这是亲子商业志第306期内容
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行业笔记
当前，新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起、加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等特征，不断为经济社会发展注入新动能。智能时代初见端倪，逐步将人类从简单的脑力劳动中解放出来，给社会结构和职业分工等带来深刻变革。在此过程中，教育扮演着双重角色：一方面是变革对象；另一方面造就人才，推动“智能时代”进步。发挥人工智能对教育变革的作用，需要不断引导、推动；造就人才是庞大的系统工程，需要世界各国协同努力。
编辑 | 肖溯
内容 | 武静静 刘珍丽
统筹 | 林兰枫
随着近年来大数据、物联网、区块链等技术的发展，我国大力促进人工智能与教育融合发展，尝试在大中小学各学段、普通教育职业教育终身教育各类型融入智能教育的理念、知识和方法，支持科研机构、企业、学校加强合作，促进产学研用结合，开展人工智能与教育融合创新发展的实践探索，积累可推广的先进经验与优秀案例。
2015年起，国家连续出台三项政策，加速AIEd产业不断推进。其中，2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中，特别指出了“构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用”。2018年，教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》，从高等教育领域推动落实人工智能发展。2019年2月，《中国教育现代化2035》发布，提出加快推进信息化时代的教育变革，建设智能化校园。
教育部部长陈宝生日前表示，我国将在2020年底前启动建设10个以上“智慧教育示范区”。同时， 计划到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心，培育人工智能创新研究团队和专门高级人才。陈宝生还透露，中国正在组织研制《中国智能教育发展方案》，谋划未来发展之路。
互联网巨头与独角兽也频繁布局人工智能在教育场景的应用，为教改添砖加瓦。
5月22日，腾讯教育重磅发布了首个AI教育行业实验室——腾讯智能教育联合实验室。该实验室将依托内部生态资源，聚焦学前教育、义务教育、高中教育、高校教育、在职教育五大场景，围绕智能管理、智能教学、智能科研三大版块，为教育行业孵化优质AI产品。
5月15日，商汤科技联合商务印书馆发布全国版AI教材——《人工智能入门》，并推出SenseStudy AI实验平台、SenseRover Pro自动驾驶小车和SenseRover Mini小车等一系列教育产品，搭建起以AI教材为核心，涵盖AI教辅、AI教学服务、AI交流展示活动等多维度的完整AI基础教育解决方案。除此之外，“南京师范大学-商汤科技人工智能教育联合实验室”正式揭牌成立，双方将合作开展人工智能教育教学的实验及研究。
正如在近日闭幕的第三届世界智能大会上达成的《北京共识》所言：各国要制定相应政策，推动人工智能与教育、教学和学习系统性融合，利用人工智能加快建设开放灵活的教育体系，促进全民享有公平、有质量、适合每个人的终身学习机会。
在此背景下，5月23-24日，乂学教育-松鼠AI联合IEEE教育工程和自适应教育标准工作组、中国自动化学会等机构在北京举办AIAED全球AI智适应教育峰会，机器学习教父、CMU计算机学院院长Tom Mitchell教授，MIT人工智能实验室主任Daniela Rus教授，苹果公司副总裁John Couch等国内外产学研专家学者与商业领袖在现场进行了精彩分享，探讨“人工智能+教育”领域发展的新机遇。
