人工智能|AI 并不是为了取代传统教师而生！人工智能时代( 二 ) 传统|崔炜|领

教学经验。基于时间和经验积累的教学理念，因材施教、以个性化教学的方式，让人工智能自适应教育实现真正优秀老师所具备的优势。

除了以上“教”环节， AI 智适应算法引擎也将基于等方面迭代优化，具体流程如下：

知识诊断。通过人工智能学习系统、自适应引擎，首先对学生现阶段的学习情况、知识储备进行初步的诊断，譬如判断学生较为薄弱的学科。针对这一点，松鼠 AI 智适应教育系统可基于贝叶斯知识追踪理论、深度学习模型，实时构建出知识诊断模型，当学生完成知识诊断模型的测试后，该系统即可了解学生真实的学业水平。
认知。在获得初步诊断结果，通过了解学生用户画像后，松鼠 AI 采用分类树、模糊逻辑等技术用于个性化定制教学方案与策略。并采用遗传算法推荐学习的最佳路径。

最终让学生在有限的时间内，具备高效率以及更多的知识储备，并在成绩上获得更大的提升。其中，实时采集学生学习过程的数据、实时掌握学生学习的情况、实时调整学生学习的计划，这也是松鼠 Ai 的优势所在，借助此个性化、自动化的教学方式，崔炜表示，在过去这场突如其来的疫情期间，松鼠 Ai 已经为两百多家全国工校带来了停课不停学的免费服务，让学生在家里也能够自主学习。
AI +教育的落地挑战
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如何落地？是产品化的第一步。
事实上， AI 智适应教育不仅需要对大量的数据进行个性化分析，也需要提供千人千面的学习解决方案，在应用过程中，其背后的技术与落地挑战也远超乎我们想象。在这一点上，伴随着松鼠 Ai 一路成长的崔炜感受最为深刻。
就崔炜本人而言，其坦言道，自己最初并不是学 AI 专业出身。彼时作为雷军的校友、武汉大学的学生，他在本科期间选择了更聚焦于 IT 行业中的计算机软件专业。 “偶然”机遇下，崔炜在本科的最后一年时间中，受到外聘教授人工智能专家、“人工大脑之父”Hugo de Garis （雨果·德·加里斯）的启蒙，由此在博士及博士后阶段，他选择了自己更感兴趣的人工智能研究方向，师从人工智能进化算法领域 Top5 专家 Michael O’Neill 和 Anthony Brabazon 。在国外进修期间，崔炜除了人工智能的理论学习之外，更着重于人工智能应用方向的研究，如教育、高频交易等行业。
不过，与国外人工智能的发展相比，国内人工智能的起步稍晚了一步，且因国家教育体制的不同，人工智能的落地应用存在很大的差异，而这就对崔炜及其所在团队提出了首要的挑战—— 如何在国内市场让较为新颖的 AI 智适应产品成功落地。
在中国教育市场中，众所周知，我们细分的学科较为丰富，如语文、数学、英语、历史等等，其中涉及很多参数乃至未知的内容。对此，崔炜表示，这对算法团队及学科老师提出了更高的挑战，因为想要智适应系统更加智能化，不仅需要算法团队了解学科的知识如语文的文言文等，也需要相关的学科老师了解算法的逻辑与原理。只有将两个世界的壁垒打通，才能更好地实现技术无边界。
AI 并不是为“取代”而生，而是为了提高效率！
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AI智适应学习系统和传统教育的相辅相成。
在群雄逐鹿的 AI+教育战场上，无论承认与否，人工智能的巨幕已拉开。
去年 11 月，教育部发布了《关于加强和改进中小学实验教学的意见》，主要内容包含加强实验教学与多学科融合教育、编程教育、创客教育、人工智能教育、社会实践等有机融合。在过去疫情期间，也有不少人被动地选择 AI 在线教育，在此契机之下，很多的家长、学生、用户得以有机会了解在线教育的新型模式。未来，崔炜认为，人工智能教育必然是一种趋势，不过，教育行业是一个长期的学习过程，因此见效周期长，这条路也会走的更为漫长一些。