MOOC尚未成功,AI 仍須努力

廖肇弘

2017.09.20


前  言                                                                                                                                   

2012被稱為 MOOC (大規模線上公開課程) 元年,距今也已 5 年了,許多發展方向都如我當年預言一樣。記得我曾在幾場演講中說過:「短期而言,我們可能高估了MOOC顛覆傳統教育模式的衝擊力;長期而言,我們可能低估了MOOC改變企業學習模式的影響力」。我不知道5年的時光該算短還是長,但我知道,當 MOOC遇到AI,又將會是學習科技領域的另一個重大里程碑與轉捩點。

案  例                                                                                                                                   

AI 的重要性,應該不用再多說了。但到底有多重要?卻始終沒人能說得明白。我不是 AI 專家,但我很關心 AI 對企業和教育的衝擊。

PwC 在 2017 年發表了人工智慧的研究報告,其中主要發現: AI 將為全球 GDP 增加 15.7 兆美元。AI 在企業領域將成為主要競爭優勢,72% 企業決策者認為 AI 將成為未來的企業競爭優勢。

sizing-the-prize-regionsAI 對各國 GDP 的影響 (資料來源 : PwC, 2017)

我們已經讀過太多 AI 即將取代人類工作的資訊,但 AI 會不會取代教師,目前看來仍有很多爭論,讓我們先來看看幾個結合 AI 與教育的有趣案例 :

  • Microsoft近來有一項很有趣的計畫稱為 : Project Malmo,由 Microsoft 英國劍橋的研究員霍夫曼(Katja Hofmann)主導。微軟透過 Minecraft 這款遊戲,讓 AI 在遊戲世界中不斷學習並增長智慧,AI必須在 Minecraft遊戲世界裡學習如何在「生存模式中」躲避僵屍的追殺、在白天時段學習種植農作物和建造家園,學會和人類互動,從中學會更多社交與協作技能。
  • 英國有四千多所小學參與了 Third Space Learning 的學習平臺計畫。每週學生們會接受一對一的數學輔導,教師則來自印度和斯里蘭卡。Third Space Learning 與倫敦大學合作,分析 10 萬小時的語音和文字課程,以 AI辨識出好教師和成功課程具備哪些要素。分析發現,教師的說話不宜過快,否則學生可能失去學習興趣。同時,教師需要留給學生足夠的反應時間反思並提出問題,才能提升學習成效。
  • 英國的 Oxademy與牛津大學商學院合作,打造全新的全球協同學習平臺OX360,可以識別每個學習者的優勢和弱點,並根據個人學習者的行為生成學習路徑,學習個性化。OX360可直觀交互提供學生學習資料的即時分析,包括以 AI 進行聊天交談的社交學習。OX360也允許MBA學生與企業進行「虛擬工作」的體驗。該平臺希望能夠以各種 AI 功能,解決MOOC及線上學習的高輟學率問題。

AI結合教育的應用                                                                                                              

雖然 AI 結合教育的應用還在非常初期的階段,但我相信國內外一定有很多機構正在積極探索AI 的教育發展,未來一定會有很多創新案例發表出來。

而MOOC發展至今,除了在視頻內容的呈現更加精彩、課程更加多元、教學活動設計上更加有趣,企業開始參與之外,似乎沒有什麼太令人眼睛為之一亮的創新表現。AI 的日益成熟,將為 MOOC 帶來一股嶄新的氣象。

總體而言,我認為 AI 結合 MOOC 在教育應用上,大致上可以歸納為下列幾種方向 :

  1. 結合人機交互的 AI 人工智慧教育機器人 : 將 AI 以機器人的形式具體呈現出來,以增進人類學習成效為目標。不論是幼稚教育、學校課堂、或是工作現場,具備影像辨識、語音辨識、以及人機互動的機器人,是目前人工智慧教育應用領域的有趣方向,MOOC將會成為機器人的大腦儲存各種知識與學習課程的平臺。未來所有的人機介面及 AI人工智慧將會隨著 MOOC 內容的更加豐富而更加精進。
  2. 以Chatbot為基礎的 AI 小助教 : MOOC由於學生人數眾多,批改作業和回答問題,一向都是頭疼的問題。但以AI 人機介面為重點的 Chatbot 聊天機器人,雖然沒有機器人的形體,但就像 Siri 一樣,在 MOOC課程中,透過語音辨識和語音合成的人機交互介面,AI可以輕易扮演學伴或小助教的角色,在未來MOOC課程的學習活動中,將會扮演越來越重要的角色。
  3. 透過人工智慧,自動批改作業、自動回答問題、自動引發討論、自動彙整學習資源。
  4. 以 Big Data為基礎,分析 MOOC學習平臺上的各種大資料,結合 AI的運作機制,分析 MOOC學習平臺中的各種大量文本資料,例如照片、影片、留言、作業…等等,同時分析各種學習行為模式的異同點及關鍵影響因素,以提升學習成效。
  5. 以 AI 更瞭解 MOOC課程中的個人學習行為模式的適性化學習 : 運用 AI人工智慧,充分瞭解 MOOC課程中每一位元學員的差異,根據其學習偏好和行為模式,為其量身打造各種適性化學習方案,或針對其制訂個別化的學習計畫。
  6. 結合語音辨識、影像辨識、各種生理訊號感測…等等,具體偵測MOOC學生的表情、情緒、注意曆…等等狀態,根據課程及學習情境的需求,以 AI 呈現出最佳的學習建議,並提供老師最佳的教學支援。

 

結  語

AI 的發展一日千里,除了AlphaGo 為全球人類帶來的震撼與揭示 AI 時代來臨的意義之外,目前不論是在無人車、自駕車、醫療診斷、影像辨識、語音辨識….等等,專家們不斷精進機器學習和深度學習的各種演算法,試圖建構一個以 AI 人工智慧為核心的前瞻完美世界。

 

但就像當年火車取代的是馬車、計算器取代的是算盤、電腦取代的是計算器一樣,最終被取代的其實並不是人,而是所有無法跟上時代的一切。

 

我不敢妄自臆測AI 人工智慧未來將會走到什麼境界,但我可以很清楚的知道,未來AI 在教育方面的應用,一定可以讓人們學習得更愉快、更有效率、更有效果。不論你喜不喜歡,他都會徹底改變人類的學習模式。

 

MOOC發展至今已5年,平臺和技術都已面臨了創新的瓶頸,AI或許就是 MOOC下一波重大突破及改進的重點 — MOOC 尚未成功,AI 仍須努力 — 大家繼續加油 !

 

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