ドアを早く開けてください、ロボット先生が教えに来ます

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国慶節の連休中の数日間、河南省では新たなテクノロジードラマが繰り広げられた。コンピューターと人間が4日間に渡って人間と機械の戦いを繰り広げたのだ。今回、対立する両者はもはやイ・セドルとAlphaGoではなく、教師と人工知能教育ロボット、正確には「インテリジェント適応型」教育システムだ。競技種目はもはや囲碁ではなく、「人を教える・教育する」こと。

数千年前の孔子は、教えと問いへの答えの祖として、彼を真に受け継ぎ、挑戦する者が人間ではなく「人工知能」であるとは想像もしていなかっただろう。

10月1日から4日まで、78人の中学生が数学の基礎テストを受けました。彼らは成績に応じて2つのグループに分けられ、それぞれ教育ロボットと本物の先輩教師から指導を受けました。 4 日間にわたってターゲットを絞った集中的な指導と個人指導が行われ、その後、2 つの学生グループのスコアの向上度を計算するためのテストが行​​われました。

もちろん、この人間と機械の競争の公平性、公正性、公開性を保証するために、主催者である Yixue Education は、テスト サンプルの信頼性と有効性を保証する 4 つの措置を講じています。

1. すべてのテスト問題は、第三者の公立学校の教師によって作成され、採点されます。

2. iResearchと複数のメディアを導入し、全プロセス監視を実施します。

3. 授業の全過程はライブ配信および録画され、一般公開されます。

4. メディアや第三者機関は、試験問題の漏洩がないようにランダムに試験問題をチェックします。

4回の測定と4日間を経て、人間と機械の戦いの結果は、機械の指導が人間の指導を完全に圧倒し、最もコアな平均スコアの増加では、機械が36.13ポイント、人間が26.18ポイントで勝利したというものでした。

ついに、熱狂-凍結-温暖化のサイクルを経て、オンライン教育の新しい時代が到来し始めました。

1. オンライン教育は良さそうだ

長い間、オンライン教育はインターネットの人々や投資家が待ち望んできたホットな話題でした。結局のところ、1.6兆ドルという巨大な教育市場と人々の強い需要は自明ですが、現在の伝統的な教育には明らかな問題点、つまり2つの限界があります。

1. 教育資源の限界

統計によると、一流の教師に指導を受けられるのは生徒1万人に1人だけであり、大半の生徒は平凡で質の低い教師に指導を受けなければならない。その結果、質の高い教育資源は有利な地域にますます集中する一方、恵まれない地域ではますます資源が不足し、マシュー効果が生じることになります。

もちろん、最も恐ろしいのはそれだけではありません。恵まれない地域の教育資源は極めて限られており、学校、学年、クラスに均等に配分できないのです。並行授業が集中授業に取って代わられるという現象は、大学入試を受けたことがある人なら誰でも経験することだと思います。

2. 教師のエネルギーの限界

教師はスーパーマンではありません。教師の時間、エネルギー、能力には限りがあります。生徒一人ひとりの学習レベル、段階、能力、性格などを考慮することは不可能です。したがって、伝統的な教育では、固定された教育内容、固定された教育モデル、固定された教育方法が採用されています。まさにこの標準化された手順的なアプローチが教育におけるタブーなのです。そうすると、生徒の適性に応じて教える、決まった方法によらないで教える、区別なく教えるという教育理念は達成されません。

上記2つの状況を踏まえると、伝統的な教育は当初から厳格で残酷な「選抜制度」を伴い、質の高い教育資源が有利な地域に集中し、優秀な教師のエネルギーが少数の優秀な学生に集中していたことが容易に分かります。これはまた、学校内に「見捨てられた」「ついていけない」人々のグループが存在することを意味します。これは一般に「不良生徒」として知られています (著者は彼らを「不良生徒」と呼ぶことを好みます)。

