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　　7月29日，由藍鯨教育主辦，上海報業(yè)集團指導，藍鯨財經(jīng)、界面新聞、財聯(lián)社協(xié)辦的智慧教育論壇，在北京新云南皇冠假日酒店成功舉辦。

　　本次論壇以“Z世代·新教育”為主題，融合主題演講、互動研討、圓桌論壇等多種形式，與教育同仁共同探討教育信息化時代下的機遇與挑戰(zhàn)。

　　人工智能最核心的是什么？人工智能在教育領(lǐng)域如何應用？會上，弘成教育董事長黃波發(fā)表了題為“科技賦能·智慧落地，讓教育更智慧”的主題演講。從人工智能的發(fā)展軌跡、智慧教育的應用案例等方面分析了上述問題。

以下為弘成教育董事長黃波的演講實錄（有刪減）：

智慧教育最核心的是數(shù)據(jù)

　　過去十年是機器學習和深度學習快速發(fā)展期，人工智能模型的容錯率在加速下降，從2010年的28%降低至2017年的2.3%，現(xiàn)在容錯率已經(jīng)到了2%以下。人工智能能做的事情，很多時候已經(jīng)超越人類。

　　今天，算法已經(jīng)能夠可以大幅度地讓教育和學習智能化，而目前對于教育行業(yè)來說數(shù)據(jù)層面的準備遠遠不足。內(nèi)容數(shù)字化、流程數(shù)字化、教學智能化是真正能夠讓人工智能變成教學創(chuàng)新和人才發(fā)展的加速器。

　　如何讓人工智能落地教育領(lǐng)域，最核心的是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)不僅僅是用戶行為數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)，最核心的是課程、題庫標簽化以及知識圖譜的完善和建設等。在過去五年里，弘成教育各個業(yè)務線形成了數(shù)以億計結(jié)構(gòu)化、標簽化的教育數(shù)據(jù)。

　　在企業(yè)培訓行業(yè)，我們的客戶大多是外企。這是由于外企在人才能力模型、課程、業(yè)務的標準化等方面相對完善。在教育人工智能大數(shù)據(jù)方面，很多企業(yè)都有相關(guān)的產(chǎn)品推出，在人臉識別和圖文識別及語音合成領(lǐng)域的產(chǎn)品應用已經(jīng)相對成熟, 但是在教學應用層面如果沒有完善的數(shù)據(jù)體系,這些產(chǎn)品就只能是宣傳的噱頭。沒有大量的完善結(jié)構(gòu)化的課程和題庫, 是無法做到真正的個性化推送,每個知識點如果沒有匹配中、低、高難度的課程和題庫,它們就不能解決很多教學和教育的場景。

 

　　目前，弘成教育建立了弘成智慧教育全景圖。包含數(shù)據(jù)智能、智慧學習、智慧就業(yè)、智慧教務、通用智能等五個系統(tǒng)。

　　圍繞著智能學習系統(tǒng)，由智能數(shù)據(jù)分析、智能督導提醒、用戶畫像、大屏監(jiān)控等板塊組成?；谟脩舢嬒?，我們做了一套個性化推薦的體系。智能學習系統(tǒng)方面，弘成教育做了智能陪練與評價、自適應試題練習、課程和試題推薦、用戶診斷評估等系統(tǒng)。智能就業(yè)系統(tǒng)，是為高校的畢業(yè)生做的智能簡歷診斷、模擬面試、試崗預測與推薦等模塊的系統(tǒng)。智能教務系統(tǒng)，是為高校做的智慧云報到、智能學習監(jiān)控、自動排課/考、學歷證明識別等模塊的系統(tǒng)。

　　我們的數(shù)據(jù)模型和算法體系是如何演變出來的？

　　弘成卡普模型（CARP)是弘成的認知診斷及相應預測的推送模型。最早在成人教育的平臺上啟動,做了智能分析和智能督導場景的底層數(shù)據(jù)引擎模塊。2018年，開始做課程推薦體系，在這個基礎上完善了最基礎的CARP模型。從去年開始，我們加入自然語言處理NLP和語音合成等，在測評、問答、陪練等基礎上逐步完善。今年，在逐步完善智能練習、簡歷診斷和模擬面試等產(chǎn)品。

