本文摘要：科大讯飞+4AI影响因子活动 企业：科大讯飞操作者：高校合作事项：科大讯飞联手北师大办AI+教育峰会AI+教育是科大讯飞很推崇的一条业务线，今天，科大讯飞又有了新的措施。

科大讯飞+4AI影响因子活动 企业：科大讯飞操作者：高校合作事项：科大讯飞联手北师大办AI+教育峰会AI+教育是科大讯飞很推崇的一条业务线，今天，科大讯飞又有了新的措施。7月21-22日，科大讯飞将与北京师范大学合作举行A.I. • 大数据 共创教育美好未来——全球人工智能与教育大数据峰会 • 2018”，在大会前一天，特地开会了媒体见面会。据理解，科大讯飞与北京师范大学合作正式成立了中国基础教育质量监测协同创意中心，中心正式成立于2012年，并于2014年10月通过教育部确认，是我国教育学和心理学领域唯一的国家级协同创意中心，科大讯飞是8家核心协同单位中唯一的企业单位。

在媒体见面会上，科大讯飞和北师大中国基础教育质量监测协同创意中心讲解了全球人工智能与教育大数据峰会情况以及双方在人工智能+教育方面的合作进展。科大讯飞在AI+教育的三个重点方向科大讯飞股份有限公司教育事业群副总裁王卓讲解了科大讯飞在教育方面的布局。2016年是中国教育的大数据元年，2017年是教育的人工智能技术元年，科大讯飞是在这两个基础上面向教育领域布局，有三个重点发力的方向。

第一个方向，科大讯飞创建全国的数据采集平台，收集教育大数据过程中的学生的自学数据、生活数据。到今天为止，科大讯飞早已对整个全国13000多所学校常态化的考试数据、作业数据、课堂数据、生活数据展开了动态的常态化的收集，都是现实的数据。

第二个方向，科大讯飞掌控了人工智能识别和处置多模态数据的技术。这些收集来的数据都不是标准的结构化数据，而是还包括文字、语音、视频、图片的多模态数据，这些数据人工智能技术无法处置。

科大讯飞目前有数语音辨识、语音合成、图片OCR扫瞄辨识、作文自动评阅、读者解读自动评阅以及翻译成技术，这些技术成果能助力于教育大数据的智能分析。第三个方向，如何将技术服务于学生、教学、教师、教研等。科大讯飞目前在中国的68所名校中获得了一些实验性的突破。

王卓也特别强调了人工智能助力创意人才的培育，“国家的政策早已明确提出，到2035年的时候，中国要沦为世界的强国，重返到世界的中心。中国要做这一步，核心来讲就是创意，不是靠他的GDP大小，也不是靠它的武力多强劲，一定要靠他的创意意识。中国未来的创意一定是靠创意人才的培育。

那么在今天为止，通过大数据通过人工智能的发展，助力于我们下一代未来创意人才的培育，我坚信这就是科大讯飞，我们价值所在。”人工智能升级教育监测北京师范大学中国基础教育质量检测协同创意中心常务副主任辛涛讲解了人工智能与教育监测融合带给的转变。

辛涛谈及，筹办人民满意的教育，为广大的儿童获取公平而有质量的教育，是党和政府向我们全社会肃穆的允诺。要构建这个允诺，最基本的来说就是要提升教育质量、增进公平教育。

而提升教育质量和增进教育公平里面监测和评价，沦为当下我们国家的一个政策的杠杆和政策的抓手。从2015年开始，在义务教育的领域，有了一项全国性的制度，每年我们要定期地对义务教育阶段孩子的教育质量状况展开系统化的数据搜集，通过这些数据搜集来看见我们整个教育体系的运营，我们的质量状况。监测评价技术方法的升级换代，就沦为当下的政策市场需求，也是世界范围内的一个大趋势。在监测评价里面，信息技术在以下五个方面起着越来越重更大的起到。

第一个方面，此前检测评价都是强劲介入性，必须以强大的方式把人开会一起做到专访或者测试。现在有了大数据、云计算、人工智能这些技术，检测就可以变为是很弱介入，需要用网络的方法提供教育教学情况。第二个方面，传统的监测手段很难获得学生全面发展的水平，无法获知创新动力、动手能力、合作能力，但是信息技术跟检测评价融合后，需要获得很多此前无法测试或者很难测试的内容。

第三方面，数据搜集的方式发生变化，以前是层层请示，纸质的试卷还必须寄送到一个地方统一评审，现在早已网络化，而未来还将转变测试的形式。第四个方面，测试题目的分析和评价的方式手段也再次发生了变化。

我们现在早已构建人工和计算机双评论，计算机能处置一些结构化的数据比如说选择题，而作文和对外开放题仍然必须人工。未来，作文题，英语口语题也许也将又计算机来评审。第五个方面，数据的可视化呈现出，在搜集了教育数据之后，可以做到一些可视化的呈现出，需要更为生动形象地展出我们各个区域里面教育这样的一般状况。

在辛涛显然，信息技术、人工智能与教育的融合仍然面对典型的“乔布斯之问”，还有很多方面必须大家联合探寻，因此与科大讯飞合作举行全球人工智能与教育大数据峰会。除了提分，AI还能做到什么？AI+教育是人工智能热潮中核心的赛道，也问世了很多创业公司。大数据、人工智能、科学知识图谱等技术在知识点合并、知识点管理、学习效果检测等方面获得很明显的效益，需要协助学生较慢理解自己的自学状态，有针对性地填补科学知识漏洞，协助学生提高科学知识的掌控，提升学习成绩。

而这一切或许主要跟应试有关，教育却并不只是一张试卷那么非常简单。在(公众号：)编辑显然，数据是有倾向性的，用大数据来展开监测，用来改良教育方法，不会会造成学生和老师过分侧重可分析的教学指标，而忽略其他？。

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