學習革命，AI掀起教育史上一場數字海嘯｜總編專欄

本文是《環球科學》總編、社長陳宗周先生撰寫的系列專欄「AI傳奇」的第八回。在這一回中，陳宗周先生將為我們解讀AI為全球教育帶來的革命。從學習診斷到MOOC教育，AI正引領我們進入一個終身學習的時代。

陳宗周是《環球科學》雜誌社社長，《電腦報》創始人。

2011年秋季學期，位於矽谷的美國名校斯坦福大學，做了一件開創歷史的大事。他們試探性地將三門計算機課程對全球免費開放。

反響出人預料，三門課程註冊學習人數均超過10萬人。其中，《人工智慧導論》有 190 個國家（地區）的 16萬學習者註冊。不僅如此，這門課還誕生了一個全球性臉書（Facebook）群，大量在線志願翻譯者迅速將課程翻譯成44 種語言。

第二年席捲全球的MOOC風潮，就由這門課掀起。

2012：MOOC海嘯襲來

斯坦福大學的《人工智慧導論》是一門經典課程，授課教授塞巴斯蒂安·特隆（Sebastian Thrun）與彼得·諾維格（Peter Norvig）都是名師。尤其是特隆，他簡直就是矽谷傳奇。這位德國出生、高中時代就自己編製魔方程序的天才，與許多著名機器人有關。1997年他開發的世界上第一個機器人導遊，出現在波恩的德意志博物館。而1998年，他的另一台機器人導遊「米勒娃」，又在華盛頓的史密森國家歷史博物館迎賓。2002年，他的護理機器人在匹茲堡附近的療養院里服務。擔任斯坦福大學AI實驗室主任的他，39歲就當選美國工程院院士。2005年，他主持開發的斯坦利（Stanley）無人駕駛汽車在DARPA（國防部高級研究計劃署）挑戰賽中獨立完成了從莫哈韋沙漠到拉斯維加斯南部長達212公里的行程，成為完成此賽程的第一輛無人車。斯坦利也被送到史密森國家歷史博物館，在「路上的機器人」永久展區的中心位置展出，以紀念它翻開了自動駕駛歷史新的一頁。他在谷歌公司創立了X實驗室，自動駕駛、谷歌眼鏡、谷歌街景等創新技術，都源於這神秘的實驗室。

塞巴斯蒂安·特隆

儘管個人經歷充滿了傳奇，面對全球16萬網路學生，特隆不得不格外重視。他重新規劃課程，把學生放在一切的中心。同時，他設計了一系列問題讓學生們解答，讓他們必須通過解決問題來學習，而不只是聽。特隆也告訴斯坦福的學生們，如果不想去聽課可以在網上學，結果有超過 3/4 的學生選擇了後者。期中考試時，不可思議的事情發生了，斯坦福學生的平均成績比歷屆整整高出了一個等級。同樣的變化，也出現在期末考試中。更出人意料的是，斯坦福學生不是這門課中表現最好的。課程結束，前400名中沒有一位來自斯坦福，其中248名滿分者更與斯坦福絕緣。

這件事使特隆震驚，他重新思考從前所了解的教育。幾個月後的2012年1月，他辭去斯坦福大學終身教職，在矽谷創立了第一家MOOC教育公司Udacity。2012 年4月，另一位斯坦福大學教授達芙妮· 科勒（Daphne Koller）和她的同事吳恩達共同創辦了MOOC公司Coursera。之後一個月，東部同樣擁有優質大學教育資源的MIT和哈佛大學聯手創辦了非盈利性MOOC機構edX。短短四個月內，「三足鼎立」的三大MOOC教育平台在美國崛起。特隆更在《連線》上預言未來50年內，全世界大學數量將會降至僅10所。

吳恩達與他創辦的Coursera

2012年，是MOOC元年。斯坦福大學校長約翰·漢納森（John H ennessy）稱為教育史上「一場數字海嘯」。

MOOC，中文翻譯為慕課，是大規模在線公開課（Massive Open Online Course）的縮寫。這個術語其實早在2008年就由加拿大愛德華王子島大學提出，而2007年孟加拉移民薩爾曼·可汗（Salman Khan）創辦的著名網路教育機構——可汗學院（Khan Academy）也對MOOC有很大啟發與影響。但真正引起巨變的，還是特隆的那堂《人工智慧導論》課。