　　卡普智能模型全景圖中，智能交互與演練評估、教育智能分析與預警、智能診斷與相應預測、知識圖譜與能力模型這五個板塊是基于算法層面的。

　　我們技術(shù)模塊的核心都是圍繞業(yè)務模型來做的。比如說簡歷信息抽取模塊、特色語音合成模塊、仿生人視頻合成、課件語義切分和資源標簽提取模塊等。

　　在此基礎上，人工智能大數(shù)據(jù)模型都是基于采集、建模評估、推薦機會等一系列的體系來完善這些業(yè)務場景。

　　在業(yè)務建模和數(shù)據(jù)采集完善之后，我們才開始做后期的分析建模、智能推薦、智能督導。

　　第一、知識圖譜與能力模型的建設。做任何人工智能和大數(shù)據(jù)的智慧學習，都脫離不了知識體系和數(shù)據(jù)體系建設。無論是知識體系、基于企業(yè)的崗位能力模型的能力體系、智能陪練體系，首先我們得了解業(yè)務流程。

　　第二、基于數(shù)據(jù)和業(yè)務需求，根據(jù)用戶需求采集建模。

　　第三、診斷畫像。針對用戶的標簽、能力、分層，做一個診斷畫像。

　　第四、提醒督導。

　　第五、個性化推薦。個性化推薦可以基于薄弱點，基于用戶偏好，也可以基于企業(yè)核心績效數(shù)據(jù)或標桿。如企業(yè)培訓，我們做的就是標桿型銷售的個性化推薦和基于績效標準的課程推送。

 

　　弘成教育在智慧教育方面有哪些落地案例？

　　第一個AI應用案例——自適應智能學習鯨練。構(gòu)建個人知識圖譜，形成個人知識掌握神經(jīng)網(wǎng)絡?；趯W科知識圖譜、學生個性化答題數(shù)據(jù)、學生群體答題數(shù)據(jù)分析等，通過算法模型，獲得學生個性化的知識掌握圖譜。

　　第二個AI應用案例——企業(yè)個性化智能推課系統(tǒng)。個性化推薦類型是基于崗位能力、用戶畫像、興趣標簽等?；趰徫荒芰Φ谋貍錀l件是梳理崗位能力模型，通過定量衡量崗位與能力的差距?；谟脩舢嬒竦谋貍錀l件是梳理業(yè)務指標體系，比如近3個月陌拜達標率低于80%的人群,就可以推送相關(guān)的提升課程等。基于興趣標簽是根據(jù)用戶自選的興趣輸入，需要將興趣與課程關(guān)聯(lián)。

　　個性化推薦是基于業(yè)務標簽的推薦。課程推薦場景一是查漏補缺，比如按月齡推薦、推薦某項業(yè)務目標達成率低的技能提升課程；二是向標桿學習，推薦業(yè)績達人正在學的課程。三是互相學習，推薦跟我相似的人群都在學的課程以及業(yè)務環(huán)節(jié)的熱門課程。

　　第三個AI應用案例——智能陪練。

　　智能陪練系統(tǒng)是通過自然語言理解和處理技術(shù)、機器學習、深度學習等領(lǐng)域的多種核心算法、模型及新技術(shù)應用，將AI引擎與業(yè)務場景結(jié)合，構(gòu)建能力發(fā)展線上學習模型，實現(xiàn)個性化人機互動、真實場景模擬訓練模式，助力企業(yè)提升人員效能。

　　它的評分模型是基于內(nèi)容的完整性評分算法、表達準確評分算法、關(guān)鍵詞覆蓋率、語音語調(diào)評分等方面。比如，關(guān)鍵詞覆蓋率方面，基于分詞算法，提取人員表達內(nèi)容的關(guān)鍵詞和權(quán)重數(shù)據(jù)，和標準答案的關(guān)鍵行為進行匹配，計算覆蓋率。

　　智能陪練不僅僅能判斷文本，對用戶表情、手勢、語音等都能做到智能診斷。它能夠讓銷售人員的表達更具親和力、表現(xiàn)力、正能量，在陪練過程中實現(xiàn)能力的提升。

 

　　未來，我們將繼續(xù)通過完善算法使智能產(chǎn)品能切入更多的場景，為教育企業(yè)提供更多智能化手段，讓教育更加智慧。

轉(zhuǎn)自：藍鯨edu