雷鋒網(wǎng)按：11月15日-16日，“全球AI+智適應(yīng)教育峰會(huì)”在北京嘉里中心大酒店盛大開(kāi)幕，峰會(huì)由雷鋒網(wǎng)聯(lián)合乂學(xué)教育松鼠AI，以及IEEE（美國(guó)電氣電子工程師學(xué)會(huì)）教育工程和自適應(yīng)教育標(biāo)準(zhǔn)工作組共同舉辦，匯聚國(guó)內(nèi)外頂尖陣容。

AI智適應(yīng)學(xué)習(xí)是目前產(chǎn)學(xué)研三界關(guān)注度最高的話題之一。此次峰會(huì)，我們邀請(qǐng)美國(guó)三院院士、機(jī)器學(xué)習(xí)泰斗Michael Jordan，全球公認(rèn)機(jī)器學(xué)習(xí)之父Tom Mitchell，斯坦福國(guó)際研究院（SRI）副總裁Robert Pearlstein、美國(guó)大學(xué)入學(xué)考試機(jī)構(gòu)ACT學(xué)習(xí)方案組高級(jí)研究科學(xué)家Michael Yudelson等頂尖學(xué)者；新東方、掌門(mén)1對(duì)1、作業(yè)盒子、一起作業(yè)、ALEKS等國(guó)內(nèi)外最具影響力的AI智適應(yīng)教育公司共聚北京，共同探討AI智適應(yīng)熱點(diǎn)話題。

16日上午的AI教育學(xué)術(shù)論壇由乂學(xué)教育松鼠AI高級(jí)數(shù)據(jù)和認(rèn)知科學(xué)家 KP Thai 主持，參與討論的嘉賓分別是德國(guó)人工智能研究中主任Carsten Ullrich博士、乂學(xué)教育松鼠AI數(shù)據(jù)科學(xué)家Dan Bindman教授以及谷歌中國(guó)資深研究科學(xué)家王京濤博士。

以下為圓桌討論實(shí)錄，雷鋒網(wǎng)做了不改變?cè)獾恼砼c編輯：

KP Thai：大家早上好，我的名字叫KP Thai，非常高興能來(lái)到這里跟非常出色的專家進(jìn)行討論，大家也有不同的背景，在人工智能領(lǐng)域有非常多的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)和才能，我想和大家來(lái)談一下AI+教育，我們過(guò)去的一天半也一直在談這樣的話題，現(xiàn)在我們想更好的探討一下當(dāng)下的情況，并且展望一下未來(lái)。

我想從各位嘉賓這里獲得不同的觀點(diǎn)，大家可不可以說(shuō)一下，你認(rèn)為自己在人工智能+教育方面扮演著什么角色呢？

Carsten Ullrich：感謝KP，我來(lái)自德國(guó)人工職能研究中心，研究如何應(yīng)用人工智能促進(jìn)學(xué)校的學(xué)習(xí)，以及促進(jìn)職業(yè)教育。當(dāng)然人工智能為我們打開(kāi)了很多不同的可能性的大門(mén)，在正確的時(shí)間、正確的地點(diǎn)給你正確的內(nèi)容。

今天我們談到了很多大學(xué)教育以及中小學(xué)教育，同時(shí)職業(yè)教育也是需要關(guān)注的。在德國(guó)有非常大的教育行業(yè)，現(xiàn)在德國(guó)工業(yè)4.0在進(jìn)展當(dāng)中，應(yīng)用了新的技術(shù)、新的設(shè)備，需要保證的是給工人最好的培訓(xùn)，讓他們能適應(yīng)這個(gè)時(shí)代的需要。

Dan Bindman：在這個(gè)過(guò)程中，我們國(guó)家也有很多不同的項(xiàng)目和相應(yīng)的支持研究項(xiàng)目，2002—2014年代我在ALEKS工作，在智適應(yīng)方面也有很多經(jīng)驗(yàn)。在所有數(shù)學(xué)方面的產(chǎn)品我都有涉及，2015年我設(shè)計(jì)了一個(gè)新的模型，我認(rèn)為它也是非常有前景的。后來(lái)我加入了松鼠AI，是今年加入的。

