導 語
「 近兩年，人工智能與日常生活的結合越來越密切，當人工智能遇上地圖，就有了智能導航；遇上圍棋，就有了Alpha Go。
那麼，當人工智能遇上教育，會孕育出怎樣的產品？如何利用人工智能技術的優勢與教育過程相融合，以產生1+1＞2的效果？ 」
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根據目前人工智能的特點和優勢，小編認為，人工智能+教育的結合，主要通過以下三大業務方向來解決問題，為學習者提供優於傳統教育的效果。
- 面向特殊人群的補償性教育
- 針對常規業務的替代式教育
- 服務個性發展的適應性教育
01
面向特殊人群的補償性教育
特殊教育中的群體包括聾啞學生、聽障學生、視障學生、智障學生、自閉症學生及肢體殘疾學生等，這些學生由於先天或者後天缺陷，在學習和生活上充滿困難。
目前，人工智能技術已經成功應用於特殊教育領域，以技術手段彌補其智力或身體的不足，最大程度滿足不同特殊人群的需要，促進其個性化學習。
◎ 學習方面
北京聯合大學特殊教育學院利用科大訊飛“聽見語音轉寫系統”來為聽障學生進行授課。該系統利用自然語言處理技術和語音識別技術，將老師的講課聲音，實時識別為學生能夠看得見的文字。這不僅能提高講課效率，還能解決手語授課表達不夠精準的問題。
此外，羅納德·科爾教授團隊研發出了智能導學系統來幫助聾啞兒童進行詞彙學習。該系統嵌入一個智能化的虛擬導師，聾啞兒童在虛擬導師的幫助下可完成學習任務並練習發音。試驗結果表明聾啞兒童不但學會了知識，而且表達能力也得到提高。
◎ 生活方面
人工智能+教育可以促進特殊人群的生活便利化。
例如Aira公司將機器學習與智能輔助眼鏡相融合，利用機器學習算法和語音識別技術，幫助視覺障礙者同步獲取周邊環境信息並進行定位導航，為其出行帶來極大便利。
◎ 健康方面
人工智能+教育可以促進特殊人群的康復專業化，尤其是自閉症患者的康復治療。
自閉症患者最缺乏社會溝通能力，而人工智能技術支持下的智能虛擬代理或智能社交機器人，可以很好地與自閉症患者進行對話交流，獲取其社交行為關鍵數據，並通過快速、非正式的評估來判斷患者是否理解活動或進行輕微的技能改進，可以培養自閉症患者的語言能力、社會溝通能力甚至是情緒智力。
例如，哈爾濱點醫科技開發的情感智能機器人RoBoHoN，能幫助自閉症患者進行康復治療，是國內首家採用人工智能治療自閉症患者的醫療機構。
人工智能+教育可以最大程度地開發特殊人群的優勢潛能，發展其多元智能，幫助加快回歸主流社會，打破殘障人和正常人之間的隔閡。
02
針對常規業務的替代式教育
人工智能支持下的替代式教育強調通過技術達到與教師從事的某些教育活動相同的作用，代替教師執行部分任務。
在目前的教育人工智能應用中，智能批閱系統主要以自然語言處理和機器學習為核心技術，能夠實現機器智能閱卷、作文自動批改。而以語音識別測評技術為核心的語言類教育應用，能夠實現口語考試評分、口語練習糾錯。
因此，人工智能+教育可替代教師執行的常規業務主要體現在考試結果判定、作業及練習效果檢查兩個方面。
替代式教育常規業務分類
例如智能批改英語作文的在線服務系統，能夠對學生上傳的作文在線生成評分、評語及內容分析診斷，學生可以根據提示進行反覆修改提交，直到滿意，類似的系統有My Access、Criterion等。
智能批改系統不僅能自動生成評分，還能提供針對性的反饋診斷報告，指導學生如何修改，一定程度上解決了教師因作文批改數量大而導致的批改不精細、反饋不具體等問題。基於語音識別技術的口語學習軟件同樣可以對學生的口語發音進行評分、糾錯和指導。
此外，人工智能技術使機器能夠根據預設程序進行高效地重複性工作，因而教師可以將更多精力投入到教學設計優化、學生心理健康培養等創造性活動中。
因此，針對常規業務的替代式教育既能節省大量人力資源，為教育教學提供便利性服務，同時又能促進學生學習方式的多樣化和智能化，滿足眾多學生的學習需求。
03
服務個性發展的適應性教育
由於個體差異，學習者在學習過程中對知識的接受程度不盡相同。因此，如何讓學生能夠個性化學習，實現因材施教，是解決當今教育問題的關鍵，也是人工智能在教育領域的重要發展方向。
現階段，智能虛擬助手、智能導學系統、自適應學習系統等能根據學習者的個人特點（如語言、學習風格、偏好等）創建個性化課程，讓學習者獲得更好的學習效果。
以智能虛擬助手舉例，助手可以通過自然語言模擬人類對話，化身為機器人導師，深層次理解人類需求，其核心特徵是對話式交互與智能性服務，實現與學習者交互問答、提供情境學習、進行學習分析等功能。
並且，隨著交互程度不斷加深，機器人導師會更懂學習者，互動過程也將更具針對性。該系統還會對學習者的學習數據進行分析，從而有效調整學習進度與內容。
而智能導學系統則兼顧學習者的認知和情感狀態，藉助答案分析和錯誤反饋過程來評估學習者對知識的掌握程度，並提供個性化的指導。
智能化程度較高的自適應學習系統不僅能對語音、圖像等外部信息進行感知，還具備深度學習的能力，能夠理解學習者行為習慣甚至情感態度。個性化學習支持系統產生的學習者行為數據，是系統功能完善與技術升級的基礎支撐，是實現對學習者個性化學習輔導的關鍵因素。
自適應教育系統的算法邏輯（來自乂學教育）
系統對學習者的學習風格、興趣偏好的瞭解越深入，對學習內容推送、學習行為反饋、情感變化的處理便越精準。
目前，自適應學習系統已經在國內外逐步普及，並且成熟度越來越高，已能為學生的適應性學習提供不同程度的支持。
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* 本文部分內容來源自《教育人工智能的發展難題與突破路徑》，由乂學小編整理修改成文。
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