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        “慢落地”下的AI+教育,得打技術牌還是內容牌?
        發布時間: 2019-09-06    點擊量: 1633

        人工智能話題一直都是熱門,尤其是最近無論是國內外新聞,國家發布的新政策,還是涌現出來的新技術、新發明、新應用的突破都能和人工智能掛上邊。

        投資圈最近有個知名的笑話, 問“這兩年大家覺得創投圈最大的泡沫是哪個行業?”大家都一致說是人工智能行業;然后又問,“那大家最后悔的事是什么?”大家一致說是對人工智能公司還是投的少了......

        人工智能行業為什么這么火爆,現在技術結合具體應用的拐點已經到來了么?要回答這些問題,首先,我們來看幾個AI場景應用。

        在醫療領域,通過訓練AI識圖,不僅判斷病灶更為精準,速度也更快。

        為此IBM還大力投資研發了Watson健康,借助收購的醫療數據公司開始進入醫療領域。盡管因為各種原因最后失敗了,但IBM給醫療領域走向AI提供了一個參考方向——即醫療影像領域會更有前途。在我們常逛的論壇里,就有類似的項目,他們小組通過AI實現了乳腺癌判斷的97%以上的準確度。

        AI另一個令人吃驚的成就,則是騰訊、百度等科技巨頭的人臉識別技術幫助找尋丟失的小孩。十幾年過去了,孩子的模樣和小時候大不相同,孩子自己的親生父母都不能辨認,仍然可以依靠人工智能的力量,拿著孩子小時候的照片推算出長大以后的模樣。讓我們更加深信,科技是向善的!

        他們歷經數千次訓練和N次版本更新,開發出了具有上千層結構的深度神經網絡模型,人臉識別的精準度從最初的10%左右提升到了目前的96%。

        借助這一技術,警方通過數據庫遠程比對,精準鎖定目標對象,最終再通過DNA測試,找到了十多名失蹤多年的兒童。傳統技術在這樣的場景中完全束手無策。

        AI在無人駕駛的應用不用我們多說,目前各路神仙匯集,雄安新區也會率先實現L5級別無人駕駛驅動的智慧城市。

        根據IT桔子的統計,國內AI領域,從2013到2018年5年間,一共有2240起投資,2370億的融資額。平均融資額超過1億,而在智能駕駛領域,平均融資額更高。

        AI行業正在經歷兩種氣氛,一種是AI技術找不到很好和產業結合的場景,商業化落地比較慢,資本逐漸對這類公司喪失興趣,大量公司融資受『冷遇』。

        另一種則是AI為細分行業賦能的賽道,比如AI+教育,AI+醫療,AI+新零售,AI+物流,AI+農業等等,只要技術可以為行業客戶帶來實際價值,帶來行業整體效率的提升,成本的下降,資本會紛紛押注,一時火熱。

        8月25日晚,曠世科技剛剛在港交所遞交了IPO招股文件,號稱國內AI上市第一人,以深度學習,先進的計算機視覺算法賦能物聯網設備,在國家投入的“雪亮工程”中應用廣泛。上年年營收為9.49億人民幣,雖然虧損52億元,但是勢頭強勁,受資本熱捧,發展迅速。

