人工智能在教育行业的应用前景及挑战
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着科技的进步，人工智能已成为当今世界的核心技术之一。目前，人工智能已在计算机、通信等领域的应用逐步转向教育领域，成为教育领域中不可或缺的重要支撑。在这一演变过程中，将人工智能技术应用于教育，不仅能够为学生带来更优的学习体验，还能显著提升学习效能，优化学生个性化的学习路径，从而有效促进学生的全面发展。
然而，人工智能技术持续进行更新迭代，其涉及的领域也在不断扩大。真正实现人工智能技术在教育行业的有效落地，仍面临诸多挑战。作为一家年轻的互联网公司，凭借自身的商业模式以及教育产品的创新，未来在教育领域的人工智能应用仍具有较大的发展潜力。
本文首先对此问题进行了深入分析，并结合教育行业实际情况，阐述了人工智能在教育行业的应用前景及存在的问题，提出了若干解决这些问题的方案建议。
2. 人工智能相关概念和术语
2.1 人工智能的定义、类型及分类
人工智能（Artificial Intelligence）是机器模拟、拓展或模仿人类认知行为的能力。借助与人类大脑的互动，机器能够完成人类难以完成的智力任务。图1-1展示了人工智能分为机器智能和人类智能两大类，其中机器智能涵盖机械视觉、语言理解、语音识别等领域，而人类智能则涉及更高级的认知功能。人工智能不仅涵盖低等生物的智能，还涉及高等生物的智能。机器智能领域包括计算机、自动驾驶汽车、机器翻译、图像识别等技术；而人工智能则涉及图像识别、语言理解、语音合成、虚拟助手、聊天机器人和视频分析等多个方面。
图1-1 人工智能及其类型
2.1.1 机器智能
机器智能(Machine intelligence) 是指通过机器的大数据处理、算力计算和强大的算法，实现对人的智能控制、问题解决和推理等能力。机器智能系统有两种形式，一是有限的、有规则的系统；二是能够理解、适应变化的系统。目前，机器智能系统还处于初步探索阶段，并没有形成统一的标准，因此需要多方共同研究才能形成比较成熟的技术和体系。机器智能的组成可以分为五大部分:
输入端(Input):接收外部信息、数据或指令的输入端。输入端分为两类，一类是来自感官的输入，如声音、文字、图像、视频等；另一类是来自环境的输入，如无人驾驶汽车、自然语言理解、机器翻译等。
智能处理器(Intelligent processor)：智能处理器用于执行输入的信息、数据、指令等，并输出结果。目前，常用的智能处理器包括人工神经网络(ANN)、逻辑回归模型、支持向量机SVM和神经元网络NN等。
输出端(Output)：输出端用于呈现结果信息、数据或指令。输出端分为三类：一类是基于命令的输出，例如音箱控制和场景识别等；另一类是基于感知的输出，包括显示屏、舞台灯光和无线音箱等；第三类是优化的输出，例如交通路况规划和机器人运动规划等。
模型训练平台(Model training platform):用于收集、整理和存储数据的平台，能够训练模型，并通过模型的性能对外界输入进行预测。目前，常用的模型训练平台包括云计算平台、私有服务器平台、移动端平台等。模型训练平台在数据处理、模型训练、模型评估以及结果预测等方面发挥着重要作用。通过模型训练平台，企业能够更高效地利用数据，提升模型性能，以满足业务需求。
任务处理模块系统用于执行特定任务，如图像识别、语音识别、文档识别、情绪识别、开关控制等。任务处理模块系统可由专业的AI开发人员进行开发，也可以由第三方AI服务提供商进行部署。
2.1.2 人工智能
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是探索如何赋予机器智能能力的学科，即研究感知能力、认知能力、推理能力、决策能力等核心智能要素。该学科由多个独立的研究领域组成，包括认知科学、语言学、心理学、统计学、计算机科学、机器学习、数据挖掘、深度学习、模式识别、大数据分析等多个分支。人工智能的目标是设计出一个高度复杂的系统，该系统不仅具备与人类相似的反应能力，还能够自主学习、自主更新、自主优化，同时能够高效地进行信息处理、数据整合以及知识融合。
人工智能的研究领域主要包括如下几个方面:
认知学科、语言学科、心理学科、统计学科、计算机学科、机器学习领域、数据挖掘技术、深度学习技术、模式识别技术、大数据分析方法
人工智能的研究与应用趋势主要包括三个方面:
- 数据驱动人工智能
- 数字孪生人工智能
- 可穿戴式人工智能
3. 教育行业的人工智能应用前景及现状
