郭毅可:让智能教育扎根中国,走向世界

2022世界人工智能大会教育论坛以引领学习变革,智创教育未来为主题,论坛的成功召开引发了各界热烈讨论和高度关注。为进一步传播关于智能教育的前沿信息和专家观点,促进智能教育基础理论和技术研究,提升创新策源能力,我们将重点回顾本次论坛的精彩内容。本期为大家带来郭毅可教授的发言:《智能教育的新境界》


大家好,我叫郭毅可,我现在在香港,我是浸会大学的副校长。我非常感谢华东师大的邀请,今天很高兴在世界人工智能大会上和大家见面。

我研究的工作是人工智能,我做了很多方面的应用,智能教育也是非常重要的应用。我跟大家分享一下这个领域的体会,我的题目是《智能教育的新境界》。


智能,人类最伟大的智能是发明了教育


我们通过发明语言、文字、符号,我们产生了现在的文明,这些文明使得整个想象和现实脱离我们的大脑,脱离我们的生命体而独立存在,并记录下来。这个基础上,人类伟大的智能就是发明了教育,可以传承能够记录下来的知识。再发展一代一代,使得我们不仅能够延续生命信息,同时延续我们的知识信息,使我们的知识可以迭代发展,最后使得人类越来越聪明。整个教育是人最大的智能体现。

今天讲人工智能,我们要让机器具有人一样的智能功能,比如我们可以像人一样思考,像人一样去听、去说话、去看,一切这些工作都是由人工智能技术的发展,使得我们的机器能够更接近人的智能行为。

反过来讲,这样的技术革命,像最伟大的智能是发明了教育,而人工智能技术又在不断推进教育的发展。这个世界是个轮回,最早的农耕时代我们的教育是叫“私塾”,我们是口耳相传。我们当年的像孔夫子这样的大教育家,他是创办私塾来形成实践的教育。

到了工业革命时代,我们做的是工业化的教育,标准化的课堂,使得教育更加产业化,使得教育能够更加形成一种工业体系。这时候,教育产业得以形成。

最后到互联网时代,这样的教育不受距离控制,使得我们在网上可以形成网上的教育系统,这样我们对于教育就有了选择,就有能力选择最好的教师、最大的信息,形成了不受距离限制的教育体系。

 

规模化地做个性化的教育

 

到了智能时代,最重要的特征就是我们需要有一种教育的机器,教育学的自动化和计算化,使得我们能够重归像农耕时代,我们可以做到精英化、个性化的教育,这个时候个性化的教育不再像过去那样只是少数人的权利,而是多数人在网络时代形成大规模的因材施教。

今天而言,工业化的教育常常是focuses培养守时、易管、冷静这样的技术人才,但是这样的教育形式往往忽略了人创造力的培养、忽略了人的个性、忽略了每个人之所以为人的人性,这种是工业化教育最大的弊病。

过去如果我们没有互联网,没有人工智能,我们有一个最大的问题,就是我们不能把教育规模化。现在个性化的教育为什么可以规模化做?规模化通过互联网实现的,人工智能就可以理解每个受教育者,我们可以为每个受教育者量身定制教育系统。从这个意义来讲,今天的教育回归了几千年前我们所说的个性化精英教育。而最大的不同,过去精英化的教育只对极少数人,而我们现在可以通过网络,把因材施教个性化的教育能够规模化。

这个人工智能体现在什么地方,为什么能够做到这样的个性化?因为他有一个很重要的特点,他可以给每个学生方向。也就是说我可以量化每个人的学习状态,我可以知道他的知识,现在接受的情况和接受知识的能力,以及他现在的情感模型,他学习的风格等等,都可以通过大数据量化。

这样我们就了解了每个人,不仅了解了每个人,我们还能了解知识教学内容的知识结构。如果一个学生在某个问题上有缺陷,我们就知道到底是什么原因。这个原因可能是知识上的关联度,如果一个人在微积分上出现问题的话,他可能是对物理时空关系的理解不够,对物理问题的因果关系理解不足,导致了建模能力的匮乏。

这样内在教学内容的结构,对于我们理解每个受教者在教育上面的受教程度,和我们教课时候作为一个教师需要侧重的地方都有了很好的认识。

所以我们认为人工智能是开创了计算教育方法学的时代,就是computational pedagogy这样的时代。这个时代很重要的特点,就是我们可以通过大数据理解每个学生,为每个学生画像。同时通过大数据理解每个人动态的知识接受的过程还有程度,最后我们可以用计算的方法为每个学生选择最佳的学习途径。这个就是所谓计算教育方法学的特点。

 

知识图谱

 

知识图谱是人工智能比较重要的概念,起源于上世纪六十年代,叫做知识表示。但是在大数据的时代下,这样刻画的知识已经被完全规模化。所以谷歌在2012年提出了知识图谱的概念,我们可以把知识图谱看作是网络,点表示了具体的事情和概念,边是概念与概念之间的语义关系。这样非常简单的图形描述,能够体现出非常完整的表达知识的方法。

