人工智能在教育产业有哪些应用？

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谢谢邀请

随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升。人工智能在教育方面的应用也越来越多。就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术

猿辅导

这个也许大家都听过。好像这段时间关于这个的广告也挺多的。我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术

拍照搜题

通过拍照就直接能够找到相应题目的解答。主要是利用了计算机视觉技术。识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析。这里面应该还有自然语言处理技术。这样可以让计算机更好的理解题目。找到匹配度更高的解答。

口算

通过拍照让程序自动批改作业。这样可以大大提高教师的工作效率。减轻老师的工作压力。这里主要还是计算机视觉技术。识别出题目和解答的信息。然后再判断答案是否正确

英语流利说

用过这个APP的也许都知道。里面有一个测你的发音准确的功能。读一段话之后系统就会给你反馈一个评分。还是指出部分发音有问题的地方。这里主要就利用语音识别技术

展望

随着人工智能技术的发展。我相信这样的应用会越来越多。越来越普遍。这里我说说几个我的想法

实时监测学生的学习情况

通过系统实时监控学生上课的动作、表情等。监测到上课走神、不认真听课、玩手机、睡觉等情况。将这些信息实时反馈到老师。让老师来提醒这些学生认真听课。

打卡

上大学的时候。有时候老师会点名签到。如果全部都点就需要很多时间。只点部分人就会有漏网之鱼。点名都会造成一定上课时间的浪费。如果通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生。就能提高签到的效率。节省上课时间。

这里我只是简单介绍了我的一些想法。相信以后会有越来越多这样技术的应用。

其他观点：

谢邀！

教育管理部门。学校自有人工智能部门。

辅助教育作用。既教育自动化。主要部分当然是学校和老师最清楚。有私密和共享的要求。配以自有IT人员合作。

教育本应是一门科学。不利于产业模式。否则找不到科目的真理。

其他观点：

近年来人工智能技术突飞猛进。赢得人工智能将赢得未来成为了业内共识。至此。科技巨头在今年来积极布局人工智能这一前沿领域。但是。跨越技术问题后的AI创业者们无法回避的一个问题是：如何找到真实的应用场景。构建可靠的商业模式？

正巧。教育行业是一个非常适合、也非常需要被AI改变的领域。

传统教育模式下。学生教育质量的高低很大程度上依赖于老师的好坏。而优秀教师的培训周期长、价格相对较高、在国内供需也不平衡。另外。教学规模的扩大势必影响教学质量。学生学习效果易变差。因此。可以说教育是一个人力智力密集型行业。对教师人力资源的过度依赖是教育行业问题根本所在。

对于像教育这种有明确目标的学习。AI技术的出现可以说是在根本上减少人的依赖。提高教学效率。帮助老师因材施教。让学生的学习更有效。

那么。“教育+AI”的应用场景有哪些呢？

就目前的人工智能在教育领域的应用来看。可以分为自适应学习、虚拟助手、专家系统、商业智能等方面的广泛应用。

1.自适应学习+教育

自适应学习就是通过算法。将获取到的学习者的数据分析反馈给已有的知识图谱。为学习者提供个性化难度和个性化节奏的课程和习题等。从而提高学习者的学习效率和学习效果。

自适应学习与传统教学的不同在于主要教学方式不同：传统教育通常是以班、组为单位的。由老师提供统一的教学内容和进度安排的。学生的练习和需要做的测评也都是统一化的。而自适应教育是以个人为单位的。接受不同的学习进度和学习内容。练习与测评内容的个性化程度高。

