图为峰会现场

芥末堆 9蛋 8月3日

一直以来，AI在教育领域的应用受制于两个问题：一是如何将线下数据采集到线上，并进行处理；二是如何寻找场景，与课堂教学结合，真正带来改变。

那么，对人工智能教育领域应用探索多年的科大讯飞是如何做的？在由北京师范大学与科大讯飞联合主办的 “人工智能与教育大数据峰会·2019”上，科大讯飞教育事业群副总裁王卓分享了其经验探索，希望带来启发。

不同数据的采集方法不同

对于困扰许多企业的数据采集，王卓强调，教育大数据要常态收集，并建立一个数据互联互通的平台。“不是收集一次、两次的数据，而是对课堂教学、学习、互动家庭作业、考试等环节进行日常性的数据采集。”

他介绍，目前，科大讯飞对教学过程性数据的采集已经形成常态化完整链条，且不同数据的采集方法有所不同。例如：

• 用智慧课堂设备采集课堂教学互动和授课数据

• 用手机采集日常学生作业和练习数据

• 用校级云阅卷系统采集校内考试数据

• 用区域数据中心采集中考、会考等区域统考数据

通过建立网络化、数字化教学平台，采用伴随式教学数据收集方式，为学生个性化学习等应用做好数据储备。

覆盖课前、课中、课后全场景

找准落地场景是AI实际应用的另一大考验，王卓首先介绍，AI在教育领域可发挥的作用可以概括为以下几方面：

• 数据采集。大量的教和学的过程化数据都以视频、音频、图片的方式存在，但这只是数字化。想要形成数据化，就需要人工智能技术。人工智能技术能把音频转成文字，把写在纸上的作文识别出来，把写在纸上的学科试题答卷智能解析出来。用人工智能技术对课堂教学场景进行分析，是人工智能技术在数据采集和分析方面的重要价值。

• 在重复备课、批改作业等重复性工作上，提高教师效率。

• 帮助学生实现个性化学习，提高学习效率。

• 为管理决策提供大数据支撑。国家对教育的年度投资已经达到了GDP的4%。想要知道投下去的资源是否产生了相应的效果，可以用人工智能技术分析教育大数据，给国家相关部门提供科学的决策依据。 

那么，如何保证人工智能技术能实际应用到课堂教学中，与教学结合？王卓说，科大讯飞将技术覆盖课前、课中、课后全场景，形成教学闭环。

在课前环节，传统课堂上，教师备课主要是研究教材、撰写教案，对学生的分析主要基于经验和平时的直观感受。通过技术, 教师可根据预习作业完成情况，分析学生知识点掌握情况，以学情分析为基础优化教学设计,。与此同时，教师也可利用优质备课资源和智能备课工具，设计教学内容。

在课堂上，基于智慧课堂云网端的综合应用，可开展多种形式的互动。教师可通过预习反馈、测评练习等方式创设情景、导入新课，并布置随堂测验。基于人工智能技术，教师可在课堂上实现智能自动批改，并根据反馈信息定位教学重难点，实现精准讲解，学生则可得到即时的评价反馈。

在课后阶段，传统课堂教学是以学生完成课后作业、教师批改作业的形式为主，作业布置是统一的，批改和反馈是滞后的，一般是学生下堂课提交作业，再下堂课才能得到反馈，作业讲评也只讲共性问题。智慧课堂教学则基于信息化平台，重点开展个性化作业，进行针对性教学。老师根据学生学情，向学生发布个性化课后作业，人工智能实现自动批改。此外，教师的教学内容也会被记录下来，形成结构化课堂教学全景实录，方便学生检索微课视频并准确定位，同步显示讲解内容与课件，巩固提高。