規(guī)模化普惠教育兩條并行發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑：AI賦能教育、AI 人才培養(yǎng)

• 陳博 2023年11月3日 來(lái)源：中研網(wǎng) 1357 89
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我國(guó) AI+教育的起步較早（12 年左右），得益于智能語(yǔ)音與圖片識(shí)別兩項(xiàng)感知技術(shù)的發(fā)展， 口語(yǔ)測(cè)評(píng)與拍照搜題軟件率先落地，在上傳生成大量文字、語(yǔ)音、圖片材料的同時(shí)（需要 龐大的題庫(kù)、語(yǔ)音庫(kù)支撐），開始利用算法推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容。而隨后出現(xiàn)并逐步成 熟的

欲了解更多中國(guó)智慧教育行業(yè)的未來(lái)發(fā)展前景，可以點(diǎn)擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報(bào)告《2023-2028年中國(guó)智慧教育行業(yè)市場(chǎng)深度全景調(diào)研及投資前景分析報(bào)告》。

AI 替代、拓展人腦機(jī)能從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模化普惠教育有兩條并行發(fā)展的實(shí)現(xiàn)路徑，即 AI 賦能 教育、AI 人才培養(yǎng)，二者協(xié)同發(fā)展。

1)AI 賦能教育：本質(zhì)上是 AI 技術(shù)在教育場(chǎng)景下的應(yīng)用，是指在各教育領(lǐng)域中(K12、職 業(yè)教育、高等教育等)，通過(guò) AI 硬件設(shè)備、AI 軟件系統(tǒng)與教育中“備”、“教”、“練”、“考”、 “評(píng)”、“管”等環(huán)節(jié)(場(chǎng)景)深度融合，達(dá)到提升教育質(zhì)量、促進(jìn)教育公平、節(jié)約教育成 本等目的，并最終實(shí)現(xiàn)“因材施教、個(gè)性化學(xué)習(xí)”的愿景。 其最先落地于拍照搜題軟件(利用 OCR 技術(shù))與英語(yǔ)口語(yǔ)測(cè)評(píng)(語(yǔ)音識(shí)別技術(shù))，代表性 的產(chǎn)品有小猿搜題、英語(yǔ)流利說(shuō)。隨后一段時(shí)期內(nèi)，AI 賦能教育各賽道產(chǎn)品“百花齊放”， 在軟件系統(tǒng)方面，智能作業(yè)批改、智能題庫(kù)、分級(jí)閱讀、AI 課堂等輔助教師教學(xué)、學(xué)生練 習(xí)的應(yīng)用紛紛落地，走班排課軟件、校園安防系統(tǒng)也在新高考下教務(wù)管理壓力、校園安全 需求日益增大的背景下應(yīng)運(yùn)而生;在智能硬件方面，交互白板、智能平板、智能手寫筆、 智能臺(tái)燈等設(shè)備層出不窮。而其中最亮眼的當(dāng)屬自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其最有可能從根本改變 教育的理念與方式，是 AI 賦能教育的核心賽道，代表產(chǎn)品為松鼠 AI 于 2017 年(并非最早的)推出的“松鼠 AI”人工智能自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

2)AI 人才培養(yǎng)：即以人工智能作為教學(xué)內(nèi)容的教育培訓(xùn)過(guò)程，其屬于 STEAM 教育的一個(gè) 分支，也是未來(lái)深化人工智能理論基礎(chǔ)、實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用落地的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。 AI 人才培養(yǎng)可分為校內(nèi)與校外兩大場(chǎng)景，也可根據(jù)教育階段劃分為青少年 AI 教育、高校 AI 教育、成人 AI 教育等。其中校內(nèi)場(chǎng)景下的高校 AI 教育是高層次 AI 人才輸出的主要渠 道，截至 2022 年中國(guó)已有 499 所高校的人工智能專業(yè)通過(guò)審批、備案，而 2017 年以來(lái)各 地政府也推出多項(xiàng)政策推廣中小學(xué)人工智能教育，培養(yǎng)科技創(chuàng)新后備人才。而同時(shí)期的課 外 AI 培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也針對(duì)課外教育場(chǎng)景、特定的受眾人群提供匹配的人工智能課程，使得 AI 人才教育培養(yǎng)體系更加完備，代表性的課程為傳智教育旗下的數(shù)字化專業(yè)人才課程(含人 工智能培訓(xùn)模塊)與盛通股份旗下的人工智能啟蒙課程(基于機(jī)器人編程)。

回顧我國(guó)歷次技術(shù)變革對(duì)于教育改造，其外在形式體現(xiàn)為：1.數(shù)字化教育內(nèi)容的變化(數(shù) 量、形式、生成方式);2.數(shù)字化教育內(nèi)容傳遞方式的改變(非智能傳遞、算法精準(zhǔn)傳遞)， 而數(shù)字化內(nèi)容的豐富度、傳遞速度與傳遞精確度，決定了技術(shù)是否能對(duì)教育領(lǐng)域的人腦活 動(dòng)進(jìn)行有效的替代與拓展。隨著互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)發(fā)展的深入，教育數(shù)字化內(nèi)容的形式(圖文、 音頻、錄播視頻到直播視頻)與數(shù)量逐漸豐富，內(nèi)容傳遞的速度、形式的多樣性得到提升，特別是 AI 技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使得教育內(nèi)容的傳遞逐步實(shí)現(xiàn)智能化，即根據(jù)學(xué)生需求個(gè)性 化推送學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)方法。

