“AI+教育 共創共生”——2021全球人工智能與教育大數據大會(2021 AIDE)上，科大訊飛總裁吳曉如發表主題演講。吳曉如介紹，面對“雙減”政策下的教育挑戰，科大訊飛做出了三方面嘗試：

　　1、智慧教育解決方案如何通過智能技術強化過程化評價，融合教學生活，大幅度減少低效無效的學習時間和作業時間，目前該技術已延伸至體育、書法、音樂教學中。

　　2、科大訊飛通過智能技術支持教與學，如為“三新“背景下教學改革的情景創設、自主探究和協作學習提供全鏈支持，培養學生能力素養，破解分層作業難題并為學校提升課后服務水平提供支撐。

　　3、通過建設教育新基礎設施，為教育提效。

　　

科大訊飛總裁吳曉如

　　今年是科大訊飛創辦的第22年，而作為教育領域嘗試的一個重要布局，七月中旬科大訊飛宣布推出新一代AI學習機T10，科大訊飛董事長劉慶峰曾在當時指出，訊飛人工智能+AI服務已落地全國31個省級行政區，5萬余所學校，服務師生數1億。

　　劉慶峰也曾就科大訊飛AI學習機的4+1標準進行解讀：能對學情做分析、能對學習做推薦、能對語言做提升、能以成效促信心，陽光綠色能守護。

　　而針對目前的學習機產品的進展，吳曉如在這次接受多知網采訪時解讀，科大訊飛的學習機與市面上同類產品不同之處，在于其內部功能應用與價值點的不同：“學生學習的時候就可以把學習機看成是一個人，他在不斷地觀察學生學習的各種行為。”

　　“學生在上面看的一些學習內容，做的一些練習題等等，結束以后通過后臺智能線的分析來了解出去，了解完了以后就給學生不斷的去提供和他最匹配的一些學習內容和資源。”

　　“所以在根本上，科大訊飛學習機最核心的個性化和精準化。”

　　吳曉如表示，學習機后臺的深度能力將要求科大訊飛做得越來越準確、越來越全面，這是其核心技術不斷往前突破的事情。其次，科大訊飛正在和許多教育方向的頂尖機構合作，用以適配當下時代學習的一些內容。

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　　以下為大會現場吳曉如演講實錄。

　　尊敬的王秘書長，謝教授，各位來賓，各位專家：

　　我們正進入世界百年未有之大變局，新的時代對未來人才提出了更高的要求。如何通過人工智能、大數據等技術，幫助學校、老師、家庭，尤其是幫助學生做最好的自己?

　　最近，國家針對教育出臺了很多重磅政策，其中最重大的政策就是“雙減”政策。“雙減”政策的核心內容是“雙減一提升”，即學生的作業負擔要下降，課后培訓要減掉，但同時教學的質量要提升。

　　“雙減”政策還明確提出了要鼓勵分層作業、個性化作業，要堅決杜絕機械無效的作業，同時要優化教學模式，提升教學的質量。“雙減”政策的影響力之大，內容之具體，應該說是空前的。

　　我看到了另外一個非常令人反思的報告，是教育部教材局申繼亮先生在今年的初中教育發展論壇上所做的。報告表示，在2018年79個國家參與的PISA測試中，我們國家有4個省市的平均分在閱讀、數學、科學素養排名第一，這是非常值得自豪的事情。

　　但另一方面，它給出了一個數據，我們的學習效率偏低，數學和科學排在46和54位。

　　也就是說，為了獲得一個好的成績，我們付出的代價是非常大的。

　　另外，學生的滿意度不高。隨著學習時間的增加，學生學習的滿意度其實是下降的，而且年級越高滿意度越低。更重要的是，學習的志向。本來科學、數學、閱讀的成績比較好，學生未來可以從事相關的工作，但是我們看到，隨著年紀的增長，大家越來越不愿意參加和自己所學的專業有關的工作，這個情況就很嚴重了。

　　“雙減”政策就是需要我們把相關的學習負擔減下來。如何做到減負增效？通過人工智能助力教育。在時代對人才的培養提出新要求的情況下，如何給學生提供更加個性化、精準化的教育？通過因材施教，能夠讓每一個孩子成為最好的自己。在這就講三點：過程評價，支持教與學、賦能環境。

　　首先講一下如何強化過程化的評價。

　　實際上，評價在整個教學中的作用是非常核心的。在做一些未知學習內容的探索過程中，比如我們開車去了一個陌生的地方，過程化評價就像一個導航儀，它可以告訴我們到底學的成果怎么樣，效率怎么樣，學習的方法對不對。

　　看整個評價體系，尤其是實時的過程化評價，可以對學生的能力進行全過程的考察，以評促學。學生怎么才能獲得學習的興趣？如果每學一段時間，就可以看到自己取得非常好的學習成果，就可以激發學生的興趣，激勵學生不斷的充滿熱情的學習。