多くの場合、遅れをとっている生徒は、生まれつき頑固だったり、最初から学習が難しいからではなく、最初から放棄され、指導の進歩についていくことができず、学習を続けることへの興味と自信を失っているからです。方法を見つけ、指導してくれる有名な先生に会えば、実際に高得点への近道にたどり着くことができます。

クラスの中で、先生の対応が追いつかないほど遅れている生徒を救うことはできるのでしょうか？では、教育市場で利益を得られるのは誰か？この場合、オンライン教育は解毒剤のようで、特にモバイルインターネットの爆発的な普及以降、多くのプレーヤーが市場に参入した。2015年には、「Geshuixue」の5000万ドルの巨額シリーズA資金調達で最高潮に達した。

すべてがとても自然に思え、まるで誰かが教育の波を起こそうとしているように感じます。理想は完璧ですが、現実はどうでしょうか?

2. 無力な男

野心にあふれ、多額の資金を投じて教育市場に参入する門前の野蛮人たちは、体のあらゆる毛穴に貪欲さを宿しており、その野心は空気中に漂っている。しかし、多くの橋頭保は、以下のカテゴリに該当します。

1. 学習ツール。これは基本的な低コストの事業です。初期の教育機関は、単に Wenquxing と BBK の読書機からビジネスを奪い取りました。彼らは教育のインターネット化における最初の世代の先駆者でした。

初期のScallop WordやBaidu Word Appから、Liulishuo、YiQiZuoye.com、Xuebajunなどのよりインテリジェントなツールに至るまで、単語の暗記、口頭認識、宿題の割り当てと修正、写真の撮影による質問への回答など、単一の視点から教育分野に参入し、鋭い言葉で多くの顧客を獲得しました。最近のZuoyebangとXiaoyuansoutiの間の苦情は、激しい競争を十分に示しています。

2. オンライン授業。 「オンライン」という言葉といえば、YY Liveというソフトウェアについて言及する必要があります。ゲームの強力なトラフィックの入り口のため、感傷的なレイアウトなのか商業的なレイアウトなのかはわかりませんが、「YY Education」が派生しました。当初、李雪林と雷軍は10億元を投じて新東方を潰そうとしたが、結局新東方はうまくいった。知书で「YY教育」について最も検索された記事は、資本連鎖の破綻と戦略ミスに関するもので、3秒間心を痛めさせる。

3. ドッキングプラットフォーム。滴滴出行が中国全土を席巻した後、教育界の一部の人々もO2Oモデルについて考え始めました。龔海燕が落ちた「91外国人教師」から、Bラウンドで死んだ「先生が来る」や「彼に教えて」まで、彼らはすべて最初はプラットフォームを通じて教師と生徒がつながることができるように仲介者と橋渡しを構築することに重点を置いていました。

教育費が高く、教師の質を管理するのが難しいため、現在、1億ドルの資金を調達したQingqing TutoringやGSXなどの2、3の大手企業が家庭教師市場を独占している。資金提供を受けた他の20ほどの機関は消滅した。

4. MOOC教育。 MOOC（大規模公開オンライン講座）は恵まれた環境で誕生したオンライン教育の一種である。清華大学の元副学長である袁思氏は、今年9月に開催された「教育部オンライン教育研究センターのスマート教育セミナー」で、MOOC教育は国際的な教育・教授法改革であり、中国はこの波の追随者ではなく先導者となるべきだと指摘した。非常に高級な感じがします。簡単に言うと、YouTube 上のハーバード大学やイェール大学のオープン コースやカーン アカデミーと同じです。教師の授業がビデオとして録画され、オンラインに投稿されるだけです。生徒が視聴を継続できるか、視聴を終了できるかは誰にもわかりません。

5. オンラインで1対1。運転免許を取得するためのいわゆるビジネスエグゼクティブクラスがあるように、オンライン教育を通じて上達する最も一般的な方法はマンツーマンです。どんな専用サービスでも、人々は常に充実した体験を感じます。しかし、「米国で上場した最初のオンライン教育会社」を自称する51Talkが最近発表した2017年第1四半期の財務報告は芳しくなく、損失は1億4000万元に達し、損失は拡大し続けている。

