教育正处于变革中，尽管并不容易。理念的转变、教学法的进化，以及科技的发展，是教育变革的“三驾马车”。人工智能在教育中的应用，目前发展趋势最清晰的，当属“自适应”式的学习反馈与评测，而使用场景则更为我们熟悉，那就是考试。
最近，《纽约时报》教育栏介绍了一家韩国教育科技公司的崛起与前景，就是从托福应试训练发展起来的，并构建了当今世界上最大的公共教育数据库EdNet。
人工智能同类应用的探索与研发，在2018-2019年间，我们国内也有很多公司在做，但到目前为止，似乎尚未有“独角兽”公司出现。
“人工智能应试”的发展，对教育全局有何影响？一种合理的展望是，当人工智能更高效且有针对性地解决学生“刷题”环节时，也许学校能够重新思考功能与定位：一种真正的教育——通过更多的活动，帮助学生探索他们的能力特征，帮助他们学会合作式学习与创新的能力，而不是将很多时间花费在应试、备考本身。
以下是韩国科技公司Riiid的教育实践故事。
在古希腊时期，柏拉图师从苏格拉底，又向亚里士多德传道受业。我们知道一对一教学是最好的教育模式，但这成本昂贵，加上教师资源稀缺，难以得到全面推广。
由此，我们如今所接受的是并不理想的课堂教学模式：班级规模大、教师超负荷工作、资源不足。老师们不得不将自己为数不多的时间和精力放在成绩最优秀或垫底的学生身上，处于中层的大多数学生往往只能自生自灭。
AI或许能帮助老师解决这些问题。基于模仿人脑神经元网络的代码，AI可以评估学生的学业表现，以此帮助老师调整相应的教学策略。“AI导师”就是一个与学生进行在线互动的软件系统，能够关注每个学生的学习特性。
AI技术与教育领域的连接，或许将改变传统认知的教育模式。韩国科技公司Riiid的故事，向我们展示了AI教育的巨大潜力和所面临的挑战。
韩国的科技公司Riiid是AI教育领域的先行者，已经在国际交流英语考试 (TOEIC) 的亚洲备考软件市场占有一席之地，现在即将进入美国的SAT和ACT备考市场。
公司的创立者张先生认为，教育是一个与认知、动机、同伴互动等密切相关的复杂领域，从学习科学、认知生物学、数据科学和其他相关研究领域中汲取见解，需要漫长的试验。
第一个计算机辅导系统出现 1960年代，以短片的形式呈现学习材料，向学生提问并提供批改的即时反馈。由于这些系统价格昂贵，而且计算机远未普及，因此在当时研究机构是主要受益者。
到1970年代和80年代，计算机辅导系统开始采用基于规则的人工智能和认知理论，引导学生一步步解答问题，并通过专家知识库给出相应的提示。但由于不可扩展性，加之处理庞大的专业知识成本高昂且枯燥，该辅导系统也失败了。
而算法的深度学习，让张先生看到了AI教学的潜力，辅导系统可以随着时间的推移，不断地学习教学知识、评估学生的学业表现。
由此，张先生回到韩国并于2014年创立了Riiid，与数据科学家团队合作开发了一套AI算法，可以跟踪学生的学业表现、预测学生的分数，以及评估学生何时会失去学习兴趣或退学。该公司已在一些世界领先的机器学习会议上发表了相关工作的论文。
Riiid 的创始人兼首席执行官 YJ Jang
为了验证这项技术的可行性，并收集改进算法所需的相关数据，Riiid推出了一款名为Santa的TOEIC备考软件，Santa也迅速成为日本和韩国最畅销的教育软件之一。
通过Santa，Riiid积累了有关学生学习的相关数据，构建了当今世界上最大的公共教育数据集之一——EdNet。
Riiid一直致力于收集足够的数据，以将AI系统推广到更广泛的教育领域。目前，该公司专注于备考市场，也和世界各地的教育公司合作开发了备考软件。今年年初，Riiid与Casa Grande合作推出了一款名为OE Saber的软件，帮助哥伦比亚的学生准备高考。
Riiid 的界面，可深入了解学生的考试准备情况
如今，Riiid正在为美国大学入学考试SAT和ACT建设一个AI备考平台——R.test，并将于1月发布。该平台可以预测模拟考试的成绩，仅需考试时间的四分之一。
通过回答30个问题，学生可以分析自己的弱项并获得相应的指导，包括AI精选的相关练习题。学生可以在R.test进行考试练习，并逐步建立通过最终考试的信心。
佐治亚州的一位家长试用了R.test的早期版本，对此喜爱有加，因为R.test在家即可使用，不用请家教。她也发现 R.test 的分析功能特别强大，自己的孩子能够从中受益。
高中数学老师奥斯卡·托雷斯（Oscar Torres）也曾试用过Riiid系统，他也赞赏有加。Riiid系统可以实时评估学生所掌握的知识，而非依赖于过去的考试成绩。随着人工智能的发展，会为老师们的教学工作带来更多便利。
但Riiid的目标并不止于备考。R.test是收集数据、证明算法在其他领域适用性的一部分，Riiid将开发创新架构和性能更高的AI模型，来跟踪学生的学习行为、知识掌握情况，并在任意时间提供最佳的学习方案。
通过算法进行辅导学习的学生越多，算法预测的分数就会越准确。张先生认为，很快教学将不再基于猜测或直觉，而是基于数据。但这也可能是Riiid面临的最大挑战：由于隐私问题，难以收集到学校的数据。
为了解决这些问题，Riiid参与建立了EdSAFE AI联盟。该全球性的跨部门协作联盟，由公司、非营利组织和教育技术协会组成，旨在制定相应的基准和标准，以确保在教育中安全和负责任地使用 AI技术。
张先生希望，未来能将算法整合到一个综合系统中，使得AI教学不受地点、受众和科目的限制。
来源：《看教育》编辑部
编译&整理：徐杭艳
主编：吴慧雯
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