規(guī)?；栈萁逃齼蓷l并行發(fā)展的實現(xiàn)路徑：AI賦能教育、AI 人才培養(yǎng)

• 陳博 2023年11月3日 來源：中研網 1357 89
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我國 AI+教育的起步較早（12 年左右），得益于智能語音與圖片識別兩項感知技術的發(fā)展， 口語測評與拍照搜題軟件率先落地，在上傳生成大量文字、語音、圖片材料的同時（需要 龐大的題庫、語音庫支撐），開始利用算法推薦個性化的學習內容。而隨后出現(xiàn)并逐步成 熟的

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AI 替代、拓展人腦機能從而實現(xiàn)規(guī)?；栈萁逃袃蓷l并行發(fā)展的實現(xiàn)路徑，即 AI 賦能 教育、AI 人才培養(yǎng)，二者協(xié)同發(fā)展。

1)AI 賦能教育：本質上是 AI 技術在教育場景下的應用，是指在各教育領域中(K12、職 業(yè)教育、高等教育等)，通過 AI 硬件設備、AI 軟件系統(tǒng)與教育中“備”、“教”、“練”、“考”、 “評”、“管”等環(huán)節(jié)(場景)深度融合，達到提升教育質量、促進教育公平、節(jié)約教育成 本等目的，并最終實現(xiàn)“因材施教、個性化學習”的愿景。 其最先落地于拍照搜題軟件(利用 OCR 技術)與英語口語測評(語音識別技術)，代表性 的產品有小猿搜題、英語流利說。隨后一段時期內，AI 賦能教育各賽道產品“百花齊放”， 在軟件系統(tǒng)方面，智能作業(yè)批改、智能題庫、分級閱讀、AI 課堂等輔助教師教學、學生練 習的應用紛紛落地，走班排課軟件、校園安防系統(tǒng)也在新高考下教務管理壓力、校園安全 需求日益增大的背景下應運而生;在智能硬件方面，交互白板、智能平板、智能手寫筆、 智能臺燈等設備層出不窮。而其中最亮眼的當屬自適應學習系統(tǒng)，其最有可能從根本改變 教育的理念與方式，是 AI 賦能教育的核心賽道，代表產品為松鼠 AI 于 2017 年(并非最早的)推出的“松鼠 AI”人工智能自適應學習系統(tǒng)。

2)AI 人才培養(yǎng)：即以人工智能作為教學內容的教育培訓過程，其屬于 STEAM 教育的一個 分支，也是未來深化人工智能理論基礎、實現(xiàn)人工智能應用落地的關鍵驅動因素。 AI 人才培養(yǎng)可分為校內與校外兩大場景，也可根據教育階段劃分為青少年 AI 教育、高校 AI 教育、成人 AI 教育等。其中校內場景下的高校 AI 教育是高層次 AI 人才輸出的主要渠 道，截至 2022 年中國已有 499 所高校的人工智能專業(yè)通過審批、備案，而 2017 年以來各 地政府也推出多項政策推廣中小學人工智能教育，培養(yǎng)科技創(chuàng)新后備人才。而同時期的課 外 AI 培訓機構也針對課外教育場景、特定的受眾人群提供匹配的人工智能課程，使得 AI 人才教育培養(yǎng)體系更加完備，代表性的課程為傳智教育旗下的數(shù)字化專業(yè)人才課程(含人 工智能培訓模塊)與盛通股份旗下的人工智能啟蒙課程(基于機器人編程)。