峰会上，专家与业内人士普遍认为，人工智能是实现教育生态重构的有效手段，人工智能技术的应用将彻底改变教育的时空场景和供给水平，并进而构建出一种新的灵活、开放、终身的个性化教育生态体系，《亲子商业志》特甄选嘉宾现场发言精华以供参鉴。
AI+教育的未来
◆ Tom Mitchell：第三届 AIAED 主席、CMU 计算机学院院长
一.未来十年将会是AI影响教育的十年
我个人认为未来十年将会是AI影响教育的十年，我也把自己很多的研究放在了AI在教育领域的应用上。原因有三：
第一，在学生学习个性化指导方面，AI确实可以带来重大的益处，可以帮助学生提高分数。
第二，电脑的个性化指导，可以对教育带来很大的改变，现在已经是2019年了，有很多的公司能够提供各种各样的电脑驱动的个性化指导，而且他们也可以提供各种各样的课程，包括数学、化学和物理，还有一些文科的课程，电脑可以帮助我们提高指导质量。
第三，在过去的十年当中，AI技术发展得非常快，而且至少我认为在未来的十年当中，这还会是同样的趋势。因此，电脑可以帮助我们更好去识别图象、识别人脸、把语言转化成为文字，而且还可以下围棋、帮助我们自动驾驶等，这些技术已经实现，还有其他很多成就，都是基于AI。
二.哪一种技术更可能成为适合智适应教育的重要技术？
1.涉及实时追踪学生视觉表达的技术。能够影响到我们去影响这些学习者的能力，去理解他们的学习过程，并且影响他们的情感状态，还有对话模式。
2.对话系统，比如说阿里巴巴和亚马逊，都有非常简单的对话模式，随着科技的发展，它会成为教学模式的一部分，老师和同学可以有更开放的讨论。
3.大脑科学和大脑成像技术，能够去检测脑电波，显示大脑的活动。预计是能够非常好地追踪学生的情感状态，看到他是否了解这个知识等，最后我们肯定能补助更多的技术，而不仅仅是经验。
4.机器学习和虚拟现实是另外一种非常重要的技术，目前已经对智适应教学的未来有非常重要的影响。
三.在未来我们最大的障碍是什么？
我认为最大的一个缺陷，就是现在我们观察能力不足，没有办法特别好地进行学习者的观察和说明学生的学习状态到底是什么样子，对于学生的动机和激励观察比较差，但这在未来是非常重要的，所以我们学习用不同的图象，以及图象的分析来解决这个问题。
第二就是缺少足够的数据帮助我们选择最佳的辅导政策和策略，因为我们并不知道学生的激励点是什么，我们也要做很多的研究，其实现在已经有人在做研究了，帮助我们推出更好的强化学习的算法，即便数据不是很充分的时候，这个算法也是可以推出的。
第三就是我们和电脑进行交互的时候比较低效，和人类交互相比更是如此。所以是不是电脑的指导会有一个上限，这些都是需要我们讨论的问题。
四.未来AI智适应教育应该是什么样子？
在未来有两个非常重要的方向，第一个是更广泛，第二个是更协调。
更广泛，就是我们有很多不同的学科，可以在这个领域当中扮演非常重要的角色，帮助我们实现智适应的学习和教育，意味着我们必须要把所有领域的专家全部给邀请进来。
更协调就是我们会有更多的机遇，不单单只是做单项的研究，而是进行更多信息和数据的分享，比如说开源软件的分享、标准格式下的数据分享，都能为我们实现智适应教学提供一些重要资源。
AI的崛起将成为教育的第四极
◆ 黄琰 好未来集团CTO
在中国做AI教育分为两类型的公司，一类叫教育科技公司，他们特别知道自己的技术做到什么程度，特别知道自己能够用什么方式给到教育。另外就是科技教育公司，他们特别清楚自己在教育上面需要什么样的功能，期待技术能够帮到什么。所以在中国最近的五年内，我们不缺AI和教育，但是我们仍然看到还缺少中间的很多连接号，就连AIAED全称里面还有一个+。
