據美國18日消息，近日在由ETS等權威機構組織的2018 NAACL(自然語言處理國際頂級會議)second language acquisition modeling (SLAM) 大賽中，中國領先的人工智能企業先聲教育英語組榮登榜首，力挫劍橋大學、紐約大學、加利福尼亞大學等國際一流學術和產業界研究團隊。這不僅意味著先聲教育自適應系統已率先進入深度核心階段，更是中國邁入教育信息化2.0時代的強音。
奪冠國際語言處理頂級會議
NAACL是國際自然語言處理頂級學術會議之一， SLAM比賽的組織方為執管託福、GRE等國際考試服務中心ETS等權威機構，評委是有著“主動學習技術大咖”之稱的Burr Settles。本屆大賽吸引了來自世界各地幾十家頂尖學術界與產業界研究團隊，如University of Cambridge(劍橋大學)、New York University(紐約大學)等。
先聲教育CEO陸勇毅認為：“此次自適應大賽英語組獲得第一，除了先聲團隊自身的努力，也離不開各方的共同支持，如CMU和我們的戰略合作伙伴海雲天科技。”本次參賽的自適應學習技術，得到了Carnegie Mellon University (卡內基梅隆大學) 的多位教授指導。CMU為全球AI界頂級的學府，為全球輸出了許多頂尖AI人才，如李開復、陸奇、Andrew Ng等。海雲天科技是國內最大的考試服務商，服務中國教育信息化20餘年，擁有國際領先水平的產品系統和龐大的教育數據。早在2017年7月，先聲教育就和海雲天達成戰略合作，成立AI(人工智能)聯盟，以海雲天科技海量的教育大數據作為戰略性支持，共同搭建海雲天AI大腦。
此次大賽的具體運行過程需要對學習行為數據進行建模，目的是預估出未來學習中做題對錯的概率，評判標準為ROC曲線值(receiver operating characteristic curve)(AUROC值)。大賽的難點有二：一是語言類學習以詞彙、短語量龐大，語法、搭配複雜著稱，是自適應學習最難落地的學科，且本次大賽考察多個語種：英語、西班牙語、法語;二是學習行為數據時間跨度長達3個月，數據量極其龐大，超過1百萬個句子，6000多名學生，使學習行為的數學模型更加複雜。
比賽中先聲教育提交的模型ROC曲線值(AUROC)達0.86，英語成績排名第一。
English
參賽隊伍
AUROC
先聲教育
0.86
SanaLabs
0.86
NYU
0.85
Cambridge
0.85
UCSD
0.82
其他參賽隊
…
基線系統
0.77
率先邁入深度自適應技術階段，領跑“人工智能+教育”
自適應技術是一種決定性的面向未來的技術，在人工智能領域發揮著極其重要的作用。2017年人工智能首次寫入我國政府工作報告，上升至國家戰略高度。教育是人工智能最重要的應用場景之一，自適應技術的應用可通過對大量多次的學習行為數據進行建模，預估學生下週甚至下月做同類題，甚至是新知識點時，做對做錯概率，以達到預測學習的效果，直接指導將來的學習過程，可針對性適配每位學生，實現點對點的個性化教學，幫助學生得到均衡的教學資源。可以說，人工智能自適應教育是一次行業改革實驗，對機構、對學生、對老師三方都具有降本提效的價值，將把教育行業帶向成本更低、效率更高的人工智能時代。
先聲教育秦龍博士介紹，自適應學習可以分為兩個階段：1)以推薦系統為基礎的淺層自適應階段;2)以學習行為建模為基礎的深度自適應階段。目前國內大多數企業仍處於淺層自適應階段，從本次大賽英語第一的成果看，先聲教育自適應系統已成功率先步入自適應學習的核心深度階段。
未來的國際競爭說到底是人才的競爭，教育發展才是核心競爭力。先聲教育作為一家成立短短2年的人工智能創業公司，已完成數千萬級美金融資，並服務近百家行業頭部合作伙伴。面對未來教育變革和教育信息化2.0的升級趨勢，先聲教育CEO陸勇毅表示：“先聲教育作為一家人工智能企業，我們十分願意將每個階段的研究成果開放給國內外更多教育企業，助力更多國內企業，趕超國際水平。”
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