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　　原標(biāo)題：湯姆·米切爾：未來AI將給教育帶來深度變革

　　無人駕駛、人臉識(shí)別、智能語音......如果問當(dāng)下什么詞最熱？“人工智能（AI）”一定是其中之一。

　　8月末，2019世界人工智能大會(huì)在上海隆重舉行，今年的大會(huì)上，特別設(shè)有教育行業(yè)主題論壇。當(dāng)人工智能開始涉足古老的教育行業(yè)，會(huì)掀起怎樣的變革風(fēng)暴？

　　為此，“第一教育”對(duì)參加教育行業(yè)主題論壇的幾位大咖嘉賓進(jìn)行專訪，對(duì)于AI+教育，他們?cè)趺纯创咳绾晤A(yù)言？有哪些擔(dān)心？又有什么期待？

　　今天推送第一篇，采訪對(duì)象是“機(jī)器學(xué)習(xí)之父”、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院院長(zhǎng)湯姆·米切爾（Tom Michael Mitchell），在他的眼里，人工智能將在未來5-10年，給教育帶來哪些深度變革？

　　如何為90分和60分的孩子制定不同的學(xué)習(xí)目標(biāo)？同樣都是60分的孩子，提高學(xué)習(xí)成績(jī)的辦法一樣嗎？不用題海戰(zhàn)術(shù)，怎么測(cè)出每個(gè)孩子哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)會(huì)，哪個(gè)知識(shí)點(diǎn)不會(huì)？

　　在8月末于上海舉行的世界人工智能大會(huì)上，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院院長(zhǎng)湯姆·米切爾（Tom Michael Mitchell）為人工智能（AI）在教育領(lǐng)域的應(yīng)用畫出藍(lán)圖。

　　在業(yè)內(nèi)，米切爾被譽(yù)為“機(jī)器學(xué)習(xí)之父”，1996年，他在卡內(nèi)基梅隴大學(xué)創(chuàng)辦了人類歷史上第一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系，專著《機(jī)器學(xué)習(xí)》（MachineLearning）至今仍是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典教科書。

　　近年來，米切爾對(duì)人工智能的研究興趣更多地轉(zhuǎn)向同教育的結(jié)合，就在去年，他加入中國(guó)一家教育創(chuàng)業(yè)公司——松鼠AI，出任首席人工智能科學(xué)家。 人工智能可以在多大程度上改變教育？未來的發(fā)展走向如何？帶著這些問題，小編對(duì)湯姆·米切爾教授進(jìn)行專訪。

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　　2019世界人工智能大會(huì)教育行業(yè)主題論壇現(xiàn)場(chǎng)

　　改變1：個(gè)性化教育

　　也許在不久的將來，最了解你的人不是你自己，也不是你的家人，而是人工智能機(jī)器。

　　米切爾介紹，目前人工智能的開發(fā)正處于第一代和第二代交替的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，現(xiàn)有的人工智能技術(shù)，已經(jīng)做到對(duì)知識(shí)點(diǎn)的納米級(jí)拆分，由此勾勒出的知識(shí)圖譜，能夠根據(jù)學(xué)生留下的蛛絲馬跡，精準(zhǔn)地透視到每一處知識(shí)漏洞。

　　比如，通過人工智能算法，一元二次方程可以被拆解成107個(gè)知識(shí)點(diǎn)，初中英語聽力的知識(shí)點(diǎn)更是被拆分為8000多個(gè)。

　　而人工智能未來的方向，是把計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理測(cè)量學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)和腦科學(xué)等學(xué)科全部容納進(jìn)來，聚焦的對(duì)象不再是刻板的課本知識(shí)，而是進(jìn)一步為學(xué)生的思維模式、學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)方法診脈開方。

　　“比如，人工智能已經(jīng)可以把‘情商’拆解為30多種能力，包括觀察能力、語言表達(dá)能力、尋找對(duì)方感興趣的話題的能力、對(duì)別人的心態(tài)判斷的能力，甚至是遭受不公平待遇之后的自我化解能力，等等。”

　　米切爾解釋，世界上沒有完全相同的兩片樹葉，即便是分?jǐn)?shù)一模一樣的學(xué)生，人工智能也可以分析出他們不同的學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)特點(diǎn)和知識(shí)點(diǎn)盲區(qū)，從而精準(zhǔn)地刻畫出千人千面的學(xué)習(xí)者畫像。

　　“計(jì)算機(jī)算法被用來調(diào)節(jié)與學(xué)習(xí)者的互動(dòng)，在此基礎(chǔ)上，提供定制化的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)活動(dòng)，以滿足每個(gè)學(xué)習(xí)者的獨(dú)特需求。”

　　在米切爾看來，通過對(duì)學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)和能力水平進(jìn)行持續(xù)性追蹤和評(píng)測(cè)，人工智能能夠?yàn)閷W(xué)生提供最佳的個(gè)性化學(xué)習(xí)方案，并且隨著學(xué)生能力水平的變化而動(dòng)態(tài)調(diào)整。

　　“基于人工智能而開發(fā)出的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的革命性就在于，它更像是一種‘決策型AI’，為學(xué)生提供個(gè)性化教育。”

　　米切爾說，未來人工智能將扮演最優(yōu)秀的老師，推薦給學(xué)生關(guān)于學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑的合理決策。

　　改變2：“因材施教”規(guī)?；?/p>

　　如果說個(gè)性化教育是人工智能改變教育的一個(gè)點(diǎn)，那么由這個(gè)支點(diǎn)出發(fā)，使得“因材施教”成為規(guī)模化，則是對(duì)于教育全景的撼動(dòng)。

　　“在傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)中，經(jīng)常會(huì)遇到老師教的東西，學(xué)生其實(shí)已經(jīng)懂了，或者學(xué)生自以為懂了，實(shí)際上并沒有的情況，這是因?yàn)閷W(xué)生在教室里接受的信息和他們實(shí)際掌握的知識(shí)是不匹配的，而這樣的情景，在人工智能時(shí)代可以完全避免。”

　　米切爾表示，雖然老師不會(huì)被機(jī)器所替代，但是在未來典型的教育場(chǎng)景中，很可能是老師和AI共同執(zhí)教，相當(dāng)于為每一個(gè)孩子配備一個(gè)計(jì)算機(jī)助教，一個(gè)教室里，由老師加幾十個(gè)助教，一起追蹤每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)程，提供相應(yīng)的幫助。

　　“無論在美國(guó)還是中國(guó)，缺乏優(yōu)質(zhì)的教師資源，始終是教育行業(yè)的痛點(diǎn)。”

　　此前，教育部發(fā)布的《2017年全國(guó)教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示，全國(guó)共有義務(wù)教育階段學(xué)校21.89萬所，在校生1.45億人，專任教師949.36萬人，其中，特級(jí)教師的比例還不到千分之一。

　　資源分配上的巨大的差距，使得基于個(gè)性化學(xué)習(xí)的因材施教，只能停留在理想的狀態(tài)。此前，雖然互聯(lián)網(wǎng)帶來了教育資源獲取的便利化，但并沒有從根本上解決優(yōu)質(zhì)資源缺乏的深層次問題。