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| 本文作者： 張莉 | 2018-09-27 15:11 |
近幾年，隨著國家頻繁出臺教育信息化相關政策，信息化產(chǎn)品及服務在教育領域落地步伐逐漸加快，各大科技公司也在相關領域大力布局，圍繞教育信息化的各項創(chuàng)業(yè)項目也勢頭強勁，根據(jù)IT桔子公布的數(shù)據(jù)顯示，今年上半年，教育信息化賽道共發(fā)生了七起投資事件。
此外，隨著最新中高考改革政策的發(fā)布，英語口語機考正在全國各地普及。這給專門提供英語口語測評服務的教育機構帶來了機會。
成立于2016年4月的先聲教育，將公司定位為一家“目前落地在教育領域的人工智能技術服務商”，從AI技術切入，瞄準B端，賦能行業(yè)與場景，致力于成為教育行業(yè)的“DeepMind”，為教育機構提供AI技術解決方案。
先聲教育CTO秦龍博士畢業(yè)于卡內(nèi)基梅隆大學，于2014年加入著名語言學習平臺Duolingo，負責平臺上的多語種語音識別技術，是 Duolingo 第一位中國工程師。
近期，雷鋒網(wǎng)來到先聲教育辦公室，對先聲教育CTO秦龍博士進行了專訪。
據(jù)介紹，先聲教育基于語音識別、自然語言處理等核心技術，自主研發(fā)了智能口語測評、智能寫作批改、自適應學習、智能對話以及情感識別技術解決方案。
當雷鋒網(wǎng)問到先聲教育為什么沒有考慮C端業(yè)務，而是聚焦于B端，秦龍答到：”我們是一家技術驅(qū)動型公司，所以為B端的教育機構提供技術服務可以充分發(fā)揮我們的技術優(yōu)勢，而像英語流利說那樣的產(chǎn)品驅(qū)動型公司，會更適合C端場景。我們也會像IBM一樣，不僅向客戶提供技術，同時也提供技術咨詢服務，針對不同企業(yè)的技術使用場景做調(diào)試，并協(xié)助培訓企業(yè)內(nèi)部工作人員，使得我們提供的技術解決方案能夠契合他們的不同產(chǎn)品和應用場景。”
目前，先聲教育自主研發(fā)的五大AI技術模塊中，成熟應用的有智能口語測評技術和智能寫作批改技術。
其中，英文智能語音測評技術在2年內(nèi)已建立成熟的跨平臺跨終端體系，除判斷英語發(fā)音的對錯外，還可以精細化到音素、重音、語調(diào)、斷句及韻律等多個維度。可為K12領域?qū)W生提供實時糾錯，多維度學習結果反饋功能，幫助學生有效提高英語聽說能力，應對英語聽說考試。
據(jù)介紹，智能寫作批改技術也已于今年6月正式對外開放，同時與百度、京東建立了合作。業(yè)務方面，先聲已服務數(shù)百家行業(yè)頭部企業(yè)，如百度、新東方、好未來，海云天科技等。
秦龍詳細介紹了先聲教育自主研發(fā)的寫作批改系統(tǒng)：
“我們的寫作批改系統(tǒng)面向K12領域初高中學生，基于國內(nèi)中高考英語考試評分標準，提供打分和改錯兩大基本功能，貼近真實考試環(huán)境，同時從詞匯、語法、內(nèi)容和可讀性等多維度給出全面反饋，幫助學生提高自身英語寫作能力。”
Singsound 自動作文評分系統(tǒng)(AES)從單詞拼寫、用詞、語法、句子結構的復雜度、切題程度、可讀性等維度綜合評價作文在相應學段中的水平。采用語言學特征提取與深度學習相結合的方法，主要采用了詞嵌入、詞法分析、詞性標注、句法分析、主題模型等自然語言處理技術，同時結合了遷移學習、模型融合等技術。
Singsound 語法改錯系統(tǒng)(GEC)采用了統(tǒng)計翻譯技術(Phrase-based model)：該系統(tǒng)先利用 IBM translation model 提取訓練數(shù)據(jù)中的詞組信息，根據(jù)具體語境將錯誤的詞組映射到語法正確的詞組。并對統(tǒng)計翻譯模型得到的初步改錯結果進行句法解析、詞法解析，分析具體錯誤類型，并對修改結果進行校正，從而進一步地提高改錯的效果。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，英語流利說、科大訊飛等公司也有語音測評的產(chǎn)品推出，秦龍認為先聲教育的優(yōu)勢在于，只服務于垂直的教育機構，技術研發(fā)更有針對性，其他公司是“大而廣”，先聲教育要做到“小而精”。
由于人工智能技術的快速發(fā)展，主打個性化教育的AI自適應學習成為當下產(chǎn)學研三界關注度最高的熱點話題之一。雷鋒網(wǎng)曾報道過AI自適應學習火熱的原因。
在國外，自適應學習已經(jīng)有20多年的歷史，從最早規(guī)則化的自適應發(fā)展到現(xiàn)在基于人工智能的自適應。并且早已開始應用，覆蓋了不同國家、不同年齡層，從小學、初中、高中到職業(yè)教育的幾百個學科。其效果得到了很好的驗證，無論對小學生還是初中生，文科生還是理科生，都可以帶來成績的提升。