王京濤：我叫王京濤，在中國(guó)工作，之前我在匹茲堡大學(xué)工作。同時(shí)我也是在移動(dòng)接口和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)方面有一些工作，之前我也在AI方面有很多年的經(jīng)驗(yàn)，主要是看一下如何應(yīng)用人工智能促進(jìn)教育。首先我相信技術(shù)能發(fā)揮更好的作用，更好的促進(jìn)教育，主要是在三個(gè)方面：

    1.我們考慮如何應(yīng)用技術(shù)來(lái)促進(jìn)教育。

    2.如何應(yīng)用技術(shù)來(lái)更好的促進(jìn)募課，就是大型網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)課的發(fā)展。

    3.看一下如何應(yīng)用人工智能來(lái)更好的促進(jìn)整個(gè)教育發(fā)展。

KP Thai：臺(tái)上都是非常資深的專家，剛才談到了人工智能和教育，以及人工智能的引擎也就是機(jī)器學(xué)習(xí)，這樣的一些算法。人工智能引擎以及機(jī)器學(xué)習(xí)算法我們談了很多，內(nèi)容重要嗎？高質(zhì)量的內(nèi)容是什么樣的呢？

Dan Bindman：感謝，我認(rèn)為高質(zhì)量?jī)?nèi)容是非常困難的，造價(jià)非常昂貴。如果要選引擎重要還是內(nèi)容重要的話，我認(rèn)為內(nèi)容在很多情況下更重要，甚至是重要得很多。很多開(kāi)發(fā)公司或者是企業(yè)，他們并沒(méi)有非常重視內(nèi)容，我認(rèn)為對(duì)于高質(zhì)量的內(nèi)容來(lái)講會(huì)有幾個(gè)非常重要的特征：

1.必須是非常具體細(xì)節(jié)的，你需要在不同的問(wèn)題，不同的主題中有很多不同的細(xì)節(jié)區(qū)分，這樣的話才能不斷的往前推進(jìn)。如果我們兩個(gè)主題之間沒(méi)有任何的連接，而且他們的差距非常大的話，我們的學(xué)生就沒(méi)有辦法真正跨越這樣的距離。

2.對(duì)于高質(zhì)量的內(nèi)容來(lái)講，要有完整性，必須包含我們需要的所有內(nèi)容和話題，如果缺失了一些內(nèi)容肯定會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。

3.第三點(diǎn)可能是最難的一點(diǎn)，就是希望能有一個(gè)深度。剛才我也聽(tīng)到了大家談到了深度知識(shí)、深度學(xué)習(xí)，我也是非常同意，就像藝術(shù)一樣，我們想要使用一些內(nèi)容來(lái)促進(jìn)AI的發(fā)展，但是卻不知道真正的高質(zhì)量?jī)?nèi)容是什么樣的，這是非常難來(lái)界定的。對(duì)于學(xué)生來(lái)講，不管他們學(xué)什么，他們其實(shí)學(xué)的就是內(nèi)容，學(xué)的就是系統(tǒng)提供的內(nèi)容，這就是他們的知識(shí)。他們的知識(shí)就是對(duì)這些內(nèi)容的主觀反映，所以如果我們的內(nèi)容質(zhì)量不高的話，學(xué)生就沒(méi)有辦法真正從內(nèi)容中獲益，學(xué)到相應(yīng)的知識(shí)。

還有一點(diǎn)非常重要，通過(guò)我這么多年的經(jīng)驗(yàn)，有些公司沒(méi)有重視內(nèi)容，有些人甚至認(rèn)為做內(nèi)容的人并不那么重要。但是我認(rèn)為做內(nèi)容的工作特別的重要，而且他們的成功與否對(duì)于整個(gè)系統(tǒng)的成功與否也會(huì)發(fā)揮非常大的決定性的作用。

另外一點(diǎn)剛才我也談到了內(nèi)容對(duì)AI的重要性，同時(shí)我們也需要讓人工智能和內(nèi)容有一個(gè)互相的互動(dòng)，并且有一個(gè)反饋的過(guò)程。也就是說(shuō)，怎么樣能更好的促進(jìn)內(nèi)容。

