第 3 回 AIAED グローバル AI+ アダプティブ教育サミットが成功裏に開催され、最も包括的なハイライトがここにあります。

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2019年5月24日から25日まで、Yixue Education-Squirrel AI、IEEE教育工学および適応型教育標準ワーキンググループ、中国自動化協会、New Oriental、TAL Education、36Krなどが共催した第3回AIAEDグローバルAI+インテリジェント適応型教育サミットが北京で大盛況のうちに終了しました。

2日間のAIAED AI+Adaptive Intelligence Summitには、書類、学者、産業、ビジネス、投資、政府、エンターテイメントの7つのセクションがあります。トムミッチェル教授、カーネギーメロン大学（CMU）のコンピューターサイエンスの学部長。 TAL教育グループのCTO、Huang Yanの創設者であるOyangは、ロンドン大学の教授であり、AIEDのトップAI教育アカデミック会議であるRose Luckin教授であり、ASU-GSV教育会議の共同設立者であり、GSV Capitalの創設者であるZhang Yi、Zhangmen embradedivers外国企業は北京に集まり、業界と大学の研究分野におけるAI +教育業界の最新の開発を深く分析し、「人工知能 +教育」の分野で新しい開発機会を共有し、将来の人工知能に基づいた新しい教育順序を確立する可能性を探ります。

産業界、学界、研究界で最も人気のあるトピックの1つとして、AI +インテリジェント適応型教育も近年ますます注目を集めています。第1回AIAEDサミットは2018年4月に開催され、第2回はその半年後に開催されました。全体として、第3回AIAEDグローバルAI+アダプティブインテリジェンスサミットは規模とレベルの両方で新たな高みに達し、世界トップレベルに達しました。サミットには5,000人を超える来場者が訪れ、メイン会場とサブ会場は満員となった。カンファレンスの組織委員会は、世界トップクラスの AI 科学者、専門家、教授、医師 50 名以上、有力な講演者や著名人 100 名以上、200 社以上のメディア、総規模約 1,000 億米ドルのベンチャーキャピタル企業 200 社近くで構成されています。

このサミットは、AI+インテリジェント適応教育の分野における世界をリードする概念とアプリケーションを中国と、教育分野のより多くの実務家、起業家、投資機関にうまくもたらした。また、世界中で人工知能教育を普及させ、人工知能技術による教育の変化と発展を促進し、業界の将来の生態学的発展チェーンを構築し、人類のためのより良い教育の公平性と教育成果を達成することに顕著な貢献をした。

5月24日のサミットのハイライト

サミット初日の5月24日には、第3代AIAED会長でCMUコンピュータサイエンス学部長のトム・ミッチェル教授、Xue Education-Squirrel AIの創設者である李昊陽氏、TAL Education GroupのCTOである黄燕氏など、10名を超える著名人が素晴らしいスピーチを披露しました。

また、スマート教育フォーラム、AI教育テクノロジーフォーラム、グローバルAI教育フォーラムという3つの主要フォーラムでは、それぞれ異なるサブセクターに焦点を当てました。カーネギーメロン大学は、Yixue EducationとSquirrel AI Joint Laboratoryを締結して立ち上げ、数千万ドルを投じてAI教育の発展を支援しました。100万ドルの科学賞が発表されました。デロイトはAIアダプティブ教育レポートを発表し、デロイト中国の教育業界のリーディングパートナーであるシャーロット・ルー氏もレポートを発表しました。多くのエキサイティングなハイライトがありました。

1. トム・ミッチェル教授: 次の10年はAIが教育に影響を与える10年になる

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サミットは、AIAED の第 3 代会長であり、CMU コンピュータサイエンス学部の学部長であるトム ミッチェル教授によって開会されました。彼はまず、AIがさらに推進され、開発され、教育でより広く活用されるよう、精力的に開発されることへの期待を語りました。そして、次の10年間は​​AIが教育に影響を与える10年になるだろうと述べました。また、教育におけるAIの応用に研究の焦点を当てている3つの主な理由についても語りました。第一に、個別指導の利点と重要性を研究すること、第二に、AIは私たちのためにコンピューターベースの指導をさらに発展させることができること、第三に、AIは将来にとって重要な技術であり、事前に計画する必要があることです。

機械学習、仮想現実、人間の状態のリアルタイム認識などはすべて非常に重要な技術であり、すでにインテリジェントな適応型教育の将来に非常に重要な影響を与えています。トム・ミッチェル教授は、脳科学は適応型教育に影響を与える非常に重要な技術であると述べました。脳波を検出し、脳の活動を表示し、脳の感情を非常に敏感に検出し、生徒の感情状態を追跡できる脳画像技術もあります。

