人工智能给我们最好的改变是什么?是更加精准、个性化、提升效率，在学习上面也是一样的。应用人工智能的智适应技术，会影响到孩子的学习效果。
松鼠AI智适应教育联合创始人兼CEO 周伟
AI和教育都是当前备受关注的领域，当AI遇到教育会发生什么呢?松鼠AI智适应教育联合创始人兼CEO 在36氪主办的“做风中的强者”-2019WISE风向大会的现场表示，人工智能的时代已经初步到来了。人工智能给我们最好的改变是什么？是更加精准、个性化、提升效率，在学习上面也是一样的。应用人工智能的智适应技术，会影响到孩子的学习效果。
在周伟看来，传统教育的困境有不少，例如“学生学习内容是千人一面，但其实每个孩子的个体都是不同的。我的大女儿8岁，3年级，每天晚上作业做到九点半。作为一个教育工作者的父亲，我深深感到心疼。我非常不理解为什么要留这么多作业?我把卷子打开一看，基本上每科每天三张卷子，我孩子做一门学科的时候要花45分钟，做完以后我检查，90%是她熟练掌握的，只有10%左右是她掌握不太熟练。为什么老师不能给她留这10%的作业?因为传统的教育方式老师没有办法做到个性化教学。我们的孩子每天不是在做自己的作业，而是在做学科老师带班所有学生的作业，这会造成学习效率大幅下降。”
松鼠AI智适应的学习利用了一个引擎架构。据周伟介绍，松鼠AI 智适应教育是用了三层式的架构，去构建知识地图、学习策略架构、内容地图、教学流程，进行数据的分析、推荐、算法，到最后形成完整的教学闭环。我们把所有的知识点进行了纳米级的细分，根据知识点按照教学流程和数据积累，帮它构建属于每个学生自己的知识图谱。
以下为周伟演讲全文：
首先我们看风从哪来，无风不起浪，没有原因的浪是妖风，妖风是吹不远的。首先看为什么会起风，可以看到这是传统教育的困境，是起风的原因。
传统教育困境之一，特级教师千里挑一，其实真正的特级教师是三万里面出一个，学区房一房难求，核心是教育资源分配不均，优秀教师的资源非常紧张。
传统教育困境之二，学生学习内容是千人一面，其实每个孩子的个体都是不同的。学习情况也是完全不同的，但是我们现在训练出来的学生却是千人一面的学习内容。
传播教育困境之三，统一划化齐的学习速度，老师只能同样速度地教，没有办法做到个性化的教学，这导致了每个孩子获取知识的掌握程度的不同。事实上每个孩子的学习速度都不同，针对每个学习的知识点也是不一样的。
传统教育困境之四，只注重对孩子知识掌握的训练。这就是传统说的应试教育，我只关心你会不会、能不能考高分。这是对所有传统教育最大的抱怨，就是中国的孩子只会考试，只会做题，能力比较弱，忽略了能力、思想和方法的培养。其实在整个学习过程中，知识的掌握只是一部分，思想、能力、学习方法的培养，才是重要的。通过掌握知识，去培养出这些能力，对未来才会有所帮助。
为什么会起风呢?风会往哪里吹、朝什么方向吹?未来包括当下，结合刚刚几位嘉宾的分享，人工智能的时代已经初步到来了。人工智能给我们最好的改变是什么？是更加精准、个性化、提升效率，在学习上面也是一样的。应用人工智能的智适应技术，会影响到孩子的学习效果。上半年最新的国际学术研究已经证明，智适应学习系统效率提升优于传统的学习方式，在一些国际知名的论述论坛上面，被大量验证了。学习知识状态是一件高成本的事，传统模式下判断学生知识状态需要针对每一个知识点出题，这就是中国学生最擅长的题海战术，我拼命抓，我要知道100个知识点的情况，就要刷100道题。同时因为不是个性化教学，所以孩子刷的不单单是100道题，他还要去刷同班人，每个人的100道题。我的大女儿8岁，3年级，每天晚上作业做到九点半。作为一个教育工作者的父亲，我深深感到心疼。我非常不理解为什么要留这么多作业?我把卷子打开一看，基本上每科每天三张卷子，我孩子做一门学科的时候要花45分钟，做完以后我检查，90%是她熟练掌握的，只有10%左右是她掌握不太熟练，要经过训练的。但是找这10%不会的知识点的时候，她花去了45分钟。