王京濤：我認(rèn)為內(nèi)容確實(shí)非常重要，至少它和算法和其他技術(shù)是一樣重要的，這是我想跟大家分享的一點(diǎn)。教育科技不光是科技，是三合一的東西，我們需要有技術(shù)、內(nèi)容，還有另外的第三個(gè)元素，就是政策。我不是一個(gè)政策的制定者，但是我意識(shí)到政策是非常重要的，我們?nèi)绻姓_的政策就可以真正的讓教育起飛，所以它并不僅僅是技術(shù)的問(wèn)題，我們也需要有相應(yīng)的利益相關(guān)方的支持。

Carsten Ullrich：這是一個(gè)非常好的觀點(diǎn)，對(duì)于技術(shù)、內(nèi)容和算法，以及剛才您提到的政策的內(nèi)容，我們?cè)趺礃油ㄟ^(guò)這樣的內(nèi)容促進(jìn)技術(shù)的實(shí)施和進(jìn)展。在德國(guó)還有一點(diǎn)，對(duì)于算法以及機(jī)器學(xué)習(xí)和相應(yīng)的內(nèi)容，從我的角度來(lái)講，我是更加傳統(tǒng)的人，我想要更好的對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)知識(shí)來(lái)進(jìn)行應(yīng)用、建模。有的時(shí)候AI可以做得很好，但有的時(shí)候人類教師做得更好，教學(xué)方法和知識(shí)怎么樣把它真正的跟AI融合起來(lái)，這是非常需要考慮的一個(gè)方面。

KP Thai：智適應(yīng)實(shí)際上是不斷適應(yīng)的過(guò)程，而且會(huì)花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間，它的起源可能是40年以前，如果我們?cè)偻翱吹脑挘赡?00多年前就有這樣的一個(gè)苗頭了。我想問(wèn)一下，人工智能是真正的顛覆性的技術(shù)嗎？或者我們需要怎么樣重新思考這樣的智適應(yīng)教學(xué)呢？

王京濤：我覺(jué)得現(xiàn)在創(chuàng)新無(wú)處不在，包括基本研究、深度學(xué)習(xí)的算法等等，還有數(shù)據(jù)包、數(shù)據(jù)的內(nèi)容、數(shù)據(jù)集等等，能夠讓AI和深度學(xué)習(xí)有飛速發(fā)展。所以我想說(shuō)一點(diǎn)，我覺(jué)得心態(tài)和思維模式也非常重要，思維模式指的是我們能夠做某件事情或者不能做某件事情的共識(shí)，我們想要做一些事情的話需要一些共識(shí)，比如說(shuō)短期內(nèi)3年、5年內(nèi)能解決什么問(wèn)題。

谷歌告訴我們可以用深度學(xué)習(xí)來(lái)完成圍棋的博弈，我覺(jué)得這也是一樣的道理。在這之前很多人會(huì)覺(jué)得至少10年之內(nèi)才能實(shí)現(xiàn)用電腦下圍棋這個(gè)事情，但是最近不管是在教育還是在其他的領(lǐng)域，我們都要改變我們的心態(tài)和思維模式。思維模式改變了之后我們就可以探索更多機(jī)遇，尤其是教育行業(yè)的機(jī)遇，這個(gè)看起來(lái)比較小，但是確實(shí)是實(shí)在發(fā)生的。

Dan Bindman：剛剛提到了政策制定者的思維模式，我覺(jué)得在深度內(nèi)容方面所遇到的一個(gè)阻礙，就是政策制定者管理考試的時(shí)候一般會(huì)用簡(jiǎn)單易行的考試，因?yàn)榇蚍址浅：?jiǎn)單，所以深度內(nèi)容需要進(jìn)入到政策制定者的視野中，我們要改變政策制定者的心態(tài)和思維模式。

