松鼠AI出席Developer Week開發(fā)者大會

時間：2023-03-11 04:16:01 | 來源：電子商務

時間：2023-03-11 04:16:01 來源：電子商務

伴隨著技術的發(fā)展，網(wǎng)絡教育領域先后出現(xiàn)六次變革，分別是互聯(lián)網(wǎng)+　浪潮、工具化浪潮、O2O　浪潮、內(nèi)容獲客浪潮、真人一對一浪潮、人工智能浪潮。目前基于人工智能技術的自適應學習系統(tǒng)正在國內(nèi)外快速發(fā)展，那么什么是自適應學習?自適應學習平臺背后的核心技術是什么?松鼠　AI　在　DeveloperWeek　2019　大會上的兩場演講分別從技術和理念兩個方面對此作了介紹，本文簡要總結了報告內(nèi)容。

DeveloperWeek　是舊金山地區(qū)規(guī)模最大的開發(fā)者大會，每年吸引來自　70　多個國家的　8000+　開發(fā)人員、工程師、軟件架構師、開發(fā)團隊、經(jīng)理和高管聚集在舊金山灣區(qū)，探討最新的開發(fā)者技術、語言、平臺和工具。DeveloperWeek　覆蓋所有新技術，包括　VR　開發(fā)、人工智能開發(fā)、區(qū)塊鏈開發(fā)、IoT　開發(fā)、無服務器技術、微服務技術、新型　JavaScript　框架等。

DeveloperWeek　2019　現(xiàn)場。

DeveloperWeek　2019　于　2　月　20　日-24　日在美國舊金山舉行，松鼠　AI首席數(shù)據(jù)科學家　Dan　Bindman　參會，并作了主題為《A　New　Model　for　Knowledge　Assessment　and　AI　Adaptive　Learning》的　keynote　演講，從技術角度解讀松鼠　AI　自適應學習平臺背后的核心技術。此外，松鼠　AI　與斯坦福國際研究院(SRI)聯(lián)合實驗室研究員　Sam　Wang、松鼠　AI　產(chǎn)品經(jīng)理　Elaine　Yin　還做了主題為《How　Good　Is　Good　Enough?　Learning　from　Rigorous　Evaluations　of　An　AI-powered　Education　System》的演講，從理念、產(chǎn)品的角度詳細介紹了自適應教育系統(tǒng)。

培生集團在《解碼自適應學習》(Decoding　Adaptive　Learning)的研究報告中，將自適應學習定義為一種教育科技手段，它通過自主提供適合每位學生的獨立幫助，在現(xiàn)實中與學生產(chǎn)生實時互動。

知識評估是自適應學習系統(tǒng)中最關鍵的環(huán)節(jié)之一，它可以幫助系統(tǒng)了解學生的真實學習水平、學習能力，方便提供個性化的幫助和指導。松鼠AI首席數(shù)據(jù)科學家　Dan　Bindman　在　DeveloperWeek　2019　keynote　演講中詳細介紹了其為自適應學習系統(tǒng)中的知識評估開發(fā)的新模型：PKS。

學到多好算好

強大的自適應學習系統(tǒng)應具備三個重要組成部分：高質(zhì)量和完備的內(nèi)容體系;連續(xù)且精確的學生知識水平「診斷」;最好的「藥方」，即最適合學生個體的課程。毫無疑問，如何連續(xù)且精確地「診斷」學生的學習狀態(tài)是非常重要的一環(huán)。

松鼠　AI　首席數(shù)據(jù)科學家　Dan　Bindman　在　DeveloperWeek　2019　上發(fā)表　keynote　演講。

松鼠　AI　首席數(shù)據(jù)科學家　Dan　Bindman　的演講從技術層面上詳細講述了如何評估學生的學習狀態(tài)。他使用的評估指標是概率知識狀態(tài)(Probabilistic　Knowledge　State，PKS)，即學生在指定時間內(nèi)回答出每個問題的概率。PKS　的計算公式如下所示：