MOOC與以前的網路公開課有很大的不同，它確實顛覆了傳統大學。而且，顛覆的方法很特別，說通俗一點，就是借著大學的名義顛覆大學。

表面上看，MOOC幾乎沿襲了傳統大學教學管理流程的一切。而骨子裡，MOOC卻幾乎顛覆了傳統大學的全部：MOOC的教師也要按進度授課——但授課對象卻穿越校園，穿越國度，大規模面向世界任何角落的求知者，完全免費；MOOC的學生也要按時完成作業——但這是在智能化自適應學習系統的幫助下、在地球這座「教室」里與其他學生互助交流下完成；MOOC也要考試，甚至頒發相應證書或文憑——但這些服務，像MOOC的其他教育服務一樣，由學習者自主選擇。

MOOC這種全球性大規模的開放、免費、互動式的網路教學，實際上完全顛覆了今天的大學。從MOOC問世後全球知名大學追趕潮流、唯恐落伍的洋洋景觀，正可看出MOOC的革命性。有了MOOC，大學將不是從前的大學了。難怪， Coursera的創始人科勒驚呼：「下一個愛因斯坦或喬布斯，也許就隱身在非洲某個偏遠的鄉村中。」

MOOC的巨大影響，正是由於AI在其中扮演重要角色，分布於世界各地的授課者和大規模學習者的多空間交互、學生作業的討論完成與評判、檢查課程完成情況的各種小測驗與期中期末考試等等，這些教學工作如果沒有數據挖掘、教育專家系統、人機交互等多種AI手段的幫助，不可能完成。

MOOC也受到不少責難，比如認為課程的完成率和考試通過率都比較低等等，但這些都屬於發展中的問題，會在成熟中不斷解決。在AI推動下，MOOC仍在大步前進。據在線教育研究網站Online Course Report對MOOC發展情況的研究，2016年，全球MOOC課程總數，比前一年新增2000門。

AI在教育系統的應用，遠遠不止是在大學，而且遠不是現在才開始。

AI評分員

由美國教育測驗服務機構（ETS）舉辦的托福（TOEFL）考試，是全球權威的英語能力測試。對不是以英語為母語者取得英語國家大學的入學資格，是重要的依據。從2010年1月開始，ETS就對托福考試的評分系統就進行了改革，口語和寫作兩部分都引入電腦評分。由原來的2個評分員評分、取算術平均分作為原始分，改為1個評分員和1個電腦評分員（e-Rater）評分、取算術平均分作為原始分的方式。電腦評分系統在強大數據系統支持下，將輸入的考生考試內容和資料庫里內容進行比照評判。ETS作為全球最大的水平測試服務機構，能夠不斷積累大量考試數據，使電腦評分系統的智能化和準確率不斷提升。這是AI在教育成績評定方面的一個典型應用。

中國的普通話水平測試引入AI,則走在了前面。從2007年起，普通話水平測試，就逐步用上了訊飛公司的智能評分系統，到2012年底，全國所有省份全部採用。標準的普通話水平測試，被測試人要對著機器通過四道考題，分別是單音節詞、多音節詞語、朗讀短文和命題說話。目前，前三道題都完全由計算機評分，後一道題由機器和測試員共同評分。重慶市語委辦的工作人員評價：機器評分比人更快更準確更公平，而且連續工作沒有疲勞感。重慶每年有17萬人要通過普通話水平測試，如果不是把大量的工作交給了機器，需要兼職的評測員數千人。

從2009年起，訊飛公司的智能評分技術也逐步用於江蘇、北京、上海、廣東等十多個省市的中考、高考、會考的英語聽力和口語考試中。採用訊飛智能評測技術進行的自動化考試，用 「人機對話」、智能評分的模式，解決了英語聽力和口語考試的人工評分中組織困難、成本高昂、評分標準難以統一等問題。2016年起，訊飛公司的智能評分系統，在國家四六級英語考試的口語考試中正式應用。