Carsten Ullrich：最近我也讀到了一篇文章，是麻省的，提到了當(dāng)前的架構(gòu)，很多不同領(lǐng)域的架構(gòu)會(huì)有一個(gè)用戶模型，以及學(xué)習(xí)者的模型，以及內(nèi)容的模式。所以會(huì)有一個(gè)教育學(xué)的模式，比如說(shuō)這樣一個(gè)內(nèi)容是怎么樣教的，不同的教學(xué)內(nèi)容會(huì)用不同的教學(xué)模式，所以我覺(jué)得基本的概念也是非常清楚的，我不知道這是好事還是壞事，但是我覺(jué)得這是基本的架構(gòu)能幫助我們解決當(dāng)前的問(wèn)題。在這樣的架構(gòu)之上，我們能取得更多的進(jìn)步。

KP Thai：除了深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步之外，剛才也提到了計(jì)算機(jī)架構(gòu)，有沒(méi)有其他領(lǐng)域方面的突破能夠有更多的進(jìn)步？

王京濤：我覺(jué)得有很多，要讓教育技術(shù)真正切實(shí)可行，不僅僅是借用其他領(lǐng)域的突破，在教育行業(yè)本身也要有一些技術(shù)的突破。我覺(jué)得可以說(shuō)的有很多，但是最重要的一點(diǎn)就是數(shù)據(jù)集，就是數(shù)據(jù)科學(xué)。要讓數(shù)據(jù)在深度學(xué)習(xí)中發(fā)揮更大的作用，比如說(shuō)很多數(shù)據(jù)是由大學(xué)教授收集的，所以在深度學(xué)習(xí)中扮演了非常重要的作用。還有將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，對(duì)于醫(yī)學(xué)的影像處理和其他影像處理來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)集沒(méi)有特別的關(guān)系，我們要先訓(xùn)練一個(gè)影像處理的網(wǎng)絡(luò)，利用一個(gè)特定的數(shù)據(jù)集才能獲得最優(yōu)的表現(xiàn)。我們要用這種數(shù)據(jù)集開(kāi)拓很多的創(chuàng)新，這在教育行業(yè)中尤其重要，當(dāng)下可能沒(méi)有這樣的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)科學(xué)，要從頭開(kāi)始收集數(shù)據(jù)，把它們放到應(yīng)用當(dāng)中，這是教育科技要做的一件事情。

Dan Bindman：我非常同意，在AI方面我們花了很多時(shí)間，有很多輸入，比如說(shuō)臉部識(shí)別、大腦掃描等等，但是更重要的是要讓人們有更多的激勵(lì)。如果有更多的數(shù)據(jù)集能衡量學(xué)生學(xué)習(xí)的進(jìn)步集，讓就能系統(tǒng)變得更加的強(qiáng)大。

KP Thai：所以我們需要有新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行衡量，有沒(méi)有其他的一些手段來(lái)衡量智適應(yīng)的學(xué)習(xí)效率呢？

王京濤：這個(gè)問(wèn)題最近出現(xiàn)很多次，尤其是最近的學(xué)界中，但是大家會(huì)忽略這個(gè)問(wèn)題。在社會(huì)中大家會(huì)搞壞科學(xué)的結(jié)論，一個(gè)宣傳上會(huì)有一些混淆，對(duì)于科學(xué)結(jié)論來(lái)說(shuō)人們不知道這個(gè)結(jié)論的預(yù)設(shè)是什么。比如說(shuō)這個(gè)技術(shù)對(duì)于學(xué)習(xí)話題來(lái)說(shuō)是否有用，需要用什么樣的控制環(huán)境，以及是否能擴(kuò)大化、規(guī)?；?，如何跟技術(shù)相結(jié)合等等，我覺(jué)得這些都是開(kāi)放的問(wèn)題，但是這些問(wèn)題被報(bào)道一些突破的時(shí)候沒(méi)有得到關(guān)注，所以我們應(yīng)該更好的關(guān)注這些技術(shù)的創(chuàng)新和技術(shù)的突破，尤其是教育技術(shù)方面的創(chuàng)新和突破，應(yīng)該得到更多的報(bào)道。