在人工智能的加持下，個性化教育的步伐在不斷加快，為了與傳統(tǒng)的自適應教育區(qū)分，目前做人工智能自適應教育的公司都傾向于稱自己為“智適應教育”，人工智能自適應學習是對傳統(tǒng)自適應學習的升級，也是對新型的學習方式的探索。
自適應學習可以分為兩個階段：
（1）以推薦系統(tǒng)為基礎的淺層自適應階段；
（2）以學習行為建模為基礎的深度自適應階段。
目前國內(nèi)大多數(shù)企業(yè)仍處于淺層自適應階段，據(jù)介紹，先聲教育自適應系統(tǒng)已率先步入自適應學習的核心深度階段。
秦龍解釋道：“我們先聲團隊使用的 CLUF 是一種基于深度學習的 Encoder-Decoder 模型，它由四個 encoder 構成，分別是語境編碼器 Context Encoder、語言學特征編碼器 Linguistic Encoder、用戶信息編碼器 User Encoder、題型信息編碼器 Format Encoder，最后由解碼器利用編碼器輸出的高維特征作出預測。”
“語境編碼器用來編碼句子的語言環(huán)境，它由一個字母級別的編碼器與一個單詞級別的編碼器構成。字母級別編碼器是一個層級式的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡結構，單詞級別編碼器則是一個雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡 LSTM；語言學特征編碼器也是一個 LSTM 結構，主要用于編碼提取的語言學特征，為語境編碼器提供額外的信息；用戶編碼器是一個全連接的結構，用于記錄用戶的第二語言能力與學習歷史；題型編碼器則是用來編碼題型、答題方式等信息。”
秦龍認為，自適應學習其實并不是某項單一技術，而是涵蓋教育學、心理學、認知科學、計算機科學等多學科知識在內(nèi)的一個龐大的概念。
“現(xiàn)在絕大多數(shù)中國公司做的自適應學習，其實是題庫+推薦，首先建一個非常大的題庫，然后題庫里的每道題會標注一定的信息，即所謂的打標簽、知識圖譜，就是用人工去標注一些知識點上去（labor intensive work），然后讓學生做題，如果題做錯了，下一步就是推薦類似習題。”
“目前絕大多數(shù)公司做的推薦題的系統(tǒng)和今日頭條推薦新聞的系統(tǒng)沒有本質(zhì)的區(qū)別， 甚至用的是一樣的技術，你這個題錯了，我就去題庫里找和這個題接近的題，然后把這個題推薦給你讓你做。這套東西覆蓋了國內(nèi)95%以上所謂做自適應學習的公司。”
據(jù)秦龍介紹，自適應學習最大的難點在于 knowledge tracing，它需要判斷一個人學習了一段時間以后，對于過去的知識點的掌握程度，目標就是在最短的時間內(nèi)判斷的越準確越好。
“這個事其實蠻難的。最終只能通過做題、考試，根據(jù)學生做題的正確率來判斷。”
“包括現(xiàn)在大家都在說的 DKT（Deep Knowledge Tracing ），其實，學術圈對DKT并沒有定論，并沒有說 DKT 會比傳統(tǒng)的 KT 的效果要好，還存在爭議。實際上 DKT 是在2015年發(fā)表出來的論文，2016年，有幾個不同的機構發(fā)表了兩三篇論文，從理論上分析是否 DKT 比傳統(tǒng)的 KT 方法要好，另外也去按照作者開放的代碼復現(xiàn)實驗結果，但是在有一些數(shù)據(jù)集上復現(xiàn)出來的結果并不是很好，學術圈當時對此有一些質(zhì)疑。2017年以后至今，又有一些論文發(fā)表，主要研究怎么才能把 DKT 做的更好，并且借鑒了傳統(tǒng)的 Knowledge Tracing 的一些方法，所以其實整個DKT還是 ongoing research,不能說正在研究的方法一定就好，這是一個誤解。”
據(jù)秦龍介紹，目前大部分公司其實做的還是推薦，真正涉及到 Knowledge Tracing 的可能不到5家。
秦龍認為，自適應學習替代老師基本不可能，但有一定價值，比如可以給學生一定的指導，并且可以提高刷題效率。
最后，秦龍用兩個詞總結了先聲教育的核心優(yōu)勢，即“準確”和“專業(yè)”，準確是指技術層面針對不同公司的需求做到精度最高，專業(yè)是指先聲教育更懂教育。真實情況的教育場景千差萬別，不能一概而論，先聲教育會對每一個具體場景深入調(diào)研，未來，先聲教育也會在技術方面做進一步深入研究，同時，除了技術服務，也會做內(nèi)容上的研發(fā)，打造整體的教育解決方案。
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