　　從另外一個方面來說，要以評促教。在新的教學模式下，老師當前教的方式對不對？教的方式能不能和學生形成互動？我們要通過以評促教來改進老師的教學審核?？梢钥吹?，隨著評價體系在工程技術上不斷取得突破，我們已經可以對全過程的數據進行伴隨式采集。

　　現在采集的海量數據，可以對這些數據音頻進行多模態的數據分析，并且通過各種各樣的分析計算，得到實時的反饋，從而對老師教和學的行為進行調控。

　　可以看到，從評價的角度來說，我們非常有經驗的老師，他在課堂可以比較好地觀察到一個學生學習的狀態，如何把高水平老師的多年形成的主觀經驗，轉換成簡單易用，并可以大規模推廣的智能化模型?

　　看縱向這條線，我們就可以通過數學建模的方式，把一些高水平老師的主觀經驗轉換成一個智能評價的模型，并和老師一些全局性、感性的評價結合起來，大規模地用在課堂和課外，對學生實時的學習行為進行數據化以后，生成一個比較好的評價結果。

　　下面來看評價的模型在學科教育以及非學科教育中是怎么運作的。在學科的教育教學中，最左邊這個表是三個學習要點，元素與集合的關系、函數的奇偶性、對數函數及其性質。我們如果僅僅只看一次考試，比如期中考試這三個方面的考察，學生都做錯了。

　　如果按照傳統的模式，就要推薦給學生大量的學習試題去訓練鞏固，這就對學生形成了很大的學習壓力。如果把過程化的數據很好結合，就可以發現，元素與集合的關系是因為學生粗心的問題，這時候我們只需要給他少量推送一些學習資源去鞏固，以后就能避免出現類似錯誤。

　　再看一下第三個，對數函數及其性質。它一直是高頻錯誤，仔細通過過程化數據分析，去鞏固強化它的前序知識點，可以減少未來的出錯。

　　比較麻煩的是中間，函數的奇偶性。這其實是一個學科能力，并不是某一個知識點沒掌握好。這時候要對它進行拆解，進行綜合探究，進行專題的學習，通過循序漸進的方式來提高學生在這個方面關鍵的能力和學科的思維能力。

　　通過評價在整個學業中的應用，可以非常大幅度地降低無效的學習時間和作業時間。在“雙減”中，一些智能評價的手段，以及老師的一些評價方式，可以結合起來，大幅度降低學生學業中的壓力。

　　非學業的過程評價，以體育中的跑步為例。最近可能很多人都跑步，有些人看了一些跑步指導的攻略，他講我前幾十年跑步都跑錯了，這個姿勢不對，容易受傷。其實很多體育訓練都這樣，立定跳遠中，手臂該怎么動，腿部該彎曲多少度，以前可能大家跳了很長時間，也不知道正確的跳法。但實際上，現在通過數字化環境，以及簡單的體感設備、攝像頭，對運動做一些監測，就可以對運動的規范性進行檢測，對運動的一些技能技巧進行分析，并及時給予反饋。

　　在一個運動場上，一位老師不可能同時關注50個、100個學生。同時，運動中的一些問題，通過感知智能、認知智能和大數據結合的一系列技術的進步，讓大家的運動技巧、運動規范得到非常大的提升。

　　在過程評價中，科大訊飛和北師大的出版社還合作推出了智能書法。在中國的基礎教育監測中，已經把音樂的一些評測評價用到了大規模的監測中。

　　這些實際上是在打造一個過程化評價，形成教與學行為中的一個閉環。這個閉環應該是持續發展目標過程中的行為，要形成伴隨式的數據采集，而不是說讓評價和具體的教與學的過程形成兩張皮。

　　如果形成兩張皮其實是非常危險的，學生會為了考試而學習，為了評價而學習，但這種伴隨式的數據采集就可以讓很多原始的數據匯集出來，然后通過智能化的模型，對融合后的數據進行平臺的數據分析，分析的結果可以實時提供給老師、學生，從而形成閉環。這種教與學的方式對于提高教學效率，提高教學效果是非常重要的。

　　這是第一點，過程中的評價對于全面提升教育的效率，降低不必要的一些教學負擔是非常重要的。

　　第二，智能化的技術，人工智能和大數據等等相關的一些技術，是如何在具體的教學中破解重大的一些教學中的問題，支持教與學的活動。

　　現在大家經常講的教育中非常重要的一個改革就是“三新”。新的教材、新的課程和新的高考。尤其是新的高考在發生變化中，對教育的牽動非常大。如果簡單地講“三新”下的教學改革，就是從原來以知識點為導向的教學轉向了現在以問題為導向的教學。