我國(guó) AI+教育的起步較早(12 年左右)，得益于智能語(yǔ)音與圖片識(shí)別兩項(xiàng)感知技術(shù)的發(fā)展， 口語(yǔ)測(cè)評(píng)與拍照搜題軟件率先落地，在上傳生成大量文字、語(yǔ)音、圖片材料的同時(shí)(需要 龐大的題庫(kù)、語(yǔ)音庫(kù)支撐)，開始利用算法推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容。而隨后出現(xiàn)并逐步成 熟的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，兼具評(píng)估、精準(zhǔn)推送兩項(xiàng)功能，通過(guò)“測(cè)評(píng)-學(xué)習(xí)-練習(xí)-測(cè)評(píng)”的 個(gè)性化學(xué)習(xí)模式，達(dá)到“千人千面”的個(gè)性化推送效果。

在智慧教學(xué)領(lǐng)域，遠(yuǎn)程互動(dòng)學(xué)習(xí)、沉浸式學(xué)習(xí)、個(gè)性化學(xué)習(xí)等創(chuàng)新教育模式將會(huì)實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)教育資源的互補(bǔ)，并極大地改善學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn);在智慧教研領(lǐng)域，5G技術(shù)可賦能教師學(xué)習(xí)和教務(wù)管理，從而提高教學(xué)質(zhì)量并幫助學(xué)校增效減負(fù);在智慧教管領(lǐng)域，萬(wàn)物互聯(lián)下的全方位智能化監(jiān)控及海量設(shè)備的高效有序管理助力學(xué)校運(yùn)營(yíng)安防管理。

AIGC 對(duì)教育產(chǎn)生深刻變革的原因：具有智能生成模塊化數(shù)字教育內(nèi)容、提升算法推送精 度的雙重屬性。 AIGC 為可智能生成海量的多模態(tài)數(shù)字化教育資源。AIGC 即人工智能生成內(nèi)容，其可生成 的內(nèi)容包括文字、代碼、圖像、聲音、3D 模型、視頻等，ChatGPT 即是一種文本生成式的 AI 語(yǔ)言模型，而 Stable Diffusion、Midjourney 等軟件主要用于生成 AI 圖像，WaveNet 等技術(shù)可用于合成真實(shí)的類人聲音，GET3D、Make-a-Video 等軟件可將文本轉(zhuǎn)化為虛擬 3D 模型，Deepfake，videoGPT 等軟件可通過(guò)圖片、文本信息生成視頻片段。AIGC 與教育結(jié) 合，可根據(jù)原有輸入的數(shù)據(jù)形態(tài)與數(shù)據(jù)產(chǎn)生模式，自動(dòng)或半自動(dòng)生成形式多模態(tài)的數(shù)字化 教學(xué)內(nèi)容。不同于以往拍照搜題式的 AI 應(yīng)用，AIGC 所生成的教學(xué)資源并非“題庫(kù)”中已 有樣本，而是將知識(shí)點(diǎn)“打碎”、“重組”后構(gòu)建的新數(shù)字化教育樣本。

AIGC 極大提升了算法推薦的精確度。AIGC 其本質(zhì)是 AI 技術(shù)(尤其是 2014 年 GAN 神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)上線后)發(fā)展深化并實(shí)踐應(yīng)用的成果，是技術(shù)量變引起質(zhì)變的節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)物。相較于以往 的 AI 模型，AIGC 類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量龐大，模型的參數(shù)量也隨之增大(GPT-3 的參數(shù)量 為 1750 億)，依靠海量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)會(huì)提升模型的訓(xùn)練效果，但同時(shí)也更容易產(chǎn)生判斷失 誤。2017 年 Google Brain 所提出的 Transformer 框架為大型模型引入了注意力機(jī)制(模 擬人類抓取關(guān)鍵信息、忽略其他信息)，提升了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率與精確性，使得 AI 可在眾 多信息中準(zhǔn)確抓取主要矛盾。以 ChatGPT 為例，其訓(xùn)練過(guò)程(RLHF 技術(shù))中采用了更精確 的獎(jiǎng)勵(lì)模型算法、PPO 強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法等，可基于輸入的 prompt 指令生成精準(zhǔn)的輸出內(nèi)容， 并可根據(jù)上下文語(yǔ)境持續(xù)學(xué)習(xí)、不斷完善所生成的材料。業(yè)界普遍認(rèn)為現(xiàn)有的 AIGC 技術(shù) 已超越弱人工智能，并無(wú)限逼近可處理通用任務(wù)、可自我學(xué)習(xí)的強(qiáng)人工智能。

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