トム・ミッチェル教授はまた、アダプティブ教育において、機械学習はあらゆる分野で生徒の現状を把握する機能を持つべきだと述べました。機械学習はこの機能が何であるかを発見することができ、機械学習を使用して継続的に修正することができます。これが機械学習の中心的な役割です。トム・ミッチェル教授はまた、CMU で行われている、人の表情を追跡し、その表情の特徴を見ることができる実験についても明らかにした。現在、この研究はまだ初期段階ですが、10年後にはさらに発展、拡大し、学生たちをよりよく観察し、彼らがその恩恵を受けられるようにするのに役立つだろうと彼は信じています。

2. カーネギーメロン大学と易学教育リスAI共同研究室が調印、発足、AI教育の発展を支援するため数千万ドルを投じる

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カーネギーメロン大学と易学教育のSquirrel AI Learning共同研究室が正式に契約を締結し、発足しました。Squirrel AI Learningは1,000万ドルを投資し、AI教育の発展を加速します。これは、Squirrel AI がスタンフォード研究所 (SRI) および中国科学院との共同研究所を設立した後に設立した、もう 1 つの世界クラスの人工知能教育研究所です。Squirrel AI はまた、CMU のコンピューター サイエンスおよび心理学の教授である Ken Koedinger 氏を主任学習科学者として採用しました。

ケン・ケーディンガー教授は「私たちは共通のビジョンを持っており、私たちの研究の方向性は世界に大きな変化をもたらすことができます。Squirrel AIは教育におけるインテリジェント適応の応用に尽力しており、5年、7年、あるいはそれ以上の長期にわたる科学的発展もサポートしていますので、私たちはこの協力の機会を非常に大切にしています」と述べました。

3. Yixue Education-Squirrel AIの創設者、Li Haoyang氏：AI+教育を活用して世界中のすべての子供たちを助けたい

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「実は、AI教育は世界中で急速に発展していますが、中国ではほとんど誰もそれを知りません」と李昊陽氏は語った。「私たちは中国と世界中の競合他社をこの会議に招待しました。この会議は、AIが業界をどのように変えるかをすべての中国人がよりよく理解するためのものです。この会議を開催する目的は、AI分野の人々が教育にもっと注意を払うようになることを期待することです。」

李昊陽氏は、AIアダプティブ教育が教育業界をどのようにアップグレードできるかを体系的に説明しました。また、3つのレベルに分かれたエンジンアーキテクチャにも焦点を当てました。1つ目はオントロジー層で、学習マップや知識マップなどのコンテンツが多く含まれています。2つ目はアルゴリズム層で、推奨エンジン、学生ユーザーポートレートエンジン、目標管理エンジンが含まれています。3つ目はインタラクティブシステムと見なすことができ、このシステムが人々とどのように対話するかを示します。今年以前は、システムと人とのやり取りは主にビデオ、質問、いくつかの簡単なインタラクティブシステムや推奨システムを介して行われていました。Li Haoyang氏は、学生と機械のやり取りをよりスムーズにするために、より多くの人間とコンピューターのやり取りを開発したいと考えています。この目的のために、Squirrel AIはMCMシステムも完全にアップグレードしました。

AI+教育を利用して世界中のすべての子供たちを助け、教師の指導を助け、教育をより持続可能なものにすることも、李昊陽氏の心の底からの大きな夢であり、彼はこれからもそれを目指して努力し続けます。

4. TALグループCTO黄燕：より良い教育でより良い人材を育成

黄燕氏はまずこのことについて次のように語った。「AI教育について考えるとき、私たちは時々、どの家庭も教育を重視し、教育を忘れることはないという事実を見落としますが、真ん中の+記号を見落としがちです。過去5年間、中国ではAIと教育が不足していませんでしたが、真ん中のハイフンが欠けているものがまだたくさんあります。AIAEDの正式名称にも+が含まれています。」

黄燕氏はまた、AI+教育の将来について3つの期待を表明した。第一に、開放性、ウィンウィンの協力、分業と協力を期待すること。第二に、AI教育の倫理的限界を自主的に探求すること。第三に、将来、テクノロジーと教育を組み合わせる過程で、教育は加速してその本質に戻ることができる。

5. ロンドン大学ローズ・ラッキン教授（ロンドン・ナレッジ・ラボ所長）：将来のAIの大きな可能性は一夜にして実現できるものではない

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ロンドン大学教授、ロンドン・ナレッジ・ラボ所長、世界トップのAI教育学術会議AIED会長のローズ・ラッキン教授は次のように述べた。「AI技術は、この国が貧困をなくすのに役立ちます。私は、学習と教育の進歩を非常に気にかけているため、AI分野の教育者です。最も素晴らしいことは、私たちが今のような状況にあることだと思います。歴史上初めて、人類が世界中の人々を教育できるのです。テクノロジー、特に人工知能テクノロジーの応用により、これまではできなかった高品質の教育をすべての人に提供することができます。すべての人が高品質の教育を受けられれば、どれほど大きな目標が達成できるか想像できるでしょう。教育者として、また親として、これは非常にエキサイティングなことです。」

