口述 | 崔炜

整理 | 秦予

6月24日，人工智能先行者大会暨黑马大赛人工智能分赛在京举行，近千名人工智能产业相关创业者、投资人、产业专家参会。本次活动由创业黑马与人工智能新媒体平台黑智联合主办，联合冠名商摩比神奇与战略合作伙伴铂诺对活动进行了支持。

下午，乂学教育首席科学家、自适应学习和大数据专家崔炜进行了主题为《人工智能在教学机器人中的应用实践》的演讲。以下是演讲内容节选，经创业家& i黑马编辑：

大家好，我很高兴第二次站在创业黑马的舞台上，与大家分享乂学教育在过去接近两年的时间里的一些思考与实践。

首先我们回顾一下过去发生了什么。在过去10多年里，互联网浪潮、人工智能技术逐渐成熟、视频技术的发展等都推动了教育的发展，具体来说有以下五波浪潮。

第一是互联网+浪潮。慕课的教育形式让教育资源可获得性大大提升，人们在家里就可以通过网络看到斯坦福、哈佛等大学里的讲课视频，获得高质量的讲课内容。第二是工具化的浪潮。一些教学工具、学习工具，给师生带来很多方便，比如学生可以在没有老师帮助的情况下，通过学习工具，快速找到他们问题的答案。第三是O2O的浪潮。这很好地解决了信息不对称的问题，开奖，让更多更好教师资源能够触及更多人。第四是真人一对一的浪潮。通过视频技术，很多人足不出户就能享受到国内外名师一对一的个人辅导。第五也是现在最火的这一波浪潮，就是人工智能的浪潮。现在有很多做人工智能+教育的应用，包括采用图像识别的技术做一些题目搜索，用语音测评的技术做口语的识别等等。

我们再来看看教育行业的痛点。传统教育的场景是一对多，一个老师对几十上百个学生进行授课。这种情况下，老师采用是一刀切的教学方式，不能照顾到不同水平的学生。从学生角度来看，很多学生都不能得到个性化辅导，导致学习无法提升。另一方从教师角度来看，教师资源是教学的核心，但是 优质教师资源稀缺且昂贵。一个最好的老师，在保证教学效果的情况下，最多只能带100个以内的学生。

同时，我们也看到人工智能技术带来了很多应用。比如Alpha Go成功战胜了一位又一位的围棋大师，比如在金融交易所里，有不少是机器在做交易，众所周知，巴菲特每年收益率在20%以上。但是有一家公司能做到年收益率30%以上，叫复兴科技，是由一位数学科学家创立的，采用了人工智能技术构建一个金融交易的模型，构建一个高频交易的策略，写好代码后计算机可以自动化交易。

看了人工智能这么多成功应用之后，结合教育行业的痛点，我们想在教育领域里打造一个类似Alpha Go的教学机器人，给每个人带来个性化的辅导。它能够关注每个学生的学习情况，并且能够提供个性化的学习建议和辅导。

我们先来看看国外这一块的发展情况。其实人工智能+教育在国外已经有十几年的发展历史。国内我们想要打造的人工智能+教育的“特级教师”，在国外对应的概念叫自适应学习。自适应学习本质上就是利用人工智能和大数据分析，依据学生个人的知识状况和能力水平，给学生推荐个性化的学习解决方案，让这个学生学习变得更加有效率。

目前为止，国外已经有几十家自适应教育产品的公司，包括我们都知道的Knewton，它目前已经融资1.5亿美元。很多国外著名的媒体比如经济学人，福布斯，还有比尔盖茨基金会等，都非常认可自适应学习这个发展方向的趋势，因为它回归到教育的本质，真正能做到因材施教。

国外已经有很多公司对学生使用自适应学习产品的学习效果进行了详细分析，有公司发现自适应学习的学习效果，已经非常接近1对1的老师。2014年的研究也发现，通过自适应学习代数课程，问题解决能力能提高25%，集合代数就提高70%，而且还能降低学校整体的辍学率，提升学生升学率。从另一个角度看，自适应学习产品还能在一定程度上减少学校的人工成本，因为学生大部分时间都是在系统上学习，真人老师可能更多属于一个辅助角色。

除了借鉴国外自适应学习产品的经验，我们也需要结合中国国情，打造一款针对中国学生K12领域进行自适应学习产品。其实无论是传统还是MOOC形式的教学，所有学生在每个知识点上花费的时间都是一样的。一个学生对知识点A掌握得好，另外一个不好，但是他们所花的时间一样。

而在咱们的自适应学习系统里，改进了这种学习方式。怎么做呢？

首先，我们通过检测发现他的薄弱知识点，并且详细了解到每个学生在每个细小知识点上不同的掌握情况。