學生在　t　時刻的學習狀態(tài)由　PKS　來描述，其中　q　表示問題，t　表示時間，Φ　表示標準正態(tài)累積分布函數(shù)，·　表示向量點積，向量　W(q)　為問題　q　的權重，向量　A(t)　則是學生在　t　時刻的知識能力，而　C(q)　為中心概率值。這里　A(t)　和　W(q)　進行向量點積，向量的維度純粹為數(shù)學概念，沒有任何實指意義，且為先驗值，Dan　稱之為知識軌(knowledge　channel)。

舉例來看(假設知識軌為　5)：

顯然在這個例子中，該學生對問題　q_2　回答得較好，q_1　涉及的知識點則需要進一步鞏固，而回答　q_3　則顯得有些困難。

在具體實踐中，當學生開始一門課程時，由于沒有學生的任何歷史記錄，所以學生的能力　A(t)　初始化為　0。隨著學生的學習開始，模型獲取學生的歷史記錄，以精確估計他的知識能力　A(t')。隨后基于學生的學習歷史記錄根據(jù)固定規(guī)則生成一系列問題，用于評估學生的能力。這里，「測試」和「學習」并沒有嚴格區(qū)分，模型從第一個問題到最后一個問題不斷更新每個學生的　PKS，為學生推送不同難度系數(shù)的學習內(nèi)容，智能調(diào)整學習路徑，實現(xiàn)循序漸進的高效學習。而所有問題的選擇由　AI　決定。

PKS　是衡量學生知識能力的很好標準，也是自適應學習系統(tǒng)的強大工具。自適應學習的目標是為每個學生提供恰好合適(既不太難也不太容易，而是處在「sweet　spot」)的學習內(nèi)容，促使學生更有效地學習。我們可以利用平均　PKS　來確定學生更適合學習哪個課程，以及確定某個課程中更適合學生的問題。例如：

如上圖所示，藍色代表是太容易的問題，淺綠色代表最合適的問題，紅色代表太難的問題。通過這種方法我們可以了解到，對于　Joe　來說這個時間點他應該怎么去選擇。比如這里有　A、B、C　三門課，PKS　平均值分別是　0.65、0.79、0.43。顯然　C　課程對　Joe　太難了，大部分問題都不知道該如何回答。而課程　B　對　Joe　來講大部分都是比較容易的，所以整體來說　B　課程太容易了。另一方面　A　課程則大多數(shù)問題最合適　Joe，且有少部分較難的，所以接下來的課程安排會盡量安排　A　課程的學習。

平均　PKS　可以表示學生的知識水平，方便教師進行成績排名，了解學生在班級內(nèi)的學習水平：

Dan　Bindman　從技術角度解讀了自適應學習系統(tǒng)中的知識評估模型　PKS，而松鼠　AI　與斯坦福國際研究院(SRI)聯(lián)合實驗室研究員　Sam　Wang　和松鼠　AI　產(chǎn)品經(jīng)理　Elaine　Yin　則從理念和產(chǎn)品的角度介紹了松鼠　AI　自適應學習系統(tǒng)。

AI　自適應學習

自適應學習是一種教育科技手段，它通過自主提供適合每位學生的獨立幫助，在現(xiàn)實中與學生產(chǎn)生實時互動。

——《解碼自適應學習》，培生集團

自適應學習背后的技術簡單來講是將知識分解成許多細粒度知識點，通過不斷測試來實時了解學生對不同知識點的掌握程度，并根據(jù)學生的掌握程度自動規(guī)劃下一步學習內(nèi)容，保證學生一直能夠?qū)W習最適合自身水平的知識點。

那么自適應學習目前狀況如何呢?