关于教育和AI四个宏观上的判断：
第一个趋势，中国有很多教育公司正在转型AI，有很多AI的公司在切入教育，所以一个大的趋势是未来在教育、教学、学习的整个环节都会融入AI的技术。
第二个趋势，中国在这一波AI+教育过程中，将具备比较多的优势：
首先，国家特别重视人工智能，特别重视教育，不管从教育部，科技部，都把人工智能，包括人工智能和教育的结合，看成了国家的国策和战略。
其次，随着经济和社会的发展，中国人对教育的重视会传承到每个家庭中。家长不光重视孩子的教育，还重视自己的教育，中国不光是K12教育的发展很蓬勃，连给成年人去自我提升的知识付费，泛教育领域也发展得非常快。而中国蓬勃教育需求迸发的时候，其实对教育市场的诉求就更高。
但是从供给端来看，中国老师的配备远远不足，AI在教育中很大的一个层面，被看成教育资源的供给端改革，由于AI的存在，之前中国优秀老师的匮乏，可以在某种程度得以缓解。而有更多的教育需求产生的教育场景和学习行为，客观上又会产生更多的学习数据，它们会反哺到技术中，让在这些学习场景中的技术有更进一步的发展。随之，中国的AI市场需求和应用需求都变得很大，中国高校对人工智能的人才培养也越来越多。
第三个趋势，AI会成为教育的第四极。AI在现在和未来教育过程当中，其实会扮演类似家长的角色，让系统比家长，甚至比家长自己更了解自己孩子的学习状况，他们可以找到，乃至唤醒孩子的学习兴趣和长处。未来AI、学生、老师，可能是一个相互依存的地方，家长需要AI帮助自己，学生可以做智适应的题目，老师会有AI辅助教学的助手，AI在其中密不可分。
第四个趋势，AI会带来培训、培养一个孩子终极目标的变化。很多年前中国，大家学习的第一目标是学习改变命运。到2019年的现在，学习是一个人掌握幸福，提高幸福的重要途径，不光你是想获得幸福，那个小确幸本身那么简单，还是想去改变世界，还是想去帮助他人，或者影响他人，学习都成为一个必要的最佳路径。而AI，其实可以有效的帮助一个孩子发现他自己感兴趣的点到底在哪里，这种时候，孩子学习和求知的喜悦感，远远超过从前。
好未来探索教育的心得分享：
第一，我们总会思考助力、赋能，AI做所有事情的时候，它的终极目标是什么？现在我们思考有一个回归和坚守，我们坚守两个基本的教育理念，在宏观层面我们是要坚持去助力更加公平而有质量的教育。而在微观层面上，对每个孩子我们都希望系统能够更了解我，系统更能挖掘我和帮助我做决策，能够根据我更多的数据，全维度的数据，来发现这个人是什么样的人，来发现我未来要制定什么样的人生目标以及学习的路径。
第二，当我们把“教育”两个字拆分的时候，就会发现教和育并不相同。教主要是指传递知识，这一部分的工作未来会越来越有更好的内容和更多的互动由AI来代替。育主要是教会孩子怎么做人，怎么思考，怎么样提升人生的素养。在这一块，未来也会有更多的AI提供辅助，而我们当前的判断，未来老师在这个环节仍然有不可替代的作用。当然教和育这两个环节都离不开AI，教是基础，育是提升，教是路径，育是目标。
教育+共享
◆ 杨正大 iTutorGroup创始人
在十几年前我们假设教育将会是全世界最大的共享经济体，在过去十多年来，我们花了很多的时间朝这个方向在前进。
为什么教育要共享？共享其实可以解决效率的问题，充分利用闲置资源，减少浪费，也提供给消费者更多的选择。
教育里面最稀缺的是宝贵的孩子的时间。因为孩子的时间一旦过去了，就回不来了。
好老师在教育里面并不是稀缺的资源，难的是怎么帮你找到这个最好的老师。三人行，必我有师焉。