将来のAIの大きな可能性について語るとき、彼女はそれが一夜にして達成できるものではないと考えています。彼女は20年前にAIと教育の研究を始めましたが、今は過去の成果を基盤として、人間の知能が進化し続けるようにすることが非常に重要だと述べました。正しい方法を見つければ、誰もが質の高い教育を受けられるようにすることができます。彼女はそれが明るい未来になると信じています。

ローズ・ラッキン教授は次のようにも述べた。「私たちはさまざまな方法でデータを作成できます。私たちの衣服、ジュエリー、あらゆるものがAIテクノロジーと相互作用し、互いにつながります。このデータを入手したら、それを効率的に分析できれば、データ+インテリジェントアルゴリズムという非常にスマートな工作機械を手に入れることができます。これにより、コンピューターから人間とコンピューターの相互作用、さらには教師と生徒の相互作用まで、さまざまなテクノロジーが強化され、私たちはよりスマートになります。」

AI+教育学習システムでは、ローズ・ラッキン教授は、学生が協力して問題を解決し、実践、視線移動、技術的なインタラクションを通じてすべてのデータを収集すると考えています。これにより、インタラクション中に学生がどの程度協力しているか、平等であるかどうか、そして各自の相違点と類似点が全体的な協力にどのように影響するかがわかり、データの分析と解釈を改善し、この学習モデルを将来的にさらに効率的にするのに役立ちます。

6. 100万ドルの科学賞プロジェクトが発表、「AIのノーベル賞」は優れた科学者に授与される

Forbes AI 誌の発行人であるウィル・トンプソン氏が、ミリオンダラーサイエンス賞の発表を司会しました。AAAI 会長のヨランダ・ギル教授と Squirrel AI Learning 創設者のデレク・リー・ハオヤン氏が、賞のプレゼンターとしてディスカッションと公式発表に参加しました。この賞は、Squirrel AI LearningとAAAI（米国人工知能協会）が共同で授与するものです。賞の発足後、全国のより多くのAI組織が団結することになります。Squirrel AI Learningは、毎年100万ドルを投資して、社会にビジネスを、人類に大きな価値を生み出す世界をリードする画期的な最先端のAI技術に報い、「AIのノーベル賞」となることを目指しています。

プロジェクトを立ち上げた当初の意図について、李昊陽氏は次のように述べた。「ノーベル賞にAI賞がないのは残念です。チューリング賞はすでにありますが、AIに10のチューリング賞があっても十分ではありません。AIが人類に与える影響は非常に大きく、AIは私たちの仕事のあらゆる側面に影響を与えるため、より多くの研究者、教授、専門家がより多くの研究を行い、より多くの専門家と若い科学者に刺激を与える必要があります。Squirrel AIは、私たちが選んだ優れたAI科学者、AI分野で社会と人類に大きな商業的価値と社会的価値をもたらした科学者に毎年100万ドルを寄付し、彼らの業績に報いるために使用します。」

ヨランダ・ギル教授はこう付け加えた。「この100万ドルの科学賞の目的は、すべての人に刺激を与え、より良い仕事をし、より大きな影響を与えることだと思います。私たちは次の世代にも刺激を与えることができ、これが彼らの人生と仕事における最も重要な目標となるでしょう。」

7. 人工知能適応教育に関する白書が発表され、8つの核心的視点から、人工知能適応教育の展望が体系的に説明されている。

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デロイト中国の教育業界リーダーである陸英氏は、人工知能適応型教育レポートの白書発表式典で次のように述べた。「人工知能は過去5〜10年で急速に発展しており、このような新しい技術はエコシステム内のすべての関係者の参加方法も変えています。教育業界のような応用分野では、人工知能はデータ駆動を通じて業界エコシステム全体を継続的に革新しており、教育業界もインテリジェンスの波を先導しています。」

陸英氏は報告書の8つの中核的視点についても詳しく説明し、インテリジェント適応型教育の長期的な発展は有望であると述べた。

視点1：インテリジェントな適応は人工知能教育製品の主流のトレンドとなり、ますます顕著になるでしょう。

視点 2: 適応学習は急速に発展していますが、多くのアプリケーション企業はまだ知能レベルの点で最高の実用的な結果を達成していません。

視点3：インテリジェント適応学習システムにおける学習者モデルは、自律学習能力を向上させる鍵となります。学習者データモデルは、精神行動、学習スタイル、学習の興味などの個々の特性を含む、個々の生徒の特性データを内側から外側まで取得できます。

