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在所有的網絡教育裡面,最大的難度就是如何保持學生的專注度。像AlphaGo一樣,他能夠根據一個人一對一的情況進行實時博弈下棋,智適應系統也是一樣,我們發現學生你走神了,我們會給你一個比較趣味性的圖畫,發現你聽懂了,就快進,給你更高難度的拓展題,發現你聽不懂,就降為容易掌握的知識點。就像棋逢對手一樣,根據你的情況改變我的策略。AlphaGo的前三局都贏了,第四局莫名其妙的輸了,有一句話說不怕AlphaGo戰勝了人類,最怕的是AlphaGo故意輸。他會考慮到人類的感情,會感受到人類的恐懼,因為怕你恐懼故意輸給你一盤。智適應系統也是一樣,我們會感知到每個學生的狀態、情緒和能力,如果你是三段高手,我會把自己降到3.5段的水平跟你玩兒一會兒,讓你覺得非常的有趣。

精準地預測未來之後,我們給每個學生提供了個性化的路徑推薦。就像圖上看到的一樣,每一個學生對所有知識點的掌握情況、熟悉情況、掌握程度、熟悉程度完全不同,必須要根據每個孩子的狀態給他設計最佳的學習路徑。

去年的時候,在高級白領圈裡面流行一個小測試叫測一側你的詞彙量,3分鐘就可以測出3萬詞彙量。3分鐘30個單詞就可以測出你3萬以內的詞彙量是多少,按道理來說這是不可能的,30個單詞怎麼能測出3萬詞彙量呢?而且精準度達到了87%。他是如何做到的呢?就是運用了知識空間理論,就是把3萬個單詞分成30組,從簡單的開始到最高層非常偏僻和少見的單詞,在每一組的知識空間裡面只選一個單詞,這樣就很簡單了,你會15個單詞就是15000個詞彙量,你會30個單詞,就是3萬的詞彙量。我當時測出來是16000個單詞,可能我在19000或者21000個單詞中懵對兩個,也可能在13000的時候錯誤了1、2個,我的精準度非常高。

更難的是如何保持學生航海王第12部劇場版中文字幕one piece film z的專注度?

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我們利用知識空間理論和信息論來解決這個問題。什麼是知識空間理論和信息論?

— —栗浩洋

用一個簡單的小例子告訴大家,我們怎麼用人工智能神奇地改變世界,雖然Google在自動駕駛上使用人工智能還不成熟,但是智適應教育已經超越了老師,能夠代替教學。

怎麼可能用5個單詞測出3萬詞彙量到底是多少呢?其實很簡單,這個技術還不是最新的技術,還是十年前就已經出現,八年前就成熟的技術。每個人的單詞都不再是完全一樣的,都是與眾不同的,每個人的後一步也是與眾不同的。就像AlphaGo的對弈一樣,機器和人對弈,第一個單詞給你15000的詞彙量,如果你錯了下一步給你的是取中值,7000個詞彙量,如果你對了再取中值,就是11000中的第三個單詞。如果又對了,給你13000的單詞,如果不會給你12000。用5個單詞運用知識空間理論和信息論就可以超速的解決知識點監測的問題。

我們通過人工智能在不斷地優化教學效果,開始的時候機器的判斷會出現一定的問題,通過機器的不斷學習和校正,教育效率會變得越來越高,不斷地改進算法,就像AlphaGo改變下棋策略一樣。

在更進一步的智能化學習裡面,可以用5個單詞測出3萬以內的詞彙量,而且精度仍舊是87%。你相信嗎?

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我們想要做的是希望能夠用幾億投資的研電影院發把一個智能大腦做成一個特級教師的大腦,能夠跟學生進行一對一的教學。

事實上,你可能從小就是一個學霸,初中就把高中的課程全學完了,清華、北大保送,100個知識點裡面,有90個知識點已經掌握了,可是你卻不得不深陷題海,你必須要把所有的事情,所有的知識線性的推進一遍,不能精準的定位找到你真正該找的知識的薄弱點進行學習。

文/乂學教育創始航海王電影版2016人、昂立教育聯合創始人 栗浩洋

就像看病一樣,這裡痛,那裡不舒服,其他地方沒問題。每個孩子的知識點狀態不一樣,在學校裡的解決方案是所有的知識點都要教一遍。就好像去了藥房,孩子這裡不舒服,診斷完以後,把藥房的100多種藥全部吃一遍。這是非常恐怖的現狀,這種現狀讓每個人非常慌忙的、痛苦的、擠壓式的沒有人性的成長。