所以我個(gè)人的建議是，在科研界應(yīng)該有共識(shí)，就是如何去評(píng)估和衡量一個(gè)好的教育技術(shù)和教育體系，當(dāng)前的教育體系肯定是不完美的，我們做總比不做要好，而且總比光是宣傳要好，我的建議就是對(duì)于每個(gè)觀眾來(lái)說(shuō)，如果有一些突破性的技術(shù)進(jìn)行報(bào)道的話，一定要去問(wèn)會(huì)在哪里發(fā)布結(jié)果，以及評(píng)估過(guò)程是什么，你的論證、驗(yàn)證是什么。

Dan Bindman：我覺(jué)得非常重要的一點(diǎn)就是有很多人都會(huì)有他們的想法，但是一個(gè)好的教育體系，其實(shí)很多時(shí)候很難定義。但是有很多優(yōu)勢(shì)是很容易找到的，我們要有一個(gè)共同的共識(shí)，共同的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量好的教育系統(tǒng)，也可以在產(chǎn)品之間進(jìn)行比較，跟同類產(chǎn)品之間進(jìn)行比較，要有一個(gè)共同的數(shù)據(jù)集，共同的標(biāo)準(zhǔn)，否則的話大家拿蘋(píng)果跟橘子進(jìn)行比較，這個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn)就不一樣了。

Carsten Ullrich：當(dāng)前我們有一些方法，這些方法并不是非常完美，但是我覺(jué)得總比沒(méi)有方法要好，比沒(méi)有衡量標(biāo)準(zhǔn)要好。我們看到職業(yè)教育、成人教育更加復(fù)雜，衡量更難，比如沒(méi)有考試或者分?jǐn)?shù)對(duì)進(jìn)行衡量，以及對(duì)于工作場(chǎng)合的學(xué)習(xí)就沒(méi)有很多的考試，這時(shí)候很多公司就更多的關(guān)注利潤(rùn)。因?yàn)閷?duì)于一個(gè)人學(xué)習(xí)成效很難去衡量，比如是不是發(fā)明了一個(gè)科技，還是發(fā)布了一個(gè)博客，這也是非常開(kāi)放的一個(gè)話題。

KP Thai：下一步我們要做什么呢？對(duì)于智適應(yīng)學(xué)習(xí)，我想讓Carsten教授回答一下這個(gè)問(wèn)題。剛才也談到了我們有很多進(jìn)步，尤其是深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算方面的進(jìn)步，我們剛才舉了很多例子，比如說(shuō)AI以及AI打分器，你們覺(jué)得我們展望未來(lái)下一步應(yīng)該是什么樣的？

Carsten Ullrich：我覺(jué)得這個(gè)問(wèn)題非常好，剛才提到了有很多AI方面的進(jìn)步，有很多機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，有幾百萬(wàn)、幾千萬(wàn)的數(shù)據(jù)，比如說(shuō)AlphaGo是我們常常提到的例子，它達(dá)到人類大師級(jí)別之前下了4.9億盤(pán)圍棋，這是非常大的數(shù)據(jù)積累，所以它的數(shù)據(jù)能力也非常強(qiáng)，谷歌跟非常強(qiáng)的計(jì)算能力結(jié)合，計(jì)算能力的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)。

教育行業(yè)每個(gè)學(xué)習(xí)者都是單獨(dú)的個(gè)體，單獨(dú)的宇宙，相當(dāng)于每個(gè)人的目標(biāo)是一樣的，在玩游戲的時(shí)候我們目標(biāo)一樣，就是要通關(guān)，但是學(xué)生的過(guò)程中是非常個(gè)性化的，所以要收集他們的數(shù)據(jù)。我們會(huì)關(guān)注每一個(gè)學(xué)校，比如說(shuō)學(xué)校的學(xué)生數(shù)量還有學(xué)生的年齡，他們的目標(biāo)是要通過(guò)哪些考試，以及考試的狀況，我覺(jué)得是一方面。