为什么我们说它重要?因为它是知识获取和知识应用之间的桥梁,我们怎么样表达我们的知识。这个对于人工智能而言,人工智能最大的工作就是感知世界、认知推理,最后对环境做出改变,这是人工智能的三大要素。在这三大要素中间,都离不开知识图谱作为表达理解、表达知识的中间媒介功能,教育上也不例外。

这是我们知识图谱非常形象化的描述,每个点都是一个概念,我们可以看到相关知识结构的变化。现在基本上是树状结构,越来越复杂,变成了每个指数和指数之间又有关联,有个森林的结构。我们用圆圈表达出来了,但是实际上它是个森林结构。这是一个例子,就是我们对于生物知识的图谱表达。

知识图谱不光是表达知识的结构,也表达了其他的一些结构,包括说我们的目的,我们为什么要去学一样东西。它本身又是一个知识图谱,学这个东西之间目标的相连关系。还有很重要的要素,怎么刻画学生,刻画学生的时候也有一个很重要的知识图谱的概念。

这样的话我们就可以支撑计算教育方法学,我们不仅讲知识内容结构化,还有培养目标等等都形成图谱的概念,共同支撑教育方法学计算化,来设计教学活动,来体现我们的学习目的,培养我们的学习素养,运用好我们的学科知识。

表达图谱是可以不断进化,我们通过学习,孩子们在知识掌握的动态演化过程中,我们也可以通过知识图谱反映出来。能够真正从里面看到知识的交叉性、混合性,我们可以完全形成对知识图谱为基础的计算教育非常好的实现。

 

智适应学习系统

 

这里面的参与者有各方面。一个是教师,他可以做辅导、出考题等等,都有很大的帮助。还有一个就是学生,学生就让他们能够用好这个系统自己学习,结合课堂学习,结合个性化的作业进行自主学习。这就形成家长、教师、学生形成有机体,使得学生在这样的环境中间不断发现自己学习的弱点,找到克服自己弱点的教育途径,能够自主地或者老师帮助下,能够很好完成自己的学习任务。

还有更重要的是,你可以build一些教育方法学的基本思想在里面,比如说最近发展区。如果你有一个已掌握知识项,哪些相关知识是最容易得到拓展的,而这个拓展不断进化,使得未掌握的知识能够越来越少,掌握的知识越来越多。这样的话,你也可以激励学生的信心,激励成长。如果太难的话,他一下子学不会的话,就会出现问题,对信心有影响。所以我们理解学生知识掌握以后,把最接近这些掌握知识的所谓的最近发展区确定好,使得这个学生在最近发展区这里面增加信心,学得好、学得快,同时不断拓展发展边缘,使得他能够更好学习未知的知识。

这些系统已经部署在试点学校里面,比如2016年我们在湖南就已经开始了,第一个实验我们做过跟踪实验,42个孩子作为一个自主学习班,运用我们的系统进行个性化的学习。经过我们跟踪他,从小学一直跟上去,最后我们发现这些孩子42个里面有35个考上了983211大学。所以老师和孩子们都非常开心,对于这个结果,运用我们这个系统,老师也被评为全国优秀教师。

我们在这个基础上就希望搞一个教学大纲,对学生它是学霸,对老师它是助教,能够很好地组合起来,等于是管教育的操作系统。

基础就是一个多维的知识图谱,还有更多一些数据采集的关于学生的数据资料,形成非常好的应用层面,这是我们做的很重要的大系统。我们要部署在中学里面,使得真正为教育服务。

最近做了一个比较扎实的例子就是上海宝山,我们就deploy这样一个大脑,有90家学校用了,14所中学,18所小学还有初中,近一千名老师应用它,有两万名学生受益。这里面就是刚才说的整个系统还是非常成功,近两万名学生体现了自适应的学习。从最近得到高考的结果来看,成果还是非常显著的。

还有一个非常大的好处,做好了以后因为本身强调学生自主学习,通过互联网我们可以把很好的教育资源精准提供给农村的学校,这也是非常重要的扶贫。我觉得这个工作也是有规模化因材施教,这个规模化当然也包括农村的学习。

 

让中国的智能教育扎根中国、走向世界

 

随着技术进步,我们现在有了这样的技术,来实现我们的社会责任,鼓励比我们更年轻的一代人成为非常有探索精神、有求知欲,能够追求梦想的未来受教育人。这样的话,使得我们的世界变得更加充满活力。

中国的教育在世界上很受尊重的,我们可以把对教育的几千年的经验,加上今天人工智能技术,组合成中国的智能教育,让它走向世界。这也是我们非常重要的一个出发点。

以香港为起点,能够携手国内的研究机构,像华师大的智能教育研究所等等,让中国的智能教育扎根中国、走向世界。

这就是我的报告,谢谢大家!

 


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