51Talkの近年の財務報告書を見ると、同社は上場前の2013年から現在に至るまで赤字が続いており、2016年の損失は5億4480万元に達している。 オンラインの個別指導におけるマーケティング費用と教師費用の比率の高さは驚くべきものです。その中でもvipkidだけが、90%のクラス更新率でマーケティングコストを大幅に節約し、ダークホースとなっている。

これらのプレーヤーは、うらやましいほどの多額の資金調達や上場の栄誉を獲得しているものの、その歩みは順調ではなかった。ツール型企業は、マッチング収入の不足により膨大なトラフィックに苦しんでいるか、他の高収入ビジネスモデルに完全に転換している。MOOC教育は資金不足ではないものの、あまりに高尚であり、Courseraのホワイトペーパーによると、学生のコース修了率はわずか4％である。オンラインでの個別学習における高額なマーケティング費用と教師費用の呪縛も早急に打破する必要がある。全員が非常に接近してプレイしている理由は、次のような理由が考えられます。

1. オンライン教育は教育の「オンライン化」に過ぎない

コースはこれまでと同じコースで、説明も同じです。変わったのは、授業の場所が教室から携帯電話とコンピューターになったことです。これは単に伝統的な教育を「オンライン」にしただけであり、最も根本的な問題は解決されません。昔テレビが普及していた頃はテレビ大学と呼ばれていましたが、今はインターネットが普及しているのでオンライン教育と名前を変えましょう。

2. 複雑な関係が絡んでいる

全国的に注目されているトップ3のトピックは何ですか?住宅、医療、教育。しかし、この3つの分野は、インターネット上で成果を上げるのが最も難しい分野でもあります。一般的なインターネット企業は、これらの分野で成果を上げることができず、重すぎるモデルに陥ってしまうことがよくあります。最も重要なことは、教育は国家経済と国民生活に関係しており、対処する必要がある関係には、政府、学校、教師、学生、保護者が含まれます。対処する必要がある関係のレベルは非常に多くあります。何百時間も何年もかかる教師の教育プロセスは言うまでもなく、知識の蓄積、教育スキル、子供の性格や専門性、教育心理学や認知の深さが関係しており、家を売買したり、数時間医者に通ったり、数週間病気を治療したりするよりもはるかに複雑です。

3. トラフィックを収益に変えるというのは誤った提案である

「タクシーに乗ってテイクアウトを注文する」といった高頻度で硬直的かつ標準化された要求とは異なり、教育そのものは意思決定が重く、標準化されていないという特徴を持っています。特に、親は子供と何度も比較したり相談したりした上で、最終的な決定を下すことになります。したがって、教育トラフィックを収入に変換することは誤った提案です。買い物をするとき、人々は数十ドルの本や数百ドルの衣服を買うかもしれませんが、子供の教育に数千ドルや数万ドルを費やすことはありません。

4. 注目は反人間的である

学生時代に集中したいという欲求自体が非常に反人間的であるため、「注意力不足」の呪いを解くことは誰にもできません。オンライン教育には制限的な学習環境がないため、学生はコースを購入しても修了できないことがよくあります。もちろん、大人にとっても状況はそれほど良くありません。Zhihu でライブ コースを購入した場合、実際に最後まで聞き終えられる人はどれくらいいるでしょうか?

オンライン教育の先駆者たちがことごとく失敗してきた中、AI時代の到来とともに、この問題を解決するための新たなアイデアはあるのでしょうか？最新世代のソリューションとして、Adaptive AI が際立っています。

では、インテリジェントな適応とは何でしょうか?

3. インテリジェントな適応、「インテリジェンス」はどこにありますか?

