摘要: 原標題：湯姆米切爾：未來AI將給教育帶來深度變革 無人駕駛、人臉識別、智能語音......如果問當下什么詞最熱？人工智能（AI）一定是其中之一。 8月末，
原標題：湯姆·米切爾：未來AI將給教育帶來深度變革
無人駕駛、人臉識別、智能語音......如果問當下什么詞最熱？“人工智能（AI）”一定是其中之一。
8月末，2019世界人工智能大會在上海隆重舉行，今年的大會上，特別設有教育行業(yè)主題論壇。當人工智能開始涉足古老的教育行業(yè)，會掀起怎樣的變革風暴？
為此，“第一教育”對參加教育行業(yè)主題論壇的幾位大咖嘉賓進行專訪，對于AI+教育，他們怎么看待？如何預言？有哪些擔心？又有什么期待？
今天推送第一篇，采訪對象是“機器學習之父”、卡內基梅隆大學計算機學院院長湯姆·米切爾（Tom Michael Mitchell），在他的眼里，人工智能將在未來5-10年，給教育帶來哪些深度變革？
如何為90分和60分的孩子制定不同的學習目標？同樣都是60分的孩子，提高學習成績的辦法一樣嗎？不用題海戰(zhàn)術，怎么測出每個孩子哪個知識點會，哪個知識點不會？
在8月末于上海舉行的世界人工智能大會上，卡內基梅隆大學計算機學院院長湯姆·米切爾（Tom Michael Mitchell）為人工智能（AI）在教育領域的應用畫出藍圖。
在業(yè)內，米切爾被譽為“機器學習之父”，1996年，他在卡內基梅隴大學創(chuàng)辦了人類歷史上第一個機器學習系，專著《機器學習》（MachineLearning）至今仍是機器學習領域的經典教科書。
近年來，米切爾對人工智能的研究興趣更多地轉向同教育的結合，就在去年，他加入中國一家教育創(chuàng)業(yè)公司——松鼠AI，出任首席人工智能科學家。 人工智能可以在多大程度上改變教育？未來的發(fā)展走向如何？帶著這些問題，小編對湯姆·米切爾教授進行專訪。
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2019世界人工智能大會教育行業(yè)主題論壇現場
改變1：個性化教育
也許在不久的將來，最了解你的人不是你自己，也不是你的家人，而是人工智能機器。
米切爾介紹，目前人工智能的開發(fā)正處于第一代和第二代交替的轉折點，現有的人工智能技術，已經做到對知識點的納米級拆分，由此勾勒出的知識圖譜，能夠根據學生留下的蛛絲馬跡，精準地透視到每一處知識漏洞。
比如，通過人工智能算法，一元二次方程可以被拆解成107個知識點，初中英語聽力的知識點更是被拆分為8000多個。
而人工智能未來的方向，是把計算機科學、心理測量學、教育學、心理學和腦科學等學科全部容納進來，聚焦的對象不再是刻板的課本知識，而是進一步為學生的思維模式、學習能力和學習方法診脈開方。
“比如，人工智能已經可以把‘情商’拆解為30多種能力，包括觀察能力、語言表達能力、尋找對方感興趣的話題的能力、對別人的心態(tài)判斷的能力，甚至是遭受不公平待遇之后的自我化解能力，等等。”
米切爾解釋，世界上沒有完全相同的兩片樹葉，即便是分數一模一樣的學生，人工智能也可以分析出他們不同的學習能力、學習特點和知識點盲區(qū)，從而精準地刻畫出千人千面的學習者畫像。
“計算機算法被用來調節(jié)與學習者的互動，在此基礎上，提供定制化的學習資源和學習活動，以滿足每個學習者的獨特需求。”
在米切爾看來，通過對學生的知識狀態(tài)和能力水平進行持續(xù)性追蹤和評測，人工智能能夠為學生提供最佳的個性化學習方案，并且隨著學生能力水平的變化而動態(tài)調整。
“基于人工智能而開發(fā)出的自適應學習系統(tǒng)的革命性就在于，它更像是一種‘決策型AI’，為學生提供個性化教育。”
米切爾說，未來人工智能將扮演最優(yōu)秀的老師，推薦給學生關于學習內容和學習路徑的合理決策。
改變2：“因材施教”規(guī)?；?/p>
如果說個性化教育是人工智能改變教育的一個點，那么由這個支點出發(fā)，使得“因材施教”成為規(guī)模化，則是對于教育全景的撼動。
“在傳統(tǒng)的學習中，經常會遇到老師教的東西，學生其實已經懂了，或者學生自以為懂了，實際上并沒有的情況，這是因為學生在教室里接受的信息和他們實際掌握的知識是不匹配的，而這樣的情景，在人工智能時代可以完全避免。”
米切爾表示，雖然老師不會被機器所替代，但是在未來典型的教育場景中，很可能是老師和AI共同執(zhí)教，相當于為每一個孩子配備一個計算機助教，一個教室里，由老師加幾十個助教，一起追蹤每個學生的學習進程，提供相應的幫助。
“無論在美國還是中國，缺乏優(yōu)質的教師資源，始終是教育行業(yè)的痛點。”
此前，教育部發(fā)布的《2017年全國教育事業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報》顯示，全國共有義務教育階段學校21.89萬所，在校生1.45億人，專任教師949.36萬人，其中，特級教師的比例還不到千分之一。
資源分配上的巨大的差距，使得基于個性化學習的因材施教，只能停留在理想的狀態(tài)。此前，雖然互聯(lián)網帶來了教育資源獲取的便利化，但并沒有從根本上解決優(yōu)質資源缺乏的深層次問題。
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