近日，美国电脑协会(ACM)公布了有电脑界诺贝尔奖之称的图灵奖(Turing Award)，由3名30年来携手研究人工智能(AI)深度学习领域的先驱共有获得。3名得主分别是加拿大多伦多大学电脑科学教授约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)、杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)和杨乐昆(Yann LeCun)，AI的进步和兴盛，很大程度上归功于这3位得主。ACM总裁潘凯克在声明中指，AI是发展最快的科学领域之一，也是其中一个社会最关注的话题。
李开复在《AI·未来》一书中提到，人工智能时代，中美将成为无可争议的双雄。“美国是世界上人工智能研究积累最深、应用成果最多的国家……但是随着辛顿等先驱推动的‘深度学习’技术被广泛应用于互联网和商业，人工智能从孤蓬远征的发现时代进入了‘撸起袖子加油干’的实干时代。”
也正因为“实干”的需求，人工智能的竞争力天平将倾向商业化执行、产品质量、创新速度和大数据，而这些要素恰是中国优于美国之处。如今人工智能正在与中国的各个应用场景进行深度融合落地，这其中就包括在线教育行业。
教育大发展却仍有“阵痛”
从古至今，有教无类是人类对教育的永恒追求。在线教育的推广和普及让教育搭上互联网这班“高速列车”，从而打破地域限制，使二三四线城市和乡村的孩子有机会享受到一线城市的优质教育资源。教育共享正在一步步实现，但教育中所存在的一些“痛点”仍旧困扰着学生和家长。
一直以来，课堂都像是教育的“黑盒”，一间教室，一个老师，一群学生。老师在讲台上慷慨陈词，学生在下面表情各异，外面的家长则一问三不知，教学的效果往往凭借老师和学生的主观判断。这种方式很难有效地对教学效果做出评价，也无法对老师的教学方法和学生的学习状态进行评估。
其次，因材施教仅存在于口头，个性化教育难以实现。面对众多的学生，老师想要了解学生的个人学习情况也十分困难，往往只能按照流程进行讲解，很多孩子也在老师那句“不会的同学举下手”中随波逐流。会的东西讲了很多遍，不会的知识点依旧没有讲，再搭配上不问方向的“题海战术”，减负的效果没达到，还会让孩子在学习的低效中失去学习的兴趣。
最后，教育机构的运营难度大。教育企业想要实现规模化发展，必然要面对学生和老师大量涌入平台的挑战，学生管理和教师管理本身难度巨大，且可能让企业付出惊人的管理成本。一方面，万级以上的学生和老师，想要实现精准匹配本身犹如“大海捞针”，必须依靠真实可观的大数据和强大的算力。另一方面，需要保证数万老师的课程质量达到标准化需求，同时老师的精力有限，如何将知识教授和情感激励有机配合起来也至关重要。
“ABC概念”融入在线教育迎转机
在AI时代，这些教学和企业规模化管理中所存在的一系列问题有望得以解决。在美国，一家名为Summit公立学校与微软、Facebook积极合作，利用Chatbot作为虚拟顾问配合学生基本课堂教育、引导学习方案。好未来在AI教育方面动作频频，其利用教辅板块积累下来的教育数据设立了TAL AI Lab，目前已在辅助教学、激发学习兴趣、智能交互式在线教育等多方面有所突破，上线了魔镜系统、智能评测系统等应用。VIPKID则实现了“教学评练测”全部学习场景的AI覆盖。
K12在线一对一教育头部企业掌门1对1，也早已走出第一步，将“ABC概念”(AI人工智能、BigData大数据与Cloud云计算)与教育进行深度融合，让智能化技术贯穿在线教育“诊、学、教”的整个学习链中，推出3.0智能化学习系统。
如果将AI的场景化落地比作“炼金术”，那么数据是矿，算法是炉子，而算力则是火，三者的有机结合，才能让AI这块“真金”发挥出最大的作用。以海量数据、深度学习算法和大型GPU集群作为基础，掌门1对1的3.0智能化学习系统运用计算机视觉、语音交互、自然语言理解、数据智能等一系列技术，加紧为教学场景进行智能化赋能。
针对以往课堂教学质量无法客观量化的问题，大数据和AI能够对孩子的学习行为进行全程数据跟踪和分析。通过实时语音和情绪识别技术随时捕捉和分析学生上课的喜怒哀乐，辅助老师随时掌握课程动态、提醒老师及时调整上课节奏。家长也能通过系统进行在线监课，将课堂效果做到透明化、客观化。
如何提升学生的学习效率，真正做到减负?AI则能够通过大数据分析进行智能学习路径推荐。针对不同学生的学习情况推送不同的学习方案，真正做到“千人千面”的个性化教学。例如，经过AI和大数据的筛选，掌门1对1的3.0智能化学习系统能够推送给孩子更精准有效的题目，孩子仅做3道题便能取得其他孩子做10道题后同样的效果。走的弯路少了，学习效率自然大大提升。
在公司的运营管理上，掌门1对1的3.0智能化学习系统表现足以为在线教育行业的其他机构提供有力借鉴。其不但能够帮助掌门1对1进行学生和老师的精准化匹配，还能够有效保证老师的教学标准化。
大量学生和老师进行一对一合理匹配本身存在极高的难度，犹如“大海捞针”。掌门1对1的3.0智能化学习系统拥有智能师生匹配系统，在学生和老师身上提炼出上百个性标签，根据历史匹配数据及契合度测试，将其一一对应，实现智能化匹配。随着教学的不断深入，标签的维度将不断细化和丰富，从而让这种匹配变的更加精准。
最后，作为获取口碑的关键，如何保证数量庞大的老师群体保持高水平的上课质量是每一个教育机构都必须攻克的“难点”。3.0智能化学习系统能够快速分析出学生对知识点的掌握情况并及时推送给辅导老师相应的备课课件、课中习题及课后作业，每位老师都能清楚地了解自己学生的学习情况，保证课程的内容、节奏和质量。
3.0智能化学习系统还能够实现作业的全自动化批改，将错误的作业所对应的视频讲解和知识点推送给学生。这些做法能够在保证教学质量的同时，将老师从反复机械的劳动中脱离出来，让其有更多的精力用于启发学生的智慧，激发学生的兴趣。
教育仍旧处于不断地优化进程中，教育的未来是属于“智能”的时代。随着教育与语音语义识别、图像识别、AR/VR、机器学习、脑神经科学等智能化技术相结合，教育有望在个性化、精准度、人性化和规模化方面取得长足的进步。
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