教育里面最困难的是能够认识孩子的潜能，每个老师都不一样，他过去的经验、教学能力也不一样，所以教学里面最困难的能够认识孩子的潜能，更困难的是能够提供给他适合他学习，适合激发他潜能的因材施教的方法。
今天面临到最大的挑战是能够规模化，做到因材施教。
AI算法可以实时配备让每一个老师每一份教材大家最充分的应用。AI的赋能教育，知识图谱、智能学伴、交互过程、推送不同的内容都能给到孩子们和学习者更快速，更有效的学习。
AI在教育里面能做什么？
◆ 张文铸 立思辰人工智能实验室主任
从技术的角度来讲，AI在教学的自动观察和反馈方面具有不可比拟的优势。主要包括：精细的观测；数据驱动的决策；实现大规模的个性化。
情感计算方面，几十年前提出了情绪的七分类的模型，包括厌恶、惊喜、奋斗、高兴、恐惧和悲伤。利用这个情感分类的基本模型做实时情感计算进一步分析孩子上课的状态变化可能给老师一些提示。
实际应用过程中三点主要的体会：
第一点现在在使用的大规模情感计算初始数据集都是来自于美国南加州大学的数据集，其实亚洲人的情感表达和西方人有不同，如果想做好亚洲人的情感计算，可能还要去做自建的数据集。
第二点就是儿童和成人的情感表达不同。
第三点也是最重要的一点，学习和日常生活情感表达不同。几种基本情感里面的延误、愤怒和恐惧几乎不太可能出现在学习的过程当中。
什么是更有可能出现的呢？
除了基本情感空间以外，建立一个认知情感空间，就是专注、好奇、愉悦、困惑、烦燥和挫折是更有可能出现的。要从基本情感空间去映射到认知情感空间还需要做一系列技术上的努力，这里面有三个技术可以推荐：
第一个是面部行为编码技术，做基本微表情的识别，通过微表情的组合得到一个认知情感。
第二个是在PAD空间上的矩列技术。
第三个是多模态的情感技术。
通过这些技术可能从原本日常生活的基本情感空间映射到一个认知情感空间上面。
情感计算的运用其实在教育领域非常广阔：
第一，可以去判断课堂的氛围。
第二，我们去做时间序言分析，在一节课上课的过程当中，哪些时刻可能课堂的关键时刻，老师一提到，学生特别感兴趣，或者大家的参与度都非常高，这些都属于关键时刻，去标记出来这堂课有哪些关键的瞬间是非常重要的。
第三，提示辅导老师去关注重点学生，和FIDE进行结合。
在行为方面的时候学生和老师都别有一些特定的行为组合，都可以通过计算机视觉行为分析的方式来预测。在此基础上对一个课堂场景的视频图象的语义分割，可以分析在一个课堂视频里面哪些是课堂环境，比如说墙壁，过道等，会起到一个基础性的作用
专注力在学习的过程当中非常重要。对每个孩子去做专注力和认知复合分析的模型。如果不用脑科学去捕捉人脑活跃的现象，可利用图象视线追踪的技术去预测视线注意力的方向。
关于对话和语义的分析，包含三部分：
一是说话人分类，课堂语音互动的分析，可以区分老师和学生各讲了多久，去识别现在老师的授课模式。
第二是语音识别。
最后是知识图谱。
AI+教育最终落地会是什么样子？
第一，每一个学校都有一个学习画像；
第二，每个老师都会有一个AI的助手；
第三，每门课都会有一个不断生长和进化的知识图谱。
人工智能教育报告
◆ 德勤中国 合伙人 卢莹
人工智能在过去5-10年快速发展，对于教育行业这样一个应用领域，人工智能通过数据的驱动在持续的革新整个行业的生态圈。
第一，智适应成为人工智能教育产品的主流趋势会愈加明显。
得益于海量的数据运算，以及贝叶斯网络法等新的技术的发展，智适应学习系统在2010年之后得到了快速的发展，智适应学习由于能够贯穿全学习过程覆盖学习各个环节，全球涉足智适应教育的系统越来越多，新兴的智适应教育企业也不断的增加，估值和融资也不断的上升。