視点4：学習シナリオ、教育支援シナリオ、プラットフォームの3つの応用シナリオの中で、インテリジェント適応型プラットフォームの技術要件が最も高くなります。

視点 5: 教育業界がインテリジェント時代に入ると、人工知能が参加者の役割と責任に変化をもたらします。

視点6：中国の人工知能教育企業は現在TO Cが中心だが、次の段階ではTO Bが発展の焦点となるだろう。

視点7：世界中でインテリジェント適応型新興企業が多数出現しており、その評価額と資金調達は継続的に上昇しています。人工知能教育企業は比較的遅れて発展しましたが、世界で最もホットな投資分野の1つとなっています。

視点8：今後、中国の人工知能教育業界の競争がレッドオーシャンに突入するにつれ、中国の教育業界は現在の欧米の教育大手のようになる可能性があり、投資の増加を続ける一方で、特定の分野で企業の合併や買収が大量に発生する可能性もあります。

8. 3つの主要フォーラム：スマート教育、教育技術、グローバルAI教育企業に焦点を当てる

スマート教育フォーラムは、ホエールメディアのCEOであるチ・ヤオミン氏が主催し、北京師範大学スマート学習研究所の学長であり、インターネット教育のためのインテリジェント技術の国家実験室の所長である黄栄懐教授、ニュースクールの副社長兼最高情報責任者であり、元IBMワトソンAI教育部門のゼネラルマネージャーであるリン・ゾウ氏、VipKidビッグデータおよびAIセンターの副社長であるジョウ・ヤン氏がゲストとして出席しました。

黄栄懐教授は、学術の観点からこうした発展と変化を見て、過去数年間のインターネット教育プロジェクトに携わってきた自身の考えや経験を共有しました。林周氏は、人工知能教育、インテリジェントな適応、将来の発展に関する推測についての見解を共有し、教育技術は生きた人間全体にわたって使用されるべきだと述べました。周洋氏は、これらの企業が子供たちの真のニーズを定義するのに役立つ人工知能またはデータ支援方法の使用について話し、業界全体を含むすべての実務者は、これらのアプリケーションが実際に目に見える価値を生み出すように徐々に十分な忍耐力を持つ必要があると述べました。

AI教育テクノロジーフォーラムは、英国の教育ライターであり『The Natural Learner』の著者でもあるアレックス・ビアード氏が主催しました。ゲストには、スタンフォード研究所国際センター所長のマリー・ビエンコウスキー博士、CMUのコンピューターサイエンスと心理学の教授ケン・ケーディンガー教授、マッキンゼー・アカデミーの主任データサイエンティストのアニ・アガバビアン博士、Squirrel AI Learningの主任科学者のクイ・ウェイ博士などが含まれていました。

アニ・アガバビアン博士は、学術的知識と社会的スキルは極めて重要であり、AI によって評価できると述べました。マリー・ビエンコウスキー博士は、テクノロジーの役割は私たちの能力を高めることであり、人間の役割は指導を提供することであると述べました。ケン・ケーディンガー教授は、プロジェクトに基づいた学習と指導だけではなく、AI とプロジェクトの組み合わせによる適応型学習を促進することが重要であると考えています。クイ・ウェイ博士は、産業革命と同様に、教師は置き換えられるのではなく、その役割が変化すると考えています。機械は知識を伝える責任を負い、教師はより意味のある仕事を担うことになります。

グローバル AI 教育企業フォーラムは、EqualOcean の創設者 Huang Yuanpu 氏が主催し、ゲストには Carnegie Learning の共同創設者 Steve Ritter 氏、Kidadaptive の科学者 Josine Verhagen 氏、Age of Learning の最高戦略責任者 Sunil Gunderia 氏などが含まれていました。

スティーブ・リッター氏​​は、AI 環境では、私たちが期待しているものに近い学習環境を作り出すことができ、学生はより現実的な問題を解決できると述べました。ジョシン・フェルハーゲン氏は、シリコンバレーの環境がとても気に入っており、誰もが AI ソリューションの作成に熱心に取り組んでおり、分野や部門を超えた協力が多く、彼らから多くのことを学べると述べました。スニル・グンデリア氏は、子供たちが学習を楽しむことを望み、自社の製品がこの目標を達成できると信じています。

9. 6つのスピーチの核心的なアイデアの抜粋、高密度、高品質のコンテンツの継続的な出力

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AAAI 会長のヨランダ・ギル教授は、現代科学のデータの課題に直面して、コースをよりパーソナライズし、学習プロセスをよりパーソナライズする必要があると考えています。彼女はまた、3 つの非常に大きな課題を提案しました。1 つはコース レベルです。2 つ目は、宿題や言語データなど、コース内でパーソナライズされた教育を提供できるかどうかです。パーソナライズされた教育を通じて、関連するコンピューター サイエンスの知識を教えることができます。3 つ目は、学習は学生中心でなければならないということです。