        一冷一熱,一慢一快,正是AI場景的眾生相。然而,最近又把大眾的關注點集中到了AI行業的另一個重要賽道——AI+教育上。

        AI興亡,教育有責

        AI人才缺乏,給我們打開了觀察AI產業的窗口。

        教育部統計,我國AI人才缺口達到500萬,高校輸送人才只占市場所需人才的30%到40%。

        同時,AI企業也反映,目前人才培訓機制趕不上需求。

        行業人士也把AI落地慢歸結于缺乏長期、有體系教育背景的AI人才。

        于此同時,在AI不同場景的不同的賽道上,受到的待遇也不一樣。

        而在AI領域還有個很有趣的現象,即華人在這個領域優勢明顯。

        李飛飛和吳恩達是最突出代表。

        李飛飛完成了AI史上的標準化影像庫ImageNet,從而讓整個AI屆煥然一新,此后其他數據訓練庫都按這個模式設計。

        吳恩達,號稱Google大腦之父,曾入職百度擔任首席科學家,并領導百度大腦計劃。離開百度后,他還創立了Drive.ai,最近被蘋果收購。

        還有更多華人在AI研究領域的領先,有文獻統計佐證。

        根據一個統計顯示在2006到2016的十年里,近兩萬篇最頂級的人工智能文章中,由華人貢獻的文章數和被引用數分別占總數的29.2%和31.8%。華人用五分之一左右的作者人數,平均貢獻了三成的頂級AI研究文章和被引用數。

        即便只統計頂級出版物里的頂級文章,華人正在人工智能領域里發揮舉足輕重的作用,而且,從2014年,2015年開始,華人已經處于人工智能研究的領先地位。

        我認為這不是偶然,而是華人思維深處傳統文化有一生二,二生三,三生萬物的概念,也有天人合一的樸素世界觀。在處理信息的模糊邊界方面,顯得超有優勢。目前AI教育落后于我們的天賦,AI教育破繭正當時。

        即使這樣,2018年發布的報告表明,美國仍是占據全世界人工智能人才的半壁江山,我國雖然排名第七位,但不到美國的1/10。

        AI教育是為中國大規模培養人工智能人才應運而生的賽道。指把AI當作教育對象,把AI知識和應用降維給中小學的學生認知、感受、理解、應用。簡單來說,就是教授AI相關的課程,包含通識課程的教授,計算思維的培養和技能的訓練等。在行業內也可以叫做內容驅動型的AI+教育。例如童程童美,編程貓,最近殺入行業的卓世未來公司等歸于此類。

        即便是同一個教育賽道,也自然產生了AI+教育和AI教育兩種完全不同的場景應用。

        AI+教育更加寬泛的定義是利用AI技術輔助教學,『教』的效率,為學生降低『學』的難度。這在行業內稱之為技術驅動型的AI+教育。代表企業有大家熟悉的科大訊飛、立思辰、松鼠AI,好未來和新東方也在AI賦能方面投入重兵。

        按照這樣的分類,AI+教育用來優化教育效果,這兩年不再僅僅是給學校聯網,或把學!鞍帷钡骄W上,逐步開始滲透到備課、課上互動、課后測評、對學習成果的數據追綜合反饋等教學流程中。

        但是即便如此,在教育細節場景融入方面還有很多不足。

        目前AI+教育的效果難以衡量,結構化數據對個性化學習模型的建立貢獻有限,同時缺乏公認的評價體系,導致落地的效果不如預期。

        正如拉里. 庫班在書中談到的,從歷史的觀點來看,科技植入教育總體來說都是不成功的?萍紣酆谜哌^度理想化了科技的功效,最后卻『賣的太多,用的太少』,『高科技學校,低科技學習』。

        好未來創始人張邦鑫強調引入科技的必要性,但是重點還是教育。在GET2018教育科技大會上,他說:科技一定會和教育相結合,但教育的本質不是科技。

        不是科技,那教育的本質是什么呢?教育的本質當然是教書育人。

        反之看AI+教育領域,參與者將發力點更多放在了課程的研發,教學教研水平的提升,以及如何將內容的有效傳遞作為最重要的產品載體上。

        我們來看看一次在北京市朝陽區舉辦的AI教育說課展示上,有兩名教師進行“人工智能之語音識別”“初識語音識別”人工智能課程說課。有八名教師進行零距離授課,分學段、分內容展示“我的網店 我做主”、“探秘人臉識別”、“智能小車之遵標行駛”、“密碼探微”、“詞云與語音的合成”、“認識智能語音技術——復刻我們的聲音”、“語音識別”、“創新思維”等8節人工智能觀摩課,課程內容涉及語音識別、圖像識別、自動駕駛、pythton人工智能模塊、創新思維、工程搭建等方面。

