近两年,人工智能快速进入到各个领域,政府更是出台政策鼓励人工智能在教育中的应用。目前,市场上我们也看到一些“人机大战”的事件,甚至是AI老师比真人老师更厉害的宣传,而对教育机构

近两年,人工智能快速进入到各个领域,政府更是出台政策鼓励人工智能在教育中的应用。目前,市场上我们也看到一些“人机大战”的事件,甚至是AI老师比真人老师更厉害的宣传,而对教育机构来说,AI是否真的能帮学生在应试考试中提分,是更重要的事情,也是学生和家长选择校外辅导考虑的关键。

作为学习技术与大数据公司,论答一直致力于AI 在教育中的应用。早在2016 年,论答便进行了相关学术研究,以证明论答人工智能学习系统在教育中应用的有效性,同时研究结果由宾夕法尼亚大学贝克教授发表于全球顶级教育研究期刊《交互学习研究杂志》(Journal of Interactive Learning Research) 。

具体来说,论答人工智能学习系统主要基于自适应学习技术,2016 年论答创始团队主持了国内第一个有关自适应学习技术有效性的实证研究,该研究采用严格的随机对比试验设计,从学习效果、效率、过程等多个维度,全面对比分析了通过自适应学习系统学习和通过传统在线系统学习的差别。

研究项目中,论答选择了两组学生,针对英语被动语态专题,分别通过自适应系统和传统在线系统进行学习。根据两组学生的对比试验,其结果显示不管是提分效果、学习效率,还是学生的反馈,自适应学习系统的学习明显优于传统在线系统的学习。

首先,提分效果上,传统在线系统组一共有111名学生完成了对比试验,平均提分为0.2分。自适应系统组一共有109名学生完成了对比试验,平均提分为5.2分。两组相比,自适应系统组的平均提分比传统在线系统组的平均提分高出5.0分,而且在统计分析上显著有效(95%置信区间为[2.3, 7.8], p值<0.001)。

第二,通过自适应系统学习被动语态专题的学习效率,是通过传统在线系统学习被动语态专题的学习效率的3倍以上。

其中,学习效率在该试验中的定义为学生提分总量(总提分)与总学习时间的比值,体现了学生在单位时间内的提分效果。使用自适应系统的学生平均每小时提分3.02分,而使用传统在线系统的学生平均每小时提分0.11分。根据分析结果,通过自适应系统学习的效率是通过传统在线系统学习的效率的27.97倍。

第三,学生对自适应系统的反馈优于传统在线系统的反馈。

如下图所示,该试验对两组学生进行了调查问卷,包含了有效性、易用性和满意度三大方面。在问卷的17项反馈中,自适应系统组在14项反馈上的平均值上都优于传统在线系统组。从反馈数据来看,学生通过自适应系统学习比通过传统在线系统学习被动语态专题更有效,满意度更高。

从上述研究结果来看,在知识的学习上,自适应学习更具优势。现在,论答已经研发了完整的人工智能学习系统,将自适应学习技术融入其中,并加入了智能测评、智能学习和智能课堂等功能,为中小学教育机构提供完整的学习解决方案。

同时,在实践教学中论答还提出论答TAD教学模式,让老师与AI 和数据相互协作,实现更好的学习效果。论答也希望不断将AI技术推广到教学中,让每一个孩子的学习都更有效。