99.9%の精度!小園口算は算数の問題をAIで訂正しており、誤り率は小学校教師の10分の1に過ぎない。

99.9%の精度!小園口算は算数の問題をAIで訂正しており、誤り率は小学校教師の10分の1に過ぎない。

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載しています。転載の際は出典元にご連絡ください。

11月19日、元福道傘下の小学口算アプリは、小学横書き問題に対する小学口算のAI採点精度が99.9%に達し、人間の平均を超えたと発表した。

[[282941]]

「横書き計算」とは、小学校の算数で横書きで書かれた計算問題全般を指し、単純な足し算、引き算、掛け算、割り算だけでなく、大きさの比較や単位の換算なども含みます。

小学校の算数を思い出す:横の計算と縦の計算

このアプリでは、AI 技術の助けを借りて、子供の宿題の写真を撮っておくだけで、システムが自動的にそれを修正し、間違った質問を識別し、間違った質問の分析を行うことができます。

小園口算アプリの責任者である王向東氏は記者会見で、小園口算のユーザー総数が現在3000万人を超えており、そのほとんどは親であり、一部は教師であると発表した。このアプリは現在、毎日 2 億問以上の問題を採点し、毎日 2,000 万問以上のオンライン練習問題を提供しています。

王向東氏はまた、学校での宣伝活動もなしに、このAIアプリケーションは2年足らずで12万校以上の小学校に導入され、全国の小学校総数の75%を占めていると語った。全国で100万人以上の教師が登録しており、これは小学校の数学教師の2人に1人が使用したことがあるということに相当し、1日1,500件の宿題をわずか2時間で添削した教師もおり、平均して1日90分の時間を節約しているという。

口頭算数の問題のチェックについて言えば、小園口頭算数を使用している多くの親は、手動でのチェックは非常に面倒なことだと言っています。「チェックは自分でやっているのと同じ」、「作業自体はとても忙しくて大変」。また、2人の子供を持つ母親は、2人目の子供が生まれた後、1人目の子供の問題を1つ1つチェックする時間がなく、小園口頭算数も非常に役立っていると言っています。

多くの親が小園口述算数の有効性を認め、使用後、子供の計算能力が向上し、子供が数学を嫌うことがなくなり、学習への興味と積極性が増したと述べています。

[[282943]]

1週間前、Quantum位は小園口算が主催する内部評価にも参加しました。この評価では、小学生が取り組んだ100冊以上の練習帳が集められ、11万問の問題が収録されました。5人の内部教育研究教師が、AI採点と手動採点の現場での競争を行いました。各問題集、各ページの誤採点問題をデータ整理したところ、教師が手作業で採点した場合に誤採点された問題は1,050問あったのに対し、AIが採点した場合には誤採点された問題は104問にとどまり、誤り率の差は10倍以上あった。

王向東氏は、小元口算は一般的なOCRなどの技術を使用して検出、識別、修正を行うと紹介した。書き方が雑、計算下書き、汚れ、紙の裏が透けて見える、傾き、ぼやけなどの問題があっても、小元口算は認識できる。

[[282944]]

Xiaoyuan Oral Arithmetic では、簡単な計算式に加えて、表、空欄補充問題、複数選択問題、正誤問題、文章題などの派生リマインダーも修正できます。

小園口述算数について

AIアプリ「小園口算」は教育会社元福道が開発したもので、2017年に準備が始まり、2018年1月に正式にリリースされた。現在は主に幼稚園から小学校6年生までの生徒を対象としている。かつては瀋陽出版社と協力して「5分間口算カード」を出版し、四川省涼山、雲南省イ族、甘粛省甘南などの貧困緩和・教育支援地域に計340万部を無償配布した。

その背後にある技術力は、主に元福道AI研究所の画像認識研究室と自然言語理解研究室から来ています。2018年、元福道AI研究所のMARSデータモデルは、MS MARCO機械読解能力テストとスタンフォード質疑応答データセットという2つのトップAIコンテストで世界一を獲得しました。

さらに、Yuanfudao はさまざまな教育事業にも AI 技術を活用しています。たとえば、同社の「Zebra English」アプリケーションは、AI 音声認識機能を使用して、子供の英語の発音を聞き、その発音が標準的かどうかを判断します。

<<:  自動運転はトラック運転手の失業を加速させている

>>:  アップルが従業員を解雇し調整、好景気の時代とは真逆! Apple AI の堀とは何でしょうか?

ブログ    

推薦する

AI推論の進化

AI推論市場はここ3、4年で劇的に変化しました。以前は、エッジ AI は存在すらせず、推論機能のほと...

...

...

モザイクでも止められない!これらのAIアルゴリズムはワンクリックで高解像度を実現できます

ぼやけた写真が好きな人はいません。本当の顔を復元したいという衝動にかられたことはありませんか? AI...

画像内のオブジェクト検出のための ML データを探索および視覚化する方法

近年、機械学習データ(MLデータ)を深く理解する必要性に対する認識が高まっています。しかし、大規模な...

世界銀行:ロボットはまだ私たちの仕事を奪ってはいない

[[254699]]人間が機械に取って代わられるという悲観的な予測が広まっているにもかかわらず、自動...

掃除ロボットが話し始めた。人工知能アシスタントは、家庭の6つの主要分野で努力している。

[[348486]]従来の掃除ロボットは、何も言わずにただ働くだけの家庭内の「ロールモデル」です。...

...

...

天一雲が大規模言語モデル微調整データコンテストで優勝しました!

最近、天地FT-Data Rankerコンテストが終了し、天一クラウドインテリジェントエッジビジネス...

...

MITチームの最新研究により、LiDARと2Dマップのみでエンドツーエンドの自動運転が実現

自動運転に関して言えば、当然のことながら「視覚アルゴリズム」派と「ライダー」派の論争が思い浮かびます...

シンプルな人工ニューラル ネットワークをゼロから構築する: 1 つの隠れ層

[51CTO.com クイック翻訳] 前回の記事「人工ニューラルネットワークをゼロから構築する(パー...

Nvidia の新 GPU: 800 億個のトランジスタを搭載した 4nm プロセス、新しい Hopper アーキテクチャは驚異的

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

データ構造とアルゴリズム: 奇数偶数による配列のソート II

[[429517]]簡単なシミュレーション問題、ぜひ挑戦してみてください!配列を偶数/奇数でソート...