我想，为什么老师不能给她留这10%的作业，那90%在浪费时间。后来我想，因为传统的教育方式老师没有办法做到个性化教学，其实这份作业不是留给我女儿一个人，而是留给100个人，因为学科老师一个人带两个班，一个班50个学生。我们的孩子每天不是在做自己的作业，而是在做学科老师带班所有学生的作业，这会造成学习效率大幅下降。
利用智适应学习系统，首先把它进行框架，包含了个人的学习信息、认知特征、学习偏好维度，通过电脑和芯片数据分析，去了解学生的专注度、细心程度，建立知识模型、建立教学模型。海外已经有9000多万的用户在使用人工智能智适应教育的产品，全世界范围内已经有大量的用户在使用这种高效的学习系统。
这是国外的一些知名教育公司，国内也有大量公司纷纷涌入这个赛道，它们多多少少都在开发关于人工智能智适应算法的教育系统。松鼠AI智适应的学习，是利用了一个引擎架构。我们用三层式的架构，去构建知识地图、学习策略、内容地图、教学流程，进行数据的分析、推荐、算法，到最后形成完整的教学闭环。我们把所有的知识点进行了纳米级的细分，根据知识点按照教学流程和数据积累，帮它构建属于每个学生自己的知识图谱。我们把能力值加进去，根据坐标，把它完全构建成一个所有学习里面覆盖到的知识。
全球独创纳米级知识点拆分，我们把知识点进行了非常细的、结构化的拆分，这样有利于我们判断每个学生的学习状态。以初中数学为例，按照国家教委的教纲是300多个知识点，我们细化成3万个知识点、学习点和作业分析，这样能更精准找到符合每个学生的学习状态。比如分数的加减法，这是教纲对于加减法的知识点，大概不超过20个。我们在这个基础上，把分数的加减法里面的求加减法中的未知项都拆分成若干个小的知识点，这样会更细致地了解到每个学生的情况。
同时我们把学习的思想、能力、方法也进行了有效拆分。这是我们在物理思想的拆分，划归思想、自省思想、建模思想、对称思想、等效思想，它是一个学科里面的思想能力的训练。在传统教学里面，很难把这些思想能力进行有效的教育。
这是数学能力拆分。应用能力、观察能力、运算能力、猜想能力、数感直觉能力，这个能力特别重要。我们平时说，这小孩特别能蒙，做数学题的时候蒙对的概率特别大?为什么呢?就是它的数感直觉能力特别好，这也是一种能力。针对这些能力，都是可以细分出来，给孩子们进行特殊训练。语文方法拆分。关键词法则、排除法、语境分析法、选择题矛盾法。我们构建了内容地图。
这是拆分完知识点和学习方法、能力方法以后，我们会制造出大量的内容。精准侦测，每个孩子的知漏洞，我们利用信息论、贝叶斯理论、知识空间理论等等算法，构建出数据模型，达到少量的试题、较短的时间，精准高效测出每个学生的知识漏洞。这样的好处是不再以单一成绩结果对孩子进行再次教育的基础。最终的掌握率，广西这名学生掌握率是79到81之间，可以理解为他考试的成绩在79分和81分之间。还看他缺少的部分是什么。第二个学生的成绩也在80分左右，但是他会的不会的点，跟第一个学生完全不一样。第三个学生也是80分，他缺失的20分是红色部分。虽然都是同一学科的80分，但是每个孩子缺失的部分不一样。
教学效果的延伸：2017年10月跟郑州市教委联合举办了人机大战，就是系统教学和真人老师进行了教学对比，系统比真人教学高出9分左右。2018年6月份我们又做了一次，8月份在全国100个城市跟上百位老师、上千名学生，又做了一次人机大战。在央视的节目上面，跟真人的老师进行过PK。我们也签约了全球机器学习之父、卡内基梅隆大学计算机学院院长Tom Mitchell教授，也是我们的首席科学家。我们跟斯坦福国际研究院成立了实验室，和中科院下面的自动化研究所，也成立了实验室。因为这些高级算法，我们必须要请世界顶尖的算法数据科学家帮我们一起做。目前松鼠AI在全国20多个省、300多个城市有1800多个教学中心，有近200万以上的学生用户。我们衷心希望未来的教育方向是一个个性化的方向，让每个孩子身边都会拥有像苏格拉底、达芬奇加爱因斯坦的超级老师，在他的身边，通过互联网的方式，就可以获得他的名师。
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