西班牙AI研究院副院长：AI+教育的终极奥义是「个人助理」

如果人工智能（AI）越来越聪明，是否会最终取代人类？

这是AI在发展过程中一直备受争议的问题。如何在AI变得越来越聪明时，使人类变得更聪明，就显得尤为重要。

假设变得越来越聪明的AI将自己的能力“反哺”给人类，再加上人类自己的学习与思考，人类的能力就会永远高于AI的能力，前文的问题也就迎刃而解了。如果这一假设成立，就会有：AI时代的人类（暂且称为“新人类”）=AI+人类。

从「AI+人类」到「AI+教育」

由此也可以想到前不久闹得沸沸扬扬的「人体植入芯片」事件，且不论这是否会成为未来的一个趋势，只从类似想法的提出，就足可见人类对自身“融入”AI技术的思考和焦虑。

目前来看，虽然「人体植入芯片」尚难说是趋势，但是「教育“植入”AI」已经蔚然成风。而这，也可以理解为间接的「人类植入AI」。

「教育“植入”AI」即AI+教育，国内教育行业经过「互联网+教育」的市场培育后，AI+教育的探索和落地更加快速，包括曾今的互联网公司以及新兴的AI教育公司纷纷涌入这一领域，国内外诸多研究机构也针对这一领域的研究工作也已早早开展。包括世界顶尖人工智能研究院——西班牙AI研究院（IIIA）也对这一领域进行了深入研究，特别采访了西班牙AI研究院（IIIA）副院长Carles Sierra，就其在「AI+教育」领域的工作及行业发展进行了交流。

从「音乐学习项目」到「智适应教育」

：您如何看「AI+教育」，从何时开始关注「AI+教育」？

Carles Sierra：我一直认为，健康和教育是文明社会的两大支柱。在博士期间，我有幸与医生合作开发了医疗诊断系统，并取得了很大的成功。从那以后，我开始对医疗保健领域感兴趣。然而，我也一直期待可以有在教育领域工作的机会。十年前，我参与到欧洲音乐学习研究项目（PRAISE）中，在该项目中，我们应用几种多智能体技术（协调协议、规范和电子技术架构）通过可编程软件制定传统课程计划。该软件允许为音乐学习创建复杂的课程计划。至此，我决定更多关注教育在AI上的需求。

：您在AI教育方面主要的研究方向及学术成果有哪些？

Carles Sierra：我一直在研究的两个领域是「团队组建」（team formation）和「同行评估」（peer assessment）。考虑到学生的学习能力和心理特征，我们开发了用于形成最佳教室分区的算法，以便所有学生，特别是那些需要帮助的学生能够获得最佳学习效果。我们的目标是照顾到所有学生，不让任何人掉队。

同样，我们认为评估同事是提升自身工作效率和发展重要社会价值观的关键（例如尊重和互惠）。「团队组建」研究出的软件可免费用于教育界。在团队的构建和分析的一些重要应用领域（例如商店人员配备）的研究成果现在已经在巴塞罗那某家公司中尝试应用，我们也希望可以尽快得到结果。

「团队组建」中的理论和概念验证部分是我在读博士的三年里完成的。就现在来看，之后的落地应用预计需要一年时间。我们也希望商业应用可以很快开始。

：在第四十八届教育前沿会议（FIE 2018）上，您和您的团队提出了协同团队模型，这一模型主要用到了哪些AI能力，实现怎样的功能？

Carles Sierra：在这次会议上，我们通过「个人能力」和「心理特征」解释了「团队组建」模型。我们简要介绍了该计算模型，并在英语教学和基于Scratch的机器人编程中给出了完整的实验验证及讲解。结果显示，使用我们的算法构建的团队比由传统方法组建的教师团队效率提升25％。其中，传统方法组建的团队通过考虑完成教学任务所需的能力配备教师；我们的算法则是使用传统的优化技术和启发式搜索来找到在所需能力、个性和性别上均衡的团队。具体算法细节在今年10月29日至11月2日的东京PRIMA 2018上发表的论文（Heterogeneous Teams for Homogeneous Performance）有给出。

