AI+教育：優(yōu)質(zhì)教育資源規(guī)模化、公平化、個性化

• 陳博 2023年11月3日 來源：中研網(wǎng) 299 12
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傳統(tǒng)教學模式存在個性化教育與普惠教育之間的矛盾。AI相較于真人教師具有成本優(yōu)勢（規(guī)模化條件下），因此AI替代人力的過程使得在維持現(xiàn)有教育投入成本不變的情況下，優(yōu)質(zhì)教育資源規(guī)模化成為現(xiàn)實，且隨著AI所替代人腦活動的復雜度提升，其對于教育的降本增效作用也更為明

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相關(guān)AI技術(shù)日益成熟，加速賦能教育領(lǐng)域。近年來AI技術(shù)的飛速發(fā)展、愈漸成熟，是推動AI于教育領(lǐng)域規(guī)模化應用的主要原因。根據(jù)2018-2022年GartnerResearch發(fā)布的AI技術(shù)成熟度曲線(HypeCycleforArtificialIntelligence)，可于教育領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)賦能的計算機視覺、自然語言處理、機器學習、深度學習、聊天機器人等AI技術(shù)發(fā)展迅速，并且在未來仍有發(fā)掘的前景，而語音識別技術(shù)等已處于成熟階段，可廣泛應用于產(chǎn)業(yè)化階段。

新興AI技術(shù)層出不窮，加速AI自動化成為值得關(guān)注的技術(shù)趨勢。根據(jù)GartnerResearch于2022年8月發(fā)布的新興技術(shù)成熟度曲線，25項新興技術(shù)值得關(guān)注，其中生成式AI(GenerativedesignAI)、因果AI(CasualAI)等加速AI自動化的AI技術(shù)尤為重要。而以ChatGPT為代表的AIGC技術(shù)本質(zhì)上為生成式AI，其未來具有較大的發(fā)展?jié)摿Γ型M一步推進深層次、多樣化"AI(GC)+教育"應用場景落地。

傳統(tǒng)教學模式存在個性化教育與普惠教育之間的矛盾。AI相較于真人教師具有成本優(yōu)勢(規(guī)模化條件下)，因此AI替代人力的過程使得在維持現(xiàn)有教育投入成本不變的情況下，優(yōu)質(zhì)教育資源規(guī)模化成為現(xiàn)實，且隨著AI所替代人腦活動的復雜度提升，其對于教育的降本增效作用也更為明顯。因此AI與教育結(jié)合、改造教育的本質(zhì)在于：依靠低成本科技替代、拓展高成本人力，實現(xiàn)優(yōu)質(zhì)教育資源規(guī)模化、發(fā)掘普惠教育與個性化教育的平衡點，從而實現(xiàn)教育公平、低成本因材施教。

在5G到來之際，智慧教育的技術(shù)手段面臨著變革。以5G為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)可支撐智慧校園人、機、物深度融合發(fā)展，做到智慧教育的整體規(guī)劃、整體部署。5G技術(shù)將從智慧教學、智慧教研、智慧教管、智慧治理等多個維度推動智慧教育的發(fā)展。

在規(guī)模化教育背景下，個性化教育與普惠教育的矛盾難以調(diào)和。教育的目的是實現(xiàn)人的全面發(fā)展，其內(nèi)涵極為豐富，而"因材施教"是從古至今被廣泛接受的教育理念。1984年BenjaminBloom在其教育實驗中提出"twosigma"理論從定量角度證明了其正確性，即接受一對一輔導的教學組的平均表現(xiàn)明顯優(yōu)于傳統(tǒng)教學組，差距達到兩個標準差。但教育個性化程度的提升需要配套教師資源的持續(xù)投入，對于具有規(guī)模化教育需求的國家而言，會產(chǎn)生師資稀缺、教育開支過高等問題。一方面，根據(jù)教育部數(shù)據(jù)，2022年我國各級各類在校學生人數(shù)為2.93億人，而配套的專職教師數(shù)僅為1880.36萬人，教師學生人數(shù)比接近1：16，教師資源相對稀缺;另一方面，2022年我國教育行業(yè)就業(yè)人員年平均工資為11.14萬元，且過去5年呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的態(tài)勢，通過采取小班上課或1對1模式將會產(chǎn)生龐大的教育開支。因此，在規(guī)模化教育背景下，實現(xiàn)個性化教育與實現(xiàn)普惠教育之間存在明顯的矛盾。

