一起教育科技刘畅：教育的终点在于实现教育的千人千面

原标题：一起教育科技刘畅：教育的终点在于实现教育的千人千面

近年来，人工智能发展迅速，国家及各地方政府也纷纷出台相关政策，为人工智能发展保驾护航，并规范人工智能在各个领域的发展。十九大也提出“加快建设制造强国，发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，”体现出新时期国家对人工智能发展的重视。

在政策的推动下，“机器学习”、“算法推荐”等人工智能技术也开始向教育行业渗透，并呈现出快速发展的态势，甚至有人指出，人工智能在教育领域有着天然的优势，也将在教育行业发挥出最大的价值。

但是，人工智能技术将如何在教育领域实现真正的落地？人工智能与教育结合的方法论又是什么呢？在一起教育科技（一起作业是其更为人熟知的子品牌）创始人兼CEO刘畅看来，智能化教育的最终目标在于实现千人千面的学习，而智能化教育的实现则要分三步走：数据积累、标签分类和精准分发。

聚沙成塔，积累海量教育数据

《2017年中国K12在校生人数及K12教育行业规模分析报告》指出，截至2017年，中国K12在校学生人数超过1.83亿，全国中小学教师数量也已超过2000万人，而且这些数字还将随着二胎政策的施行在未来的一段时间里继续扩大。刘畅认为，正是中国庞大的教育市场，使得收集海量学习数据成为可能，而这些数据也将对未来中国乃至全球孩子的学习带来巨大的价值。

“不管是对内容进行标注还是个性化推荐，都一定是基于海量数据获取进行的，聪明的公司绝不会把线上学习当成一种赚钱的生意，学习数据才是真正会对未来产生价值的东西”，刘畅说。他也把一起教育科技的发展过程分为两个阶段，第一个阶段是公司于2011年成立之后的四年，这四年时间主要用于积累数据和经验；第二个阶段则是第五年至今，一起教育科技开始在数据积累的基础上真正进行智能化教育的尝试。

当前，一起教育科技的数据积累主要分为三层：内容层、用户属性层和用户行为层。其中，内容层（Content Level）包含有知识点、能力、难度等标签，相当于在各个标签之间构建依存关系，汇总成为一张知识图谱；用户属性层（User Profiling Level）主要包含用户的属性数据，比如ID所属地区、学校、教材以及用户画像标签；用户行为层（User Behavior Level）则指用户日常使用形成的行为数据，例如同地区用户使用的题目，这层数据累积后的共性数据将会供深度学习和数据挖掘。可以说，经过了长时间的积累后，一起教育科技在数据的广度和深度上都有着无可比拟的优势。

条分缕析，建立完善标签系统

刘畅认为，所谓的人工智能，其实就是教会机器用一定的逻辑使用大量的数据，让机器去学习人工，最后再用机器慢慢替代人工。在这个过程中，机器是否能够快速学会相应逻辑，是否能够准确使用数据，都取决于我们能不能建立一个足够完善的标签系统。

“就像穿着搭配一样，衣服和鞋子的颜色越多，搭配在一起的组合就会呈几何倍增长，也能满足更多人的个性化需求”，刘畅说。以“错题”为例，不少家长都对孩子的错题深感头痛，孩子究竟错在了哪里？为什么同一道老是错？其实根本原因在于孩子没有真正掌握好错题背后的核心知识和根本思维。“当我们建立了完善的标签系统，完成信息获取和信息分类之后，就可以将同一道题定位至多个知识体系和思维画像中，剩下的就是在做题过程中自动利用算法调取最全面的信息，帮助学生透过叶子看见一片森林。”

截至目前，一起教育科技的学生用户已达到4000万，平台上每天都会产生海量的学习数据；与此同时，平台也引入了BKT (Bayesian Knowledge Tracing ) 等算法模型，不仅可以实现题目和知识点的精确定位，还可以具体追踪到学生对某个知识点掌握程度上的改变。

触达用户，实现精准信息分发

在海量数据和完善标签系统的支持下，精准的信息分发则是触及用户的最终环节。在刘畅看来，这个环节也是最需要企业创新的环节，“我们如何把智能教育的探索结果呈现给老师、学生和家长，如何让这些探索对每个孩子的学习真正产生效果，是智能教育落地的最关键一步。”

在今年3月份的新春发布会上，一起教育科技面向用户正式推出了Socrates智能教学系统。在全新的系统下，学生可以寻找到来自全国各地区，各名校的试题，并通过游戏化的学习方式展开个性化练习；老师也能够轻松组建班级，进行线上阅卷，更重要的是，系统能够自动为教师生成班级学习报告，辅助老师的备课和教学。与此同时，家长也可以轻松掌握孩子的作业进度，学习进度，帮助孩子弥补薄弱环节。

刘畅说：“智能教育的意义在于让技术惠及教育生态系统的所有利益相关者，在智能教育时代，信息能够与学生、老师、家长实现精度匹配，每个孩子都能获得一个专属的教学指导，老师能够收获更丰富的教学资源和明朗的职业前景，学校和地区能够因材施教，政府也可以提供更加普惠的教育。”

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