在本节中，我们会分析教育行业的人工智能应用前景及现状。
3.1 教育行业的人工智能应用情况
基于2020年7月的统计数据，全国高校毕业生人数已达到24000000人。此外，全国高等院校计算机类专业毕业生规模已达到110000000人，占了高校毕业生总数的八成以上。
在互联网、大数据以及人工智能技术不断取得进展的今天，教育行业也在不断进行研究和采用人工智能技术。
3.1.1 在线教育
截至2020年底，在线教育在国内外均取得了显著成效。在线教育平台提供的课程数量已远超传统教育机构的总和。据报道，B站直播的持续火爆已吸引了数千万的网民参与学习。在线教育推出了“慕课学院”，其针对优质课程的定价策略吸引了大量付费用户。除此之外，西瓜视频、小红书、腾讯课堂等同样也是教育领域的 prominent 平台。
与实体类别相比，在线教育的应用程度更高。在线教育平台累计开设了280余门在线课程，其中实体课程为268门，相较于班级互动活动，该平台更注重学生的在线授课体验。
随着信息技术的迅速发展，推动在线教育逐步走向实体化。依据国家教育管理局最新发布的数据，2020年，中国在线教育平台的学员规模达到165.1亿。2020年，中国在线教育平台每天的营收约为2.3万亿元，占总收入的20%，然而，平台的影响力仍远未完全显现。
3.1.2 远程教育
近年来，远程教育市场逐渐成为人们关注的重点。数据显示，美国远程教育市场的规模每年有望达到1.4万亿美元。尽管远程教育的发展速度相对较慢，但其受欢迎程度却远高于实体教育。
远程教育对个人能力的标准较高，此外还存在一定的时长要求。远程教育的课程资源与实体教育相比，更加丰富且更加方便获取。
3.1.3 虚拟/真实类课程
当前，虚拟/真实类课程被视为新时代教育体系中不可或缺的重要组成部分。部分高校提供的课程已成功采用视频、手势和肢体触觉等多种形式呈现。尽管采用较为非形式化的教学手段，但同时也展现出更加互动和具有参与感的教学模式。
尽管虚拟/真实类课程正处于发展的初期阶段，但在特定场景下，它们仍然具备一定的推广价值。例如，在线教育环境中，虚拟现实技术能够使教师将课件直接放置在三维虚拟空间中，方便学生直观地观察课件中的内容。
3.2 教育行业的人工智能应用前景
目前，教育行业的人工智能应用仍处于探索阶段。国际学术界普遍认为，人工智能在教育领域的应用仍处于起步阶段。鉴于教育行业的特殊性、数据规模庞大以及应用领域广泛，教育行业的人工智能应用将面临诸多挑战。
人工智能技术的持续发展，伴随着最新数据和新型工具的不断涌现，正在推动教育行业的人工智能应用向更广泛和深入的方向稳步扩展。
在教育领域，人工智能的应用前景正受到政府的关注与规划。在国庆假期前，教育部计划组织一系列涉及教育与人工智能领域的大型交流活动，有助于推动教育领域的智能化升级。此外，政府启动专项计划，旨在打造首个符合人工智能需求的教育品牌，即“星火中的梦想”。‘星火中的梦想’项目由政府主导，旨在提供一系列在线和远程教育课程，普及人工智能在高等教育中的应用，打造符合国家法律法规、满足社会需求的教育培训品牌。
4. 人工智能在教育行业的应用挑战
4.1 数据稀疏性、样本不平衡
在大数据时代背景下，数据采集和处理的高标准要求使得数据量激增且分布趋于不均衡。教育行业海量数据的构成包含实体数据和虚拟数据两大类，其中实体数据主要涉及学生信息和作业记录，虚拟数据则涵盖语音、视频和图像等多维度信息。数据分布不均衡的问题会对机器学习算法的性能带来显著挑战。
例如，在传统的问卷调查中，若仅有少部分学生完成调查问卷，其余学生的数据则会被遗漏。这可能导致数据出现不准确、缺失以及误导性，从而导致结果出现较大偏差。类似地，在现有的基于面部识别的学生身份验证系统中，仅有清晰度高、肤色均匀的学生会被识别为学生，而其他图片则会被误判为非学生，从而导致该系统的准确率较低。
4.2 复杂度高、训练周期长
现有的教育行业的人工智能系统，如人脸识别系统、图像识别系统等，一般具备计算复杂度高、训练所需时间长的特点。因这些系统依赖于大量标签数据、计算资源以及算法训练等要素，故而会消耗大量时间和金钱。
例如，人脸识别系统通常涉及大量数据，如数十亿张人脸图像。因此，为了降低人脸识别系统的准确率，许多公司会建立图像库。他们通过人工标注、筛选和搜索等方法，收集一批具有代表性的图片，再利用这些图片训练系统。
在学生的学习过程中，自主学习问题同样也是目前教育行业人工智能应用正面临的 key challenge. 除了单一的考试评估手段，还可以借助人工智能技术实现更为全面的学习评估.
