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GET2017|TutorABC湯崢嶸:如何通過技術(shù)創(chuàng)新提升教學(xué)效果


芥末堆 田園 11月14日報道


11月14日,在以“共建丨讓更好的教育來得更快”為主題的GET2017教育科技大會上,TutorABC的CTO湯崢嶸發(fā)表了名為“如何通過技術(shù)創(chuàng)新提升學(xué)習(xí)效果“的主題演講。


湯崢嶸首先介紹了教育行業(yè)的大背景,他認為教育要回歸本質(zhì),保證學(xué)生的學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要。保證學(xué)習(xí)效果首先要制定學(xué)習(xí)效果標(biāo)準(zhǔn),其次要確保教育的質(zhì)量,最后要通過創(chuàng)新讓教育效果達到下一個階段。



以下為湯崢嶸的演講實錄:


我覺得今天這個大會辦得非常成功、非常厲害,能參加這樣的大會非常榮幸,我是TutorABC(原名VIPABC)CTO湯崢嶸。 


教育要回歸本質(zhì),保證學(xué)習(xí)效果至關(guān)重要



首先我給大家介紹一個背景,如何來定義教育行業(yè)。這是一個四象限圖,分為線上、線下、左、右。我們把左邊稱之為自學(xué),自學(xué)的思維模式是生產(chǎn)型、制作型的,比如圖書館;把右邊稱之為跟老師學(xué),跟老師學(xué)是服務(wù)型的,要以用戶為中心、要為結(jié)果負責(zé)。我覺得左右兩邊有一堵不可逾越的墻,是兩個不同的行業(yè)。


在線下行業(yè),左邊以出版社為主,右邊以傳統(tǒng)學(xué)校為主。而在線上共有兩種模式,分別是MOOC(大型開放式網(wǎng)絡(luò)課程)和在線真人教育。


我認為線下和線上無非就是技術(shù)的壁壘。教育行業(yè)非常碎片化,過去可能是因為技術(shù)不夠成熟,導(dǎo)致它的可擴展性比較差、企業(yè)規(guī)模、增長速度比較慢。TutorABC就是在這個象限上,通過一系列的技術(shù)手段去做各種各樣的演進。


以上是我給大家做的簡單的行業(yè)介紹。我們相信,作為一個教育提供者的價值不是簡單地把知識搬到別人的腦子里去,而是授人以漁。我們不能簡單地把客戶看成客戶,通常對所有行業(yè)來說,滿足客戶需求、取悅客戶是第一要務(wù),所以教育還是要回歸到本質(zhì)。同時,學(xué)習(xí)效果是非常重要的。


而保證學(xué)習(xí)效果需理清以下幾個問題:


  1. 保證學(xué)習(xí)效果必須先有一個衡量標(biāo)準(zhǔn)。


  2. 如何保證教育質(zhì)量。


  3. 如何通過創(chuàng)新讓效果達到下一個階段。


保證學(xué)習(xí)效果必須先有一個衡量標(biāo)準(zhǔn)



以英語為例,有一類標(biāo)準(zhǔn)是以母語為主,比如說美國有一個標(biāo)準(zhǔn),這套標(biāo)準(zhǔn)主要是為美國學(xué)生準(zhǔn)備的,如果把這套標(biāo)準(zhǔn)拆開來看,英語部分非常難,是把英語定義為藝術(shù)了。


不僅有英語,其實還有數(shù)學(xué)、社會科學(xué)等等。我舉個數(shù)學(xué)的例子,剛才展示的是幼兒園階段數(shù)學(xué)的標(biāo)準(zhǔn),我們知道美國人的數(shù)學(xué)比較差,他們對幼兒園的標(biāo)準(zhǔn)是能夠數(shù)數(shù)就好了。這樣的標(biāo)準(zhǔn)我們拿到中國來,可能英語部分過于難,但是數(shù)學(xué)部分又過于簡單,因為中國的孩子幼兒園可能很多連乘法都會做了,數(shù)數(shù)顯然太過簡單。



另一類標(biāo)準(zhǔn)是非母語型標(biāo)準(zhǔn)。比如歐洲大部分的國家母語不是英語,而是法語、德語、意大利語、西班牙語等。所以,這張截圖就是他們對標(biāo)準(zhǔn)的定義,核心就是中文常講的四個字:聽說讀寫。


