Uyarlanabilir eğitimde varoluş duygusu nasıl geliştirilir: Öğrencilere soru sormayın, ancak yükü azaltın
ABC (AI, Büyük Veri, Bulut) çağında, yapay zeka, büyük veri ve bulut bilişim gibi gelişmekte olan teknolojiler ulaşım, tıbbi bakım ve endüstri gibi dikey sektörleri güçlendirdi. Eğitim tek başına "AI tarzı yükseltmelerden" geçmedi. Aynı zamanda, birçok çevrimiçi eğitim kurumu da finansman sorunları nedeniyle bir ölüm kalım durumuna düştü.
Okyanusun diğer tarafında, uyarlanabilir eğitim patlama yaşıyor. Amerika Birleşik Devletleri'nin Knewton adındaki uyarlanabilir eğitim endüstrisindeki kıyaslama, toplam yaklaşık 200 milyon ABD doları ile 7 tur finansmanı tamamladı. Yerli sermaye hareket halinde ve Yixue Education, yaklaşık 1 milyar yuan'lık kümülatif finansman aldı. . VC'ler arasında popüler olan AI + uyarlanabilir eğitim modeli, eğitimsel yeniliklerin kurtarıcısı olacak mı?
Şekil | US Knewton, toplamda yaklaşık 200 milyon ABD doları tutarında 7 tur finansmanı tamamladı (Kaynak: Pixabay)
Bu çocuklar için bir sorun değil, bir yük
Uyarlanabilir eğitim kavramı, Alfres Binet'in ilk uyarlanabilir test olan Binet IQ testini oluşturduğu 1905 gibi erken bir tarihte önerildi. 1950'lerde programlı öğrenme teorisi ve öğretme makineleri, program mantığı vb. Arka arkaya ortaya çıktı. 1993 yılında Edinburgh, Birleşik Krallık ilk Uluslararası Yapay Zeka Eğitimi Konferansı'nı (AiED) düzenledi.
2000 yılında birbiri ardına yabancı uyarlanabilir platformlar kuruldu. 2010'dan sonra, yapay zeka teknolojisinin gelişmesiyle birlikte yerli akıllı uyarlanabilir eğitim ("akıllı uyarlama" olarak anılır) yükselmeye başladı, Yixue Education-Squirrel AI, Xueba Classroom ve diğer şirketler girdi Geçtiğimiz iki yılda, İyi Gelecek ve Khan Academy gibi birçok eğitim kurumu da uyarlanabilir eğitime dahil olmaya başladı. Anket ajansının verilerine göre, şu anda uyarlanabilir eğitim yapan 40'tan fazla yerli şirket var.
Yixue Education-Squirrel AI, 2014'te kurulan uyarlanabilir eğitimin liderlerinden biridir. İlgili bilgiler, "Sincap AI" nın, şu anda K12 eğitim alanında kullanılan ve "Akıllı Uyarlanabilir Öğrenme Motoru" olarak adlandırılan, algoritma merkezli bir yapay zeka uyarlamalı öğrenme motoru olduğunu göstermektedir. 2018 yılında, Squirrel AI tarafından başlatılan ilk yerli AIAED (Küresel AI Akıllı Uyarlanabilir Eğitim Zirvesi) konferansı düzenlendi.Şu anda Çin dört AIAED konferansı düzenledi ve dördüncüsü Şangay'da sona erdi.
Şekil | Squirrel AI tarafından başlatılan 4. AIAED Konferansı, 12 Kasım'da Şangay'da yaklaşık 2000 katılımcıyla düzenlendi (Kaynak: Squirrel AI)
Akıllı adaptasyon eğitimi genellikle öğretmenler tarafından kişiselleştirilmiş öğrenme içeriği aktarımı, veri analizi ve çevrimiçi ders verme süreci olarak görülebilir. Uyarlanabilir eğitim sistemi, modeller ve algoritmalarla veri işlemenin ve akıllı itmenin özüdür.
Genel olarak konuşursak, akıllı uyarlanabilir eğitim sistemi platformunda videolar, sorular ve cevaplar, sorular vb. Dahil on milyonlarca modül vardır. Öğrenciler önce bir testi tamamlamalıdır ve sistem içeriğin her bölümünü bilgi grafiğine göre puanlayacaktır. Daha sonra puan sıralamasına göre öğrencilerin önce neyi öğrenmesi gerektiğine karar verin. İlke, Toutiao gibi İnternet şirketleri tarafından yapılan akıllı tavsiyelere benzer.
