當(dāng)教育遇上人工智能
2018年12月11日（） | 
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以北京市的小學(xué)英語為例。北京市小學(xué)階段共有200多種英語題型，其中，北京海淀區(qū)的�？碱}型有13種，考試的平均難度較順義區(qū)更高。有了這些數(shù)據(jù)，便能夠以班級(jí)為單位，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)水平進(jìn)行評(píng)估，幫助教師推薦適合班級(jí)的個(gè)性化作業(yè)。
對(duì)于同樣是初次使用作業(yè)推薦系統(tǒng)的兩位教師來說，第一次拿到作業(yè)是相同的，但從第二次開始便不再相同。小劉說，“系統(tǒng)會(huì)根據(jù)第一次作業(yè)的班級(jí)正確率，確定第二次的推送內(nèi)容，正確率越高，下次推送作業(yè)的難度就會(huì)上升；反之，則會(huì)降低”。
智商為什么從90提高到120
在國外，已有一些成熟的智能教學(xué)系統(tǒng)投入應(yīng)用。它們完全不同于目前中國市場(chǎng)上常見的AI教育應(yīng)用。
2010年，張杰夫從南非地區(qū)引入一款嵌入了感知能力訓(xùn)練的智能教學(xué)系統(tǒng)——?jiǎng)P米系統(tǒng)，在成都地區(qū)的多所公立中小學(xué)開展教學(xué)實(shí)驗(yàn)。心理學(xué)有一個(gè)觀點(diǎn)，感知能力是人類學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。一些孩子在數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)時(shí)總是丟三落四，問題可能出在感知能力上，該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)模型進(jìn)行測(cè)試，找到學(xué)生感知方面的弱點(diǎn)，然后推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)內(nèi)容，并對(duì)其進(jìn)行感知能力訓(xùn)練。
張杰夫舉例稱，澳大利亞有個(gè)入學(xué)智商測(cè)試只有90的孩子，使用凱米系統(tǒng)3個(gè)月后，智商竟然達(dá)到了120的正常水平。
張杰夫認(rèn)為，這些智能教學(xué)系統(tǒng)具備個(gè)性化、發(fā)現(xiàn)式學(xué)習(xí)和交互式指導(dǎo)的功能，代表著智能教育的發(fā)展方向。
