演练教学过程。
AI+教育门槛几何？
?算法、计算能力、数据，是人工智能三大要素。英语流利说首席技术官胡哲人表示，现在开源的算法对很多创业公司来说够用了，只要愿意花钱就能买到计算能力。数据在人工智能中最重要。英语流利说的打分系统能够不断领先，是因为用好的产品、有□趣的内容先人一步，所在数据积累◇上也先人一步。
栗浩洋则认为，AI+教育的技术门槛相当高。首先是因为AI人才极其稀缺。中国做人工智能的专家大部分集中在百度、搜狗等大公司里，而且绝大多数是做自然①语音分析、图像识别、语音识别的。这些都属︼于识别类技术。而教学需要的是策略类技术，就是为不同的人设计不同的学习路径。这类人才在中国几乎没有，得到欧美去挖。AI+教育的第二大壁垒是教育研发。“能承担这项工作的人，要具备丰富的教学经验，教材编写经验〓，懂得教育心理学、认知科学，不但要在传统学校里教过书，最好在培训◣机构也教过书，不但∩要懂得教育优等生，还要能教好中等生差等生。这样的人，在全国也凤毛麟角。”栗浩洋说。