Örneğin, Xiao Ming, A, B ve C bilgi noktalarını içeren bir soru yapıyor. Xiao Ming 60 puan alırsa, üç bilgi noktasındaki ustalığı yalnızca% 60'tır ve sistem tek bir bilgi noktası gerçekleştirir. Testte, eğer A'yı iyi anlarsanız, A'yı atlayabilir ve B ve C'yi doğrudan öğrenebilirsiniz. Ardından sızıntıları kontrol edin ve ikinci bir test yapın. Bilgi puanlarının ustalık derecesi% 100'e ulaşırsa, sistem artık aynı tür konuları zorlamayacaktır; tekrarlanan öğrenmeden sonra bazı bilgi noktaları hala iyileştirilmezse, sınırlı bir zaman durumunda, stratejik olarak biraz bilgiden vazgeçin nokta.
Şekil | Geleneksel doğrusal öğrenme yolu, her öğrenci tüm öğrenme içeriğini görecek ve öğrencinin ustalık düzeyine dayalı uyarlanabilir öğrenme yolu, öğrenme içeriğini seçmeli olarak sunacaktır (Kaynak: McGraw-Hill Education)
"Yapay zeka eğitimi, çocuklara bir soru denizi vermek değil, çocukların üzerindeki yükü azaltmaktır. Çocukken ayda 10.000 ve 10.000 soru kullandım, çünkü o zamanlar Henan üniversiteye giriş sınavlarına girmek zorundaydı, bu on binin üzerinde bir kuruştu. Ama aslında ortalama 95 puan aldım. , 500 soruyu bulmak için 10.000 soruyu fırçaladım. Yapamıyorum. Şimdi yapay zeka bilgi noktalarını taradıktan sonra aslında sadece 500 soru öğreniyorum. Diğer 9.500 soruyu öğrenmem gerekmiyor, bu yüzden yapay zeka eğitimi gerçek Squirrel AI kurucusu Li Haoyang, medyaya verdiği röportajda çocukların üzerindeki yükü büyük ölçüde azaltabilir. "
Birinci sınıf olmayan şehirlerdeki öğrencilerin% 80'i
Geçtiğimiz ay 21 yaşındaki İngilizce eğitim markası Weber English'in birkaç operasyon merkezi kapatıldı, sermaye zincirinin kırılması nedeniyle patronun öğretmenin maaşına borcu olduğu ve öğrencilerden ayrılıp kaçtığı söyleniyor. Bu bir istisna değildir.Birçok çevrimdışı eğitim kurumu ve eğitim merkezi, artan müşteri edinme maliyetleri, artan işgücü maliyetleri ve kurumsal yönetimde artan zorluklarla karşı karşıyadır.
Yerleşik eğitim kurumlarının zorlukları ile karşılaştırıldığında, AI eğitimi açıkça çok daha besleyicidir.
Deloitte'un en son AI eğitim raporuna göre, 2019'un ilk çeyreği itibariyle, dünyada yapay zeka eğitiminin ana akımı olarak 100'den fazla akıllı uyarlanabilir eğitim şirketi var. Çin, dünyada yapay zeka eğitimine yatırım için en popüler alanlardan biri haline geliyor. 2016 ve 2017 yıllarında yapay zeka eğitimi, aynı dönemdeki toplam yerli eğitim vaka sayısının% 4 ve% 7'sini oluşturdu. 2018'de bu veriler, toplam 97 vaka ile önemli ölçüde% 19'a yükseldi.
Ancak bu yılın Eylül ayında, uyarlanabilir eğitim yıldız şirketi Knewton, tanınmış bir Amerikalı akademik yayıncı olan Wiley tarafından 17 milyon doların altında bir fiyata satın alındı ve CEO'su Brian Kibby istifa etti. Knewton'ın başarısızlığının pek çok nedeni var: Önemli bir nokta, yabancı uyarlanabilir eğitim platformlarının temelde To B modeline dayanıyor olması ve içerik değil sadece motorları kullanıyor olmalarıdır. Bu, uyarlanabilir eğitime bir darbe olarak kabul edilir ve kar modeli büyük bir sorun haline geldi.