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ASU-GSV教育会議の共同創設者であり、GSVキャピタルの創設者でもあるマイケル・モー氏は、「10年前、教育への投資は非常に困難でした。教育への投資額は数億ドル程度でした。現在では70億ドルに達し、過去10年間で10倍に増加しています。教育テクノロジー企業は非常に急速に発展しており、教育分野には多数のユニコーン企業があるからです。AIにより多くの仕事がなくなるという言い伝えもあります。今後20年間で、50％の仕事が置き換えられるでしょう。これはまさにその通りです。アンドリュー・ン氏も、人工知能は新しい『電気』になるだろうと述べました。それは改革の力であり、普遍的で目に見えない力です。」

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教育の公平性について語る際、iTutorGroup の創立者 Yang Zhengda 氏は次のように語っています。「私たちは教育の公平性とはどのようなものか、よく考えます。それは決して、すべてのクラスに同じ教材や教育を与えることではありません。真の教育の公平性とは、すべての子どもの可能性を認識し、家庭、社会活動、授業、さまざまな場面でのパフォーマンスを通じてその子どもの能力を引き出し、その子どもの潜在能力を最大限に引き出すための適切な学習方法を見つけることです。これがすべての子どもに対する公平性です。」

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立城人工知能研究所所長の張文竹博士は次のように述べた。「私たちは、AIが教育で何ができるかを注意深く分析しました。技術的な観点から見ると、AIは実際に、授業の自動観察とフィードバックにおいて比類のない利点を持っています。主なポイントは3つあります。1つ目は詳細な観察ができること、2つ目はデータに基づく決定ができ​​ること、3つ目は大規模なパーソナライゼーションが実現できることです。」

「人工知能プラットフォームとデータに基づく学習分析技術を主要技術として、生涯学習システムを構築し、誰もが学び、数字で学び、いつでも学ぶことができるようにし、真の人工知能技術によって、性別、健康状態、社会的・経済的地位、地域に関係なく、誰もが質の高い教育を受ける機会を享受できるようにする必要があります。」

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Grape Intelligenceの創設者であるRu Liyun氏は次のように語っています。「当社の中核事業は、AIスマート教師システムです。もちろん、この一連の技術は特定の分野に限定されます。このシナリオには適していますが、別のシナリオでは多くの調整が必要になる可能性があります。これには、音声技術、対話技術、視覚技術、ナレッジグラフ関連技術が含まれます。これらの技術はすべて、当社が使用してきた言語中心の人工知能技術です。これらは言語トレーニングに使用できます。同時に、子供たちのさまざまな学習能力と知識状態に基づいて、インテリジェントな適応型教育を提供することができます。」

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英国の教育ライターであり、『The Naturally Born Learner』の著者でもあるアレックス・ビアード氏が閉会のスピーチを行った。彼の現在の主な目標は、次世代が潜在能力を発揮できるようにすることです。彼はそれを変えるためにも懸命に取り組んでいます。この本は、ヘルシンキから米国のシリコンバレーまでの素晴らしい旅に読者を導きます。

アレックス・ビアード氏はまた、教育技術の開発過程における3つの危険な観点を挙げ、詳しく説明しました。1つ目は機械が最もよく学習するという信念、2つ目はユーザーフレンドリーであること、そして3つ目は自動化の考え方です。最後に、彼はまた、現在中国にはAIの未来を創造する大きなチャンスがあると述べた。教育戦略は、質の高い知識を習得し、トップレベルの研究にアクセスできる新しい学習者を育成することである。未来の技術は、科学技術への投資だけでなく、技術を可能にするアイデアへの投資にもかかっている。

5月25日のサミットのハイライト

1. ケン・コーディンガー、CMU のコンピューターサイエンスと心理学の教授、Squirrel AI の主任学習科学者: 反復エンジニアリングは信頼できる学習科学の鍵です

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AI と教育をより効率的にするにはどうすればよいでしょうか。ケン・ケーディンガー教授は、学習科学を AI と教育に統合し、学習科学を応用するだけでなく、学習科学から学習工学へと発展させる必要があると考えています。

ケン・ケーディンガー教授は、AI 教育における 2 つの重要なアルゴリズムを共有しました。 1 つ目はモデル追跡です。AI では、計画を理解することで、生徒が自分のコア競争力を理解し、シナリオベースのガイダンスを提供できると考えるかもしれません。生徒が間違いを犯したり、プロンプトが不要になったりした場合は、次のステップに進みます。生徒の学習プロセスを非常にうまく制御できます。生徒は必要なときにのみ支援とガイダンスを受けることができます。支援を受けた後、進歩したかどうかを応答します。次に、各生徒について、これを知識軌跡と呼び、この知識軌跡を使用して、生徒の学習成長プロセスと知識学習プロセスを評価できます。