　　為什么原來學習了一個知識點以后，到了具體工作、生活中的場景，學生不知道怎么用?是因為原來學習重策略，現在“三新”的教學就要以情景為載體，這種情景其實就是在我們的工作、生活中。

　　例如，同樣是“歐拉定理”的學習。原來，學生有空間想象就行，在考試上給一個很像數學考試的公式，做一些推導、抽象以后，就可以求解。

　　但是看一下右邊新的教材、新的課程、新的高考，它就提出了完全不同的要求。題目就像一段作文，“去看一下北京大興機場，這種機場非常漂亮，這個機場它其實是一個多面體，現在要你有求多面體的能力。”

　　如果沒有生活中的常識，如果閱讀水平不夠，如果不會邏輯推理和數學抽象，你根本就不知道怎么去把這個場景轉換成一個可以用“歐拉定理”解決的問題。所以，新的高考應該對新的課程、新的教材，以及整個的學習提出了全新挑戰。

　　我們做了一個專門的調研，調研了6個省市，1000多名老師，老師們感覺壓力很大，甚至很困惑。到底怎么創設一種場景來培養學科的能力?這些情景化的素材，簡單感知的情景化的綜合性素材，怎么去找?現在如果不改，以后的高考改變了，怎么能夠形成一致性?老師有非常多的困惑，這就要求能夠把好的老師的教學模式和理念，形成能夠傳播的方式。

　　比如說，怎么針對一個具體的大單元教學，用多種知識點能解決一個問題?怎么去創設這種場景?如何讓學生在這種場景里面，比如說一個大的摩天輪，怎么能夠更好的去觀察和分析?

　　在觀察和分析里面，當前學習的內容可能是三角函數，如何從摩天輪里面去找到一些和三角函數相關的問題，這時候如果能夠提出問題來，其實分析問題就已經解決一大半了。

　　然后有了這些問題之后，怎么對這些問題進行求解，怎么進行反駁?在一個課堂中怎么能夠把學生進行分組。學生和學生之間怎么去探討，學生對老師提出來的東西，怎么去進行反駁，最后還可以把相關學習的知識點應用到更多的問題中，實際上就要把數學中的直觀的想象、數學的建模、抽象邏輯的推理，融合成一體，去真正解決問題。

　　如果學生能做到這一點的話，這就是他以后走向了具體的工作崗位以后，經常講的一種能力。能力是水面下的東西，他這種能力在平時的日積月累中就可以得到不斷提升。

　　具體在課堂中，我們進一步提供了智慧課堂。這種智慧課堂的系統可以幫助老師去創設一個非常好的沉浸式的環境，環境里面提供了各種沉浸式的教學資源，可以讓學生感覺到身臨其境。

　　同時，現在的課堂應該線上線下融合，怎么創設一個跨時空的探究式的課堂互動環境?，F在經常是集團式教學，集團總校和分校之間，課堂怎么能夠互動，怎么能夠分組，怎么能夠討論，這樣的話在“三新”的教學改革中創設一種更好的自主學習，我們提供全面的支持，這樣讓更多的老師能夠去跟上當前新的教學。

　　這是第二點，到如何適應“三新”教改帶來的教學挑戰。

　　第三點，怎么去完成新型的作業。“雙減”里面有一個非常重要的要求就是降低學生的作業負擔，而且還要求質量能夠進一步提升?？拼笥嶏w特別提供了一種教學的平臺，從布置作業、批改作業到反饋作業形成了全面支持。

　　原來一個班級，如果老師給50個學生布置同樣的作業，相對來說他已經習慣了?，F在一個老師要給一個班50個學生布置分5層的作業，老師的挑戰就非常大了。

　　應該怎么做?現在訊飛提供了一個作業平臺，可以一鍵式的布置作業，聽上去很容易，但是一鍵式的布置中心怎么能夠根據學生的能力維度、水平、知識點的掌握，去布置分層的作業，這需要作業要有多維度的標簽。多維度的標簽不是靜態的，實際上它是動態的，和背后的教學行為形成的學前數據是緊密關聯的。

　　有了這種多維度的能力域、知識域和核心素養域等多維度的標簽，有了當前學校班級的學生的多維度的學前的數據，這樣老師就可以去進行一鍵化的推送，就非常好地解決了布置作業的問題。

　　解決了布置作業的問題后，別的問題馬上接著就來了，批改又是一個很大的挑戰。原來批改一個類型的作業老師得心應手，現在如果要批改5個類型，甚至要批改每個學生不一樣的個性化的作業，對老師的壓力非常大。

　　在批改作業上，現在人工智能能夠給老師非常大的支持?？梢钥吹浆F在非常多的題目已經用了智能化的手段，可以可靠地進行作業批改。實際上現在這種批改的技術不僅僅用在作業中，在中高考中也使用了人機一體化去批改，來提高批改的準確度。

