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06-17
雷锋网讯：7月12日-7月14日，第四届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳正式举行。
本次峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办。
其得到了深圳市政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界和产业界的重要论坛。
是产业界和投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域强大的跨境交流合作平台。
教育是一个规模超万亿元的产业。
在很多人看来，教育可能是一个比较传统的行业，但教育也是一个不断与时俱进的行业。
从农业时代、工业时代到信息时代，社会的巨变也在推动着教育这个古老的产业一次次“更新”。
在第四届全球人工智能与机器人峰会智慧教育专场上，网易有道副总裁金磊在现场进行了《教育信息化与AI+》主题分享。
网易有道副总裁金磊 以下为金磊讲话全文，经雷锋网编辑，不改变原意： 金磊：尊敬的各位来宾大家早上好！我今天分享的主题主要是教育信息化与人工智能的结合。
首先我简单介绍一下网易有道。
网易有道是一家以技术和产品闻名的教育科技公司。
我们最重要的产品是在线直播课程品牌。
这就是有道精品课程。
我们还有很多热门APP，包括网易有道词典、有道翻译机，以及东南亚、印度的U词典等海外产品。
已在印度市场排名第一。
最近，Google Play的下载量超过1万次，其他互动学习应用程序可以帮助孩子学习数学、学习口语、中文阅读功能，也是最受欢迎的一些。
例如，中国大学的MOOC应用就是针对大学生人群。
有很多MOOC课程和云课堂。
这些是我们的学习APP。
我们还有学习硬件，比如有道翻译机。
对于中小学生，我们还有词典笔，可以扫描任何纸上的单词和句子，还有有道智能笔。
无论这些产品是直播课程、学习应用程序还是学习硬件，它们最终都是由底层人工智能基础设施支持的。
我们有一套基于云平台的AI解决方案。
说到人工智能与机器学习的联系，机器学习和人类学习也有一些联系和相互作用。
苏联学者维果茨基提出了最近发展区间理论，大致意思是在核心层面（图），学习者可以自主学习，无需外界帮助即可学习某些知识。
最外层是学习者即使有一些辅助指导也暂时无法达到的学习目标。
在这两层的中间层，学习者可以通过一些引导、指导或者外部帮助来获得更多的知识、学到更多的内容。
因为每个人的发展情况不同，每个人的经历也不同。
中间的部分是特别个性化的部分。
如果我们在教育系统的话，这部分的投入成本是非常高的。
这部分就是我们教育能做什么。
为什么需要AI+教育？我们认为人工智能本质上是一种从数据中学习规则和知识的方法。
有很多环节代替了人类决策，大大提高了生产效率，甚至解决了以前无法解决的问题。
换句话说，价格下降后，需求会增加。
现阶段，AI技术正在提高教与学各环节的效率和效果，探索AI学习的本质以及AI技术可能发挥的作用，甚至未来可能会优化和颠覆传统的学习方式。
在当前教育发展的三个阶段，传统学校的纸笔、面授教学，无论是教学内容还是学习方式都不是数字化方式，仍然是非常传统的方式。
如果没有办法把这些东西数字化，就没有办法使用人工智能相关技术。
当这些可以被制成数字化的东西时，我们可以结合这些信息，使教育过程更加自动化和高效。
有很多方法可以做到这一点。
更高层次的是更智慧的教育方式。
现阶段我们还没有看到大规模的应用，还需要长期的努力。
AI+教育的基础设施应该是什么样子？最基础的就是它需要一些最基本的技能，比如NLP处理的基础技术，比如自然语言处理、数据分析等。
下一步，这些技术需要用来对教育内容做一些数据处理，比如问题的分割和电子作业。
再往上一层，我们需要获取可能的数据，包括题库、教学资源等。
通过这些结合起来，我们可以做出智能纠偏等上层应用。
