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| 本文作者： 李秀琴 | 2017-07-26 09:24 |
乂学教育&朋友印象创始人栗浩洋
乂学教育创始人栗浩洋可以称得上是一个完完全全的“AI至上”理论的信奉者，在他看来，未来AI一定能可以取代大部分老师。这一观点不仅从其在各个场合公开发表的言论中表露无遗，而在近期的CCF-GAIR大会上，栗浩洋也发表了他对教育机器人如何提升学习效率的演讲。会后，在接受雷锋网的采访时，栗浩洋也不带一丝犹豫地再次强调了这一观点。
乂学教育是一家基于人工智能、面向K-12群体而推出的智适应学习平台，利用知识点纳米级分离技术和知识空间理论，可为学生提供针对性的知识点图谱和定制化学习方案。至于何为知识点纳米级分离技术和知识空间理论，采访正文中我们会详细介绍。
2014年，乂学教育筹备于上海，2015年6月，其获得3100万种子轮投资，时过一年乂学教育再次获得1.2亿元天使轮融资。
栗浩洋打趣到，自己的经历和早期的马云有些相似——都是英语教师出身，都在37岁选择再次创业，都坚信互联网可以颠覆过去行业的形态带给人们十倍百倍的便利。作为某前上市教育机构的创始团队成员之一，栗浩洋在教育领域已有多年的经验。而乂学教育正是其在AI大环境下在教育领域的一次颠覆性的创新。
以下是此次雷锋网采访栗浩洋的主要内容：
一、关于智适应平台
雷锋网：目前还有很多非行业人士对智适应学习平台不太了解，作为一名行业人士，你会怎样介绍这个平台？
栗浩洋：即：教无定法、有教无类、因材施教。每个孩子都是与众不同的，需要用AI教学机器人给与不同的教学。
智适应平台已有23年历史，之前一直不瘟不火，就在于其是基于规则来做个性化教育，所以效果很差。然而，这三年智适应平台火了，很大程度来源于AI技术的发展，人工智能的介入在以下五个方面大幅度提升了教学效率：
第一，对学生的知识点掌握状态检测的精准度、细腻程度、和最少测试题量的效率上有了大幅提升;
第二，给不同学生推荐不同学习路径的有效度;
第三，在学习过程中，每分钟或者几分钟运用算法调整学习进度、速度、效率、知识点内容以及练习量;
第四，对学生之前数年学习过程中的缺陷进行侦测，比如在九年级知识点不能掌握的情况下侦测六年级的前序知识点的薄弱进行跳回学习；
第五，系统对于学生期末考试或者中考高考成绩的精准预测。
很多做智适应题库、智适应测评、和智适应作业的，尽管也有AI，但是主要用来做语义分析和试卷批改，基本上没有介入以上五点或者仅仅介入第一点。
雷锋网：国外智适应平台knewton的数据起步于GMAT培训，乂学教育又是基于哪方面的数据？主要覆盖哪些范围？
栗浩洋：Knewton 在过去五年已经在美国的中小学和大学通过实验和实际商业化获得了很多深入的数据。乂学教育是专注在K-12领域，覆盖6岁到18岁的中小学生。这些数据是过去三年通过和培训机构、公立中小学、第三方教育平台合作去取得的。目前乂学教育主要覆盖一到五线城市的中学，年底会推出小学课程。
雷锋网：和其他平台相比，乂学智适应系统有哪些优势？
栗浩洋：总的来说，目前市面上大多数的教育平台的很多数据都已失去意义。原因即在于：
1、时效性，很多数据都是一个月甚至更久之前的。以知识点监测为例，学生在一个月前做的测试不会的知识点，现在可能已经掌握了，数据就已失去意义，所以必须实时地采集数据。
2、没有掌握教学过程的数据。如，一个学生的知识点，一开始不会，后续掌握了。但是这个过程学生到底通过什么样的学习路径、教学方法、用了多长时间等等，关于这些数据如果没有掌握的话，只知道静态的对错也是没有意义的。