看一下網絡教育的現狀怎麼樣?我們知道,美國最有名的幾大MOOC公司,把我們曾經想進卻又幾乎不可能進得去的哈佛、耶魯這樣的學校帶到了我們的面前。你不需要考上哈佛,也不需要遠渡重洋就可以在家裡上免費的公開課。但是MOOC的教育遠遠不能解決真正教育的問題,它的最大的問題叫非智能的線性教學。不管這個學生怎麼樣,他對知識點掌握得如何,都需要把所有的知識點全部推進完,就像我們小時候玩兒的吃豆子一樣,需要把每個豆子都吃掉。

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更重要的是每個年輕人要關注科技的未來發展,要關注科技到底如何改變世界。今天我給大家帶來的航海王劇場版:gold主題是「人工智能如何改變這個世界?」在我們公司人工智能可以以實際的效果來顛覆和改變這個行業。如果忽略了行業的發展,就失去了整個未來,我們乂學教育希望成為下一代的IBM,希望成為中國人的蘋果。

人工智能教育可以幫助每一個學生10倍、100倍的提高學習效率,不需要3萬個單詞,只需要5個單詞就解決你的知識點監測的問題。知識點的學習也是一樣,我小時候學習就有一個痛苦,什麼痛苦呢?很多知識點別人需要2個小時學會,我只需要20分鐘就學完了,但是我就不得多花100分鐘聽老師喃喃自語、喋喋不休的講。但是有的小孩子一堂課、兩堂課90分鐘都沒有學會這個知識點,甚至45分鐘的時候沒有完全理解,必須要120分鐘才能學會,但是老師始終是線性推進,因為所有課堂時間都是一樣的,每一個演講者都是按照自己的節奏程序性推進,這樣對每個孩子都是不公平的,每個孩子都沒有取得高效的學習效果。智適應可以給每個孩子不一樣的前進速度,課堂裡面可以給每一個孩子不同的前進速度,每個學生都可以有自己最佳的學習策略,像AlphaGo會通過蒙特卡羅搜索和不同搜索的判斷,給到你最佳策略的走法一樣,乂學教育的智能體系會讓每一個學生有學生畫像和內容測寫,到底你的學習速度是快還是慢,掌握吸收能力怎麼樣,根據你的掌握能力、吸收能力、學習偏好,我們來定奪每個學生最後的學習時間,保證全部東西都掌握。

這裡面運用了大量的教育測量學和認知診斷理論,在現在的教育中,這個孩子是80分的孩子,或者在高考中是400分的孩子,但是我們並不知道他到底哪裡好,哪裡不好,所有的知識是混沌的,只能給一個分數。但是我們這個體系裡面像一個顯微鏡一樣,能夠看到你的基因。當我們說你是400分的孩子的時候,3000多個8大科目的知識點,哪個知識點你會,哪個知識點你不會,到底哪個基因出了問題可以一目瞭然。

就像茱莉,他發現這個基因百萬分之一才會出現,但是如果有這個基因的人,就會得乳腺癌,所以她把自己的乳房給割掉了。我們通過教育測量學和認知診斷可以預測這個孩子期末會考多少分,初一的孩子初二、初三會達到多少分,如果不抓緊學習,未來可能就能達到59分,乂學教育可以精準地預測未來。

我在做乂學教育的時候,很多人問我為什麼能拋棄一人之下萬人之上的地位,再從頭開始。我說沒有關係,馬雲也是37歲重新創業,我37歲重新創業的時候比他幸福,因為我已經做過一個上市公司了,而他那個時候還沒有,只賣過黃頁。

我之前做了一家教育公司叫昂立國際教育,從10年前5個人開始,後來發展到了2700多家學校,全電影推薦球有2萬多名老師,一年培育100多萬孩子,從一線城市到湘西、貴州偏遠山區的貴族苗族自治縣都有我們的學校。兩年前昂立教育成功上市,成為了國內教育的第一,市值衝到了140億。樓下的房客電影結局

現在的教育是什麼樣?可怕到極致......

我們可以用最短的時間和技術來酷寶:魔弦傳說 電影中文版解決這個問題。

當時我在做人工智能網絡教育行業的時候,整個國內的網絡教育行業發展還不是很明朗,甚至不是很被認可,反對聲遠遠多於支持聲,這是在兩年之前。到今天李開復說人工智能會代替在座的70%的人的工作的時候,有些人還半信半疑,還在爭論。乂學教育要做的事情就是希望像AlphaGo一樣代替智能大腦,代替老師給孩子教學。為什麼有這樣的想法?因為在昂立教育每年要招六、七千名老師,派到全國各地區,從一線城市,像蘇杭天堂一樣的城市一直到阿拉善盟這樣的戈壁灘上的城市,在這個過程中我們發現想要給全中國的孩子帶來最優質的教育是多麼難,是一件多麼痛苦的事情,而且教育的層次又千差萬別,一萬個老師有一萬個樣子。真正最優秀的老師出台帶課不是孩子每小時100、200塊就可以承擔得起,北京、上海最優秀的老師帶課要兩千、三千、五千的樣子,他出來講也只能講大課,而不可能進行一對一的輔導。

智適應教育系統能夠解決的最大的問題是什麼?