        他們無一例外把AI教育的教學當作重點,至少在我們觀察的樣本里,AI教育在爭奪老師時間和學生時間方面占了上風。

        是的,AI教育的機會來了。

        AI教育不僅要破局也要破題,抓住內容和體系化是關鍵

        當然有人會懷疑,AI教育為什么要從K12學段就開始?要知道AI教育對于大學生而言都不是容易的事。

        而且AI是體系化的學科,需要深入其他學科,還需要其他很多學科作為輔助才能發揮效果。

        也即,對AI的理解和把現實切片進入AI視野其實是整個行業的難題,而把這樣的難題下放到K12,是不是有點兒早?

        比如在AI的理解方面,中國人工智能學會理事長、中國工程院院士李德毅認為,首先需要理解真正的“智能”內涵。人工智能人才培養的基礎是人腦認知,覆蓋機器人與智能系統、知識工程、機器感知與模式識別、自然語言處理與理解以及腦認知基礎。其次,在學科體系上應更注重培養人才的實踐操作能力。

        南京大學人工智能學院院長周志華認為,人工智能的課程設置必須先考慮到人工智能的核心基礎,例如:機器學習、知識表示與處理;再考慮技術層,有模式識別與計算機視覺、自然語言處理、計算智能等,還有很多相關支撐技術,例如數字信號處理、時序數據分析等;到平臺層,有機器學習系統平臺、機器人、智能系統等;再到應用層,可能還涉及智能應用建模、系統設計、行為分析等。所有的內容,形成了一個龐大的知識體系,如果不經過長期的培養,很難對人工智能有一個全貌性的認識。

        如果沒有高維度的理解與分層,不厘清AI教育的全部面貌,那我們即便是“日行千里,也不過是郵差”。

        AI教育本身也是一門科學,無論對學生還是老師而言,都是新的挑戰。但教育家懷特海認為,越是重要、越是難學的東西越是要早學。

        而在學習方法方面,比爾蓋茨在介紹他的學習理論的時侯也說,把問題切片分塊存儲在記憶區,并與過往認知相勾連,就能夠逐漸對學習對象有個清晰的認識。同樣的,AI教育也需要遵循編程領域的問題分解方法Divide&Conquer(細化并解決),才能有效學習,并事半功倍。

        在國務院和教育部的多次文件號召下,AI教育落地已經迫切提上日程,同時AI教育經費下撥,壓力已經傳達到地方教育主管部門和學校層面。

        浙江高考改革已經從2017年開始就把信息技術學科納入高考科目,教育部去年已經發布了人工智能+的高中信息技術新課標,并預計在五年內進入高考體系,國家推動人工智能課程入校已經開始玩真的了。

        除了政府和學校層面推動外,AI領域的高速發展及AI教育的示范效應顯現,進一步驅動了中國家長的投入積極性,校外培訓機構相關編程培訓課程的應聲出現,當校內的課程不能滿足家長培養孩子成為人工智能時代人才必備的素養時,快速爆發的家庭教育“本能”反映了這部分市場需求的高速增長。

        市場驅動下,面向未來的K12階段AI教育無論校內還是校外,都將會成為教育領域的現象級事件。

        到底該怎么下AI教育這盤棋,不同的行業從業者有自己的看法,只是萬變不離其宗,總的來說,良性發展分兩個階段

        a、內容入局,構建框架

        AI教育

        先以卓世未來為例,在課程設計上,它遵循教學認知過程,從啟智、優智、創智,拾級而上,構建框架。

        根據卓世未來的介紹,啟智階段對應小學學段,以激發孩子AI學習興趣為主。通過感知和體驗AI應用,從小培養計算思維能力,從玩中學,鍛煉手腦并用和創新及合作能力。

        優智和創智階段對應初中和高中學段,以鞏固興趣,進一步學習AI知識和進行項目實踐為主,在學中玩,培養孩子對AI的認知力,應用力和倫理力。甚至對特別有興趣和特長的孩子進一步開拓能力和深度培養為大學的人工智能專業輸送人才。