3、对知识点的标注不清晰。
与其他平台相比，乂学智适应系统利用AI和机器学习的目的不是用于识别，而在于路径推荐。机器会根据监测出的学生的年龄、性别、知识点掌握情况等诸多要素给该名学生推荐不一样的学习路径，并实时监测学习路径的效果变化情况。如果题目标注错误，对于算法的优化来说就是一个灾难。
基于此，乂学教育的优势主要表现在：
1、对学生的知识点监测更加精准。监测的精准度和效率比之前要提升了10倍。
2、有一个很好的学习路径推荐，且能不断优化。
二、乂学智适应系统的核心AI技术
· 知识空间理论
雷锋网：乂学智适应系统用了哪些核心技术？从而区别于其他的同类平台。
栗浩洋：在过去三年的研发中，乂学教育采用了知识图谱、图论用于描述和表示学科知识体系；使用贝叶斯网络和概率图模型用于学生画像的刻画，表示出学生整体的知识掌握情况，采用贝叶斯知识追踪理论：用于学生对知识点掌握程度达标的判定；在获得一定数据之后，乂学教育采用分类树和模糊逻辑用于最优学习内容推荐，采用遗传算法和进化论用于推荐最佳的学习路径，并且将加强学习、深度学习用于推荐对学生最合适的教学模式。
举最简单的例子，传统来说，过去的知识图谱存在两个问题：
1、对学生知识点的描述非常粗糙。大多数教育行业公司只做到三级知识点拆分，极个别两家做到四级，而乂学教育已经做到了九级拆分。
2、知识点之间的关联度只标注了强关联，而没有把占绝大多数的弱关联考虑进去。
针对这两个问题，我们的处理方式是：在乂学智适应系统中，给每个学生制定一个知识地图的定位。因为不同的学生，他们的问题点是不一样的，掌握的知识点及其熟练度也不一样。所以，我们对其采用了知识点纳米级分离技术的方式。具体理解可见下图：
如图所示，这是学生A的知识点实时掌握情况的图谱，乂学智适应纳米级知识点会按照以下四大重点分别给予不同图标、不同颜色的标注：
· 难度级别（简单/中等/困难）
· 知识点重要性
· 掌握程度（未掌握/待掌握/已掌握）
· 进行状态（待学习/正在进行/已完成）
如，红色的六边形图标即对应未掌握的“困难”级别的知识点。上图是全球通用的智适应学生知识画像，每个知识点采用了4到6个维度的标签，而乂学系统中每个知识点的标签已经超过了30个。在该系统的建立下，每位学生的知识点掌握情况就可在一张知识地图中得到清晰的展现。
事实上，过去已经有很多平台都推出了知识检测系统。但是，为什么过去的学校考试系统都没有采用？原因即在于他们对知识点的标注不够清晰，所以测试结果的精准度的提升也有限。
· 基因检测系统
雷锋网：乂学教育还有一项核心技术，是基因检测系统，能否介绍一下？
栗浩洋：基因检测其实就是知识点监测。
举例来说，在其他智适应平台上，可能会针对学生的弱项采取专项训练和学习的方式。如果某学生被机器或系统标注为“冠词不会”，可能就要训练10个小时的冠词题。但是，在乂学教育的智适应系统中，冠词可能还要拆分成定冠词、不定冠词等。在这其中，再把定冠词拆成13种用法。所以，对单个知识点拆的越细，基因检测系统就会对其标注的更加清晰。乂学教育采用的基因检测系统，其知识点标注的数量是其他平台的30倍。
雷锋网：判定某学生对定冠词的某种用法会或不会？知识点监测的难点在哪？
栗浩洋：原则上，是每个知识点采用3道题、可以达到93%的精度。因为做一道题，可能是蒙对的，或者仅仅因为粗心做错。但是做3道题，可能会达到相对精准的精度。