AI+教育的终极奥义是「个人助理」

：AI在教育领域应用，数据采集和数据分析很关键，您认为在学术界是否有一些先进的方法有望近期用到这一领域？

Carles Sierra：教育背景下数据采集的主要挑战是如何使用数据来个性化学习。教育必须以学生为中心，克服个人困难。数据必须被用作对学生困难进行分类的手段，但更重要的是要找到哪些课程、材料、练习、任务、向学生建议，以激励和改善他们的学习目标。我坚信团队合作的重要性，我们应该利用数据分析为学生寻找最佳队友，帮助他们克服学习中遇到的困难。在终身学习和在线教育的背景下，这一点尤为重要，因为团队成员可以在地理上分散。基于内容的推荐系统技术（Content-based recommender systems techniques）和信任网络（trust networks）是在此过程中提供帮助的重要AI技术。

：您如何看AI在教育上的应用现状、趋势及应用难点？

Carles Sierra：我认为主要困难不在于人工智能技术的使用，AI可以在诸如学生社交网络分析、自动评估、同行评估、团队合作、个性化教育工具等众多领域服务于教育，主要困难在于如何说服教育当局在课堂上和一般的教育程序中使用人工智能技术。

各国在教育上有很大的差异，例如，由于电脑的使用，芬兰已经取消了写作课程；而法国自2018年9月起，禁止在教室中使用手机。而就在此前，我们一直希望给每位学生配一台计算机，现在他们每人手中有一台计算机（手机），我们却要禁止使用！我认为对技术应用的态度必须有所改变（可能不像芬兰那样极端），因此教师成为学生学习过程中的促进者，可以指导学生使用网络上的大量资源。

我认为在教育过程中使用人工智能技术仍处于起步阶段，一旦这种对技术应用的态度发生变化（可能是由年轻教师推动），人工智能将会很快应用到教育领域。至于未来最有前途的人工智能技术，我认为应该是可以满足每个学生所有需求的「个人助理」。

教育需要AI，变革正在进行

：您如何理解AI自适应教育，是否针对这一细分领域有相关研究？

Carles Sierra：我认为我们的社会面临两大挑战：终身教育和智适应学习。

我们不能再认为一个24岁的学生一旦完成他们的硕士学习，就会为他们的余生做好充分准备。技术发展的步伐使我们每个人都必须随时准备好在任何时刻提高我们的技能和知识。这对各国的教育系统来说是一个挑战，必须从根本上改变传统的教育模式，也是我们每个人面临的挑战。

人工智能技术可以帮助我们搜索新材料进行学习，使其符合我们的个人需求，并以激励我们的模式呈现这些信息。这与第二个挑战相关联，即如何将已经证实的神经科学纳入到学生的动机，作为探测我们的兴趣、厌倦，解决速度、情绪反应的新算法的灵感来源，以便找到一种与我们交流的智能方式。这里需要研究的主题是何时是展示材料的最合适的时刻，如果学习将成为我们共同的活动，如何将我们的成就社会化，与谁合作以及许多其他问题需要解决。

：AI+教育在西班牙发展形势是怎样的？试对比西班牙与中国在智适应教育上的发展有何不同。

Carles Sierra：到目前为止，AI在西班牙的教育系统中应用得很少。我最近与加泰罗尼亚教育当局进行了互动，他们对我的「团队组建」和「同行评估」研究很有兴趣。

基于任务和协作的教育是现代教学方法的核心，需要组织有意义的学生团队。此外，学生的评估在国家对教育体系是否成功的分析中变得越来越重要。如何改进这种评估是一项挑战，在评估过程中使用相同的参与者（例如学生）是现在遵循的一条有趣的道路。我不太了解中国教育系统的评论，但我猜测现在中国正在发生类似的变化。

11月15日，西班牙AI研究院（IIIA）副院长Carles Sierra将参加由联合乂学教育·松鼠AI，以及IEEE教育工程和自适应教育标准工作组共同举办的『全球AI+智适应教育峰会』，并发表主题演讲。Carles Sierra表示，“我反对人工智能最终会摧毁人类世界的观点，我们必须更好地向社会解释人工智能为社会带来的好处，解释人工智能如何在教育领域应用。”

本次峰会汇聚了国内外产学研三界顶尖阵容，届时，斯坦福国际研究院（SRI）副总裁Robert Pearlstein、美国大学入学考试机构ACT学习方案组高级研究科学家Michael Yudelson等顶尖学者；VIPKID、作业帮、沪江网等国内著名教育创业公司创始人；以及Knewton、Byju's、DreamBox、Duolingo、ALEKS、AltSchool等国外最具影响力的AI智适应教育公司创始人将齐聚北京，共同探讨AI智适应热点话题，年度盛会，不容错过！