        科技向令說

        卓世未來產品矩陣

        同時針對目前AI教育領域重硬件采購、輕師資培訓的現象,卓世未來特別在意為學校打造自己的師資力量,授之以漁,更要授之以漁。把師資培訓作為服務核心,圍繞AI教育進行體系化的建設。以Aibear為品牌,構建Aibear+在線教學平臺+AI教學設施和師資培訓的全棧解決方案。

        再比如科大訊飛、商湯科技都把AI教育落地當作主業務的延伸,尤其是在AI應用落地遇到難處的時候,將AI技術輸出與K12開始進行對接。

        商湯科技以《人工智能基礎》入場,并計劃要用10年打造AI經典教材?上У氖菢I內普遍反映教材太難,并沒有考慮循序漸進和K12認知水平,教育經驗略顯缺乏,期待他們后續的改進。

        另外,各培訓機構和其他賽道選手切入會導致簡化為編程培訓、機器人教育、或者打各種比賽的填鴨式輔導背題等,形式上很容易成了掛AI教育的殼,把AI教育做成奧數式的商業模式,這么做的后果要不就是一通熱鬧過后孩子并沒有真正的沉淀和收獲,對人工智能的魅力一無所知;要不就是學校買了一堆硬件堆砌落灰,浪費資源;或者是家長給孩子報了一堆課程,增加孩子的負擔。填鴨枯燥的編程違反孩子學習天性,后續續費率自然很差。

        很顯然,這不是我們需要的AI教育。一些存在的偽AI教育很難支撐起培養國家戰略型人才的歷史使命,國家需要長期持續的AI教育戰略,AI教育生態,和專業的AI人才培養體系。

        b、搭建體系,不玩兒戲

        AI教育應避免“矮化”為技能培訓,這就對整個教育過程要求變高:對課程體系,要求靈活,與AI行業技術發展、應用案例保持更新;在反饋體系上,借助教學平臺,實時反饋教學效果;在應用體系上,適應AI場景思考,從學到知識輸出和應用的長鏈服務。

        這就要求課程體系需要通盤考慮,從頂層設計就優化教學結構,考慮教學研三位一體的思路。

        目前來看,好像這樣做的人不多,卓世未來就已經在這些方面通盤進行了考慮和布局。

        在課程方面,卓世未來的特點凸顯。既能貼合政策需求和國家頒布的新課標要求,又能抓住K12階段學習的關鍵特點,結合其他先進國家對AI教育的經驗和理論,從三階段貫穿整個K12的AI教育,課程既可以滿足青少年普適性學習的需求,又可以作為人工智能相關本科專業的前導課程。

        卓世

        “現在無論從教育主管部門還是學校開設人工智能課程的積極性都是很高的。我們能做的就是幫助學校解決沒有課程和沒有合格師資的痛點。我們把符合教育部相關課程標準并傾注了大量教研教學專家心血的課程內容和一站式端到端的解決方案帶給學校,是從卓世未來成立第一天起就花大力氣聚焦去做的事情!,卓世未來創始人屠靜如是說。

        “我們的AICT『智慧蒜』課程內容,包含五個方面,除了泛熱點的信息技術通識課程之外,課程還將計算思維培養融合進人工智能教育教學中,引導學生學會用結構思維和算法思維去分析問題和解決問題;另外,還結合項目式教學和生成式教學,將機器人課程和編程課程放在每個單元課程的最后,作為知識點的訓練和拓展!