　　可以看到，智能批改技術幫助老師的效率提升了65%，老師可以把更多時間用到對學生個性化的反饋指導上。

　　在反饋指導上，原來有經驗的老師通過自己的主觀印象批改了一份作業以后，沒有對學生的反饋。現在有了自動批改和學情自動分析，就可以把學情的報告一鍵推送到老師的備課課件里面去。老師有了備課課件，再根據自己的對課堂中的一些問題，就可以進行更加精準的輔導，甚至對一些個性化的問題，老師還可以錄制個性化的微視頻，這樣就可以形成從布置、批改到反饋的一個學習閉環。

　　監管其實也是一個非常突出的問題。既然國家提出來了在“雙減”作業中明確的要求，怎么去管理?實際上現在在整個學生的作業量、效果，對整個學習的幫助，整個的一站式的數據監管的平臺，可以為作業全過程的管理。站在一個區域的角度，一個學校的角度，科大訊飛可以提供全面的支持。

　　第四點，我再講一下它是如何提升課后的服務的能力。因為現在明確的在“雙減”政策上，要求學校力所能及地提供給學生基本所需要的課后服務，單純依靠單一的學校的能力，很少有學校能做到。

　　現在，我們行業的合作伙伴已經提供了120多門數字教育的課程，課程已經服務了100多萬師生，其中一個非常重要的王牌課程是人工智能創新教育。

　　國家2017年出臺的人工智能新發展規劃中講，人工智能的人才缺口是在幾百萬。我們提供了一套非常好的，依托于中央電教館的人工智能的課程體系，訊飛提供了軟件和硬件的環境。

　　學生在老師的線上線下的指導下，可以針對一些具體的問題，用軟件、硬件，提供人工智能的專業化工具，它可以做一個項目。中學生、小學生可以做得比較簡單，高年級的學生可以做得復雜一點。

　　可以看到，這種項目制的學習不僅僅讓學生了解了什么是人工智能技術，還可以看到如何用人工智能、大數據技術去解決相關的問題，更重要的學生知道了怎么去做一個項目。進入大學以后，進入了工作以后，他碰到這種要解決具體現實問題的情況下，就不會發怵了。

　　所以講課后服務，通過一系列的合作，現在可以給很多學校提供非常全面的課程。我們講要培養核心素養，能力里面的相關的問題。

　　第三個方面，我我們要做到全過程的評價，要做到支持老師的教和學生的學，營造這樣一個環境。

　　在今年的兩院院士大會上，總書記專門提到人類正進入一個人機物三元融合的智能互聯時代。智能互聯時代以前的教學，在師生、家長構成的社會空間和家庭、學校構成的物理空間里面展開現象。而現在二維的教學，如何能夠把各種終端設備形成的線下的線上的教學融合進去，形成一種三維立體式的教學方式，就比較復雜了。

　　這種復雜是因為，首先，在物理空間里面，家和學校之間的教學要形成一種聯動，在具體的學習場景里面，有課內、課外的，還有學生回家以后自主學習，這種不同過程的學習如何形成一個融合和聯動，其實最關鍵的就是資源和數據。

　　數據可以把過程化的學習過程有效串起來，資源可以不斷提供以學生為中心的，最適合學生的學習內容。這樣的話數據可以打通，打破時空的界限，可以把整個學習的過程融為一體。

　　那具體要提供什么樣的環境呢?我們看到，經過了這些年，國家各個地方政府的大規模的投入。我們到各個學校去，我們看到計算機網絡、電子白板，甚至一些存儲計算的服務器設備，越來越全面了。

　　但老師在教育教學過程中，我們需要形成真正的教育大數據。教育大數據怎么形成?形成了教育大數據以后，要對大數據要進行深度的分析，如果沒有這種智能化技術的深度分析，這種海嘯式的數據會讓老師、要會教育管理者不堪重負，所以這種智能化的技術只能在中間發揮作用。

　　最終，通過分析，給學生提供最優質的教育資源，這種優質的教育資源既可以是國家統一層面的建設，也需要校本、區本的一些優質教育資源。智能化技術、教育大數據和優質的教育資源，共同形成了教育超腦。

　　教育超腦是一種新型的基礎設施。最上層，我們要給學生提供保護學生視力的各種各樣的教學終端設備?，F在不僅僅有簡單的PAD，還有掃描筆、電子墨水屏。對老師端、學校端，我們都要有一些端上的產品，這樣形成閉環，才能夠創設一種三維立體的教學空間。

　　我想在這種三維的立體教學空間中，才能夠更好通過環境的賦能，對教學和學生的全過程進行精準評價。通過評價的結果，更好支持學校的教和學，通過人工智能、大數據更加高效地助力每個老師教得更好，希望每一個學生都可以通過更高效的學習，做更好的事情。

　　我的匯報就到這，謝謝大家!