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前段时间谷歌上线了一个名为“ Learn with Google AI”的在线学习网站，旨在教授大众人工智能和机器学习，让每一个人在零基础的条件下可以快速学习了解AI，这体现出一个现象：人工智能在经历2017年的酝酿后，正在进入大众领域。不只是越来越多的普罗大众知道了人工智能，更重要的是，人工智能就像三年前“互联网+”浪潮席卷教育、金融、娱乐等行业一样，正在渗透到各个行业，形成“AI+”效应，其中教育就是一个重点行业。

　　智能教育时代已经来临

　　教育行业现在的趋势是，互联网教育已是成熟行业，不过与互联网教育强调通过互联网来解决信息互通不同，教育科技则是要通过人工智能、大数据、智能硬件、区块链等技术，来解决老师、学生和家长三大参与角色的痛点，从深层次改变教育的每一个环节。

　　特别是人工智能技术，2018年一个明显的变化就是要从注重基础技术的概念验证阶段，进入场景落地的商用化阶段。各种开源框架的出现和人才加速流动，则会让AI技术从少部分公司的特权变为各行各业的标配。本身就已是内容和数据驱动的教育行业，将会成为最适合AI技术落地的场景之一。从国内主流教育巨头的表态也可以看出，2018年教育科技的布局特别是智能教育的探索，会是行业的重点方向。

智能教育可以解决痛点

前几天看到一则新闻《教育局新规定，超过晚上10点就可以不写作业了！》。浙江省宁波市鄞州区教育局日前对辖区内学校对于不同年级的学生，每天要完成的作业量作出了规定，更有意思的是其规定还提出，如果学生做作业时间超过晚上10点还未完成，在家长证明下，学生可选择不做完剩余的作业。“教师要充分理解学生个体间存在的差异，充分保证学生充足的睡眠时间。”不难看出，要继续减轻学生作业压力是教育行业的一致认知。

这不仅是为了让孩子身心成长更加健康，更重要的是在让教育更加合理，当前，不论是校内还是校外的K12教育都有三个主要参与角色：学生、老师和家长，三个角色都有各自的痛点：

学生：要花很多时间做作业，准备考试，学习重复知识，学习有不同程度的压力。

老师：要花很多时间批改作业、进行备课等重复性工作，要做到因材施教则需要花很多精力去了解学生。

家长：课外辅导等教育投入较大，不只是要花钱还要花时间陪读。也希望孩子可以压力更小的同时获得更好的教育、更全面的成长。

智能教育则可以解决上述痛点，智能教育的价值，正如前文所提及的新东方董事长俞敏洪所言，对于孩子和老师来说可以节省许多时间，同时可以让孩子更加全面地发展，也有利于打破教育资源不平衡的现状。

智能教育有哪些案例？

目前教育行业应用人工智能技术才刚刚开始，不过却有一些可圈可点的案例，这些应用都解决了教育三角色的上述痛点。

1、基于人脸识别的魔镜系统。

“魔镜系统”利用人脸表情识别等技术，来判断学生上课时的举手、练习、听课、发言等课堂状态和面部情绪变化，生成专属每一个学生的学习报告的人工智能辅助教学系统。

对于老师来说可以做到精准地掌握每一个孩子的学习状态差异，进而因材施教。对于家长来说可以看课后孩子全课时学习报告，进而了解孩子状态。对于学生来说则可以更加专注，提高学习效率，并感受到自己获得了更多的关注进而培养自信。

魔镜系统通过人工智能技术，来取代老师的眼睛和耳朵，更有效、更精细、更准确地把握课堂每一个学生的学习状态，其本质是用机器来收集课堂数据。基于此，未来它还可以结合大数据分析给老师智能课程推荐、提示需特别关注的学生、提示哪些授课环节容易让学生走神这样的辅助服务。

2、基于语音技术的英语教学。

英语流利说是比较具有代表性的基于AI技术做英语教育的平台，通过语音识别、语义理解、自然语言处理等技术，来帮助用户提高口语能力。

简而言之，通过语音技术，英语流利说直接取代了外教陪练，让学生可以低成本地获得对话练习、口音纠正。目前许多地区英语老师口语都比较薄弱，有哑巴英语的问题，英语流利说的探索很有意义。而且可以想见，语音技术不只是可以用在英语口语教学上，未来外语、普通话、播音甚至演讲教学都可应用语音技术来提供类似服务。

3、基于机器视觉的自动批改。

去年11月，新东方与科大讯飞联合成立的东方讯飞发布了一款RealSkill智能教育产品，其可以为雅思、托福考生的作文和口语作业进行智能批改，支持“智能评分、逐句精批、行为分析、范文精讲、学习记录”五大环节的学习闭环，口语作业批改是语音技术，作文则是机器视觉技术，学员只需对自己的文章拍照，便可以完成文字的上传和识别，并获得即时反馈。

可以预见，未来学生手写的作业、试卷的批阅都会更多地应用AI技术特别是机器视觉技术，进而降低老师的重复劳动，让老师专注于教育本身，同时也可以让学生的作业得到更精准的反馈。

4、基于大数据的自适应学习。

学生负担大，原因之一是要进行许多重复知识点的学习，事实上学生能力不同，并不需要一样的课程进度，至少不需要做同样的作业。通过图像识别、表情识别等手段收集了学生学习大数据后，就可以针对学生提供个性化的教育，包括课程和练习。

在魔镜系统等可以获取数据的智能教育应用普及到课堂后，更多数据会被收集，进而为个性化、自适应教育提供基础。这意味着学生可以获得更适合自己的学习模式，不受年龄、班级限制，甚至未来不再需要通过高考来选择学校和专业，学习过程的大数据更加可以判断一个学生的能力和兴趣。对于家长来说，则可以减少不必要的投入，只为孩子选择必要的课程。

可以看到，智能教育目前行业已经有各色探索，主要是利用自然语言处理、人脸表情动作识别、机器视觉、语音识别、大数据等技术，来帮助孩子提高学习效率和降低老师重复老师，这些应用只是智能教育的前菜，更多人工智能会被应用到课堂、课后、课外、考试等教育环节。正是瞄准这个趋势，各个巨头已在积极采取行动，通过成立实验室、与科大讯飞这样的AI巨头联手，或者投资AI创业公司的方式，来迎接AI教育的变革。

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