规模化普惠教育两条并行发展的实现路径：AI赋能教育、AI 人才培养

• 陈博 2023年11月3日 来源：中研网 1357 89
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我国 AI+教育的起步较早（12 年左右），得益于智能语音与图片识别两项感知技术的发展， 口语测评与拍照搜题软件率先落地，在上传生成大量文字、语音、图片材料的同时（需要 庞大的题库、语音库支撑），开始利用算法推荐个性化的学习内容。而随后出现并逐步成 熟的

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AI 替代、拓展人脑机能从而实现规模化普惠教育有两条并行发展的实现路径，即 AI 赋能 教育、AI 人才培养，二者协同发展。

1)AI 赋能教育：本质上是 AI 技术在教育场景下的应用，是指在各教育领域中(K12、职 业教育、高等教育等)，通过 AI 硬件设备、AI 软件系统与教育中“备”、“教”、“练”、“考”、 “评”、“管”等环节(场景)深度融合，达到提升教育质量、促进教育公平、节约教育成 本等目的，并最终实现“因材施教、个性化学习”的愿景。 其最先落地于拍照搜题软件(利用 OCR 技术)与英语口语测评(语音识别技术)，代表性 的产品有小猿搜题、英语流利说。随后一段时期内，AI 赋能教育各赛道产品“百花齐放”， 在软件系统方面，智能作业批改、智能题库、分级阅读、AI 课堂等辅助教师教学、学生练 习的应用纷纷落地，走班排课软件、校园安防系统也在新高考下教务管理压力、校园安全 需求日益增大的背景下应运而生;在智能硬件方面，交互白板、智能平板、智能手写笔、 智能台灯等设备层出不穷。而其中最亮眼的当属自适应学习系统，其最有可能从根本改变 教育的理念与方式，是 AI 赋能教育的核心赛道，代表产品为松鼠 AI 于 2017 年(并非最早的)推出的“松鼠 AI”人工智能自适应学习系统。

2)AI 人才培养：即以人工智能作为教学内容的教育培训过程，其属于 STEAM 教育的一个 分支，也是未来深化人工智能理论基础、实现人工智能应用落地的关键驱动因素。 AI 人才培养可分为校内与校外两大场景，也可根据教育阶段划分为青少年 AI 教育、高校 AI 教育、成人 AI 教育等。其中校内场景下的高校 AI 教育是高层次 AI 人才输出的主要渠 道，截至 2022 年中国已有 499 所高校的人工智能专业通过审批、备案，而 2017 年以来各 地政府也推出多项政策推广中小学人工智能教育，培养科技创新后备人才。而同时期的课 外 AI 培训机构也针对课外教育场景、特定的受众人群提供匹配的人工智能课程，使得 AI 人才教育培养体系更加完备，代表性的课程为传智教育旗下的数字化专业人才课程(含人 工智能培训模块)与盛通股份旗下的人工智能启蒙课程(基于机器人编程)。

回顾我国历次技术变革对于教育改造，其外在形式体现为：1.数字化教育内容的变化(数 量、形式、生成方式);2.数字化教育内容传递方式的改变(非智能传递、算法精准传递)， 而数字化内容的丰富度、传递速度与传递精确度，决定了技术是否能对教育领域的人脑活 动进行有效的替代与拓展。随着互联网等技术发展的深入，教育数字化内容的形式(图文、 音频、录播视频到直播视频)与数量逐渐丰富，内容传递的速度、形式的多样性得到提升，特别是 AI 技术的广泛应用，使得教育内容的传递逐步实现智能化，即根据学生需求个性 化推送学习内容、学习方法。

我国 AI+教育的起步较早(12 年左右)，得益于智能语音与图片识别两项感知技术的发展， 口语测评与拍照搜题软件率先落地，在上传生成大量文字、语音、图片材料的同时(需要 庞大的题库、语音库支撑)，开始利用算法推荐个性化的学习内容。而随后出现并逐步成 熟的自适应学习系统，兼具评估、精准推送两项功能，通过“测评-学习-练习-测评”的 个性化学习模式，达到“千人千面”的个性化推送效果。

在智慧教学领域，远程互动学习、沉浸式学习、个性化学习等创新教育模式将会实现优质教育资源的互补，并极大地改善学生的学习体验;在智慧教研领域，5G技术可赋能教师学习和教务管理，从而提高教学质量并帮助学校增效减负;在智慧教管领域，万物互联下的全方位智能化监控及海量设备的高效有序管理助力学校运营安防管理。

AIGC 对教育产生深刻变革的原因：具有智能生成模块化数字教育内容、提升算法推送精 度的双重属性。 AIGC 为可智能生成海量的多模态数字化教育资源。AIGC 即人工智能生成内容，其可生成 的内容包括文字、代码、图像、声音、3D 模型、视频等，ChatGPT 即是一种文本生成式的 AI 语言模型，而 Stable Diffusion、Midjourney 等软件主要用于生成 AI 图像，WaveNet 等技术可用于合成真实的类人声音，GET3D、Make-a-Video 等软件可将文本转化为虚拟 3D 模型，Deepfake，videoGPT 等软件可通过图片、文本信息生成视频片段。AIGC 与教育结 合，可根据原有输入的数据形态与数据产生模式，自动或半自动生成形式多模态的数字化 教学内容。不同于以往拍照搜题式的 AI 应用，AIGC 所生成的教学资源并非“题库”中已 有样本，而是将知识点“打碎”、“重组”后构建的新数字化教育样本。

AIGC 极大提升了算法推荐的精确度。AIGC 其本质是 AI 技术(尤其是 2014 年 GAN 神经网 络上线后)发展深化并实践应用的成果，是技术量变引起质变的节点的产物。相较于以往 的 AI 模型，AIGC 类模型的训练数据量庞大，模型的参数量也随之增大(GPT-3 的参数量 为 1750 亿)，依靠海量高质量的数据会提升模型的训练效果，但同时也更容易产生判断失 误。2017 年 Google Brain 所提出的 Transformer 框架为大型模型引入了注意力机制(模 拟人类抓取关键信息、忽略其他信息)，提升了神经网络的效率与精确性，使得 AI 可在众 多信息中准确抓取主要矛盾。以 ChatGPT 为例，其训练过程(RLHF 技术)中采用了更精确 的奖励模型算法、PPO 强化学习算法等，可基于输入的 prompt 指令生成精准的输出内容， 并可根据上下文语境持续学习、不断完善所生成的材料。业界普遍认为现有的 AIGC 技术 已超越弱人工智能，并无限逼近可处理通用任务、可自我学习的强人工智能。

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