創(chuàng)立于　2008　年的　Knewton　是一家自適應教育平臺公司，主要面向發(fā)行商、學校及全球的學生提供預測性分析及個性化推薦。其核心產(chǎn)品——自適應學習引擎，可以使用個性化數(shù)據(jù)展現(xiàn)學生的特征，在學生學習數(shù)據(jù)搜集、個性化學習內(nèi)容推送等技術上處于領先地位。

歐美國家的自適應學習產(chǎn)業(yè)已經(jīng)發(fā)展了幾十年，而中國的教育產(chǎn)業(yè)也不甘落后。松鼠　AI　Elaine　Yin　在演講中介紹了松鼠　AI　的智適應學習系統(tǒng)。

松鼠　AI　的智適應學習系統(tǒng)

在松鼠　AI　智適應學習系統(tǒng)中，學生的學習之旅。

該演講還介紹了松鼠　AI　智適應學習系統(tǒng)的幾個特點：

在線課程　+　線下學習中心

70%　松鼠　AI　智適應學習系統(tǒng)　+　30%　真人教師

全面詳盡的知識圖譜，展示超納米級細粒度知識點

在智適應學習系統(tǒng)中使用　AI　技術達到精準掃描、檢測、追根溯源等精準學習效果

采用多模態(tài)行為分析　(MIBA)　監(jiān)測來分析學生面部表情和行為，從而評估學生注意力的集中程度，檢測并分析出學生的學習情緒，實現(xiàn)對學生學習狀況的準確解讀，幫助教師推斷出真正的問題區(qū)域，從而實施個性化教育。

知識圖譜展示細粒度知識點

該演講展示了松鼠AI智適應學習系統(tǒng)提供的詳盡知識圖譜和知識點九級拆分。

知識圖譜示例。

松鼠AI提供的知識點九級拆分示例。

松鼠　AI　智適應學習系統(tǒng)中的　AI　技術

松鼠　AI　智適應學習系統(tǒng)利用知識圖譜技術和知識空間理論評估學生的知識水平;

利用貝葉斯網(wǎng)絡、貝葉斯推斷、貝葉斯知識追蹤和項目反應理論(IRT)掌握學生的實時學*程，從而評估每個學生對知識的掌握情況并預測未來學習技能;

利用其自適應學習引擎，結合算法、內(nèi)容、數(shù)據(jù)和教學設計為學生動態(tài)推薦最合適的學習內(nèi)容。

松鼠　AI　與斯坦福國際研究院(SRI)聯(lián)合實驗室研究員　Sam　Wang　在演講中介紹了　SRI　EDU　目前的研究方向：系統(tǒng)性地研究、嚴謹?shù)卦u估教育創(chuàng)新的結果，并分享了他關于教育領域人機命題的研究。

在成都的人機教師研究中，研究者從成都市　20　所中學隨機抽取　163　名　8　年級學生，將其分為人工智能實驗組和專家教師對照組(按照實驗前進行的測試成績平均分配)。兩組學生經(jīng)過將近　6　小時的學習后再次進行測試，結果表明實驗組的學生平均分高于對照組。

此外，該演講還介紹了網(wǎng)絡教育的六次浪潮：互聯(lián)網(wǎng)+浪潮、工具化浪潮、O2O浪潮、內(nèi)容獲客浪潮、真人一對一浪潮、人工智能浪潮。

第一次浪潮是基于互聯(lián)網(wǎng)的教育，即　MOOC，它部分地解決了教育資源不平等分配的問題，但缺陷是很多學生無法堅持完成課程，且缺乏針對個體的教學。

第二次浪潮是工具化的浪潮。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、智能手機的普及，教學領域中的工具類產(chǎn)品應運而生。工具化滿足了學習者的部分需求，但并未解決教育的本質(zhì)問題，沒有介入到教學過程中。

第三次浪潮是　O2O　浪潮，它基于移動互聯(lián)和位置服務(LBS)技術的成熟，利用　LBS　技術為學習者匹配身邊的老師，讓用戶找到最近、最優(yōu)質(zhì)的老師來提供教學服務，起到中介作用。

第四次浪潮是內(nèi)容獲客浪潮。其優(yōu)勢在于逐漸切入教育本質(zhì)，提供優(yōu)秀的內(nèi)容資源。缺點是內(nèi)容的輸出價值感不強，無法形成教學完整閉環(huán)。