此外，传统互联网企业开始转型或者是投资智适应。整体上智适应学习在中国目前处于一个初步发展的阶段，但是发展非常的迅速，有望后来者居上。
第二，尽管智适应学习发展非常迅速，但是从智能等级上来看，目前诸多的应用公司还没有达到最佳的一个实践效果。
智适应学习针对每个学习者的需求进行优化教学，在未来智适应发展目标更加关注和实现对孩子想象力、创造力的塑造。目前我国多数智适应教育公司仍然处于中级，或者保守说是中级以下的水平，只有少数公司可以进入中高级的水平。
未来随着我国基于智适应教学系统互动更加的频繁，可收集和利用的数据愈加的增多，推送也会变得更加的精准，智适应教育系统的可应用领域也会越来越广。
第三，智适应学习系统中学习者模型将是自主学习能力提升的关键所在。
学习者数据模型可以从内而外获取学生个体的特征数据，内在包括心智行为的个性特长、学习风格、学习兴趣等；外在包括脸部行为的识别、交流行为的识别，学习者在实际的学习过程中，会产生多维度的各方面的行为数据，必须整合心理与行为数据展开系统分析，就能刻画出学习者数据模型，这将成为提高自主学习能力提升的关键所在。
第四，智适应教学三种应用场景学习场景、教学辅助场景，以及平台中，智适应平台的技术要求最高。
智适应教学平台是能够将一般的教、测、学、练全部的智能化的应用，未来智能化的人机互动将成为教学课堂的新模式。国内外智适应学习领域已经出现了一些IBM等明星科技公司，而在国内也有像松鼠AI这样的智适应平台领域的明星。
第五，教育行业走入智能时代，人工智能推动参与者的角色和职责将发生转变。
从用户来说，不仅包括传统意义上的学生个人开始将课程辅导中心、学校等机构用户作为下一阶段发展的中心。
从支持机构来看，政府与非政府机构会更看重来建设智慧校园，着力推动校园硬件设施以及技术的升级。
从企业来说，参与的人工智能教育企业类型，除了以往的教育机构，更多的技术企业也开始加入这样一个生态圈。
第六，中国人工智能教育企业目前以 TO C 为主，但是 TO B 端将成为下一阶段的发展重点。
目前来看人工智能教育在国外的发展相对较为完善，人工智能产品在欧美国家的渗透程度也更高。通过过去近十年的发展，覆盖了各年龄段的用户，涵盖多学科，应用场景也以 TO B 为主，包括考试机构和学校、企业，而人工智能在我国中国教育企业的行业应用，是近几年刚刚开始起步的，并且以 TO C 为主。由于我们人口基数大，教育资源稀缺，对教育重视程度高等有利因素，因此发展前景较为广阔。而且随着 TO C 端竞争的日趋激烈，所以我们可以看到 TO B 端的市场将成为企业一个新的发展方向。
第七，全球的新兴智适应公司层出不穷，估值和融资也在不断的攀升。
截止到2019年目前为止，作为人工智能教育主流的智适应教育公司在全球总计已经超过了100家，其中美国达到了52家，占一半以上,除此之外在中国、印度、爱尔兰、澳大利亚、印度等人工智能优势的国家和地区也拥有这样的企业。虽然人工智能教育企业发展较晚，但成为全球投资最热门的区域之一。
第八，随着人工智能教育技术和落地的进一步成熟，AI+教育行业或将进入教育巨头大举投资和并购的赛道。
前几年，全球已经有多家智适应创业公司被国际大型教育集团收购，特别是国际上智适应教育先行国家的投融资的趋势也对我国智能教育行业未来的发展具有一定的预示作用。所以未来随着中国人工智能在教育行业的竞争进入红海，中国教育行业或将如目前的欧美教育巨头一样，在持续加大投资的同时，对一些特定细分领域的公司会产生大量的兼并和收购。