2 番目のアルゴリズムは、学生が各主要知識をどの程度習得しているかに基づいてコースをカスタマイズします。それは、私たちが最終的にどのような知識学習目標を達成したいかによって異なります。また、学習プロセス全体によっても異なります。私たちが学ぶものが事実である場合、このプロセスとテクノロジーは非常に重要です。

彼はまた、意図的な練習の重要性を強調した。意図的な指導と実践には、いくつかの非常に重要な要素があります。まず、パフォーマンスを向上させるために一生懸命努力する必要があります。次に、課題に取り組むための十分な内発的動機が必要です。3 番目に、自分自身の弱点を考慮する必要があります。なぜなら、指導の原則を設計する際に、課題が自分の得意ではない分野に配置されるようにする必要があるためです。ここで、データを活用できます。データを使用して、学習者の弱点がどこにあるかを知ることができます。4 番目に、フィードバックにより、学生は長期にわたって継続的に繰り返し練習することができます。

2. 「ラーニングアップグレード」がリリースされました

Appleの教育担当副社長ジョン・カウチ氏、ハーバード大学教育リーダーシップ賞受賞者のジェイソン・タウン氏、Xxue EducationのSquirrel AI創設者リー・ハオヤン氏が新著「Upgrading Learning」を共著した。ジョン・カウチ氏は聴衆に祝辞のビデオを送り、本の核心概念を説明し、中国語版の共著者リー・ハオヤン氏との教育哲学に関する共通の見解を表明した。Squirrel AI創設者リー・ハオヤン氏とZhanlu Culture CEOチェン・シャオフイ氏は共に出版記念式典に出席した。

著書『学習のアップグレード』では、著者のジョン・カウチ氏が「教育＋テクノロジー」の国境を越えた研究経験を共有し、伝統的な学習動機、学習モデル、学習シナリオなどをアップグレードする必要がある理由、科学技術の成果と新しい教育概念や実践を学習のアップグレードにどのように適用するかについて包括的に論じています。

現在の教育問題について語る際、占路文化のCEOである陳小慧氏は、現在、人工知能技術の急速な発展により、教育は飛躍の翼を広げていると述べた。しかし、今日の教育が直面している最大の問題は、2000 年以降に生まれ、完全にデジタル言語を使用する先住民に知識を伝えるのに、教育者が依然として時代遅れの非デジタル方式を使用していることです。書籍『学びのアップグレード』では、受動的な教育を能動的な学習にアップグレードする方法、1対多数の教室での講義から実践的な学習にアップグレードする方法、「プロジェクトベースの学習」から「チャレンジベースの学習」にアップグレードする方法について詳しく説明しています。また、未来の学びの3つの要素である「アクセス、構築、プログラミング」と、学びの未来を切り開く9つのテクノロジーについて詳しく紹介しています。この本は、学習の革新とテクノロジーの革命を通じて、すべての人の無限の可能性を真に解き放つでしょう。

Squirrel AIの創設者であるLi Haoyang氏は、自身の詳細な共有の中で、「The Learning Upgrade」について次のようにコメントしています。「この本は、実は教育業界のバイブルです。Appleの教育担当副社長であるJohn Couch氏は、自身の見解を貫くだけでなく、著書の中で20冊以上の本を引用していますが、そのどれもが本の核心的な考え方であり、非常に価値があると思います。折衷的な本であり、彼の考え方は他とは一線を画していると思います。」もし、すべての親、すべての教育者、教育政策立案者が、この本の1～2章を毎週何度も繰り返し考え、注意深く噛み砕くことができれば、そして私たち全員がこの本の認知的な読者になれば、私たちは協力して子供たちに変化をもたらし、教育革命を起こし、子供たちが自分の未来をコントロールする力を持つことができるでしょう。

3. MITメディア芸術科学准教授、MITメディアラボロボット工学グループ責任者のシンシア・ブリージール氏：将来、ロボットは人間の良き相棒となるでしょう。

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MITメディア芸術科学科准教授でMITメディアラボのロボット工学グループの責任者であるシンシア・ブリージール氏は、ロボット工学技術について次のように語った。「将来、ロボットはとても良い仲間になるでしょう。そうする理由は、学習をより人間らしくして、子供たちがよりよく学べるようにするためです。」ロボットと人間の間で感情的なコミュニケーションを構築することは、子供たちがどれだけよく学ぶかということだけでなく、創造性や批判的思考を含む子供たちの学習に対する姿勢など、他のことも関係します。