另一方面要看到成人學(xué)習(xí)、成人教育我們還沒(méi)有太多數(shù)據(jù)進(jìn)行衡量，在這方面沒(méi)有用太多的機(jī)器學(xué)習(xí)的方式。當(dāng)然肯定會(huì)有越來(lái)越多的數(shù)據(jù)，因?yàn)闀?huì)有新的數(shù)據(jù)流，現(xiàn)在有面部識(shí)別還有其他的措施來(lái)收集更多的數(shù)據(jù)。

Dan Bindman：我想說(shuō)的是，我們剛剛提到了很多演講者，尤其是今天我們有很多不同的視角，剛剛提到我們并不只需要一個(gè)系統(tǒng)，如果是單一系統(tǒng)的話就不是特別高效，所以我們有更多的數(shù)據(jù)產(chǎn)生。數(shù)據(jù)的產(chǎn)生量也非常重要，所以當(dāng)前的一個(gè)事情，我們要關(guān)注的是處理數(shù)據(jù)和面對(duì)算法的時(shí)候，我們會(huì)運(yùn)用到AI，區(qū)分哪些事情是普適的，哪些不是普適的，

Carsten Ullrich：我們經(jīng)常說(shuō)要開(kāi)放數(shù)據(jù)來(lái)源，比如說(shuō)新東方會(huì)給教師拍視頻。在上海交大有一個(gè)非常好的研究，跟上海另一家公司合作，有100個(gè)教室，有攝像頭，會(huì)對(duì)學(xué)生的表現(xiàn)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析。比如說(shuō)學(xué)生是不是清醒的，是不是昏昏欲睡，是不是跟老師進(jìn)行互動(dòng)，對(duì)真實(shí)世界的分析和評(píng)估，把數(shù)據(jù)整合到體系當(dāng)中。因?yàn)榇蠖鄶?shù)的學(xué)習(xí)并不是在學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)當(dāng)中發(fā)生的，而是在真實(shí)世界中發(fā)生的，我們也做了一些研究。

比如說(shuō)用物聯(lián)網(wǎng)，用各種各樣的傳感器來(lái)做一些數(shù)學(xué)的計(jì)算，在空客公司我們做了一個(gè)工作空間的數(shù)據(jù)化，這樣系統(tǒng)就能知道員工在做什么，是不是以正確的方式進(jìn)行銷(xiāo)售。所以我們會(huì)用互聯(lián)網(wǎng)空間的數(shù)字化方式來(lái)衡量真實(shí)世界中的行為，這樣可以更好的了解真實(shí)世界中的情況，把他們的進(jìn)展整合到數(shù)據(jù)系統(tǒng)當(dāng)中。

我想再增加一點(diǎn)，因?yàn)槲覀€(gè)人覺(jué)得今天有很多方法很有趣，但是也是有限的，就是跟真實(shí)的老師相比的話還是有很多限制的，所以如何建模解決這個(gè)問(wèn)題，我們?nèi)绾谓o真實(shí)世界的老師建模。我們已經(jīng)看到了這樣具有革新性的技術(shù)，人工智能仍然關(guān)注的是傳統(tǒng)的知識(shí)以及傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)，我不禁思考怎么樣能將學(xué)習(xí)也進(jìn)行一些變革，這是我們真正需要思考的一個(gè)方面。

當(dāng)然我們不是說(shuō)要顛覆教育，只是像剛才所說(shuō)的，怎么樣能把這些人類教師的專業(yè)才能進(jìn)行建模，我認(rèn)為現(xiàn)在需要的是一種混合的方法，可以將人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和一些更加傳統(tǒng)的方式進(jìn)行結(jié)合。我們可以在機(jī)器學(xué)習(xí)非常成熟之后加一些規(guī)則，比如說(shuō)在圖書(shū)館待時(shí)間太長(zhǎng)的話，讓他活動(dòng)一下，加一些更加人性化的東西，加一些人類教師會(huì)告訴他的一些內(nèi)容。