簡単に言えば、インテリジェント適応とは、人工知能に基づいたパーソナライズされた教育システムです。

Toutiaoは人工知能をベースにしていると言っても過言ではないほど、ユーザーの興味や趣味を理解し、興味があるコンテンツを推奨してくれます。インテリジェント適応は人工知能に基づいており、各生徒の知識習得状況、学習能力、学習の進捗状況、段階、特性を理解し、それに応じた指導を提供します。

つまり、インテリジェントな適応型システムには次の 3 つの要素が必要です。

1. 物事の真相を突き止めることができる。認知診断モデルは、従来のスコアに基づく判断ではなく、生徒の回答データに基づいて生徒の対応する知識習得状態を判断するために使用できます。

2. 「弾薬」を持っている。教育知識をいくつかの知識ポイントと教育方法に細分化し、柔軟で弾力性のあるシステムを形成できます。知識ポイントと学習能力、思考力、学習習慣、学習内容との相関関係を作成します。

3. 更新されます。知識ポイントの計算は生徒のさまざまな段階に基づいて行うことができ、アルゴリズムは継続的に最適化および更新できます。もちろん、すべての知識ポイントには、継続的に反復および更新される独自のアルゴリズムとデータ システムのセットがあります。

「人工知能」と比較すると、インテリジェント適応は一般の人々にはまったく馴染みがありませんが、学術界にとっては新しい概念ではありません。

西洋では、インテリジェント適応学習は10年以上の歴史があります。最も有名なのは、ニュートンのインテリジェント適応学習です。ニュートンは10年以上この分野に深く関わっており、過去3年間で広く認知されています。ヨーロッパとアメリカの3,000の小中学校と大学は、さまざまな機関のインテリジェント適応教育技術を採用しています。

この人間と機械の戦いにおいて、インテリジェント適応型教育は3つのハイライトを示しました。適応型教育を利用する学生の平均スコアは、手動指導を受ける学生のスコアよりも高く、向上効果は顕著です。合格率は全体的に向上し、特に基礎が弱い学生に効果が顕著です。学生は学習課題を前倒しで完了することができ、学習効率が大幅に向上しました。

そのチャンスが近づいており、世界中の多くの教育企業が集まり、計画を立て始めています。米国では、Knewton、Realizeit、ALEKSなどの確立された知能適応組織が巨額の資金調達を受け、近年広く利用されています。オーストラリアの知能適応学習プラットフォームSmart SparrowもシリーズBの資金調達で1,400万ドルを獲得しました。知能適応企業に転換した後、インドのbyju'sは1億ドル以上の資金調達を受けました。韓国のKnowReもソフトバンクからの投資を受け、活況を呈しています。

さらに、米国の伝統的な非適応型制度も、適応型制度へと変化し始めています。 CourseraとKhan Academyも今年7月と9月に、MOOCからアダプティブラーニングへと転換すると発表した。伝統的な言語学習プラットフォームDuolingoもアダプティブラーニングへと転換し、8,330万ドルの資金を調達した。

中国では、多くのスタートアップ企業がインテリジェント適応の分野に参入している。人間と機械の戦いでは、前述の易学教育のほか、大学入試ロボットの学八君、国家863科技のiFlytek、知能問題集の元福道、口頭練習アプリの六理学、朗報ドットコムなどがあり、いずれも本来の分野から知能化へと転身している。同様に、これらの企業の資本市場における業績も非常に印象的です。

薛教育がエンジェルラウンドで1億2千万元を調達した後、有名なファンドが3か月以内に投資額を2倍にしたと言われている。薛八君は総額3億7千万元を調達し、大学入試ロボットを製作してすぐに1億ドルを調達した。元育はIDG、テンセント、マトリックスチャイナの支持を得て1億5千万米ドルを調達した。六芒朔も「Know Your English」に変身してすぐに1億ドルを調達した。iFlytekはオンライン教育に注力し、AIを活用して支援した後、株価収益率が急上昇した。ある観点から見ると、お金が志士を追いかけている。