所以,我們首先要定義清楚標(biāo)準(zhǔn)。


我們也買了3套目前全世界非常流行的牛津出版社的教材來匹配標(biāo)準(zhǔn),國內(nèi)很多雙語國際學(xué)校都在用這套教材,國外也有很多人在用。


技術(shù)是保證教育質(zhì)量的關(guān)鍵


有了這樣的一個標(biāo)準(zhǔn),怎樣去保障教育的質(zhì)量?作為一家在線教育公司,給大家看幾個為了保證質(zhì)量我們在技術(shù)上做的東西。



我們有一個產(chǎn)品是學(xué)生用來實時上課的,這是我們自主研發(fā)的一套音視頻技術(shù),它的特點是能夠抗比較高的丟包率。學(xué)生上課時老師全部在國外,學(xué)生大部分在國內(nèi),這樣很容易出現(xiàn)延遲的情況,其實延遲只是一方面,延遲本身已經(jīng)有了一個期限,比如說200毫秒是非常難再往下走了,最大的一個問題是會丟包。


所以,很多做在線教育的人都會碰到這樣的問題,客戶來說我怎么在家里看高清的視頻都沒問題,怎么上你們的課就不行?就是因為高清的視頻即使在丟包的情況下也是預(yù)先下載的,跟網(wǎng)絡(luò)斷點沒關(guān)系,丟包就好比是網(wǎng)絡(luò)斷了一下,斷的一瞬間,又傳不過來了,我們現(xiàn)在已經(jīng)可以做到在20%丟包的情況下仍然可以順暢地上課。


整個音視頻技術(shù)都是我們自主研發(fā)的,我們有一個監(jiān)控體系,可以做到無論是在移動端還是PC端,都可以自動修復(fù)問題。但是很多時候許多問題仍然修復(fù)不了,但我們會實時知道,有真人幫助客戶,這是我們自主研發(fā)的音視頻服務(wù)的好處。


同時我們?yōu)榱吮O(jiān)控教學(xué)質(zhì)量,會有人運用隱性的模式進到教室中去偷聽。比如說,老師不再賣力的講課,會有人進去抽查,但是老師是不知道的。


我們還有一套顧問系統(tǒng),讓顧問能夠更順暢地在上課的時候服務(wù)學(xué)生。有一個很有意思的功能,所有顧問都能實時看到學(xué)生的開口時長,這個開口時長是一個比例,比如一個45分鐘的課上了15分鐘,到目前為止每個學(xué)生的講話占所有人的占比是多少都可以看到。


這個顧問系統(tǒng)非常有利于老師進行管理,它是量化的。舉個例子,有一個一對三的課程,三個同學(xué)一起上課,其中一個同學(xué)講話總是只有1%,另一個同學(xué)講話占到50%,這時候老師便可以更有效調(diào)整。


最后,為了保障質(zhì)量,我們在全球部署網(wǎng)絡(luò),全球目前已經(jīng)有11個節(jié)點都用我們自己的服務(wù)器來搭建專線網(wǎng)絡(luò)。


剛才講的是我們在整個技術(shù)上保證教育質(zhì)量。其實,今天在整個教育行業(yè),像我們這樣從音視頻到網(wǎng)絡(luò),再到底下的數(shù)據(jù)全部投入的公司非常非常少,我們整個研發(fā)團隊有500多人,都在做這樣的事情。


如何通過創(chuàng)新讓效果達到下一個階段


接下來我給大家分享一下,我們對于個性化學(xué)習(xí)效果的創(chuàng)新是什么。


從傳統(tǒng)排課到網(wǎng)絡(luò)選老師。我們把老師全部公布出來,就像網(wǎng)上掛號一樣,你可以看到所有醫(yī)生,然后自己去選擇。但這樣做有一個缺點,就是總有少數(shù)老師被認為是優(yōu)秀老師,大家就開始搶老師。就像大家網(wǎng)上掛號一樣,你肯定去搶專家號,不去搶普通的號。