網絡教育以前被認為只有學霸才能成功,但是我們會把學渣都可以教好。我的同學裡面有一些非常痛苦,到了初三可能連續兩年、三年不及格,最後採用的方式是讓他們留級,但是留級生幾乎沒有一個有好結果的。為什麼?因為初三不及格的孩子,初三的知識點有50%都沒有掌握,但是初二的知識點還有25%沒有掌握,初一的知識點還有12%沒有掌握,小學六年級還有6%,小學五年級還有4%,小學三年級還有2%沒有掌握。就是說這個學習大廈在他的知識結構裡面從基礎就不牢固2016正宗哥吉拉 線上看。其實不應該這麼教,如果用人工智能系統,可以同樣花一年的時間讓他學到80、90分。

如果通過智能診斷,用一年的學習,應該採用什麼樣的方法呢?我們應該採用的教學方法是需要花三、四天把小學一二年級的知識點補齊,再花一個星期把二年級的知識學紮實,再花兩個星期把小學五、六年級的知識點學紮實,再花一個月的時間把初一的知識完,再花兩個月的時間把初二的知識學完,然後再把初三的知識學完仍然是留級一年。通過這個過程,仍舊一是年,但是可以從頭到尾把所有的知識點掌握,真正達到80、90分的孩子應該有的狀態。我們在顛覆教育的同時,我們是在挽救每個孩子的人生和未來。

很多人知道,當我們的科技真的能夠如此令人澎湃地改變這個世界的時候,還有什麼百億的上市公司是我們不能捨棄的呢?

「為什麼在我的人生中,別人覺得我很偏執,或者說特別折騰,特別能顛覆自己過去和以往的一切?就因為我覺得在每個人心裡,都應該有一個澎湃的夢想,這個夢想就是去改變這個世界。」

我們最主要應用的是大數據、雲計算平台來進行判斷。比如說在我們這個體系裡面,有一個題,就像剛才我說的,30道題和52016好看的電影道題測出3萬詞彙量一樣。通過大數據會發現,有一個題是代表1.6萬的難度,但是90%的1.2萬的知識量的孩子或者學生都把它做出來了,我們通過大數據,會發現原來之前的一些判斷有不精準的地方,可以通過機器的學習不斷地修正自己,完善自己,讓系統變得更加智能,讓系統變得更加精準。這個過程中,未來的教學效果會遠遠超過任何一個地球上的名師和人類。

去年的時候,我從上市公司的高管職位毅然決然地辭職,從零開始,開創了一家新的公司,叫乂學教育。

近日,全球青年大會在京圓滿落幕。大會為期兩天,包括一場閉門會、八場分論壇、十三場主旨演講以及一場電影主創見面會,兩場晚宴論壇,六十餘位導師出席論壇並講話,一千五百餘名全球青年領導者出席大會,GYL導師與青年們齊聚一堂,暢談「匠心精神」。

人工智能能夠實現的現狀是我們不可想像的,我們希望通過技術的進步,通過科技的改變,真的能讓每個小孩子贏得更快樂的學習,讓每個孩子都不掉隊,每一個優秀的孩子花1/10的時間就能取得原來的效果,可以把大量的時間用在素質教育、興趣、想像力和創造力上,讓每個孩子都獲得全球最優質的教育結果,從而改變這個世界的未來。

[責任編星際爭霸戰 浩瀚無垠輯:陳湛]

通過人工智能的知識性教育,可以精準的定位到你的薄弱知識點,解放了剩下90%的時間,只用10%的時間提高學習效率。這樣一個智能大腦的提供其實和AlphaGo的智能體系完全如出一轍。大家不知道,在去年初的時候,人工智能界會談論,如果圍棋的AI要下贏人類需要多少年?大家都認為30年的時間才可能,但是僅僅1年過去,人工智能就取得了這麼大的突破,AlphaGo已經把李世石戰勝了,為什麼會出現這樣的情況呢?其實是和很多技術的發展相關。很重要的一點是,AlphaGo把人類歷史上下過的3000多萬盤棋譜吃進了腦子裡面,把所有過去的知識和知識分佈的狀態全部預裝進去,而一個人類是不可能精準地知道歷史上的3000萬棋盤的每一步。我們的智適應系統也是一樣,把所有的知識點存到裡面,通過知識點的分佈來精準地定位每個學生最薄弱的知識點,它不能代替最優秀的老師,而是比最優秀的老師對知識點掌握更精準、更全面。

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