美国人工智能助教应用案例及启示

宁佳 张海 杨絮

人工智能是计算机科学的一个分支，随着信息化的快速发展，人工智能已经渗透到人们生活的方方面面，在教育方面，机器学习、深入学习以及人工智能中神经网络的应用，导致一系列新的人工智能驱动工具出现，从而扩展了教学和学习的机会。为了展示出智能的效果，计算机应用算法在大量数据中寻求一种模式，这种模式叫做“机器学习”，它在许多人工智能应用中扮演着关键的角色。人工智能系统经常结合人类的反馈来帮助校准系统的学习，通过广泛收集数据，并应用算法进行精准的数据评估来实现诊断。有效的干预措施需要审查学习者的整体需要，诸如丧失信心等隋感的需要，人工智能在这一领域也在被越来越广泛地应用。本文将重点介绍美国的人工智能助教应用案例。

应用案例一：教师教育沉浸课堂体验平台——First Class

First Class是宾夕法尼亚州立大学开发的沉浸体验平台，为教师教育提供增强现实技术辅助，教师可通过使用真实的动作、声音和手势来练习他们的基础教学技能。First Class营造了一个由六名人工智能学生组成的虚拟K-12课堂，允许教师使用动作、声音和手势与参加各种行为的“虚拟学生”进行互动，并对“虚拟学生”做出反应。

1.真实的实践体验

虚拟的六名学生会模仿真实的学生对教师的讲解做出反应，如点头、摇头、微笑、举手等行为，进而模拟真实的教学情境，最大程度地还原课堂教学，教师通过此种方式不断练习教学技能，职前教师可以通过这种仿真的教学体验为之后进入真实的课堂打下良好基础。

2.充足的练习资源

通过First Class，职前教师可以随时进行教学实践的练习，反复练习多种课堂情境，由于是由虚拟学生构成的仿真课堂，教师不必担心教学实践的失败。真实的课堂无法进行重复讲授，First Class允许用户将课堂进行重置，在完全相同的情境下再一次实践，这为使用者提供了充足的练习资源

3.虚拟的学生，真实的角色

在First Class中的虚拟学生有着不同的性格特点和名字，在上课过程中，他们同现实中的学生一样也会感到无聊，甚至会走神，教师可以通过点名等方式提醒学生，确保他们参与到课堂中来。

4.沉浸式体验平台

First Class除了可以作为职前教师的教学训练工具之外，还可以根据用户的需求进行情境定制，如求职面试、演讲训练、谈判培训、医患交流等，帮助用户在多种环境下与他人进行互动。

应用案例二：人工智能课程在线答疑助教——Jill Watson

美国乔治亚理工大学在“基于知识的人工智能”这一课程中，使用一位名叫Jill Watson的人工智能助教为课程提供支持。此课程是乔治亚理工大学在线计算机硕士必修课程之一，由于学生人数众多，学生论坛发布信息量极大，本课程的8位人类教师无法完成这么大的工作量，计算机科学教授AshokGoel和他的学生们基于IBM平台研发出了虚拟助教，并为它取名JillWatson。在试用期间，虚拟助教Jill可以直接在线回复学生在论坛上发出的问题，并且许多学生并未发觉他们是在和计算机对话。Jill Watson除了可以在线回答问题，还可以对学生的作业进行成绩评定。

1.准确回答学生问题

在“基于知识的人工智能”这一课程中，在线学生在数字论坛上的参与程度远远高于线下学生。在Jill Watson与学生的问答对话中，它成功地回答了学生的多个问题，如有关编码的程序运行时间是否有限制、写作作业是否存在最大字数限制、已经提交的作业是否可以重新提交等。

2.部分问题回答模糊，受到学生怀疑

在涉及写作的此类问题中，学生询问是否存在最大字数限制的问题，Jill Watson正确地回答说没有严格的字数限制。然后另一名学生有一个跟进问题，要求详细解释回答中提到的细节，另一名学生对跟进问题进行了回答。在这次交流之后，班上的一名学生开始怀疑JillWatson是不是人类。