第一种情况，我们利用AI，大大提高了作业批改的效率。
中学老师批改作业的时间是两个小时。
老师布置作业，学生完成提交，老师批改、分析、诊断，反馈给学生。
这个过程每天需要两个小时，比较密集。
我们做了一些简单的实验，将学生提交的作业自动剪切到该主题。
相同的问题放在一起，让老师一起批改。
如果是客观题，会自动纠正。
如果不是客观问题，会给老师一些参考答案，以协助老师。
快速决策。
该校正系统还可以进行分析报告和自适应扩展。
与传统方法相比，有道的解决方案可以节省几分钟，也就是说校正时间从几分钟变为20分钟。
以前是手动一项一项地修正，现在可以批量修正。
对于多项选择题，学生不需要使用答题纸来回答问题。
他们只需要把ABCD写在练习本上，然后手写即可。
第二个案例是有道智能硬件——有道智能笔，基于点阵码追踪技术，可以追踪学生的笔迹内容。
目前有道智能笔在有道精品课程中的实践。
我们为初中和高中提供K12在线课程。
现在他们都配备了智能笔。
已售出数万套。
这是一个实际的用例。
据我们所知，这是中国市场乃至全球销量最大的智能笔。
可以在线、离线记录所有笔记，并可以实现客观题和手写识别。
还可以形成个人错题本，可供后续考试评价和在线模拟考试使用。
一般来说，在线课程除了课程视频之外没有其他访问权限。
对于其他接触，学生仍然需要大量的练习反馈和大量的时间。
我们用这个方法来提高我们的在线教育能力。
第三个案例是我们与高思教育的合作。
高思教育有很多实践教学点。
他们经常收到学生的一些问题和他们做的练习。
他们会发现经常有一些重复的部分。
教学点非常分散，效率很低。
每个人都会问同样的问题。
他们的想法是收集学生所做的事情来创建一个自动化且更高效的问题库。
在这种情况下，我们遇到了很多问题，也解决了很多问题。
公式识别会有问题。
在普通问题中，你可以看到公式和问题完全混合在一起。
将纸质材料识别成电子形式是非常困难的。
这是一件很难的事，但有道在这方面已经达到了国内领先水平。
对于小学生和年龄较小的孩子，他们会使用拼音识别。
拼音也有声调标记，与英语不同，可能与汉语混合。
还有很多童书背景花哨，识别率比较困难。
我们还可以实现拼音识别。
对于小学生作文来说，小学生的字迹是比较难看的。
事实上，上传的照片和图像中存在很多干扰项。
比如，你仔细看，另一面的字就会显露出来，孩子写得很深，很有力，擦掉了。
我们的识别技术具有良好的抗修改能力。
第四种情况是指尖定位、精准出题。
最近市场上新推出的产品实现了平板电脑和纸质书的良好交互。
当你指向某个内容时，你会得到很好的反馈。
我们在这方面做了很多工作，包括教具和练习册。
，英文文档不在后台系统中。
我们可以把问题框在里面并知道手指在哪里。
人工智能在教育领域的落地是最困难的。
这些都是我们实际的实施案例。
综上所述，人工智能在教育领域的落地是最困难的。
它与实验室不同。
在实验中取得较好的效果是比较简单的。
在实践中，有各种各样的场景和情况需要我们努力去解决问题。
有道教育AI主要做一些图像处理，比如刚才提到的公式识别、手写识别等。
它还做一些语言合成和一些翻译，包括图像翻译和文档翻译，比如华为手机和OPPO手机。
，翻译也由有道提供。
还有一些适应性学习。
我们也在做判断题的整版检索和试题的电子化。
我们和学习硬件厂商、在线教育厂商做了很多合作，包括优学派、读书郎、好极星等。
传统教育和华为云合作比较好，已经在六个省市、上百家机构部署。
学校合作。
有道最底层的NMT和OCR，尤其是教育场景，已经对外开放。
在有道AI云平台——有道智云上可以看到。
我们已经与许多合作伙伴这样做了。
最后，人工智能与教育相结合的前景是巨大的，并且需要很多年的时间才能发展。
我们认为AI+教育还处于非常早期的阶段。
这一过程的目标不是“用人工智能取代教师”，而是“用人工智能武装教师”。
让教师有更多的精力去教导和激励学生。
我们希望利用机器学习构建以学习者为中心的新教育模式。
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