        縱觀全部賽道,還沒有人敢稱全局英雄。

        根據教育部的規劃,目前市面上還沒有得到長期驗證的呈體系化的教程,AI教育還在摸索中,難以定量考核。卓世未來算是走在了內容研發驅動和一站式服務方面的前列。

        做教育中最懂AI的,也要做AI中最懂教育的,才能做好AI教育。

        AI教育是短程攻堅,長程陪伴

        所謂十年樹木,百年樹人,教育本身也是長程陪伴。

        我們發現,國內外一些有名的課程和配套教材,延續長達幾十年時間,根據幾年一更新的策略, 往往會進化很多版本,以反映變化的環境并適應變化的學習者。

        AI教育更是如此,AI產業本來就屬于新物種,行業變化日新月異,教材同樣要跟上時代,場景和應用更需要有發展的眼光與時俱進。

        卓世未來宣稱要用一輩子都投身于這一個事業,體現的是長程陪伴。

        這一方面是給合作方以信心,也是表明態度,自己是踏踏實實做教育的公司。比如不僅在課程設計上呈體系化,教育方式也是呈體系化的。擁有教育云平臺作為課程支持,配合師資培訓、實驗室建設等完善的服務體系,形成整體解決方案產品。并與兩類平臺對標,比如傳統平臺新東方Okay智慧教育云平臺、好未來教育云平臺、好未來雙師直播課堂等;還有一類是在線編程產品,如編程貓在線編程平臺、妙小程在線編程平臺等。

        這樣看來有點鏖戰群雄的感覺。而在內容齊備、構筑體系之后,繼續硬杠市場,死磕教學質量和服務質量。

        同樣的,教育行業的一個共識就是要回歸孔老夫子倡導的“因材施教,有教無類”,也就是個性化教育。AI技術大規模應用以前,公立校在缺乏師資力量和資源不足的情況下實現個性化教學的工程之大、難度之艱是非常難以想象的。有了AI技術,實現理想就差一個『東風』,這個『東風』就是長時間積累的樣本量結構化數據,F在已有不少AI+教育的公司開始大手筆布局,卓世未來在AI教育布局之初,就注重個性化對學生進行教學,用AI技術教好AI知識。

        另外,像優必選在人工智能教育領域建立“硬件+軟件+師資+AI實驗室建設+競賽”的完整教育生態,樂智機器人利用國際大賽樹立品牌,輸出完整的STEAM課程解決方案,都有硬件作為承載平臺,而且硬件也容易變現。目前,卓世未來為了支持生態合作的發展,采用經過學校驗證過的優秀生態合作伙伴的硬件教具, 實現軟硬件教學閉環。實際上,幾個AI教育的入局者在自己開發硬件方面都心有戚戚焉。

        說白了,硬件也是AI教育的樂趣所在,更容易吸引學生進入浸入式學習。比如依靠機器人進行比賽、依靠無人小車進行智能駕駛的算法訓練,都是能反饋學習效果。比如,用SLAM算法,如果學生從高中階段就接觸或者更早接觸的話,對其未來裨益太多,AI教育的價值和意義超越了課程本身。

        但是卓世未來依靠合作伙伴們來滿足以上幾點外,繼續在AI教育課程內容方面繼續挖深,既做AI的通識教育,也做進階研究。他們創新性的把AI知識和計算思維培養進行了完美的融合,計算思維教育是從小培養學生結構思維能力,從小培養解決問題的能力。這點設計是很大膽,但是確實是非常有教研學術高度的,對孩子面向未來的能力培養是非常有幫助的。對于未來能力培養的選擇,有一種教育者的“知無不言,言無不盡”的穿透力。

        回到產品研發改進層面,需要長期堅持,毫無停歇,做云教育平臺更是不容易。卓世未來已進入了自我追趕的過程。其不斷的自我完善和對K12全學段的產品矩陣,售后維護也一定不輕松。

        對產品而言,短期攻堅是毅力,長程陪伴就是情懷和堅守了,請各位堅持!



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