Şekil | Squirrel AI'nın birinci kademe olmayan şehirlerdeki öğrenci oranı, üç yıl önce% 30 iken şimdi% 80'e yükseldi (Kaynak: Squirrel AI)
Squirrel AI, Knewton'dan farklı bir iş modeli benimsemiştir. Çalışan okullarda çevrimiçi akıllı adaptasyon platformu + çevrimdışı işbirliğinin To B + To C modelini benimser.
Çevrimiçi hizmetler, platformlar ve canlı dersler aracılığıyla öğrencilere doğrudan sağlanır.Kooperatif okullar veya doğrudan işletilen okullar çevrimdışı açılır ve öğrenciler, çalışmalarını doğrudan çevrimdışı tamamlamak için akıllı uyarlanabilir öğrenme sistemini kullanır. Çevrimdışı okulların ele alınmasının zor olduğu bazı yerlerde, Squirrel AI, işgücü maliyetlerini% 70'ten fazla azaltmak için çevrimiçi öğretim yöntemlerini kullanacak ve uyarlanabilir sistemler kullanacaktır.
Squirrel AI'nın müşteri edinme kanalı, çevrimiçi trafik reklamcılığı + çevrimdışı push modelini benimser.
"İnternet eğitiminin müşteri edinme maliyeti, bir çocuğa kaydolmak için yaklaşık 6.000 ila 8.000 arasındadır. Kaydolmak için yüksek maaşlı çocukları kastediyorum. Ancak yerin yalnızca 800 ila 1.700'e ihtiyacı olabilir, bu nedenle maliyet oranı büyük ölçüde azalır. "Li Haoyang," Şimdi tüm ülkeyi Şangay ve Doğu Çin'in çevresindeki bölgelerden kapsadık. Şimdi 2.300'den fazla okulumuz 700'den fazla şehri ve ilçeyi kapsıyor ve hatta 69 kasaba düzeyinde okulumuz var. Bu yaz ödeme yapan öğrenci sayısı% 510 arttı. Sanırım çok az eğitim kurumu bunu yapabilir. İç Moğolistan'da 69, Sincan'da ise 30'dan fazla okulumuz var. "
Squirrel AI öğrencilerinin kentsel kompozisyonu, birinci kademe şehirlerden üçüncü, dördüncü, beşinci ve altıncı kademe şehirlere çoktan düştü. Li Haoyang'a göre, Squirrel AI ile birinci sınıf olmayan şehirlerdeki öğrencilerin oranı üç yıl önce% 30'dan şimdi% 80'e yükseldi.
Çevrimdışı öğretim merkezleri için Li Haoyang, bunun Squirrel AI'nın diğer çevrimiçi platformlara göre mevcut avantajlarından biri olduğuna inanıyor. 2018'de Squirrel AI'nın çevrimdışı öğretim merkezleri 1.600'e ulaştı. Geçen yıl, merkez ve kampüste yaklaşık 1 milyar yuan toplam gelir elde edildi. Squirrel AI, DeepTech'e bu yılki gelirin 1.8 milyar yuan'a ulaşmasının beklendiğini söyledi.
Ar-Ge bahisleri
"Aslında şu anda en büyük sorunumuz fonlama değil, çünkü hesabımızdaki fonlar hala iki veya üç yıl boyunca tüm şirkete yetecek kadar. Bu yüzden gerçekten iyi bir eğitimin nakit akışının çok iyi olduğunu düşünüyorum ve bence para yakmaya devam etmeliyiz. Çin'de eğitim kesinlikle sağlıklı bir eğitim şekli değildir, bu yüzden bizim için araştırma ve geliştirmeye gerçekten çok para yatırıldı. "Dedi Li Haoyang.
Squirrel AI'nın teknik ekibi, küresel makine öğreniminin vaftiz babası Tom Mitchell'i, RealizeIt'in eski çekirdek algoritma bilimcisi Dr. Cui Wei'yi, ALEKS'in kurucu ekip üyesi Dan Bindman'ı, Knewton Asya Pasifik'in eski teknik lideri Richard Tong'u ve diğer büyük inekleri bir araya getirdi. Aynı zamanda en iyi uluslararası yapay zeka akademik konferanslarına dahil edildi ve bu da ona sistem platformu yapımında ilk hamle avantajı sağlıyor.
