传统教育是否为未来的学生做好充分的准备？

数字化几乎影响了我们生活的每个方面。我们通过网上银行管理我们的财务，通过社交媒体与我们的朋友交流，并在约会平台上搜索潜在的合作伙伴。然而，数字化不仅影响了我们的私人生活，也影响了职业世界。在她的“新教育”一书中，大学教授戴维森预测，15年内可供学生使用的65％的工作尚不存在。这些新工作大多数预计将在第四部门发展，第四部门由知识型和高要求的服务工作组成，如商业，法律和IT职能部门。

为了应对这些快速发展，我们需要一个优秀的教育体系，为学生在不可预见的环境中做好充分准备。到目前为止，大学和学校为满足这些高要求而采取的措施令人失望。长期以来，雇主报告说毕业生的技能和雇主的期望之间的差距越来越大，而学生抱怨高等教育的成本正在迅速增加。由于这些问题，教育技术（EdTech）行业已发展到相当可观的例子，2016年市场规模估计约为1650亿美元.EdTech行业的先驱之一是谷歌自我的前任主管驾驶汽车队和斯坦福大学教授Sebastian Thrun。2011年，他推出了在线课程“AI入门”，其中160，000名学生报名参加第一批。基于在线课程的成功，Thrun继续在2012年创建了大规模的开放式在线课程（MOOC）平台Udacity。他的主要动机是为世界各地的人们提供高质量和以实践为导向的教育，而不受其影响。他们的社会背景：

我觉得，如果我们能够建立一所可以使教育民主化并真正覆盖所有人的新型大学，我们可以对世界产生更大的影响，而不仅仅是建造一辆自动驾驶汽车。

MOOCs将成为教育的未来，教师会变得可有可无吗？

不太可能。围绕MOOCs的炒作已经趋于平缓，尽管近年来投入巨大，MOOC似乎并没有成为学生的首选学习形式，这也是目前高辍学率（通常> 95％）所表明的。混合式学习方法，其中课堂学习与课堂外的数字会话相结合，更有可能破坏传统教育。这个概念提供了两全其美的优势; 教育技术的好处，例如内容的永久可访问性和面对面课程的优势，例如社区的形成和社交技能的发展。由于近年来教育机构继续依赖传统的讲座/课堂设置，

以下是EdTech现场使用人工智能的三个最热门话题：

个性化学习

由于实用性的简单，我们目前的教育体系是基于仅按年龄对学生进行分组，而忽略了学生学习节奏，兴趣和才能的差异。因此，在每个教室中都有一些学生感到无聊，因为他们非常快速地理解了一门学科，而另一些学生因为无法按照教师的解释而迅速气馁。换句话说，教育已经走向了一个通用的解决方案。

谷歌产品管理负责人罗谢尔希望人工智能应用程序能够通过建议个人学习目标，选择教学方法以及根据每个学生的兴趣和技能水平展示练习来快速个性化学生的学习体验。就像Netflix向我们展示我们也喜欢的电影，或者Spotify根据我们的历史音乐选择创建个人播放列表，AI可以向学生建议他们最合适的教育环境。提供个人学习之旅不仅可以让学生按照自己的进度学习，而且可以重新获得优质教育所带来的乐趣和兴奋。

成功实施个性化学习需要的是教师和AI机器之间的密切相互作用。虽然人工智能可以帮助学生在家学习内容和完成练习，但教师必须调整他们的讲座形式，并专注于整合互动元素，修改内容，以及练习沟通和演讲技巧等软性能力。认识到人工智能系统只能完成高质量教育的一半工作，再次强调了训练有素的教师的重要性。

自动评分

我还记得我以前的英语老师声称他职业中最糟糕的部分是评分。这是一项重复性任务，消耗大量资源，可用作与学生互动的宝贵课堂时间。事实上，德国教师工会主席克劳斯估计，德国教师每年花在评分上的时间长达1000小时，这取决于他们所教授的课程和科目。除了教师对现状的不满之外，学生们还批评他们所获得的成绩部分是主观的，不一致的和不透明的。

人工智能技术人员正在研究自动化繁琐分级过程的解决方案，一个成功的例子是基于人工智能的分级解决方案Gradescope，这个系统已经在包括伯克利大学和斯坦福大学在内的许多大学中使用过。Gradescope要求教师扫描学生的手写测试解决方案，并自动对所有测试应用预定义的评分标准，从而显着缩短评分时间，并为学生提供透明的评分。

虽然Gradescope已经可以很好地用于标准化测试格式，例如多项选择测试，但是进一步的挑战在于对较长文本进行分级，这一学科也被称为自动化论文评分（AES）。AES的一种方法是找到客观的度量，例如单词长度，拼写错误的数量，以及大写字母与小写字母的比率。然而，这些明显且可量化的指标对于评估论文的关键方面（如论证力量或结论性）并不具有洞察力。为了了解机器如何评分成千上万的论文并复制教师的评分，威廉和弗洛拉休利特基金会在2012年开始了一场比赛。令人惊讶的是，获奖团队的成果与教师的评分达成了81％的一致，令人印象深刻的结果标志着教师对教育技术的看法的转折点。今天，AES引擎用于支持人类评估者对GRE和托福等学术论文的评分。对于有兴趣了解AES引擎如何获得写作技巧的人，我可以建议注册免费托福考试准备并跳到写作练习考试。

全天候个人学生和教师支持

您是否曾见过您的助教，他会向您转发相关课程信息并回答有关校园课程大纲的所有问题？如果没有，他或她可能甚至不存在，但只是一个AI机器人。至少这是乔治亚理工学院400名学生发生的事情，当时Goel教授向全班教授介绍了新的助教Jill Watson。沃森女士回答了问题，发出了截止日期的提醒，并在本周中间提出问题以引发讨论。学生们将她的反应描述为可靠，她的语气也像口语一样。与普通助教的唯一区别在于，沃森女士不是一个真正的人，而是为了减轻Goel教授博士学位的工作量而开发的人工智能机器人。学生们。女士。沃森接管了她至少有97％确信自己知道正确答案的任务。这样一个基于AI的机器人对老师都有帮助，因为它可以减少他们的整体工作量和学生，因为他们可以立即全天候地获得常见问题的帮助。

结论

教育机构必须找到新方法，为学生的未来做好充分准备。为实现这一目标，教师和数字系统（如AI引擎）必须学会有效合作，以克服在改善教育道路上的其余挑战。因此，人工智能系统必须与教师并肩作战，承担重复性任务并将具有挑战性的任务留给人类。这将使教育机构能够提高生产力，节省成本并创造新的机会。教育技术，尤其是人工智能的最新发展让我充满信心，我们将成功地为未来的学生提供高质量的教育，使教师能够做更多他们最喜欢的事 - 教学。