Dan Bindman：這可能也是回到了剛才所說(shuō)的政策方面，首先我特別熱愛(ài)數(shù)學(xué)，我也特別熱愛(ài)教數(shù)學(xué)，我也特別愿意學(xué)數(shù)學(xué)課程，我一點(diǎn)也沒(méi)有覺(jué)得是被迫學(xué)的。有時(shí)候你覺(jué)得數(shù)學(xué)題目是沒(méi)有什么意義的，但是事實(shí)上還是要進(jìn)行相應(yīng)的研究，這些內(nèi)容是特別重要的，政策是否影響到整個(gè)教育行業(yè)，如何影響到我們對(duì)于內(nèi)容的選擇。

王京濤：我想強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)代表著什么，它實(shí)際上是一個(gè)知識(shí)的傳遞，并不是關(guān)于要理解學(xué)習(xí)者或者指導(dǎo)學(xué)習(xí)者，而是知識(shí)的傳遞，并且在這個(gè)過(guò)程中要使用適應(yīng)性的方法。比如說(shuō)我問(wèn)我的女兒晚上吃什么，是吃沙拉還是薯?xiàng)l，還是什么都不吃，她會(huì)說(shuō)都不吃，但是現(xiàn)在的智適應(yīng)教育系統(tǒng)沒(méi)有第三個(gè)選項(xiàng)，只是要給予學(xué)生一些內(nèi)容，來(lái)評(píng)估結(jié)果，沒(méi)有真正對(duì)于中間傳導(dǎo)過(guò)程的研究，這也是我們需要注意的。因?yàn)樵谶@方面技術(shù)可以發(fā)揮更大的作用，我們也可以真正來(lái)看一下技術(shù)的變革。

KP Thai：大家可不可以再跟我們簡(jiǎn)單說(shuō)一兩句，您對(duì)于未來(lái)人工智能+教育的發(fā)展方向，或者您希望一年以后、五年以后，我們?cè)谶@樣的峰會(huì)中可以討論什么樣的內(nèi)容。

王京濤：我認(rèn)為AI+教育應(yīng)該是三個(gè)方面的結(jié)合：技術(shù)、內(nèi)容和政策。三方面都考慮才可以，我們也必須考慮到學(xué)習(xí)者的多樣化和多樣性，同時(shí)我認(rèn)為還有非常重要的一點(diǎn)，如果想要讓教育科技真正的發(fā)揮作用，就要知道怎么樣來(lái)不斷的促進(jìn)學(xué)生持續(xù)的動(dòng)力。

Dan Bindman：我也要說(shuō)動(dòng)力是非常重要的，可以讓我們創(chuàng)造更好的內(nèi)容，而且5—10年之后我希望我們能夠有這種深度的內(nèi)容，同時(shí)受到政策的支持。

Carsten Ullrich：我們需要應(yīng)用AI，使不同的人有更多的權(quán)利，給他們帶來(lái)更多的可能性，不是限制他們的發(fā)展，而是更好的促進(jìn)他們潛能的開(kāi)發(fā)。

KP Thai：非常感謝您剛才說(shuō)的這個(gè)賦權(quán)的概念，我非常喜歡。非常感謝各位，也期望以后能跟大家有持續(xù)的交流，謝謝。

雷鋒網(wǎng)2018年度AI最佳掘金案例評(píng)選

人工智能風(fēng)雨60年，與其說(shuō)技術(shù)升級(jí)促成了今天的浪潮，不如說(shuō)當(dāng)前的人工智能，終于站在離商業(yè)最近的位置。

去年，首屆「AI 最佳掘金案例年度評(píng)選」活動(dòng)一經(jīng)推出，便受到了AI方案輸出方和AI技術(shù)需求方的極大關(guān)注。評(píng)選從商業(yè)維度出發(fā)，尋找用戶/客戶問(wèn)題解決能力強(qiáng)的產(chǎn)品和解決方案。

現(xiàn)在，我們?cè)俅握驹贏I浪潮之巔，正式啟動(dòng)第二屆「AI最佳掘金案例評(píng)選」。

在AI+教育領(lǐng)域我們一共設(shè)置了6個(gè)獎(jiǎng)項(xiàng)，歡迎踴躍報(bào)名，報(bào)名地址：http://m.ozgbdpf.cn/special/custom/AITopTen2018.html

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