不明觉厉的自适应学习到底有没有用?

2016-07-25 11:09 稿源:用户投稿  0条评论

自从本月月初朗播网发布了国内首款自适应英语学习系统TOEFL Online 3.0,英语流利说和51 offer 紧随其后,同时发布了各自的自适应移动英语产品——懂你英语和51pass。那么,自适应学习系统——这一顶着AI人工智能光环的产品,真的能为我们带来更好的教育吗?

自适应学习:理想很丰满 现实很骨感

自适应学习技术是人工智能在教育领域中的一种拓展,很多人赋予了它颠覆传统学习模式、让学习更有效率的厚望,然而在实际操作中,自适应学习技术在理论和实践上都引来了各方质疑。


首先,教育是一门具有人文气息、需要植根于人与人之间的互通交流的事业。而“人性化”这一点,显然是目前的自适应学习所无法达到的。虽然人工智能近年来已经取得了长足发展,然而究其本质,仍然是通过扩大数据储量、提高运算速度,从而基于大数据的“量变”所引起的“质变”。

其次,教育一词可拆解为“教”、“育”二字。如果说“教”即“教书”,而“育”则是“育人”,二者相辅相成,不可割裂。然而针对中国教育重应试的现状,中国学生更为缺少的是“育”的部分。例如德育教育、“三商”教育等等。可是,以朗播网的产品延伸路线为例,从托福考试逐步拓展至雅思、SAT、GRE,其集中解决的还是以应试为目的的“教”这一部分,而“育”的方面,还是要靠真正的教师来完成,而非自适应技术。

第三,“教学有法,教无定法,贵在得法”。教师在教学方面应该更注重于关照不同学生的个性化发展、因材施教。然而目前自适应学习的教育产品,其深度学习和个性化匹配的能力尚不达标。目前的自适应学习产品的总体思路主要是“通过数据收集,将原本非标准化的英语学习过程标准化”。如果说,AlphaGo赢得人机大战的主要原因是遵循了一套固定不变的标准和章法,那么对于教育而言,是没有一套这样的标准和章法可以遵循的。

最后,自适应学习拼的不是简单的代码或者几个算法,而是收集、分析、运用和维护海量的学习数据,涉及到大数据的沉淀、检测和推荐算法的精准性。这需要有一个顶尖的研发团队来做,而在这其中,数据科学团队是最重要的。数据科学团队需要懂得贝叶斯理论、信息论等高级的算法和数据分析技术,而且还要不断地对算法进行优化,甚至根据需要开发新的算法。纵观全国,目前自称为“自适应学习”的公司都还不具备这样顶尖的数据科学团队。

自适应学习:最好的定位是辅助工具

互联网+时代的大背景下,通过互联网技术助力其他行业领域的发展是其关键内涵。因此,自适应学习技术对在线教育的辅助性作用还是值得肯定的。

纵观目前的在线教育市场,与自适应学习技术的结合主要存在于语音识别、手写识别和智能解题技术、智能辅导系统领域。


在K-12领域,自适应学习技术在在线题库产品中的运用还是可圈可点的。自适应学习技术可以提供覆盖初高中所有知识点的练习题,并实时提供做题报告,评估能力,预测考试分数的功能。

在语言培训领域里,英语流利说的付款产品“懂你英语”则是通过语音识别技术,给予多维度、多粒度的口语评分和反馈;英语学习平台vipabc则是通过动态课程系统来根据学习者的学习进度、水平、兴趣、反馈等来智能匹配学习教材和外教。

古语有云,师者,传道授业解惑也。自适应学习技术,目前最多可以达到基础的“授业”水平,教育的真谛“传道”与“解惑”,还是必须要依靠人去完成。没有人的参与,只能是自学,而不能称之为教育。

        来源:互联网学习观察家elearninggcj

本文由站长之家用户投稿,未经站长之家同意,严禁转载。如广大用户朋友,发现稿件存在不实报道,欢迎读者反馈、纠正、举报问题(反馈入口)。

免责声明:本文为用户投稿的文章,站长之家发布此文仅为传递信息,不代表站长之家赞同其观点,不对对内容真实性负责,仅供用户参考之用,不构成任何投资、使用建议。请读者自行核实真实性,以及可能存在的风险,任何后果均由读者自行承担。

有好的文章希望站长之家帮助分享推广,猛戳这里我要投稿

相关文章

相关热点

查看更多