AI賦能教育的過程即為替代人類腦力活動由簡入繁的進程。AI技術(shù)誕生的初衷是通過模擬人類的智能、行為，將人類從繁重、瑣碎的程序化任務中解放。AI+教育是指將AI技術(shù)應用于教育場景，即借助計算機視覺、NLP、智能語音、知識圖譜等技術(shù)，降低教育環(huán)節(jié)中的繁瑣、低效腦力活動時間。從AI+教育的發(fā)展歷程看，創(chuàng)新AI技術(shù)于教育領(lǐng)域?qū)嵤⒙涞氐倪^程，也正是AI替代人類腦力活動由簡入繁的流程：計算智能代替人腦的記憶、計算功能;感知智能代替人腦聽覺、視覺、語言功能;認知智能代替人腦推理、聯(lián)想、思維組織功能，而達到認知智能的AI系統(tǒng)(自適應學習系統(tǒng))，在某種程度上已經(jīng)具備了提供"千人千面"教育服務的能力。AI替代繁瑣人力的同時拓展人腦機能，實現(xiàn)AI與真人的"教"、"育"分工。一方面，AI教師可以超越人腦的限制，完成真人教師能力所不能及之事，如自適應系統(tǒng)可以精準記錄、分析學生的學習進度、遺忘曲線、專注力、知識薄弱環(huán)節(jié)等，并據(jù)此推薦個性化的學習內(nèi)容、學習路徑;另一方面，目前的AI教師并不能完全替代真人教師，根據(jù)劍橋大學MichaelOsborne、CarlFrey的數(shù)據(jù)(BBC整理)，教師被人工智能替代的可能性僅為0.4%，情感、道德、個性培養(yǎng)等育人工作是AI教師難以涉及的領(lǐng)域。技術(shù)的發(fā)展促使AI教師與真人教師實現(xiàn)"教"、"育"分工，AI負責替代、深化繁瑣的教學工作，真人教師則專注于學生品行、素質(zhì)、情感的提升以及為AI提供必要的教學補充。

隨著服務學生規(guī)模上升，AI教師可實現(xiàn)普惠的個性化教育。開發(fā)一套AI系統(tǒng)前期的成本極高，其中包含數(shù)據(jù)科學家、機器學習工程師等研發(fā)人員成本;外購或自主收集標注數(shù)據(jù)的成本;云計算資源、服務器等硬件設(shè)備成本;優(yōu)化算法、升級系統(tǒng)等維護更新成本。而AI教師的優(yōu)勢在于，一旦開發(fā)成功，即可憑借較低的運營成本，跨越時空的障礙為數(shù)以萬計的學生提供個性化教育服務，且隨著服務學生規(guī)模的上升，其人均成本逐漸趨向于0。根據(jù)格隆匯專訪松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋的數(shù)據(jù)，開發(fā)一個合格的AI教師至少需要10億元，而隨著系統(tǒng)優(yōu)化投資還需要持續(xù)跟進，80分(表現(xiàn)優(yōu)異)的AI教師需要100萬左右生源達到盈虧平衡。人工智能訓練成本大幅下降，進一步鞏固AI教師的成本優(yōu)勢。近年來，人工智能的訓練成本呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，根據(jù)ARKInvest數(shù)據(jù)，2020-2022年，將一個大語言模型訓練至GPT-3性能級別所需要的成本由460萬美元下降到45萬美元，下降幅度超過90%，而預計到2030年，訓練成本將以每年70%的降幅遞減，只需要30美元。AI教師前端開發(fā)成本的下降將使得其低成本優(yōu)勢進一步擴大。

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