Posted on: 11 12 月, 2022 Posted by: 中青为科技小助手 Comments: 0

“面向未来”的教育科技演示与计划

前言

我们正在不断推进教育科技在未来的发展,本文章中会简单展示出我们构想中的“面向未来”的教育部分技术。我们的计划是先从AI智能感知(如OCR识别、题库归纳等)等领域取得成熟技术后,获取大量成熟的教育数据,再借助大数据逐步向着AI辅助教育(错题推荐、辅助写作)迈进,最后实现一套通用人工智能AI的全流程教育。

下面是一些应用场景的简单demo来分别展示不同对应阶段的AI教育范式和可行性探究,将以倒序的方式分别演示目前在通用人工智能阶段,AI辅助教育阶段和AI智能感知阶段的一些已经实现或半实现的应用场景demo

通用人工智能阶段

  • AI概念性问题解释

    以下内容是由百事通对话机器人生成并回答,可以应用于概念解释,“十万个为什么”式的针对兴趣的答疑等领域。

  • AI生成教案

    以下是生成由GPT3.5生成的一篇二次函数的教案

    一、教学目标

    1. 了解什么是二次函数;
    2. 掌握二次函数的概念;
    3. 掌握如何求解二次函数。
      二、教学内容
    4. 介绍二次函数的概念:二次函数是指一个函数的形式为y=ax^2+bx+c,其中a,b,c为常数。
    5. 展示函数位置图:以自然变量x为横坐标,自然变量y为纵坐标,绘制出二次函数的位置图,便于学生理解函数的形状。
    6. 求解二次函数的根:讲解求解二次函数的根的方法,包括求解一元二次方程的种类及解法,如利用因式分解法,利用完全平方式,利用二次公式法等。
      三、教学重点
      掌握如何求解二次函数的根。
      四、教学难点
      理解求解二次函数根的方法。
      五、教学方法
    7. 演示:以实例演示如何求解二次函数的根。
    8. 讨论:让学生小组讨论求解二次函数的方法,让学生思考,增加学习的深度。
      六、教学环节
    9. 导入:让学生了解二次函数的概念。
    10. 演示:以实例演示如何求解二次函数的根。
    11. 练习:让学生完成习题,练习求解二次函数的方法。
    12. 总结:整理学生学习内容,总结求解二次函数的方法。

可以看到基本上效果很好,以当前大语言模型已经能够胜任此类工作

  • AI答疑

    令人吃惊的是,在没有针对教育问题进行大规模训练的情况下,当前我们的AI大语言模型已经能够解答非常复杂的问题,甚至是大学阶段的题目,只要不涉及复杂运算的AI均能给出合理的答案。如下是一道大学三年级运筹学的考试题目,由GPT3.5解答
    题目(来自帝国理工大三今年的运筹学课程2021期末考题)

    AI解答

    令人吃惊的是这道题目需要AI对latex格式的表格数据以及其含义有非常深入的理解,以及对自然语言描述的线性规划的变量约束条件限制有明确逻辑推断才能解答这道题。在未来获取大量的教育模态的数据后(主要是表格、公式等非自然语言的数据),针对教育场景做进一步的训练,通用答题AI的能力将进一步加强,特别是针对K9阶段的通用答疑有可能能够完全实现。

  • 灵感类生成

    基于大语言模型的人工智能已经初步具备“创新”思维的能力,下面是两个头脑风暴的例子,可以给予老师或者学生更多的想法以供参考,当然其他领域也依然通用

    头脑风暴一些arduino创新的想法

    1. 制作可自动种植的智能花盆,可以实现自动浇水、自动施肥等功能;
    2. 制作基于音乐的温度控制装置,可以根据人们听的音乐调节室温;
    3. 制作一个基于arduino的智能家居管理系统,可以控制家庭中的灯光、空调、电视等设备;
    4. 通过arduino制作一款智能安全系统,可以感应家庭中的活动并发出警报;
    5. 制作一款可以自动跟踪太阳能板的控制系统,以获取最大太阳能利用效率;
    6. 创建一款可以感应环境变化的智能烟雾报警器,可以自动发出警报;
    7. 制作一款基于arduino的智能垃圾桶,可以自动检测垃圾桶的满状态并发出警报;
    8. 创建一款基于arduino的智能电灯,可以根据人们进出室内的自动调节电灯亮度;
    9. 制作一款自动地图导航系统,可以自动提供最优路线和最佳路线;