從指定老師到動態(tài)分配。我們解決上面問題的方法非常顛覆大眾的普遍思維,我們不允許學(xué)生選老師,而是動態(tài)地分配老師,用的是DCGS算法。開始很多客戶都不習(xí)慣,說我是客戶,怎么付了錢還不能指定老師?其實你還是在選老師,你上任何一節(jié)課,都可以給老師打分。如果你不喜歡這個老師,打了低分,以后這個老師就不會給你安排;如果你喜歡這個老師,打了高分,只要這個老師下次跟你的時間匹配上,我們都盡可能給你匹配。這種智能匹配老師的方法本質(zhì)上就是人工智能。


從1對1到1對多。如今大部分企業(yè)都在做1對1,因為1對1算法比較簡單,一個學(xué)生匹配一個老師。但當(dāng)你有多個學(xué)生時,怎樣把其他幾個學(xué)生匹配在一起是個難題,因為大家不是永遠綁定在一起上課的。我們解決問題的方法是靠算法,把你的老師、同學(xué)匹配出來。


從線性課程到動態(tài)課程。一般書都是從第一頁到最后一頁,課都是從第一課到最后一課, 而我們的做法類似于把這本線性的書的每頁都撕掉,鋪在地上,來了一個學(xué)生,我就找最適合的那一頁,我們叫非線性課程、動態(tài)課程。


我們通過算法把整個課程的順序全部打亂,特別是在成人,成人到我們這學(xué)習(xí)的都是四、六級以上水平的人,他們學(xué)習(xí)的路徑幾乎是不一樣的,沒有一套教材適合所有人。我們還做了一些AR、VR的體驗,比如說模擬VR的場景來教火星、太陽系方面的知識,你可以親自感受到星球之間的關(guān)系,甚至可以做出日食、月食的效果。


通過大數(shù)據(jù)可以看出很多有意思的結(jié)果



最后給大家分享幾個很有意思的數(shù)據(jù),圖中右邊的綠色、紅色柱子分別代表1對1課程和1對多課程,我們通常認為1對1比1對多課程好,可是看到數(shù)據(jù)后我們被震驚了。我們發(fā)現(xiàn)在低水平的時候,1對多反而比1對1效果更好,這很違反我們通常的認知。


后來,我們發(fā)現(xiàn),對于大部分中國人來講,老師是外教,完全不會講中文,你可能英語不太好,所以在初級階段學(xué)習(xí)時,每個單詞仍然要用大腦思考。其實一節(jié)課45分鐘是非常燒腦的,學(xué)習(xí)效率也會下降。但是當(dāng)1對多的時候,比如1對3,一節(jié)45分鐘的課程一個學(xué)生僅需要聽15分鐘,另外30分鐘主要是為另外兩個學(xué)生講,你聽的時候也是在學(xué)習(xí)。



我們還可以看到,青少年的開口時長數(shù)據(jù)也非常讓人震驚。我們看到,在初級階段一個25分鐘的課,孩子開口時長平均下來甚至不到2分鐘,因為小孩沒有講話的能力,所以時間非常非常短。只有到了后面高年級,才有可能講到10分鐘左右。


所以,我們發(fā)現(xiàn)通過大數(shù)據(jù)可以得出很多有意思的結(jié)果。下面是我們在技術(shù)上的整體投入,其中包含大數(shù)據(jù)、人工智能和深度學(xué)習(xí)。


最后,我向大家拋出3個問題,我自己也沒有答案,希望和大家一起思考。 


  1. 現(xiàn)在人工智能已經(jīng)做得非常不錯了,但是語音識別可以成為真正替代我們做英語教學(xué)的有效工具嗎?


  2. 人工智能現(xiàn)在甚至可以做到表情識別,表情識別有多少效果?比如說在上課的過程中,機器是可以識別出表情,但是我困惑的是,我怎么去指導(dǎo)學(xué)生?我怎么知道他表情背后的心理是什么?我覺得還缺乏其他數(shù)據(jù)。


  3. AI是否會最終取代老師?現(xiàn)在很多AI機器人都在取代各行各業(yè),我們又是一個以真人教學(xué)為主的公司,它會不會取代真人老師?我的感受是,整個教育除了教授知識外,還有很多心理上的互動。比如說一個孩子答錯問題,你這個時候是應(yīng)該鼓勵,還是打擊?機器人暫時做不了這樣的選擇。所以,目前AI是否能取代老師是一個沒有答案的問題。


這是今天我的演講,謝謝大家!


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