“因材施教”是AI+教育的根本
文／本刊记者 陈 杰
随着人工智能理论和技术的日益成熟，其应用领域也不断扩大，而在这些AI落地场景之中，AI+教育可谓风口正劲。当然，在厂商和资本的双重关注之下，AI+教育领域的水份也在不断增加。有数据显示，国内数量过千的在线教育相关企业中，“标榜”AI教育的多达数百家。很显然，利益驱动之下，“伪”人工智能已横行国内AI+教育领域。
是时候给AI+教育做一个较为准确的定位了！
规模化与个性化的平衡
到底何为AI+教育？
其实，行业已经有一个共识：AI+教育的重心在教育，AI可以提供定制化、个性化的教育资源，可以提供身临其境的感官、感受，可以很方便地帮助老师批改作业、试卷，人工智能技术在教育领域的辅助作用毋庸置疑。
“AI+教育最终还是要回归教育内容本身，教师的角色不会被替代掉！”松鼠AI合伙人马刚日前在36氪举办的2019WISE超级进化者大会上接受记者采访时表示，人工智能给教育带来的，是教书的方式方法和效率的变革，注重培养学生的好奇心、创造力和适应能力。
当前，中国教育界一直存存着素质教育和应试教育的争论。其实，关键点并不是因为孩子不愿意去素质，也并非家长不愿意给到孩子好的素质教育，而是今天的孩子根本没有时间去学习素质教育。试想一个孩子放学回家需要做2到3小时的作业，哪还有多余的时间去发展他想发展的东西，去学习他想要学习的兴趣和爱好？
Who could forget about Crush?The old sea turtle（海龟）continues（继续）swimming through（穿过）the ocean（海洋）.He is more than 150 years old.
“人工智能技术的加入，让大规模的‘因材施教’有了可能。”马刚表示，大数据技术能够在学习进程中的各个阶段搜集学员的多维度信息，人工智能通则过机器学习和强大的计算能力对数据进行分析，洞察学习进程中的每一个细节，就如同看病过程的“诊”一样，去发现学生在学习中的薄弱点，“治”则是为其作出更为精准的知识点推送，从而现实对每一个学生的“因材施教”。
AI+教育对于学生而如同看病过程的“诊治”？其实，细细琢磨一下确实很形象。当前，以人工智能技术对学生学习过程中的弱点作出“诊”断方面大同小异，这也是大数据结合人工智能的基本能力。
因人而异地对学生实施难点和弱点教育，精准加高效之下学生们的课余时间肯定会多起来，而这无疑为素质教育提供了更为广阔的想象空间。
精准和温度需要兼顾
通过对建筑、结构、MEP等各专业模型的管线综合深化设计后，对设计中存在的“错、漏、碰、缺”等问题进行了处理。但要完成符合现场安装需求的预制加工图纸，对模型的细化修正工作不能只停留在模型及图纸层面上，必须要结合施工现场、施工工艺以及经济等相关因素综合考虑，对于纯理想主义的深化设计图纸，未考虑现场实际偏差等，工厂化预制很容易造成很大的损失。如果预制完成后，在安装时才发现预制的半成品与实际情况不符，那工程化预制就毫无意义可言。管线综合优化、合理化及现场核对工作对于工厂化预制非常重要。
而为了不让这种AI加持之下对学生学生的精准“诊治”变成冰冷机器下的贯性动作，松鼠AI独创性地推出了MCM系统，重点对学习思想、能力和方法进行拆分，最大程度上地让学生掌握举一反三的学习能力，学会这一种学习方法后，能在更多方面灵活使用同样的方法学习。
“通过知识地图，将重要的知识点像素化地拆解，然后再结合人工智能算法的力量为不同的学生做出完全不同的知识点推送这，从而满足学生们或主动或被动的个性化需求。”马刚表示，这种既精准又高效的学习模式完全可以让学生节省更多的时间。
其实，整个AI+教育行业虽然很混乱，但发展脉络还算清晰。从当前行业的发展趋势来看，AI+教育基本上不会脱离AI教师助手、AI人机共教、AI作业减负以及AI自适应学习这几大方向。由此也能断定，AI应该给教育行业带来更多的是效率、创造力以及自适应能力，最终大规模地实现对学生的“因材施教”。
基于轨道AFC系统刷卡数据，可直接实现对轨道换乘站点进、出站客流的提取. 由于轨道内部换乘不需要进、出站，因此无法直接根据刷卡数据获取换乘客流信息. 本文提出了一种基于轨迹判断的换乘客流识别方法，可较为准确地提取轨道换乘客流信息，为拥塞风险评价奠定基础.
2018年10月2日凌晨5时30分许，范某某在他提前部下的网具上收鸟时，被蹲守在山上的民警当场抓获，其违法猎捕国家二级保护动物3只（2只存活，已放生），省重点保护动物5只。
早在2000多年前，孔子就提出了“有教无类，因材施教”的教育理念。“有教无类”指教育的规模化，而“因材施教”指教育的个性化。但千百年来，人类始终难以在教育的规模化和个性化之间取得平衡。
在这一点上，国内AI+教育领域的头部企业都做到较好，诸如专注于AI语言教育的流利说，AI教辅作业方面的作业帮等，而较早以AI+教育涉足K12教育领域的松鼠AI也为行业趟出了一条可以借鉴的发展之路。
对于AI+教育企业而言，精准的“治”且“治”得好，才是真正方显自己独特的“功力”之关键。
让机器感明显的人工智能教育拥有了线下老师更具人文气息的温度，这也是AI+教育企业一直在努力的方向。当然，要实现这种既有“温度”又能做到“千人千面”的AI+教育模式，行业企业还有很长的路要走。
“人工智能跟教育领域交叉型人才太少将是制约产业发展的主要因素。”马刚坦言，而行业内很多AI+教育企业还没有意识到这一问题的严重性，还在纯AI技术导向下高速前进着。
回顾性分析符合纳入标准的个案报道，提取有效信息：患者性别、年龄、肺部疾病史、原患疾病、放疗史、化疗史、ILD发生时间、治疗及转归等。
在引入国外AI+教育交叉型人才方面，松鼠AI也走到了行业的前列。去年将卡耐基梅隆大学计算机学院院长、全球机器学习教父Tom Mitchell教授招入麾下；今年5月，CMU计算机及心理学系教授、LearnLab研究室主任、美国智适应教育科学的三巨头之一的Ken Koedinger也正式出任松鼠AI首席学习科学家。
方向正确，高端的复合型人才的聚集，再加之近两三年以来国家陆续发布的《教育信息化“十三五”规划》、《教育信息化2.0行动计划》等文件，重点强调通过大数据采集与分析，将人工智能切实融入实际教学环境中，实现因材施教、个性化教学等方面的政策引导，国内AI+教育行业实现“因材施教”并达成“千人千面”的常态应该值得期待。