将来、機械がますますインテリジェントになるにつれて、人間化が非常に重要になります。したがって、子供の学習を支援する機械を設計するときは、いわゆるコースの知識やスキルだけでなく、子供の幼少期や学習の質と能力も考慮して、より成功するようにする必要があります。

4. リン・ジョウ（ニュースクール副学長兼CIO、元IBMワトソンAI教育部門ゼネラルマネージャー）：「AIが私たちの世界をどう見ているかは考慮していない」

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ニュースクール大学の副学長兼最高情報責任者であり、IBM Watson AI教育部門の元ゼネラルマネージャーであるリン・ジョウ氏は、2つの大きな疑問を提起した。第一に、人間とAIは、過去数年間でどのような問題を解決しますか？

彼はまた、教育はほぼ4つの段階を経験したことを提案しました。教育的移行は次世代にとってどのように見えますか？

それは人道的でなければなりません。私たちの教育の対象は生きている学生であり、彼らのニーズは教育プロセス全体に統合されていることを考慮すると、教育の最終結果は完全な人を生み出すことです。

5。カナダのトロント大学の応用心理学と人間開発の教授であるカン・リー：現在のAIシステムはすべて高いIQを持っていますが、EQは2歳の子供のレベルまでありません。

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カナダのトロント大学の応用心理学および人間開発局の教授であるKang Leeは、感情的な人工知能とスマート教育における潜在的な応用について話しているとき、すべての現在のAIシステムは高いIQを持っているが、非常に低いEQを持っていると述べました。さらに、人工知能システムが感情的な知性を持っていない場合、特に教育と学習は、感情と感情的な知能を必要とする場所です。

AIの前にAを追加する必要があります。現在、この技術は、うつ病と不安の発達とリスクを開発し、多くの側面で使用できる非常に人気のある技術になりました。

6.デイブ・トゥレッツキーとクリスティーナ・ガードナー・マッキューンは共同スピーチをしました：AIを使用してK12青少年教育に貢献します

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コンピューターサイエンスの教授であり、CMUの認知のためのセンターであり、AI4K12プロジェクトの共同議長であるDave Tooletzkyと、フロリダ大学の助教授であるChristina Gardner-McCuneは、同様の段階でスピーチをし、お互いを奨励し、AIを使用したいと考えています。

K12とAIの関係について話すとき、Christina Gardner-McCune教授は次のように述べています。 K12の学生は、人工知能をどのように経験する必要がありますか？誰もがすでにこのテクノロジーを使用していますが、私は学生にAIの消費者だけでなく、AIの開発者にもなり、批判的思考でAIを見て、AIができることを見てもらいたいです。

デイブ・トゥレッキーは、「人工知能の5つのアイデア」について詳しく説明します。さらに、彼はまた、これらの技術は間違いなく将来のキャリアを変えると述べた。なぜなら、将来のキャリアはロボットとのやり取りを必要とするため、子どもたちが今日受け取る教育も大幅に変化し、影響を受けると述べた。

7. MIT人工知能研究所のディレクター、ダニエラ・ルー教授：「トップ学生のための10の規則」

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MIT人工知能研究所のディレクターであり、米国工学アカデミーのメンバーであるDaniela Rus教授は、プログラム可能な材料と分散ロボットの先駆的な研究を設立しました。

コンピューティングの重要性については、Daniela Rus教授は、AIロボットであろうと機械学習であろうと、現在のエネルギーのようなエネルギーの供給源になっていると述べています。この将来の革命のために若い世代をよりよく準備するために、私たちは計算的思考と創造について慎重に考え、21世紀の教育の柱にしなければならないと信じています。

ダニエラ・ルー教授はまた、機械学習とAIの分野で起こっていることのほとんどは、深い神経ネットワークの技術によって促進されていると述べました。深いニューラルネットワークの分野では、何百万ものノードを持つ可能性のある大きな構造があり、この構造には多くのラベル付きデータが含まれています。ラベルを付けた後、データができたので、このテクノロジーを大幅に改善できますが、このテクノロジーはまだ完璧ではありません。

ダニエラは、「トップの学生のための学生のルール」を提案しました貴重です。

8。Zhangmenの創設者兼CEO、Zhang Yi 1対1：幸福の詳細を知性に反映させましょう

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Zhangmen 1-on-1の創設者兼CEOであるZhang Yiは、教育に関する彼の見解について話すとき、私たちは実際に業界の観点から、または文明の第3次元からそれを見ることはできません。教育は、文明の観点から、過去と現在の多くの変化を経験していますが、第三次元では、教育は変わっていません。