Şekil | 16 Kasım 2018'de Tom Mitchell, Squirrel AI'ya resmen Yapay Zeka Direktörü olarak katıldı (Kaynak: Squirrel AI)
Akıllı uyarlanabilir bir sistemin kullanımının kolay olup olmadığını belirleyen üç unsur vardır: içerik, veri ve teknoloji. Sistemdeki içerik, eğitim hedefleri ve kursları, bilgi grafiğinin tanecikliği, bilgi noktalarının ayrılması ve etiketlerin seviyesi ile oldukça tutarlı olmalıdır; veri yönü, kullanıcı davranış verilerinin sürekliliğini ve verilerin bağlamını sağlamalıdır; Teknoloji açısından, kapsamlı bir görüntü tanıma, doğal dil işleme, genetik algoritmalar, bilgi alanları ve Bayes teoremi uygulaması gereklidir. Bunlar, Squirrel AI'nın araştırdığı temel yönler.
Uyarlanabilir eğitim, AI müdahalesi ile yükseltiliyor. Yapay zeka, veri toplama, derin öğrenme modellemesi ve öğrenme planı düzeltmesini uygulamak için genetik algoritmalar ve sinir ağları, makine öğrenimi ve olasılıklı grafik modelleri de dahil olmak üzere beş teknoloji sağlayabilir. İşlem.
Squirrel AI'nın bir ortağı olan Liang Jing, bir keresinde ortaokul matematiğini örnek alarak 300 bilgi puanı olduğunu ve Amerikan AI uyarlanabilir eğitim şirketinin 3000'e bölündüğünü ve Squirrel AI'nın orijinal nano seviyeli bilgi noktası bölme yönteminin 30.000'e bölünebileceğini ortaya çıkardı. Bilgi noktaları.
Squirrel AI ayrıca bir MCM sistemi (Düşünme Modu, Kapasite, Düşünme Modu) yaratmıştır.Örneğin, fizik, simetri fikirleri ve model fikirleri gibi öğrenme fikirlerini ayırabilir; matematik, kapsamlı yetenek ve akıl yürütme yeteneğini yetenek açısından ayırabilir. Vb .; Çince, çelişki yöntemi, yapısal analiz yöntemi vb. Gibi bazı yöntemlere ayrılabilir. MCM sistemi ve nano seviyeli ayrım sayesinde, Squirrel AI akıllı uyarlanabilir sistemi, öğrencilerin öğrenme fikirleri, yetenekleri ve yöntemleri eksikliğinin öğretim içeriğini doğru bir şekilde zorlayacaktır.
Ek olarak, sistem ayrıca bir MIBA çok girdili öğrenme davranış analizi teknolojisine sahiptir. Öğrencilerin oturum açma zamanını, öğrenme süresini, hızını ve sonuçlarını tespit ederek ve göz küresi hareketleri, beyin dalgaları ve diğer kapsamlı değerler gibi izleme modları aracılığıyla çocukların gerçek zamanlı verilerini yakalayarak, öğrencilerin öğrenme konsantrasyonu ve konsantrasyonu değerlendirilebilir. Sonraki bağlantının öğrenme içeriğini belirleyin.
Gelecek yıl Squirrel AI'nın iki yöne odaklanacağı anlaşılıyor: Birincisi MCM sistemini iyileştirmek ve profesyonel etkileşimi güçlendirmek, diğer yandan sinir ağlarını yıkmak ve derin öğrenmenin verimliliğini daha da artırmak için yeni algoritmalar geliştiriyor.
AI, yeni bir öğrenme deneyimini şekillendirebilir ve yeni bir eğitim sistemi de şekilleniyor. AI + eğitim sürecinde hala üstesinden gelinmesi gereken birçok zorluk olsa da, insanların eğitim hakkında giderek daha fazla düşünmeye başlaması ve onlara uygun eğitim yöntemleri hakkında düşünmesi sevindirici. Kuşkusuz, uyarlanabilir eğitim, eğitimi bilimle birleştirmek için anlamlı bir girişimdir, AI yüz tanıma izleme sınıflarından ve öğrenci "akıllı saç bantlarından" çok daha faydalıdır.