回顧我國歷次技術變革對于教育改造，其外在形式體現(xiàn)為：1.數(shù)字化教育內容的變化(數(shù) 量、形式、生成方式);2.數(shù)字化教育內容傳遞方式的改變(非智能傳遞、算法精準傳遞)， 而數(shù)字化內容的豐富度、傳遞速度與傳遞精確度，決定了技術是否能對教育領域的人腦活 動進行有效的替代與拓展。隨著互聯(lián)網等技術發(fā)展的深入，教育數(shù)字化內容的形式(圖文、 音頻、錄播視頻到直播視頻)與數(shù)量逐漸豐富，內容傳遞的速度、形式的多樣性得到提升，特別是 AI 技術的廣泛應用，使得教育內容的傳遞逐步實現(xiàn)智能化，即根據學生需求個性 化推送學習內容、學習方法。

我國 AI+教育的起步較早(12 年左右)，得益于智能語音與圖片識別兩項感知技術的發(fā)展， 口語測評與拍照搜題軟件率先落地，在上傳生成大量文字、語音、圖片材料的同時(需要 龐大的題庫、語音庫支撐)，開始利用算法推薦個性化的學習內容。而隨后出現(xiàn)并逐步成 熟的自適應學習系統(tǒng)，兼具評估、精準推送兩項功能，通過“測評-學習-練習-測評”的 個性化學習模式，達到“千人千面”的個性化推送效果。

在智慧教學領域，遠程互動學習、沉浸式學習、個性化學習等創(chuàng)新教育模式將會實現(xiàn)優(yōu)質教育資源的互補，并極大地改善學生的學習體驗;在智慧教研領域，5G技術可賦能教師學習和教務管理，從而提高教學質量并幫助學校增效減負;在智慧教管領域，萬物互聯(lián)下的全方位智能化監(jiān)控及海量設備的高效有序管理助力學校運營安防管理。

AIGC 對教育產生深刻變革的原因：具有智能生成模塊化數(shù)字教育內容、提升算法推送精 度的雙重屬性。 AIGC 為可智能生成海量的多模態(tài)數(shù)字化教育資源。AIGC 即人工智能生成內容，其可生成 的內容包括文字、代碼、圖像、聲音、3D 模型、視頻等，ChatGPT 即是一種文本生成式的 AI 語言模型，而 Stable Diffusion、Midjourney 等軟件主要用于生成 AI 圖像，WaveNet 等技術可用于合成真實的類人聲音，GET3D、Make-a-Video 等軟件可將文本轉化為虛擬 3D 模型，Deepfake，videoGPT 等軟件可通過圖片、文本信息生成視頻片段。AIGC 與教育結 合，可根據原有輸入的數(shù)據形態(tài)與數(shù)據產生模式，自動或半自動生成形式多模態(tài)的數(shù)字化 教學內容。不同于以往拍照搜題式的 AI 應用，AIGC 所生成的教學資源并非“題庫”中已 有樣本，而是將知識點“打碎”、“重組”后構建的新數(shù)字化教育樣本。

AIGC 極大提升了算法推薦的精確度。AIGC 其本質是 AI 技術(尤其是 2014 年 GAN 神經網 絡上線后)發(fā)展深化并實踐應用的成果，是技術量變引起質變的節(jié)點的產物。相較于以往 的 AI 模型，AIGC 類模型的訓練數(shù)據量龐大，模型的參數(shù)量也隨之增大(GPT-3 的參數(shù)量 為 1750 億)，依靠海量高質量的數(shù)據會提升模型的訓練效果，但同時也更容易產生判斷失 誤。2017 年 Google Brain 所提出的 Transformer 框架為大型模型引入了注意力機制(模 擬人類抓取關鍵信息、忽略其他信息)，提升了神經網絡的效率與精確性，使得 AI 可在眾 多信息中準確抓取主要矛盾。以 ChatGPT 為例，其訓練過程(RLHF 技術)中采用了更精確 的獎勵模型算法、PPO 強化學習算法等，可基于輸入的 prompt 指令生成精準的輸出內容， 并可根據上下文語境持續(xù)學習、不斷完善所生成的材料。業(yè)界普遍認為現(xiàn)有的 AIGC 技術 已超越弱人工智能，并無限逼近可處理通用任務、可自我學習的強人工智能。

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