应用案例三：中小学数学個性化指导智能导师系统——Tabtor Math

Tabtor Math（以下简称Tabtor）是一项数学辅导计划，由Raj E.Valli于2010年创建于美国新泽西州，融合了最有效的个性化教学元素，以iPad和Android平板电脑为载体，为小学生和初中生提供数学个性化辅导。学生可直接用手指或智能笔在移动设备上书写、提问，Tabtor会为每一位学生提供量身订制的学习计划表，学生的每个学习活动都会获得相应的奖励积分。

1.个性化导师，提高学生学习效率和教师工作效率

Tabtor不是一个独立的应用程序，它是学生与真正的数学导师进行互动学习的体验平台。报名后的孩子将接受诊断测试，并在24小时内收到结果，随后系统会提供学生的学习情况分析报告，并向用户推荐适合此学生的学习内容。每个孩子都会被指派一名导师进行诊断并确定他们需要哪些技能以及以何种顺序开展学习。然后，导师会将学习计划表发送给对应的学生账户。

学生在完成习题后可以及时得到相应的反馈情况，他们可以随时联系导师，导师会根据学习计划表和测试结果，结合学生需求为学生提供反馈。系统旨在了解学生的思维过程，不仅要了解学生的错误，还要了解他们错误的原因。导师会为学生制订详细的学习任务，给学生们提供真正的个性化学习经历，并且家长可以通过系统查看孩子每日和每周的绩效报告，这可以大大节省父母的时间。Tabtor以新颖有趣的方式吸引学生，迅速提高了他们的数学熟练程度。据统计，在短短10周内，学生学习成绩平均提高了90%。由于在Tabtor的协助下教师不必花费大量时间在作业评判和易错点、难点的统计上，使用Tabtor的教师看到了工作效率的显著提高，据统计，它们的工作效率平均提高了70%～80%。

2.家长应用程序，帮助父母深入了解孩子学习日常

Tabtor Math推出了一款带有比较分析的家长应用程序——Tabtor Parent Insights，家长可以通过此程序随时查看孩子的实时数学学习进展，该应用程序针对iPhone和Android智能手机进行了优化，其中包括对学生学习进度的实时监控。在新的应用程序的协助下，家长可以通过推送通知、详细指标分析、导师反馈、绩效排名和奖励积分累计情况等，实现对孩子学习情况的远程监控。即使不在孩子身边，家长也可以深入了解孩子的学习情况以及孩子在Tabtor Math系.统中的日常参与细节。

人工智能助教在教育中的利弊及发展趋势

在接触教师机会有限的情况下，人工智能機器人可以根据学生需要，及时回答学生的问题，还可以帮助教师跟踪记录学术会议流程，以便教师后期进行会议内容的复习和深化;人工智能助教通过提供AI人物填充的沉浸式虚拟现实环境来伴随或增强课堂，帮助学生理解晦涩难懂的知识，还可以通过人工智能评分系统评估学生对论文答辩问题的反应，为学术研究论文提供可靠的成绩评定标准;人工智能助教还扩大了学生个性化学习机会，可以为广大学生提供一对一的辅导。

但是，人们对人工智能可以精准地解决哪些问题，以及在哪些方面还有待深入研究，仍存在很多误解，这有可能会导致教师和学生对人工智能的期望过高。除此之外，对人工智能编程和算法的开发具有知识产权保护，导致实体企业越来越缺乏透明度，透明度使其他人能够了解数据的来源、系统的错误类型以及对价值的局限性，这种透明度的缺失使得人工智能系统的基本运行算法无从得知，外部观察人员无法核实学生究竟学习到了什么，以及该系统是否真的提供了良好的建议。尤其是评估大型数据集方面，人们无法准确判断人工智能是否提供了无关的甚至不准确的信息。

通过在人工智能算法中加入自我调节机制，来不断完善人工智能算法，使人工智能的发展趋势更加符合人类的行为方向。目前正在进行的研究是，使人工智能系统更好地处理相互冲突问题并准确判断虚假的信息。人工智能系统和设备的使用将进一步扩展到教育教学中，从而使教师和学生越来越熟悉人工智能的潜力及其局限性。