能不能對所有的筆寫試卷和作業進行評分呢？這也是訊飛等AI公司正在探索並取得一定成果的工作。機器對口語評分，涉及到AI技術中的語音識別，有一定的難度。而對筆寫試卷和作業進行機器評分，涉及到手寫體識別，這也是圖像識別中的一個難題。尤其是對手寫體漢字的識別，難度很高。訊飛公司等機構很早就開始了手寫體漢字識別的研究，批改試卷和作業的閱卷機器人也在開始試用。

AI幫你考上大學

中國還正在進行一項宏大的研究項目：「基於大數據的類人智能關鍵技術與系統」，由訊飛公司牽頭，清華大學、中科院自動化所、北京大學等30多家科研院校和企業共同研究，彙集了一批國內AI領域頂尖專家。科大訊飛承擔了類人答題項目，目標是研製出能夠參加高考並考取大學的智能機器人。按照計劃，2019年機器人將參加高考，達到前20%的水平，能考上大學。

國外同樣也有高考機器人的計劃。美國華盛頓大學等機構的高考機器人項目，目標是未來通過美國生物考試。東京大學的機器人「蘿蔔君」，已經進行了六年多的開發，目標是考上東京大學。訊飛研究院前院長鬍郁接受採訪時說：「整體來講，我們的進展從速度上比他們快，他們準備的時間比較長，取得的數據積累也不錯。他們的目標考上東京大學，東京大學的挑戰比一般大學的難度更大一些。我們的高考機器人採取循序漸進的逐步成熟方法，第一步目標先考上大學，然後再考上好的大學，最後才能考上清華、北大，是一個逐步的過程。」同樣以研製出能考上清華、北大的高考機器人為目標的成都準星雲學科技公司，把這一目標定在2020年。作為先行測試，2017年6月7日，這家公司的AI-maths 機器人「參加了高考」，在22分鐘內完成了北京文科數學考試卷，滿分是150分的試卷，機器人得分為105分，解答一道題的時間最快不到一秒。機器人參加2017年高考的消息，成為新聞熱點。

參加今年高考的AI-MATHS

對考試機器人的研究不是最終目的，而是要進一步認識教育的規律，探索用AI輔助手段,更好解決教與學的問題。

有效學習策略可以個性化。英國老牌的遠程教育機構開放大學（Open University）已經使用大數據來管理每個學生的線上行為和表現。美國的教育平台Knewton獲取了1千萬學生的數據，向他們推薦個性化的學習內容，幫助學生更多關注自己的思考過程，使他們更好學習後面課程的新知識和新技能。

而訊飛公司多年來的探索也是如此。通過科學化客觀化的考試，用AI對作業和試卷進行批改評分，可以積累數據，對學生學習行為進行分析。比如，通過全學科自動閱卷掃描，把一位學生以前做錯的題目，日復一日細緻梳理，會系統發現學生考試和做作業哪些地方錯了？為什麼會出錯？這就是學習診斷。隨著數據的積累，學習診斷的能力就會越來越強，會告訴學生錯在哪兒，如何通過學習改進，二元一次方程不會做，是不是一元一次方程沒學好？然後，給學生個性化的學習包，讓學生做作業時不要重複已經會的內容，而專註於掌握不會的內容，這樣學習事半功倍。AI給出的個性化學習包，相當於給每個學生都提供一位學習秘書。

當學生查詢自己考試成績的時候，看到的不僅是簡單的分數，還會看到和成績單一起的 「學習診斷報告」。通過這份報告，不但可以了解到學科知識點和能力點的掌握情況，還能看到對自己的優勢、劣勢的學科分析，從而找到提升成績的方法，這是多麼生動的學習場景。

訊飛公司在安徽合肥一中做了五個班的AI輔助學習試驗。根據每次小測試、月考和期中期末考試試卷分析，提供個性化的學習包，有兩個班，一個從第八名變成第二名，一個是第十四名變成第一名。由於非常有效，合肥一中開始大規模應用這項技術。