例子2:头脑风暴50个未来通用AI系统在教育领域的应用
1.智能诊断系统:可以根据学生的实际情况进行教学诊断,根据学习能力和学习习惯自动调整教学内容,提高教学效率。
2.智能学习推荐系统:可以根据学生实际情况,为学生提供学习路径和学习资源,提升学习效率。
3.智能考试系统:可以根据学生学习情况,自动安排考试,并及时反馈考试结果,以帮助学生更有针对性的学习。
4.智能自学系统:系统可以根据学生的学习能力和兴趣爱好,自动生成学习路径,帮助学生自主学习。
5.智能教学机器人:以机器人的形式替代传统的老师,可以实现自动解释、智能推理等功能,帮助学生理解和掌握知识点。
6.智能课堂监控系统:可以实时监测学生的在课堂上的表现,给予及时的提示和帮助,帮助学生发挥最大潜力。
7.智能作业系统:可以根据学生的学习情况,自动生成作业,并及时反馈给老师,提高作业质量。
8.智能评价系统:可以根据学生在课堂上的表现,自动生成考试试卷,自动评价学生的考试成绩。
9.智能家庭学习系统:可以根据家庭成员的实际情况,为家庭成员提供学习资源,自动调整学习内容,帮助家庭成员更有效地学习。
10.智能职业规划系统:可以根据学生的学习能力和兴趣爱好,自动进行职业规划,为学生提供最佳的就业机会。
11.智能安全系统:可以实时监测校园安全情况,并及时报警,以确保学生的安全。
12.智能资源共享系统:可以根据学生的学习情况,自动推送学习资源,帮助学生更有效地利用资源。
13.智能教学管理系统:可以自动进行课程安排,教室安排,考勤登记等管理
14.智能课程编辑系统:可以自动生成课程内容,并自动更新课程内容,自动校对课程内容,以提高课程质量。
15.智能跟踪学习系统:可以实时跟踪学生的学习情况,实时反馈学生学习进度,帮助学生更有效地掌握知识。
16.智能课程定制系统:可以根据学生的学习能力和兴趣爱好,自动生成课程内容,为学生提供定制化的学习路径。
17.智能教学资源管理系统:可以自动管理教学资源,实时反馈教学资源使用情况,以提高教学资源利用率。
18.智能家庭学习评估系统:可以根据学生的学习情况,实时反馈家庭学习的效果,以帮助家长更有效地帮助学生学习。
19.智能学习环境监测系统:可以监测学习环境,及时反馈学习环境的情况,以帮助学生获得最佳的学习体验。
20.智能学习社交系统:可以根据学生实际情况,为学生推荐学习社群,帮助学生建立学习交流网络。

AI辅助教育

  • 智能辅助写作

    今年12月,我们对英国本科留学的个人陈述(personal statement)文书写作开展研究,探究AI对ps写作的辅助能力,下面是百事通AI算法全篇生成和GPT3.5基于关键词生成的段落



  • AI课堂纪录/会议纪要

    当前的会议纪要软件通常仅仅包含语言识别的部分,这会导致其记录的内容混乱,难以读懂,下面我们在12月的新算法初步解决了这一问题

  • 智能对话客服机器人

    针对特殊场景的对话AI,可以基于场景专门设计或针对问题配对最基础的答案,可以为很多商业机构提供辅助。

  • 多模态嵌入/搜索

    教育问题不同于其他的自然语言数据,一道题目可能包含图片、公式、自然语言的段落等不同模态的信息,需要分别对这些模态进行配对搜索实现。目前在这个领域我们的词嵌入算法可以针对不同的模态组合的情况获得较好的搜索结果。行业内其他公司大多仅采用文字这一单一模态并通过Lucene等经典搜索引擎实现。

  • AI题目自动分类/归纳

    基于现有的大语言模型和上述的多模态嵌入技术,我们已经能够对很多模态的题目进行快速分类(zero shot,无需训练,只需要提供相关的分类关键词即可),同时识别题目的难度和易错点并有针对性的向同学进行推送。这一技术需要在下面描述的AI智能感知技术成熟后,获取大量教育问题大数据才能进一步验证并实现。

  • 其他正在研发的算法

    目前AI在摘要、语法改错、同义转换、翻译等领域已经有不少成熟的应用场景,目前部分算法已经部署,部分任在开发过程中,这里不再列举

AI智能感知

  • 版面分析/题库自动录入

    针对一个输入的pdf或图片文件,分析版面内容和数据,独立拆分题目,大大提高当前智能题库的构建速度。目前经过测试部分大厂的开放平台,国内暂无实际高可用的方案

  • 其他

    翻译、通用OCR、公式识别OCR



    化学符号、表格OCR等基础技术也在研发中,尽力在2023年3月之前基本实现通用型的完整文档OCR感知方案

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