人工智能重塑了学习的体验，新型的教育体系也正在构成中，中国教育发展正在走向智能化的时代，为了更好的实现人工智能教育，并使其成为教育未来的发展，我们需要重新思考一个问题，就是人工智能与教育在社会中的作用，首先从教育工作者来说，AI教育为教育教师的培养机制和未来的角色转变提出了挑战。再者，在教学上来看，人工智能未来或将替代老师教的部分，老师的职责将从教转变到育，以及情感上的沟通。最后，从政府和教育决策者来看，AI教育的发展也将最大程度实现教育资源公平化的问题。
争鸣智慧教育
◆ 黄荣怀：北师大智慧学习研究院院长、互联网教育智能技术国家实验室主任
◆ Lin Zhou：The New School副总裁首席信息官、前 IBM Watson AI 教育事业部总经理
◆ 周洋：VipKid大数据与AI中心副总裁
智适应或者是人工智能教育，究竟交付给用户是一个什么东西，具体是一个什么信息，是一个什么产品？
Lin Zhou：现在或者是过去十年，我们经常讲AI教育，现在做的是有人的AI，过去是人类智能+AI，现在是有人类的人工智能。在未来，可能会是人类+AI，我们共同去教授学生，AI不仅仅是一个辅助工具。
周洋：VipKid的看法，不是我们想给用户什么东西，而是他们真正想要什么东西。这个回到VipKid的一个核心的宗旨，就是以学生为中心和根本。
什么东西是对学生是最有利的，我们怎么样让我们的学生能够产生兴趣，能够在课堂上保持注意力，保持学生的学习效率，我们怎么样能够帮助他去更深学习需求的方式、课件、方法，去帮助他探索他的这种需求，这是我们努力的一个方向。
黄荣怀：这里面有两个词，一个是个性化的学习，一个是适应性学习，这两个词是不一样的，个性化学习强调的是每一个人，他的知识背景，他的学习方法，他的个人偏好，甚至性格都会影响他的学习，每个人都是不一样的。
那么这些学习解决什么问题呢？松鼠AI，还有VipKid，一个是数学，一个是英语，我们实现个性化学习的过程中间，怎么根据每个学生的特点，不需要班级上那么多的内容，可多可少，这就是学习技术，根据你的特点和基础，智适应调整你的进度和过程，20年是在远程学习领域里面，现在更多是在课外，在家庭教育里面非常普及的，这两个对整个教育都是非常有帮助的。
如今在线教育企业、人工智能企业，应用了大量的工具如云和算力等，产业的融合和结合成为一个绕不开的问题，在这一点上机会在哪里，竞争在哪里？这两者之间的关系是什么？
Lin Zhou：现在整个科技界的发展，开源是一个大方向，不光是自己发展技术，更重要的问题怎么自己开发技术以后，能够让别人帮助你开发技术，然后利用别人的技术帮助你进行升级和换代，然后利用别人的数据，利用别人的资源，利用他们的系统，整个合作范畴是相当广的。从教育科技这一块来看，有很多的工作要做。世界上每个国家大家怎么能够进行合作，怎么能够建立一些基本的标准，而且很多人对这个工作是充满着热情。至少在过去五年，或者是以后三年之内，你会看到非常大的突飞猛进。
黄荣怀：我倒是觉得人工智能给教育带来很多的机会，首先是成绩，学习得更好，有很多的方法。我个人的感觉，可能有两个概念还得要区分一下，第一，我们企业也好，媒体也好，看到的那个东西到底是不是人工智能，我们需要给我们的家长和我们的学校有一些正确的概念，大数据也是一样，它有一些特定的含义，这个是非常重要的。
第二，我们这个产业存在着比较大的鸿沟，就是从技术和应用中间的场景，是不是开源的东西用到教学里面特别好，比如说培养人工智能，如果说真的是一个特别想做独角兽，又想做很强的人工智能的公司，开源解决不了问题，我们到处都看识别，为什么这个不能解决问题。
还有一个问题，我们的理论研究和实践中间的关系问题，还有政府政策的问题，这个东西是政策的鸿沟。这些关系我们需要妥善处理，首先是沟通，研究，然后协调，多讨论，我想这可能会有一些好的机会。
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