同樣的，AI也對老師配備教學秘書，大大提高老師的教學效率和效果。機器人幫助老師準備課件批改作業，大數據支持的強大分析能力幫助他了解每一個學生的學習情況，制定有針對性的教學計劃，真正做到因材施教。教育雲計算平台支撐教和學所有環節的有序高效進行。

隨著AI更深入的進入教育系統，新的教育場景會出現：聊天機器人對話系統解答學生問題、機器人助教擔任輔導老師、VR（虛擬現實）、AR（增強現實）技術實現課堂內外的情景融合、課程遊戲化提升學習興趣等等。從幼兒園到大學，AI帶來的教育革命浪潮正在興起。

AI，讓所有人終身學習

AI技術的廣泛應用，讓教育從來沒有像今天這樣普及。近年來MOOC發展的一個重要趨勢是開始超越校園，在企業和全社會的職業培訓與技能教育中得到廣泛應用。MOOC平台如Coursera開始逐漸面向企業，採用了以就業為重點的新業務模式。領英（LinkedIn）是全球著名的職場人脈網站，於2015年收購了在線培訓業務Lynda，提供職業培訓課程，微軟公司等也購買了他們的教育服務。

而國內的企慕課堂、燕園財稅、中石化遠程培訓中心等培訓機構，也通過MOOC方式創造性地建立新型職業培訓平台，把崗位系列課程設計、線上培訓、專業認證、同業交流、人才大數據、獵頭等等功能融合在一起，支持多終端使用，隨時隨地滿足學習需求，用AI技術開拓出職業培訓的新空間。AI支撐的互聯網巨頭教育平台和各種知識分享平台，也不斷為全社會的教育普及和知識分享提供越來越豐富的服務。未來的大學沒有圍牆，未來的教育不會止於大學。

AI也深深的影響到每一個人，它使教育前所未有地普及，使學習前所未有地高效，同時，也使終身學習前所未有地重要。

2016年6月，英國《經濟學人》封面文章專題報道了AI進步對社會可能產生的巨大影響，教育是受影響的五個方面之一。2017年伊始，這一知名媒體再度刊登重磅文章《特別報告：終身學習》。文章指出：和工業革命同時帶來了教育革命一樣，AI和自動化時代需要另一場教育革命。這場革命就是終身學習。

文章分析道，今天終身學習的受益者主要是成功人士，但未來所有的人都應該邊謀生邊學習。傳統教育模式是人生初期集中學習，之後公司培訓加以補充。這一模式正在瓦解，原因之一是需要新的、不斷變化的技能，終身學習變得具有急迫性。

許多人相信，有大學畢業證書的人將自然獲得更高薪工作。今天的現實是，決定去上大學依然很有道理，但是大學學歷和工資之間的簡單關係被改變了。2013 年三位加拿大經濟學家的研究表明，現在美國大學畢業的求職者不得不從事對認知技能要求較少的工作，替代教育程度不高的工作者。這項分析證實了技術會顛覆就業的這一觀點，說明不同層次的工作者都會陷入麻煩。牛津大學兩位學者2013 年也通過研究預測，47%的美國現有工作容易受到自動化技術影響，這一著名結論被今天很多研究AI政策的人們引用。

獲得新技能變得至關重要。例如，編程技能現在的需求量遠遠超過其他技術技能。在美國，薪酬前四分之一高的職業中，有49%的職位要求有編程技能。過去五年中，對數據分析師的需求增長了372%，對數據可視化技能的需求激增了2574%。現在，連要求營銷專業人員具有開發演算法的能力也被認為是合理的。

人們也越來越接受持續學習的觀點。根據皮尤調查機構的調查，54%的美國工作者認為發展新技能至關重要；這個比例在 30 歲以下的人群中則達到 61%。當技術正在發生難以預測的變化、工作變得富有交叉性時，人類就越需要不斷學習去掌握新技能。終身學習，將是所有人的追求。

AI的影響是全球性的，發達國家美國正在發生的事情，同樣會在發展中國家的中國發生。終身學習時代已經來臨，我們準備好了嗎？

AI傳奇專欄回顧：

第四回 | 助飛的雙翼

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