AI+教育：优质教育资源规模化、公平化、个性化

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相关AI技术日益成熟，加速赋能教育领域。近年来AI技术的飞速发展、愈渐成熟，是推动AI于教育领域规模化应用的主要原因。根据2018-2022年GartnerResearch发布的AI技术成熟度曲线(HypeCycleforArtificialIntelligence)，可于教育领域实现赋能的计算机视觉、自然语言处理、机器学习、深度学习、聊天机器人等AI技术发展迅速，并且在未来仍有发掘的前景，而语音识别技术等已处于成熟阶段，可广泛应用于产业化阶段。

新兴AI技术层出不穷，加速AI自动化成为值得关注的技术趋势。根据GartnerResearch于2022年8月发布的新兴技术成熟度曲线，25项新兴技术值得关注，其中生成式AI(GenerativedesignAI)、因果AI(CasualAI)等加速AI自动化的AI技术尤为重要。而以ChatGPT为代表的AIGC技术本质上为生成式AI，其未来具有较大的发展潜力，有望进一步推进深层次、多样化"AI(GC)+教育"应用场景落地。

传统教学模式存在个性化教育与普惠教育之间的矛盾。AI相较于真人教师具有成本优势(规模化条件下)，因此AI替代人力的过程使得在维持现有教育投入成本不变的情况下，优质教育资源规模化成为现实，且随着AI所替代人脑活动的复杂度提升，其对于教育的降本增效作用也更为明显。因此AI与教育结合、改造教育的本质在于：依靠低成本科技替代、拓展高成本人力，实现优质教育资源规模化、发掘普惠教育与个性化教育的平衡点，从而实现教育公平、低成本因材施教。

在5G到来之际，智慧教育的技术手段面临着变革。以5G为基础的网络可支撑智慧校园人、机、物深度融合发展，做到智慧教育的整体规划、整体部署。5G技术将从智慧教学、智慧教研、智慧教管、智慧治理等多个维度推动智慧教育的发展。

在规模化教育背景下，个性化教育与普惠教育的矛盾难以调和。教育的目的是实现人的全面发展，其内涵极为丰富，而"因材施教"是从古至今被广泛接受的教育理念。1984年BenjaminBloom在其教育实验中提出"twosigma"理论从定量角度证明了其正确性，即接受一对一辅导的教学组的平均表现明显优于传统教学组，差距达到两个标准差。但教育个性化程度的提升需要配套教师资源的持续投入，对于具有规模化教育需求的国家而言，会产生师资稀缺、教育开支过高等问题。一方面，根据教育部数据，2022年我国各级各类在校学生人数为2.93亿人，而配套的专职教师数仅为1880.36万人，教师学生人数比接近1：16，教师资源相对稀缺;另一方面，2022年我国教育行业就业人员年平均工资为11.14万元，且过去5年呈现稳步上升的态势，通过采取小班上课或1对1模式将会产生庞大的教育开支。因此，在规模化教育背景下，实现个性化教育与实现普惠教育之间存在明显的矛盾。

AI赋能教育的过程即为替代人类脑力活动由简入繁的进程。AI技术诞生的初衷是通过模拟人类的智能、行为，将人类从繁重、琐碎的程序化任务中解放。AI+教育是指将AI技术应用于教育场景，即借助计算机视觉、NLP、智能语音、知识图谱等技术，降低教育环节中的繁琐、低效脑力活动时间。从AI+教育的发展历程看，创新AI技术于教育领域实施、落地的过程，也正是AI替代人类脑力活动由简入繁的流程：计算智能代替人脑的记忆、计算功能;感知智能代替人脑听觉、视觉、语言功能;认知智能代替人脑推理、联想、思维组织功能，而达到认知智能的AI系统(自适应学习系统)，在某种程度上已经具备了提供"千人千面"教育服务的能力。AI替代繁琐人力的同时拓展人脑机能，实现AI与真人的"教"、"育"分工。一方面，AI教师可以超越人脑的限制，完成真人教师能力所不能及之事，如自适应系统可以精准记录、分析学生的学习进度、遗忘曲线、专注力、知识薄弱环节等，并据此推荐个性化的学习内容、学习路径;另一方面，目前的AI教师并不能完全替代真人教师，根据剑桥大学MichaelOsborne、CarlFrey的数据(BBC整理)，教师被人工智能替代的可能性仅为0.4%，情感、道德、个性培养等育人工作是AI教师难以涉及的领域。技术的发展促使AI教师与真人教师实现"教"、"育"分工，AI负责替代、深化繁琐的教学工作，真人教师则专注于学生品行、素质、情感的提升以及为AI提供必要的教学补充。

随着服务学生规模上升，AI教师可实现普惠的个性化教育。开发一套AI系统前期的成本极高，其中包含数据科学家、机器学习工程师等研发人员成本;外购或自主收集标注数据的成本;云计算资源、服务器等硬件设备成本;优化算法、升级系统等维护更新成本。而AI教师的优势在于，一旦开发成功，即可凭借较低的运营成本，跨越时空的障碍为数以万计的学生提供个性化教育服务，且随着服务学生规模的上升，其人均成本逐渐趋向于0。根据格隆汇专访松鼠AI创始人栗浩洋的数据，开发一个合格的AI教师至少需要10亿元，而随着系统优化投资还需要持续跟进，80分(表现优异)的AI教师需要100万左右生源达到盈亏平衡。人工智能训练成本大幅下降，进一步巩固AI教师的成本优势。近年来，人工智能的训练成本呈现明显的下降趋势，根据ARKInvest数据，2020-2022年，将一个大语言模型训练至GPT-3性能级别所需要的成本由460万美元下降到45万美元，下降幅度超过90%，而预计到2030年，训练成本将以每年70%的降幅递减，只需要30美元。AI教师前端开发成本的下降将使得其低成本优势进一步扩大。