第五次浪潮則是真人一對一教育，即每個老師每次只教一個學生，針對學生的學*度設計課程。其優(yōu)勢在于教學質(zhì)量有保證，師生之間能夠?qū)崟r互動。但是這種教育屬于勞動密集型，且不同教師的教學水平參差不齊。

伴隨著人工智能的興起，自適應學習漸漸掀起了教育領域的第六次浪潮。

從這兩個演講中，我們可以較多地了解自適應學習系統(tǒng)，以及　AI　技術在教育行業(yè)中的應用。

DeveloperWeek　2019　一覽

作為大型開發(fā)者大會，DeveloperWeek　2019涉及大量關于開發(fā)技術、平臺、工具等的討論。

松鼠　AI　介紹了如何利用　AI　技術助力教育事業(yè)，及其智適應學習系統(tǒng)的產(chǎn)品和技術細節(jié)。此外，英偉達工程副總裁　Claire　Delaunay、Slack　聯(lián)合創(chuàng)始人和　CTOCal　Henderson、Eventbrite　技術架構師和聯(lián)合創(chuàng)始人　Renaud　Visage、Stack　Overflow　CTODavid　Fullerton　等也發(fā)表了精彩的演講。

英偉達工程副總裁　Claire　Delaunay　介紹了　ISAAC　平臺，ISAAC　是英偉達為機器人創(chuàng)業(yè)者進行增強學習的專屬訓練平臺，于　2018　年　6　月推出，集成了軟件、硬件和虛擬世界機器人模擬器。擁有　15　年機器人研究經(jīng)驗的　Claire　Delaunay　該在演講中介紹了構建機器人的關鍵性挑戰(zhàn)、AI　在自動機器突破中的關鍵作用等。

英偉達工程副總裁　Claire　Delaunay　現(xiàn)場展示英偉達　ISAAC　平臺。

Slack　是增長最快的SaaS(為企業(yè)提供軟件服務)公司，它在發(fā)展過程中展現(xiàn)了極強的產(chǎn)品擴容性。Slack　聯(lián)合創(chuàng)始人和　CTOCal　Henderson，也是　O’Reilly　暢銷書《構建可擴展的網(wǎng)站》(Building　Scalable　Websites)的作者，在　keynote　演講中講述了云系統(tǒng)對產(chǎn)品擴容性和便捷性的幫助。

Slack　聯(lián)合創(chuàng)始人和　CTOCal　Henderson(左)在現(xiàn)場。

在線活動策劃服務平臺　Eventbrite　成立于　2006　年，經(jīng)歷了多次互聯(lián)網(wǎng)變革：社交媒體、大數(shù)據(jù)分析、移動互聯(lián)網(wǎng)浪潮和API　的廣泛使用。Eventbrite　技術架構師和聯(lián)合創(chuàng)始人Renaud　Visage　分享了Eventbrite　在這　13　年里從一個簡單的網(wǎng)頁產(chǎn)品成長為全球活動和票務管理技術平臺所面臨的機遇與挑戰(zhàn)。此外，他還分享了自己對　API　的理解。

Eventbrite　技術架構師和聯(lián)合創(chuàng)始人　Renaud　Visage　的分享。

知名問答社區(qū)　Stack　Overflow　的　CTODavid　Fullerton　回顧了　Stack　Overflow　十余年的歷程，他表示目前Stack　Overflow　每月有超過　5　億瀏覽量和　1700　萬問題，這些數(shù)字不僅僅表示流量和瀏覽量，還代表數(shù)百萬開發(fā)者在這里互相幫助并節(jié)約了大量時間。他表示：「Stack　Overflow的愿景是幫助每個開發(fā)者學習和分享知識」。

Stack　Overflow　CTODavid　Fullerton　的現(xiàn)場演講。

DeveloperWeek　2019　的主題是「開發(fā)者技術時代」(DevTech　Age)。正如大會對該主題的詮釋：「我們正處于開發(fā)者技術時代，開發(fā)者技術和工具是最具顛覆性也最基礎的技術創(chuàng)新。