もちろん、これらの企業がインテリジェント適応について公開している記事もそれぞれ異なり、その探求は主に以下の点に焦点を当てています。

1. iFLYTEK; 音声認識と自然言語処理を主とするAI認識タイプで、口頭評価やエッセイ修正システムなどの派生アプリケーションがあります。

2. Yixue Education：AIが優秀な特別教師をシミュレートし、生​​徒に1対1の個別指導を提供します。インテリジェントな適応手段を使用して、知識ポイントを細分化し、子供たちの弱点に応じてターゲットを絞った指導を強化します。個別学習、学習効率、高品質な教育リソースの不足といった問題を解決できます。

3. 学八君：画像認識技術により、中高生向けにオンライン写真撮影や質問検索サービスを提供しており、今年は大学入試を受ける実際の人間を模擬した大学入試ロボットを発売した。

4. Liulishuo：リアルタイムの音声認識とAI技術を使用して、英語の発音を採点し、不正確な発音をマークします。長年蓄積された口頭ビッグデータに基づき、ディープラーニング技術と組み合わせて、2016年に「Understanding Your English」をリリースしました。ユーザーは料金を支払うと、カスタマイズされた教育コンテンツを楽しむことができます。

4.7 「インテリジェント適応」に関する質問

AlphaGo の李世ドルに対する勝利は、知能の最高レベルである囲碁の分野における人工知能の勝利を意味する。 AI の適応が最終的に教育分野における人間と機械の戦いに勝利すれば、最も複雑かつ重要な分野である教育と教育における新しい時代の幕開けとなるでしょう。

インテリジェントな適応は、オンライン教育の「殉教者」が遭遇するすべての問題を解決できるでしょうか?

教育は深い水のプールです。景色は美しく見えますが、どの道路にも穴があります。

ここでは、少なくとも次の大きな問題が見られます。

1. 巨大な知識ベースと教育情報データベースをどのように構築するか?知識は広大な宇宙であり、知識ポイントはこの宇宙の惑星です。したがって、AI がどのようにしてこの広大な宇宙を適応的に構築し、各小惑星を配置できるかが、スタートアップが直面するハードルです。さらに、AI は新しい宇宙を創造し、すべての知識ポイントと質問はそのルールと目的に合わせて特別に調整される必要があるため、以前の知識とデータはすべて完全に無効になります。

2. 地域によって教育カリキュラムが一貫していないという問題をどのように解決するか?広大な国土と豊富な資源は、広大な中国を表現するときによく使われる言葉です。教育は行政区分に基づいて行われていますが、教育内容や重点は場所によって異なります。同じ種類の教育で多様な人々を養うことは困難です。

3. 各生徒を真に理解するための最も強力なアルゴリズムを構築するにはどうすればよいでしょうか?結局、アルゴリズムはプログラムの論理であり、人間は生きている。学生の多様性はアルゴリズムの難易度を高めます。見出し形式の興味の読み取りが垂直になりすぎる問題をどうやって回避するかは社会的な問題です。

4. 学校や教師との利害関係にどう対処するか?インテリジェント・アダプティブ教育の推進は、学校と教師という2つのハードルを越えることはできません。インテリジェント・アダプティブ教育が目指すのは、既存の教育制度の改革です。人々を裏切り、彼らにお金を数えてもらうなんて、どうして可能なのでしょうか。

5. 生徒の集中力の呪いをどう解決するか?この呪いは人間の本質の弱さです。知能が教師の制約や監督の欠如に適応すると、完全に生徒の主観的な自発性に頼るようになります。結局、生徒は学習にまったく没頭できなくなる可能性が非常に高くなります。

6. 親の信頼不足の問題をどう解決するか?この実験のモルモットになりたい人は誰もいません。ですから、適応教育がいかに良いように聞こえても、最終的には実際の実証を受ける必要があります。では、自分の子供に適応教育を受けさせて、従来の教育を放棄したい人は誰でしょうか?

7. 迅速にサポートを受けられるように、申請結果を可視化するにはどうすればよいでしょうか?すべてが計画通りに進んだ場合、このインテリジェントな適応はどのようにして実現され、単なる空想にとどまらず、社会的、商業的な利益を達成できるのでしょうか?ビジネスモデルの実際の実装が鍵となります。

5. チャンスはどこにありますか?