なぜ私たちはインテリジェンスを使用して、知性がどこで学ぶべきかを知ることができるのですか？あなたはいつも彼が助けられないという質問を彼に与えているわけではありません。知性は彼が学ぶことを可能にするものではなく、幸福の詳細を知性に反映させることによってのみ、学生が幸せになると、彼はより効率的に学ぶことができます。

効率は2つの側面です。1つは、2つ目が効率的なものです。したがって、一方で、すべての教育産業はテクノロジーにより多くの革新を開発することができ、一方で、すべての教育会社が元の願望に固執し、教育のためのより良い未来を引き付けることができることを望んでいます。

9。3番目のAIED AI Education Award 3つの賞が授与されました

Global Intelligent Adaptation Education Award：Byju's、Squirrel AI、IBM Watson Education

K12 Education Awards：Dreambox、Carnegle Learning、Vipkid、Zhangmen 1-on-1

グローバル言語教育技術賞：Duolingo、Itutorgroup、ABC Mouse

10、6人のティーンエイジャーが素晴らしいテッドスピーチをしました：最年少はわずか7歳です

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Aiaidは、子供のために子供のアイデアを共有できないのはなぜですか？

6位青少年演讲者分别是：吕昭成(17岁)、双胞胎兄弟(7岁)栗浦洲和张洪源、崔艺嘉(14岁)、陈关阳(14岁)、张子行(12岁)，他们虽然年少，但对科学技术与教育等领域都有着超越年龄的成熟思考，他们的演讲博得了在场所有人的由衷赞叹和欢呼。

11. 3番目のAIAED Best Student Paper Awardが授与され、Cao MengとLi Shuchengが賞を受賞しました

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非常に期待されている3番目のAIAED Best Student Paper Awardは、メンフィス大学の学生であるCao MengとNanjing Universityの大学院生であるLi Shuchengが受賞しました。

授賞式は、メンフィス大学の教授であり、中国中央師範大学の心理学部長である胡Xiangen教授が主催し、会議の会長であるトム・ミッチェル教授と地元の委員長Squirrel AIのチーフサイエンティストであるCui Wei博士が発表しました。

Cao Mengは、人工知能を専門とするメンフィス大学研究センターで学び、彼の家庭教師はフィリップス教授でした。 Cao Mengの研究では、分析モデルを使用して、この研究の最大の貢献を学習するために適応性のある学習方法を研究しています。

Li Shuchengは、南京大学の大学院生です。彼の論文は、「自然言語の説明からのクエリ文を自動的に生成する」と言いました。

12：スタンフォード教育学校の副学部長、ポール・キム教授：人工知能教育の機会と課題

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スタンフォード教育学校の副学部長であるポール・キム教授は、人工知能教育の機会と課題を共存していると考えています。たとえば、私たち自身の教授を選ぶと、スピーチをするために直接選ぶことができます。

教育といえば、AIはパーソナライズされた入学パス、宿題の評価、PPTデモンストレーション、およびコンテンツの計画に基づいていると考えています。

AIは、高レベルの学習を促進するのに役立ちます。これは、そのような教室について話すとき、どのようにしてより良い評価を得ることができるようにするのに役立ちますか？

人工知能と言えば、人工知能は将来的に登場します。

13：会議「子供教育の未来」フォーラムのフィナーレ：子どもたちの将来の教育はどのようなものですか？

「The Future of Children's Education」フォーラムのフィナーレは、FT Financial Times Chineseの社長であるZhang Yanが主催しました。 、Xue Education-Squirrel AIのチーフアーキテクトがゲストでした。以下はゲストのエキサイティングな意見です。

トム・ミッチェル教授：AIの研究は、より多くの人々が、遠隔教育の全体的なレベルの変化など、高品質の教育にさらされるのに役立ちます。繰り返しの毎日の労働がコンピューターによって行われる場合、人間は計画を整理し、問題を解決する方法など、多くの問題を行わなければなりません。

Hu Xiangen教授：私たちの思考は多くの側面に関連しています。 。テクノロジーを知っている人は、機械ではなくテクノロジーを知らない人を置き換えます。

Rose Luckin教授：AIは、私たちが現在教える方法を変えることができます。

多くの場合、AIシステムは、人間の教師をより幸せな教師に変えました。

リチャード：AIはツールであるだけでなく、状況全体を変え、教育の相互作用の方法、相互作用する人、物事がどのようなものであるか、どのような利点と利益をもたらすことができるかを変えることができる要素であると考えています。したがって、AIは、インテリジェントな適応学習方法を達成することにより、基本的な能力、英語、中国語などを教えるだけでなく、コンピューター化された思考、学習方法、態度、モチベーションなど、より高度な思考を教えることができると思います。これらのことは、AIが私たちが達成するのに役立つものであり、時間を短縮し、より効果的で効率的になるのに役立ちます。