不过，问题在于，在使用纳米级知识点分离技术之后，知识点多了30倍。比如，高考、中考，会选取所有知识点的5%，一场考试下来，就至少需要2个小时来完成。如果要考完全部知识点，可能就需要30个小时甚至更多，这对学生来说，是不能忍受的。
在这种情况下，在知识地图上使用AI算法来根据知识点之间的关联性、根据每个学生对于每一道题的不同反馈，实时调整信息量最大的测试题目就显得非常必要，可以通过极少的测试量获得极精准的测试结果。同时这也是非常难的一个环节。
三、观点
雷锋网：AI+教育确实是一个大的趋势，那么阻碍它被大规模应用的因素在现阶段还有哪些？
栗浩洋：事实上，AI+教育在欧美已经被大规模的使用了。数千所中小学、大学的数百万学生都在受益，而且这个数字还在不断激增。而在国内而言，没有被大规模使用是因为大家认知不够。在中国的主要阻碍因素就在于认知水平、本土化的研发水平、和该领域的投资金额这三个因素。
雷锋网：目前来说，智适应平台或者产品主要还是在一线城市听得比较多，这与一开始设立这一平台的目的——解决教学资源的不平衡，是否相悖？
栗浩洋：这是能力问题。未能进入生活水平不那么高的城市，主要原因还在于商业化能不能到达。乂学教育的团队中，负责商业推广部分的之前在上一家公司曾经有过全国一千多个城市开拓2000多家学校的经验，从一线到六线城市全部覆盖。另外，随着时间的推移，尤其是过硬的口碑传播，智适应平台的推广范围会越来越广泛。
雷锋网：智适应平台会完全取代老师吗？
栗浩洋：一定会。不过需要将其拆分来看：
在传授知识和训练学生的能力上，传统意义上的老师一定会被取代，不论是过去的知识点学习，还是现在乂学教育已经开发的能力学习，都能被AI系统所取代，甚至AI比老师教授的效果还要好得多。
而对老师的升级定义的取代可能需要一段时间。因为老师不止是老师，也和学生之间有情感交流、激励、监督等正向作用。
雷锋网：提一个假设：随着AI取代老师，未来是不是连学校，以及和学校相互依存的各个考试制度都没有存在的必要了？那么，与考试制度依附的各类教辅机构，就像乂学教育这类平台，还有存在的价值吗？
栗浩洋：这里边存在两个问题，一个是考试的存在性，另一个是学校的存在性。
考试一定会永远存在。随着未来AI技术的发展，实体的校园可能会变成虚拟的，考试也有可能会在网络上考。考试是衡量一个学生会或不会的重要标准，其先天具有的衡量效果就决定其具有永远存在的价值。在我们对万事万物都需要数字化管理的年代，每一个人的知识和技能水平也不例外。
学校也永远不会消失。虽然我相信未来会有60%左右的学生实际上已经不需要再去学校学习知识，但是学校就像健身房、酒吧一样，尽管人们可以在路上跑步、家里喝酒，可能还仍旧需要一个有氛围的定制场所供一部分人使用，同时，也方便完成一些特殊功能，比如合作实验等等。所以，学校必定存在。
不管是未来的50年还是100年，考试制度和学校都会永远存在。
雷锋网：怎样看待老师被AI取代这件事？
栗浩洋：在我看来，老师被取代是不可避免的。未来一定会有70-90%的老师会失业。但是这些被取代的老师在将来一定会有另一种服务方式。所以，就像农业机械化和工业自动化的年代造成的所谓失业也被经济发展所吸收并且待遇条件升级了那样，AI+教育的发展并不会造成失业率的增加，而是会激发社会创造更多的工作方式以满足更多人的升级需求。
老师要从现在的黄包车夫，变成未来的飞机驾驶员。在这样一个新的时代，怎么变成AI的操作者才是关键。
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