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前段時間谷歌上線了一個名為“ Learn with Google AI”的在線學習網站，旨在教授大眾人工智能和機器學習，讓每一個人在零基礎的條件下可以快速學習了解AI，這體現出一個現象：人工智能在經歷2017年的醞釀后，正在進入大眾領域。不只是越來越多的普羅大眾知道了人工智能，更重要的是，人工智能就像三年前“互聯網+”浪潮席卷教育、金融、娛樂等行業一樣，正在滲透到各個行業，形成“AI+”效應，其中教育就是一個重點行業。

　　智能教育時代已經來臨

　　教育行業現在的趨勢是，互聯網教育已是成熟行業，不過與互聯網教育強調通過互聯網來解決信息互通不同，教育科技則是要通過人工智能、大數據、智能硬件、區塊鏈等技術，來解決老師、學生和家長三大參與角色的痛點，從深層次改變教育的每一個環節。

　　特別是人工智能技術，2018年一個明顯的變化就是要從注重基礎技術的概念驗證階段，進入場景落地的商用化階段。各種開源框架的出現和人才加速流動，則會讓AI技術從少部分公司的特權變為各行各業的標配。本身就已是內容和數據驅動的教育行業，將會成為最適合AI技術落地的場景之一。從國內主流教育巨頭的表態也可以看出，2018年教育科技的布局特別是智能教育的探索，會是行業的重點方向。

智能教育可以解決痛點

前幾天看到一則新聞《教育局新規定，超過晚上10點就可以不寫作業了！》。浙江省寧波市鄞州區教育局日前對轄區內學校對于不同年級的學生，每天要完成的作業量作出了規定，更有意思的是其規定還提出，如果學生做作業時間超過晚上10點還未完成，在家長證明下，學生可選擇不做完剩余的作業�！敖處熞�充分理解學生個體間存在的差異，充分保證學生充足的睡眠時間�！辈浑y看出，要繼續減輕學生作業壓力是教育行業的一致認知。

這不僅是為了讓孩子身心成長更加健康，更重要的是在讓教育更加合理，當前，不論是校內還是校外的K12教育都有三個主要參與角色：學生、老師和家長，三個角色都有各自的痛點：

學生：要花很多時間做作業，準備考試，學習重復知識，學習有不同程度的壓力。

老師：要花很多時間批改作業、進行備課等重復性工作，要做到因材施教則需要花很多精力去了解學生。

家長：課外輔導等教育投入較大，不只是要花錢還要花時間陪讀。也希望孩子可以壓力更小的同時獲得更好的教育、更全面的成長。

智能教育則可以解決上述痛點，智能教育的價值，正如前文所提及的新東方董事長俞敏洪所言，對于孩子和老師來說可以節省許多時間，同時可以讓孩子更加全面地發展，也有利于打破教育資源不平衡的現狀。

智能教育有哪些案例？

目前教育行業應用人工智能技術才剛剛開始，不過卻有一些可圈可點的案例，這些應用都解決了教育三角色的上述痛點。

1、基于人臉識別的魔鏡系統。

“魔鏡系統”利用人臉表情識別等技術，來判斷學生上課時的舉手、練習、聽課、發言等課堂狀態和面部情緒變化，生成專屬每一個學生的學習報告的人工智能輔助教學系統。

對于老師來說可以做到精準地掌握每一個孩子的學習狀態差異，進而因材施教。對于家長來說可以看課后孩子全課時學習報告，進而了解孩子狀態。對于學生來說則可以更加專注，提高學習效率，并感受到自己獲得了更多的關注進而培養自信。

魔鏡系統通過人工智能技術，來取代老師的眼睛和耳朵，更有效、更精細、更準確地把握課堂每一個學生的學習狀態，其本質是用機器來收集課堂數據�；�于此，未來它還可以結合大數據分析給老師智能課程推薦、提示需特別關注的學生、提示哪些授課環節容易讓學生走神這樣的輔助服務。

2、基于語音技術的英語教學。

英語流利說是比較具有代表性的基于AI技術做英語教育的平臺，通過語音識別、語義理解、自然語言處理等技術，來幫助用戶提高口語能力。

簡而言之，通過語音技術，英語流利說直接取代了外教陪練，讓學生可以低成本地獲得對話練習、口音糾正。目前許多地區英語老師口語都比較薄弱，有啞巴英語的問題，英語流利說的探索很有意義。而且可以想見，語音技術不只是可以用在英語口語教學上，未來外語、普通話、播音甚至演講教學都可應用語音技術來提供類似服務。

3、基于機器視覺的自動批改。

去年11月，新東方與科大訊飛聯合成立的東方訊飛發布了一款RealSkill智能教育產品，其可以為雅思、托�？忌�的作文和口語作業進行智能批改，支持“智能評分、逐句精批、行為分析、范文精講、學習記錄”五大環節的學習閉環，口語作業批改是語音技術，作文則是機器視覺技術，學員只需對自己的文章拍照，便可以完成文字的上傳和識別，并獲得即時反饋。

可以預見，未來學生手寫的作業、試卷的批閱都會更多地應用AI技術特別是機器視覺技術，進而降低老師的重復勞動，讓老師專注于教育本身，同時也可以讓學生的作業得到更精準的反饋。

4、基于大數據的自適應學習。

學生負擔大，原因之一是要進行許多重復知識點的學習，事實上學生能力不同，并不需要一樣的課程進度，至少不需要做同樣的作業。通過圖像識別、表情識別等手段收集了學生學習大數據后，就可以針對學生提供個性化的教育，包括課程和練習。

在魔鏡系統等可以獲取數據的智能教育應用普及到課堂后，更多數據會被收集，進而為個性化、自適應教育提供基礎。這意味著學生可以獲得更適合自己的學習模式，不受年齡、班級限制，甚至未來不再需要通過高考來選擇學校和專業，學習過程的大數據更加可以判斷一個學生的能力和興趣。對于家長來說，則可以減少不必要的投入，只為孩子選擇必要的課程。

可以看到，智能教育目前行業已經有各色探索，主要是利用自然語言處理、人臉表情動作識別、機器視覺、語音識別、大數據等技術，來幫助孩子提高學習效率和降低老師重復老師，這些應用只是智能教育的前菜，更多人工智能會被應用到課堂、課后、課外、考試等教育環節。正是瞄準這個趨勢，各個巨頭已在積極采取行動，通過成立實驗室、與科大訊飛這樣的AI巨頭聯手，或者投資AI創業公司的方式，來迎接AI教育的變革。

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