多くの困難があるにもかかわらず、インテリジェントな適応を包括的に適用できるという見通しは依然として魅力的です。

誰かのシステムが成功し、完全に実装されると、それは教育業界全体のアップグレードを推進し、新しい教育市場を独占することになります。過去数千年にわたり、人類の交通や通信は大きな変化を遂げてきましたが、教育は3000年前とほとんど変わりません。人間と機械の戦争は、新しい時代の到来を告げています。

しかし、前述のように、「インテリジェントな適応」はすべての豚を飛躍させることができる思いがけない幸運ではありません。これをうまく活用するには、企業は以下の能力を備えている必要があります。

1. 高品質な教育リソースを統合し、AI の性質とニーズに関する情報データベースを構築します。伝統的な知識構造は、武術の動きと同じように、人間に教えるために設計されたため、今では役に立たなくなっています。インテリジェントな適応には、マシンのパフォーマンス上の利点を最大限に活用するためのアイアンマンアプローチを使用する必要があるため、完全に新しい教育リソース情報データベースを再構築するために多額の投資を行う必要があります。

2. 高度なシステムを通じて知識の抽出を実行します。小中学校のカリキュラムにある知識のポイントを整理して分割し、分割が詳細であればあるほど良いです。

3. アルゴリズムの利点。ここでのアルゴリズムは戦略的でなければならず、生徒のさまざまな学習戦略を見つけることを学ばなければなりません。画像キャプチャを通じて質問の答えを一致させる単純な認識ベースのアルゴリズムであってはなりません。戦略的AIエンジニアと認識ベースのAIエンジニアは混在できません。一方は映画の脚本家のようなもので、もう一方はカメラマンのようなもので、人工知能のまったく異なるカテゴリーです。認知型AI人材は主に百度とマイクロソフトアジア研究所から来ており、戦略型AI人材は欧米からしか導入できない。

4. サンプル数は十分です。学習に対する厳格な要求は明らかですが、特殊性もより顕著です。したがって、十分な数の学生がそれを使用し、十分なデータを生成する場合にのみ、アルゴリズムを継続的に最適化できます。サンプル数を選択する際には、第 1 層および第 2 層の都市から第 3 層および第 4 層の都市、さらには第 5 層の郡市まで、サンプルを入手できるようにする必要があります。

5. 学校や教師との関係を適切に管理する。ゲームに参加する者は、利益が薄められた人々と対処しなければなりません。

6. 政府機関からの支援を受け、学校運営の資格を取得する。同時に、教育当局に頼ることで、公立学校での認知度とチャンネル配信を迅速に拡大することができます。チャンネルは比較的広く、速度も比較的速いです。

7. 優れた広報スキル。いくつかの社会的な活動を通じて、その結果はすぐに社会に知らされ、保護者の信頼を獲得することができます。大学入試ロボットが大学入試に挑戦したり、教育ロボットが先輩教師に勝利したりするなど、国民の注目を集めやすいブランド活動を定期的に企画する必要がある。

8. 優秀でプロフェッショナルなチーム。チームメンバーはさまざまな分野で強みを持っている必要があります。AIベースの適応型ラボが必須であり、チームメンバーは教育業界での経験を持っている必要があります。

オンライン教育の新たなアップグレードとして、インテリジェントな適応は人々に希望を与えますが、必然的にいくつかの懸念ももたらします。幼児と同じように、彼が転ぶことは分かっていますが、将来は走ることも確信しています。

著者: 張軍、馬龍、「討論者李牧陽」は、TMT 分野の製品開発とビジネス分析、イベント マーケティング運営、公開アカウント A Debate (ID: bianlunlove)、WeChat biohazard2010 に重点を置いています。追加する際には目的を明記してください。

*この記事は著者の独立した見解を反映したものであり、Huxiu.comの立場を代表するものではありません。