主打“自适应+教育“的企业。可以细分为：

1、“自适应+K12教育”类

如“猿题库”——通过自适应题库为学生提供个性化题库。并根据其个性化问题提供真人在线辅导。帮助学生了解自身学习情况、激发对练习的兴趣并提高科目学习成绩。

2、“自适应+STEAM教育” 类

如“wonder workshop”——通过软件将儿童的数据进行分析。并通过机器人硬件和独特的教学内容。帮助孩子趣味学习编程。

3、“自适应+语言教育” 类

如“朗播网”——提供一套自适应英语学习系统。为用户测试英语各方面能力。并提供针对性的考试提分技巧和能力学习课程。

4、人性化地风险事件处理方案

如“NEWSELA”——将K12用户的英文阅读水平分级。通过科学算法来判断用户的阅读水平。向用户推送符合其阅读水平和兴趣的新闻来提供用户的阅读能力。

2.虚拟学习助手

虚拟学习助手是指为学习者提供陪练答疑、客服咨询、助教等服务。企业从中能够低成本为学习者提供标准化的服务。并且又能获得大量用户数据反馈。

1、虚拟助教

由于教育过程中。助教所需要做的业务就是为学生答疑、提醒等功能。这些工作多为简单重复的脑力工作。因此。AI可以逐渐替代助教业务。

2、虚拟陪练

课后练习反馈对于学习效果的提升非常重要。而数据化程度最高的环节也正是练习。因此这也是大部分人工智能+教育创业者的切入环节。不同类型的学习内容需要的技术方案各不相同。如理论性的学科的练习更加容易智能化。但是与实践相关的科目。如艺术、运动等往往需要搭配智能硬件来达到学习效果。

此类产品如“音乐笔记”就是音乐教育领域的陪练机器人。智能腕带和APP结合。利用可穿戴社会和视频传感器。对钢琴演奏的数据进行实时采集分析。并将练习效果反馈和评价呈现给用户。

3.专家系统

专家系统是指。在某个领域能够有效地运用数字化的经验和知识库。解决以往只有专家能够解决的复杂问题。专家系统结合了人工智能和大数据。具备自我学习和综合分析的能力。系统可以获取、更新知识。不再只是静态的规则和事实。

专家系统帮助学习者和机构诊断、预测、决策。这类企业通常可细分为：

1、“生涯规划+教育” 类

如“申请方”——基于大数据和人工智能。为面临升学、留学、求职等情况的用户提供智能规划和申请服务的平台。帮助学生获取开放性的教育资源、实现高效率的血液发展、收获个性化的教育体验。

2、“智能批改+教育” 类

如“批改网”——是一个计算机自动批改英语作文的在线系统。为学生和教室提供智能的批改服务。

4.商业智能化

教育机构组织运营包括多个核心环节（推广招生、教学、客户服务等）和支撑活动（基础设施、人力资源、采购、教研等）。人工智能可以在多个环节提升组织的整体效率。

教育商业智能应用场景非常丰富：在基础设施活动中。有智能选址、财务预测管理、校车管理规划等场景了；在人力资源活动中。有教室招聘、人才评估、人才培养三个应用场景；在采购活动中。软硬件采购和评估可以应用AI技术；在教学研发活动中。有教研体系、课程内容和备课工具都可以作为其应用场景；在推广招生环节中。有招生平台、投放策略等场景；在教学过程环节中。有课堂的辅助、LMS、作业批改、考试测评等场景；在客户服务环节中。有家校沟通、客户管理、班级管理等场景。

企业在商业智能化这通常有两个方向：

1、“运营支持”

如 “Panorama”——K12教育的数据分析公司。从学生反馈、社会情感学习、学校生态和家长及社会参与度四个方面对学校进行评估。为每个学校制定个性化的调查方案。找出学校的问题所在并针对广泛性问题提供解决方案建议。

2、“学情管理”

如“狸米学习”就是为公立中小学提供个性化教学解决方案的。为学校提供完整的智能化教学配套方案。教室可用于作业管理和课时学情分析。家长通过此了解孩子学习状况。教学管理者可以用于学校的智能化教学分析。

未来教育创业的驱动力定是来自人工智能为核心的“科技创新”+”教研创新“。前面触及到的四个领域（即自适应学习领域、虚拟学习领域、专家系统领域以及教育商业智能领域）的各个赛道中都有巨大的创业机会。

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