4.3 人才储备薄弱、教学质量参差不齐
人才储备是教育行业的关键竞争力。经中国教育管理部门的统计数据显示，2020年全国大学生总数达到11.48亿，其中博士研究生的数量为3.13亿。然而，仅硕士研究生的就业率就达到了8.74%。
另一方面，教学质量参差不齐也是教育行业的一个痛点。由于传统教学方法过于僵化，难以实现因材施教，也难以积累优秀的教学案例。因此，要增强学生的学习兴趣，让他们主动参与其中，从而有效提高教学质量。
4.4 人工智能新技术、变革莫及
教育行业的智能应用目前仍处于起步阶段。教育行业的特殊性、复杂性和规模的庞大程度，导致对人工智能新技术和变革的响应相对迟缓。
在高考教育领域，基于语文、数学、英语、物理、化学等科目的成绩，预测高考状元的准确率已经达到95%以上。然而，在这一过程中，运用机器学习技术仍面临一些挑战。原因在于，不同科目的之间存在相互联系，因此，要准确预测一名学生的高考状元，往往需要综合考虑多个因素。
另一方面，目前在智能音箱、智能手机、VR头盔、无人驾驶汽车等领域，仍存在开发和部署的诸多障碍。由此可见，教育行业的人工智能应用将不会是一帆风顺的，也会面临各种挑战。
5. 对教育行业的人工智能应用的建议
在本章中，我们探讨了教育行业人工智能应用的前景以及当前存在的挑战。针对这些挑战，我们提出了一些建议。
5.1 人工智能在教育行业的应用方式探索
教育行业的人工智能应用将主要由以下四个方面展开：
在云学习平台中，教师负责管理学生的学习任务、在线交流与讨论、资源分享、成绩评价以及营造良好的教学环境。通过云学习平台，教师可以远程开展教学活动，并实时掌握学生的学习动态，从而有效提升教学效果。
智慧测评系统：该系统的核心功能是为教师提供了解学生学习状况的工具。它通过智能分析和模拟考试进行评估，帮助教师全面了解学生的学习成果。通过该系统，教师能够直观地评估学生的综合素质、掌握新知识内容以及提升学习能力。
第三，学习管理系统：该系统能够整合多种辅助工具，包括但不限于在线学习导论、学生互动社区、教学记录系统、成绩管理系统等，以帮助教师管理教学内容、资源分配、进度跟踪以及监督评估等任务。
第四，应用机器学习：应用机器学习的主要目标是提升教学效果，优化教学质量。通过机器学习，教育工作者能够识别学生的学习模式、定位学习障碍，并提高学习效率。
5.2 加强数据与人才投入
当前，教育行业的人工智能应用仍处于初级阶段。鉴于此，加大数据与人才的投入成为实现人工智能在教育行业应用的核心。
2021年，中国预计显示达到6000万人口，这将对整个教育产业链提出新的投资挑战。拓展教育规模并确保人才质量，是教育行业面临的重要课题。
第二，扩大产业规模：目前，教育行业正处于初级阶段，教育资源较为匮乏，因此，应大力发展产业集群。如何借助人工智能技术，促进教育行业的产业规模的扩大，进一步提高教育行业的经济效益，是教育行业面临的重要课题。
第三，引入人才优势产品：教育行业的教师队伍主要由职业教师、管理层和企业主管构成，他们不仅具备卓越的人际交往能力，还拥有深厚的的专业素养和出色的表达技巧等突出优势。如何通过合理利用人才优势，进一步提升教学效果，是提升教育行业整体素质水平的重要举措。
第四，重视政策导向：在21世纪，教育作为一项重要的公共服务具有不可替代的作用。在政策制定、政策导向和政策落实三个维度上，如何引入创新机制，以推动教育改革，是教育行业面临的重要课题。
第四，重视政策导向：在21世纪，教育作为一项重要的公共服务具有不可替代的作用。在政策制定、政策导向和政策落实三个维度上，如何引入创新机制，以推动教育改革，是教育行业面临的重要课题。