好未来谢华亮：AI 在教育行业中的应用

11 月 23 日，在以「AI 产业技术的渗透与融合」为主题的 NIUDAY 北京站中，好未来 SEG 智慧教育事业部技术总监谢华亮为大家带来了关于「AI 在教育行业中的应用」的分享。

本文是对分享内容的实录整理。

大家好，特别感谢七牛云邀请我来做这个分享，我今天要给大家带来的是 AI 在整个教育领域的应用。

我今天的主题是新时代、新技术、新教育。

我们过去老师的模式是在黑板上讲，学生在下面听，现在时代已经不一样了。我们现在面临的时代，由于 AI 、新技术的普及，对过去的教育方式是一种颠覆。我将就这些方面，把整个过程和大家进行分享。

首先简单科普一下，今年中兴事件为什么会愈演愈烈？其实最关键的逻辑，是核心技术层面上的中美竞争。在 AI 技术上面也是一样，比如我们在 2017 年树立的四个领头羊企业，包括 BAT 和科大讯飞，还有美国的 Facebook 以及最近准备推无人驾驶的苹果，这背后所呈现出来的，最终是 AI 热度席卷全球的趋势。

在 AI 里面有一个全球的竞赛叫 Kaggle 竞赛，Kaggle 竞赛中会给你出题目、提供数据，让你用算法和模型做相应的处理。Kaggle 竞赛里有很多的实际场景题目，比如说机场安检、房价预测、肺癌预测、航线优化。

以机场安检为例，如果你去北京 T2 航站楼最旁边的安检口，就会发现那里不是人工而是全智能的。每个放行李的地方会有一个摄像头，每个摄像头对应人和行李，然后整个安检过程都是半自动的，不像 T3 或者 T1 必须要人工手检很麻烦，如果有机会去 T2 航站楼的话可以体验一下。

Kaggle 竞赛中，比较优秀的还有肺癌预测。因为总体来说，现在医疗资源非常不丰富，通过好的算法，能通过大数据判断肺癌机率，把片子给它，它就能识别出来肺癌的几率。

接下来是航线优化。可能大家平常都坐飞机，却不知道飞机里最麻烦的就是航班排次。举个例子，我上周从南昌回来，每周每天从北京到南昌的飞机大概只有八趟左右，但比如到上海或者深圳，每天可能大概有五十多趟，区别在哪里？要通过每天人流的动态，来预测多少人坐这个航班。如果手工排的话会非常痛苦，全国每天要排两千多趟航线，必须通过机器来完成操作。

西班牙有一个应用叫做 Pay Per Laugh，也就是「按笑容付费剧场」。每个人的前面装一个屏幕，你笑一次他就按照一次给你计费，比如一个观众笑了 38 次，他就需要支付 11.4 欧。这是人脸识别一个非常典型的应用，在欧洲一些剧场在做这个实践。按笑容付费以后，观众数提升 35%，客单价增加 6 欧元，每场总收入 28000 欧元。这相当于是 AI 对生活场景的一个使用。

下面再简单说一下 AI 这个行业的发展，比如说像数据、算法、算例这些问题。这几年我们从搜索、电商、社交、虚拟助理等公司，还有自动驾驶、教育等领域来看，AI 是全球范围内比较大的趋势。

所有 AI 落地有四个要素，首先是落地的场景，就是方向盘。比如今天我们七牛云，可以降低人力成本，否则有无数优秀的算法也没有价值。第二就是数据，数据就类似于我们的汽油，车的核心如果没有数据就没法跑，至少现在 AI 的方向还是基于大数据的逻辑。第三就是算法，像汽车发动机一样。好的算法能够让效率大幅度提升。最后是算例，相当于轮子。神经网络也好，普通的机器学习也好，深度学习也好，最核心就是依赖于 GPU，现在都是 TPU，最早的 CPU 在这个时代已经跟不上了，现在都需要 TPU，用大批量变形计算的运行单元做处理。

教育对我们来讲，是传统的一个方向，但是如果 AI 加上教育会产生什么效果？

我先简单科普一下整个教育发展的情况。最早的教育是精英的教育，比如说像我国的科举制度，西方贵族的精英教育。现在为什么说社会主义制度要优于资本主义制度？最核心的就是社会主义制度提供了集体化的大众教育，而资本主义制度最核心的逻辑仍是个性化的精英教育。欧美的电视剧会用无数的娱乐内容来冲击你的视野，来宣导大家不要学习，其实本质是在做社会分层，这就是「奶头乐理论」。导致优秀的人，也就是精英群体继续控制西方国家，而普通人你不想学习就往下走。

但是对我国来讲，社会主义制度是集体性的大众教育，每个人都要接受九年义务教育，或者十二年制的教育。九年义务教育是国家强制的，给了更多普通人机会。教育和医疗是一个国家的底线，可能若干年后，在欧美站在国家的金字塔顶端的还是以前那一帮人，而在中国，则给每一个普通人通过学习就能够改变命运的机会，这是本质社会主义优越性的体现。

