規模化普惠教育兩條并行發展的實現路徑：AI賦能教育、AI 人才培養

• 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。而隨后出現并逐步成 熟的

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AI 替代、拓展人腦機能從而實現規模化普惠教育有兩條并行發展的實現路徑，即 AI 賦能 教育、AI 人才培養，二者協同發展。

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 業教育、高等教育等)，通過 AI 硬件設備、AI 軟件系統與教育中“備”、“教”、“練”、“考”、 “評”、“管”等環節(場景)深度融合，達到提升教育質量、促進教育公平、節約教育成 本等目的，并最終實現“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”， 在軟件系統方面，智能作業批改、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，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。

2)AI 人才培養：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、實現人工智能應用落地的關鍵驅動因素。 AI 人才培養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，培養科技創新后備人才。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 人才教育培養體系更加完備，代表性的課程為傳智教育旗下的數字化專業人才課程(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，其外在形式體現為：1.數字化教育內容的變化(數 量、形式、生成方式);2.數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。隨著互聯網等技術發展的深入，教育數字化內容的形式(圖文、 音頻、錄播視頻到直播視頻)與數量逐漸豐富，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。而隨后出現并逐步成 熟的自適應學習系統，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、個性化學習等創新教育模式將會實現優質教育資源的互補，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，萬物互聯下的全方位智能化監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數字化教育資源。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據形態與數據產生模式，自動或半自動生成形式多模態的數字化 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)發展深化并實踐應用的成果，是技術量變引起質變的節點的產物。相較于以往 的 AI 模型，AIGC 類模型的訓練數據量龐大，模型的參數量也隨之增大(GPT-3 的參數量 為 1750 億)，依靠海量高質量的數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學習、不斷完善所生成的材料。業界普遍認為現有的 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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