FCES2019 panel7：大資料與人工智慧將引領未來教育變革
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大資料和人工智慧說得直接些就是“計算機應用”。應用與領域相關，如果連最基礎的“教育”領域搞不好，還談什麼AI賦能？
所以panel8針對大資料、人工智慧對教育的影響問題展開了激烈討論。
“第四正規化”終將改變教育
周傲英教授認為：人工智慧對教育的影響本身是第四正規化對教育的影響。大資料或者說第四正規化承載著新的思維方式，終將改變教育。
科學研究有四類正規化：第一是實證正規化，二是理論正規化，三是計算正規化，第四個是資料正規化。前三個正規化是一脈相承的。到第四個階段是高階階段，也正是在大資料和人工智慧時代才有的所謂第四正規化。
在第四正規化中，需要實現資料採集、分析、尋找因果關係。這恰恰就實現了前三個正規化的融合。
大資料時代最大的轉變，就是放棄對因果關係的渴求，取而代之關注相關關係。這恰恰顛覆了千百年來人類狹隘的思維慣例。
在資料成為第一動力的時代，教育也要講究人機物三元融合系統的資訊化。周教授提出一個概念即：資料驅動的計算教育學。它與傳統教育的區別在於：它有沒有真實的資料？有沒有形成閉環？能不能以人推己，用大資料解決問題？
技術+教育：人才培養的全方位創新
大資料和人工智慧技術意味著遊戲規則的改變。劉三女牙教授認為這個改變是指：以前的教育是將教育與資訊化融合，而現在面臨著技術和教育的深度融合。
大資料和人工智慧技術的應用勢必帶來教育界的全方位創新。首先是對教育科研的正規化創新，改變了教育方式和思維模式。
二是對教學實踐的創新。在教育2.0時代，教學界快速向前演進。這也為教育界帶來了三重挑戰: 第一，量化學習。量化學習的研究物件是人。“人性化”地量化人的學習週期、學習成就等等這是很難的。
第二，如何通過建模和分析，通過演算法來定義學習。比如如何實現學習資源的量身定製、資源共享和知識設定等等。
三是人機協同。人和機器不應該是互相取代的關係，應該想清楚人機的定位，將二者的力量更好地結合在一起。
教師工作被取代的概率在40%左右
餘勝泉教授語出驚人，他認為，如果未來重複性的工作面臨淘汰，那麼教師工作被取代的概率在40%左右，而不僅僅是是BBC和劍橋大學所說的0.4%。
隨著大資料和人工智慧的發展，很可能將實現對青少年兒童的知識、情感、認知、社會網路等的全面模擬。
餘教授認為基於大資料技術，這些AI+老師在未來都有可能實現。比如：可自動出題和自動批閱作業的助教、學習障礙自動診斷與反饋的分析師、個性化智慧教學的指導顧問等等。未來大資料技術將為學生培養提供更多個性化的可能。
人工智慧技術的應用，可以實現智慧備課、電子簽到、檢查作業等，將會帶來教師智力勞動的解放。這樣老師有更多時間和精力關係學生本身。
線上IT培訓可以更好地做到“因材施教”
不可否認的是，中國人工智慧市場的繁榮，導致了許多企業“重金挖人”的現狀。教學、科研人才流動向企業。教學人才儲備缺失，這勢必給傳統教育模式帶來了挑戰。於是出現了線上教學資源的繁榮，如大家津津樂道的慕課。
優達學城中國區總經理熊尚文介紹了優達學城線上教育的情況。比如優達學城的教育內容在範圍上具有窄而深的特色。強調“因材施教”，為學生提供一個完善的學習路徑。
同時與一些學校或者企業合作，聯合開設計算機線上學位等。實現了教育內容的資訊化。
騰訊：教育資訊化升級的“產品”嘗試
騰訊的教育資訊化團隊一直在技術領域深耕，嘗試為“解放教師勞動力”提供解決方案。
一是口語評測系統，即用AI分析和評估中英文的發音情況。
二是語音合成系統，目的是在電子書籍或者是課程教學中，將文字轉化成有情感的文字傳遞給學生。或者進行教育機構的語音質檢。
三是語言翻譯系統，可以實現線上15個語種的同時同步翻譯；
四是智慧批閱。
五是騰訊智學。通過影象處理、語音處理等將教室場景智慧化，進而輔助教學。
基於騰訊大量的資料，企業的人機互動解決方案將隨著教育資訊化的發展不斷完善。為教學提供無限可能。
面對未來教育，需要的三點思考
教育科技將重構未來開放式的教育生態。也帶來了一系列懸而未決的問題：
技術的能動性到底能給教育本身帶來什麼實質性的影響？接受者以什麼來衡量教育資訊化的效果？資訊科技和人之間是怎樣的關係？等等。
王偉研究員從航天學、金融科技和醫學領域對資料的應用獲得啟發。在以計算機角度思考教育時需要注意以下三點：第一，思考問題具有普適性，不能單單把計算機教育裡面的一部分拆出來作為教育的目標。第二，深入的數字化。大資料、人工智慧、區塊鏈等都要考慮進去。第三，科學的方法論。
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