然而这种情况已经是过去，未来的需求已经发生了变化。今年四月份，国家提出来教育信息化 2.0 ，它要求除了信息化的升级，更多在技术素养转变，要构建「互联网+教育」大平台，要个性化教育，大规模因材施教。2018年开始全国变化的新高考改革政策也反映出这一点。现在新高考是 3+3，除了语数外三门课以外，剩下三门课由你选择，比如未来想当记者就学文科，就是地理、历史、政治，如果未来想当程序员那你可能学的就是物理、化学、生物。从 2018 年新高考改革以后，未来的考试会比以前更适合每个人，每个人都是独一无二的，这是整个中国目前的教育改革。在大的目标和方向下，意味着在未来核心一定是个性化，个性化的底层一定要依靠人工智能做支撑。新高考的核心是整个国家战略的变化，希望在未来 15 年或 25 年后，我们国家的人才能够跟美国有正面竞争，我们不再是每个人都念一样的内容，而是要更创新，培养更多优秀的人才。

在日常教育的方向里，常规至少有四个环节：教学、学习、考试和管理。前面三部分都是老师和学生共同来进行的，管理一般是学校对老师和学生的关系。下面我们一起来了解，现在做了哪些应用来支撑前面说的这些情况。

01 AI 语音识别

语音识别比较常见，但与教育学习有什么结合点？比如念一个单词：desk，按照标准音复述这一段英文，软件会给我一个评分。我们知道日常背单词是非常辛苦的事情，特别厉害的人一天可能背一千个，普通人大概就背一百个。如果做这个发音训练，如果让老师教我就非常痛苦，不可能老师天天听你一个单词背十遍。而通过不厌其烦的机器进行语音识别，就可以用机器通过发音打分，来判断我的发音。如果我是一个小朋友，可以进行 A 到 Z 的阶段划分，就可以不断地训练，而且口音不会偏，避免 chinglish 的情况。这就是语音识别的一个场景，属于自学的环节。

02 魔镜系统

我一句话来解释魔镜系统：它是一个视觉系统，把学生的实时状态收集以后进行呈现，最后做数据汇总，反向推动老师教学，推动学生自律过程。

我们在「双师课堂」上推出了一个场景，叫「专注之星」。先解释一下「双师课堂」：「双师」是现在教育一种新的模式，比如在海淀的人大附中，有非常优秀的老师，而一些教育资源相对匮乏的地区，想要吸收优质的教育资源。在这种情况下，就可以让北京的老师通过摄像头，以录像直播的形式，以真人大小被其他地区看见。现场还有线下老师，只负责现场收作业、纠正大家的课堂纪律等工作。这样的两个老师结合就叫「双师」。但是这样一来有个弊端，因为老师不在现场，意味着现场学生听着会无聊开小差，于是我们就借助这个「专注之星」来解决。在过程中教室里有一个摄像头，可以把所有人都拍下来，根据坐姿表情给大家做积分。这是一个非常小的改进，算是 AI 的一个应用场景。

还有一个应用场景是我们的线下培训机构学而思的小班授课，每个班大概 15 个人。教育焦虑大家可能都有，特别是做了父母之后，面对这样的问题，学而思的小朋友身上会有一个「框」，它可以识别小朋友在课堂的动作，比如他是不是举手了，表情怎么样，是转笔还是跟旁边的小朋友聊天，都可以记录的非常清楚。而且可以生成统计报表。这样一来，可以督促家长和小朋友针对问题及时交流，另外也可以根据课堂效果督促老师。这和「专注之星」一样，可以让整个课堂要趣味化。

以上两个产品对于我之前讲到的三个点——学生的状态、老师的状态、学生课堂状态的自主提升——都非常重要。这些人工智能的产品，我们有个专业术语叫「学业测评」，它用以观察整个学生的状况。除此之外最核心的就是学习过程，学习的过程如果不能人工智能化，就没有意义。

首先是自学，然后是学业测评，都是日常行为的监测。在这个环境里面会涉及到很具体的人工智能实现方法。

03 知识图谱

在我们过去上学的过程中，其实你认真看教育部的纲要，会发现无论什么教材版本，最终都是把相应的知识梳理出来的。比如我们比如说整个高中数学，可以拆解成大的网状结构，每个小点里面形成哪些知识内容，可以对应哪些知识点，知识点下面有哪些考题，这就相当于一个非常大的库，这个大库就是我们最终的知识图谱，每个知识图谱上面有无数延展的内容。

那它的作用是什么呢？比如说，我们可以自动出题，如果按照日常学习习惯，发现某个同学的某个知识点掌握的不牢靠，就完全可以依赖于知识图谱给他们推荐相应经常错误的题目。另外场景就是可以按照人工智能，按照知识的难易度自动组卷，定义好难度系数，就可以很快速的生成相应的试卷，都能够大大的减轻老师的负担，增加效率。符合整个国家提倡的「增效、减负」的大教育方针。

用科技推动教育进步，是我们好未来的使命，我们不只是一家教育公司，更是一家科技公司，期待好未来能够用科技技术支持我国教育信息化更上一层楼。

我今天总体的分享就是这些，谢谢大家！