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2019-01-19
AI+教育到底创造什么核心价值?
AI+教育到底创造什么核心价值?首先必须明确用户的核心价值是什么?用户需要提升能力,这是根本,所有的设计都是为了这个目标。
AI的技术逻辑是这样,标注数据叫做能力提升,然后告诉机器,达成这个结果是好的,机器然后不断的收集数据进行深度学习,达到用户想要的结果。就像阿尔法狗只要看棋谱,最后输出的结果是赢对方,机器就在不断的进行学习达到这个目标。
基于这一点,AI第一步是需要拿到用户的数据和内容数据,然后拿到足够的数据后进行自我学习,可以针对每个人提供个性化的解决方案,让用户的能力值得到提升。
总结下,就是AI的技术原理带来的用户价值就是大规模的满足个性化的能力的提升。
难点1——知识点和解决方案如何进行数据标注和匹配?
但是如何做到大批量的个性化,这里面有很难很难跨越的点。
在AI层面,实现精准化的匹配,需要数据标注。
具体表现为,一方面是用户的能力项的定义需要明确,另一方面是解决方案需要足够精准。可以把能力项和解决方案都定义为数据,并进行标注,那这数据到底如何细分和标注,才能让机器进行有效的深度学习,这是很难的一个点。
举个例子,淘宝卖家培训,卖家的流量获取能力弱,但是影响流量的指标项就很多,列出来包括标题优化,主图点击,销量递增,下架时间等。
而另外,给用户推荐的内容又必须围绕精准的能力项进行匹配,这样效率才能更高。比如需要如何做主图优化,如何做标题优化,如何做销量递增,如何设置下架时间。否则,根本就无法匹配出来。
而这对于现有的内容体系是需要进行重新的构造并进行数据标注。这将是一个很大很大的工程。
匹配也是很难的一个点,里面的维度就更多了,比如同样的知识点薄弱,学习时间是6个月和3个月的推荐维度是不一样的,还有提升的难易程度等等,一些列复杂因素,需要不断的调优。
难点2——提供给用户的解决方案如何做到有效?
从机器识别需要提升的能力项,到推荐的方案,到完成学习,到能力的提升,这里面是有鸿沟的,在学习领域,不是拿到了方案,用户都能完成提升的。
学习的主体是用户,不是机器。所以现在很流行的机器去考试,只能证明机器是发展到一定阶段,但并不能直接等同于用户能力提升。阿尔法狗的任务就是直接打败对手就行。而教育不行,因为学这件事情是需要用户自己去消费完成的。
所以机器更多的是在提供用户方案层面的价值,这块可以不断的根据用户行为进行调优,并反馈给内容端。但是用户学习的过程的效果并不在AI的可控范围内。这里需要内容端大量的配合。AI要给用户一个解决方案,可是内容根本无法承担这个职责,这肯定是不行的。
这里不可控的因素太多了,比如同样的上课,同样的教室,同样的老师,不同的人的理解力不一样,学习的主动性也不一样,还受到课后各种外部的因素影响。
这一切都会影响到AI+教育的目标的实现。
所以,需要内容、服务都围绕着AI的思路进行重新设计。这是很难很难的。
AI确实是可以解放很多重复性的人力劳动,但是从AI+教育对解决方案端的内容和服务的要求可以看出,人的因素非常重要。
比如完成内容的重构,需要老师,这是极其大的工作量,而且每年还不断更新;解决方案的效果的好坏很依赖人,机器是冰冷的,人是有情感的,不管是克服惰性还是关怀,人在学习中有人陪伴效果也会更好。
整个过程中,一定要平衡好人和机器的关系,既有体验的因素,也有成本的因素。如果体验好了,效率跟不上,那整体的价值还是没法发挥,反之亦然。
未来商业的形态是智能商业。智能商业在教育领域是怎么样呢?
智能商业有几个特征:1、大规模的实施在线 2、满足用户的个性化需求 3、不断的迭代更新。而这其实也就是AI+教育的思路。
所以,在这个领域,更愿意将AI+教育的AI当做一种商业思维,而不是单纯的技术。本质上是教育行业结合AI技术的特点,重新去构建教育的内容、技术和服务体系,最终大规模的满足个性化的用户需求,从内容匹配到实施都为此准备,都能切实提升用户的能力。
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