雖然很多問題我們還沒有理解，但我們也要繼續(xù)往前走。這也是我們在教育技術(shù)方面比美國走得更快的原因。在中國，雖然教育技術(shù)怎么樣變革、怎樣能改變教育的結(jié)果等理論還沒有完全弄清楚，但我們直觀上認為它肯定是有極大好處的，因此國家層面，以及研究單位、公司等，都在理論建立之前大力地推進這方面的技術(shù)。

AI在教學當中的應(yīng)用場景非常豐富。比如說AI算法去畫這種看起來優(yōu)美又極為復(fù)雜的科學圖，再厲害的老師也畫不出來。AI就可以制作出這樣的教育工具。再如我們根據(jù)教學大數(shù)據(jù)，可以對學生的助學需求進行評估，這比原來讓學生自行填寫申請表要科學得多。此外，大學入學的擇校預(yù)測也會花費人們特別大的精力，利用教育大數(shù)據(jù)可以節(jié)省很多時間。

閱卷同樣占用了老師很多的時間，同時也沒有太多的創(chuàng)造力，那么就可以利用AI技術(shù)進行機器閱卷。學習行為數(shù)據(jù)可以利用視覺傳感器捕捉到學生學習的行為，通過這些行為來判斷學習的心理狀態(tài)。目前市場已經(jīng)出現(xiàn)了很多教育機器人，但是現(xiàn)在的教育機器人多數(shù)是把教育局現(xiàn)有的課本上知識搬到上面來，還不能模仿老師來完成教學活動。

接下來講講教育云。據(jù)我所知，各個省甚至有些大的城市，有些學校都有自己的局部云、公用云早已開始使用。在云端有很多線上課程，特別是高校，像華中師范大學每一門課都要求上網(wǎng)，學生可以在上面自學。學習診斷可以通過學生的考試成績、作業(yè)來判斷學生知識點的掌握情況，為學生提供更精準的學習方案。

下面講講機器解答支撐的AI輔導(dǎo)模式。學生除了課堂學習以外，最大的學習就是做作業(yè)，所以我們選擇機器解答領(lǐng)域進行研究。

我們在智能教育的研究大概分為教育人機交互、教育感知計算、教育認知計算、個性化學習、智能化學習設(shè)備、創(chuàng)新教學評價這6個方面。在這6個方面我們選擇一種三腦結(jié)合的機器人服務(wù)系統(tǒng)。目前的算法還不能解決所有問題，因此還需要自然人，所以我們采用聯(lián)合自動解答教學法，可以提供這樣一個智能化課外學習輔導(dǎo)系統(tǒng)。

這里面最難的就是自動解答。自動解答這個問題跟人工智能的歷史一樣長，甚至比人工智能的概念更早。過去關(guān)于自動解答的研究都是沿用自然語言理解，通過語義理解的方式來理解題目，然后來解答題目。而這個方法嘗試了幾十年，沒有實用的系統(tǒng)。我們在此基礎(chǔ)上提出以關(guān)系變換的方法來進行解答。采用這種新的方法已經(jīng)解決了幾個問題。第一，在文本的理解方面比原來快了很多，同時適用范圍也擴大了很多。第二，現(xiàn)在已經(jīng)可以理解題目中的圖形，這本是個比較難的問題。

我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了這樣的事實：用原來的語義理解的方法來理解題目，哪怕是小學的文字題效率都很低下。而我們用了現(xiàn)在這個方法以后，理解速度非�？�，平面幾何題目基本上都能理解，與平面幾何類似的物理電路題也能夠解答。

我們下一步的目標是要實現(xiàn)與語言無關(guān)的解答。因為全世界有200多種語言，如果每一種語言都做一個解答，那是非常龐大的。因此我們只需要幾種語言來解答，通過翻譯來實現(xiàn)多語言的服務(wù)。

最后我想說的是，我們的智能教育技術(shù)的發(fā)展還只是處在開始階段。目前，為了業(yè)務(wù)生存，很多公司只是把現(xiàn)有的技術(shù)用在教育上，當然這也是很好的。但是，我們同時也要知道，有一些專門用于教育的人工智能算法，需要我們靜下心來思考、解決問題，才能使我們的智能教育技術(shù)發(fā)展得更好，讓大家更滿意。

謝謝大家！

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