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雖然很多問題我們還沒有理解，但我們也要繼續往前走。這也是我們在教育技術方面比美國走得更快的原因。在中國，雖然教育技術怎么樣變革、怎樣能改變教育的結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。

AI在教學當中的應用場景非常豐富。比如說AI算法去畫這種看起來優美又極為復雜的科學圖，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。再如我們根據教學大數據，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，大學入學的擇校預測也會花費人們特別大的精力，利用教育大數據可以節省很多時間。

閱卷同樣占用了老師很多的時間，同時也沒有太多的創造力，那么就可以利用AI技術進行機器閱卷。學習行為數據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。目前市場已經出現了很多教育機器人，但是現在的教育機器人多數是把教育局現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，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輔導模式。學生除了課堂學習以外，最大的學習就是做作業，所以我們選擇機器解答領域進行研究。

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、智能化學習設備、創新教學評價這6個方面。在這6個方面我們選擇一種三腦結合的機器人服務系統。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系統。

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。我們在此基礎上提出以關系變換的方法來進行解答。采用這種新的方法已經解決了幾個問題。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，現在已經可以理解題目中的圖形，這本是個比較難的問題。

我們已經發現了這樣的事實：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。而我們用了現在這個方法以后，理解速度非常快，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與語言無關的解答。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，通過翻譯來實現多語言的服務。

最后我想說的是，我們的智能教育技術的發展還只是處在開始階段。目前，為了業務生存，很多公司只是把現有的技術用在教育上，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發展得更好，讓大家更滿意。

謝謝大家！

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