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德国人工智能研究中心CarstenUllrich:在智适应教育这条快车道,数据挖掘仍是痛点|2018全球AI+智适应教育【am娱乐平台】

编辑:am娱乐官网 来源:am娱乐官网 创发布时间:2020-10-25阅读94447次
  

am娱乐官网:工业生产中的员工。该项目以APPsis项目为例,建立了生产中的智能辅助和科学知识系统。通过开发并将其应用到上下文和底层架构脆弱的新一代辅助和科学知识服务中,构建了一个构建好的软件解决方案(系统),通过AR/VR和AI技术收集工作场所的亲密信息和科学知识。

软件解决方案的原型被用作自动化程度高的制造工厂。数据挖掘仍然是一个难题,人工智能行业的应用趋势加速了许多行业的快速发展。几年前,会有人认为机器人玩围棋能赢象棋大师,但是AlphaGo做到了;有人会认为摄像头可以用来抓通缉犯,但智能摄像头(人脸识别)做到了;有人am娱乐官网会认为AI不会应用到教育领域,但是学习教育、洋葱教学、入门教育等一大批教育公司已经涌向了这条轨道。

与消费不同,教育中的数据挖掘仍然是一个大问题。对于AI应用,需要有大量的数据来训练AI模型。此外,由于每个人的自学能力和自学习惯不同,教育领域的数据碎片化进一步减少。

“在教育方面,只有极少数方面的大量数据可以分析。”谈到人工智能在教育中的应用瓶颈,卡斯滕乌烈芝还指出,一个根本的技术挑战仍然是数据收集。如果要应用到今天的机器学习算法中,必须要有大量的数据。但是在教育环境下,这些数据从何而来?在学校环境下,至少学生的自学目标是相似的,我们可能会收集大量的数据(松鼠AI Learning很适合这个)。

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在其他环境下,尤其是成人教育,难度要大得多。另一方面,人类也可以成为AI模型训练师。

然后,问题就变成了他们享受的科学知识。一旦我们把它解释得足够好,在人工智能模型中构建它就太难了。

当然,技术瓶颈的频繁出现也是一个行业在上升期不会遇到的问题。更何况,智力适应环境教育的发展已经足够了,这让我们感到惊讶。卡斯滕乌烈芝指出,“学习分析和教育数据挖掘在自主学习管理系统中的应用已经取得了显著的效果。

目前关于如何从现实世界中采集数据的研究成果显示,业界已经开始在教室、报告厅、智能手机上的传感器等场景中采集数据。一旦我们需要加大数字系统与现实(物理)生活的差距,AI就不会显得很强大和简单。”11月15日,德国人工智能研究中心教育技术实验室副主任、上海交通大学在线自学实验室副研究员卡斯滕乌烈芝将参加(微信官方账号:)和IEEE教育工程与适应性教育标准工作组联合举办的“全球ai智能适应环境教育峰会”,并发表公开主旨演讲。

卡斯滕乌烈芝也回应说:“我希望在会议上看到更多优秀的专家,并向他们学习。我讨厌这种集学术研究和商业应用于一体的会议。

虽然我是研究人员,但我很赞同那些把这些想法带回现实世界,让自己的生意顺利进行的人。 这次峰会汇集了国内外生产、教育和研究的顶级企业。预计斯坦福国际研究院(SRI)副院长罗伯特皮尔斯坦(Robert Pearlstein)、美国高考机构ACT自学项目组高级研究科学家迈克尔尤德尔松(Michael Yudelson)等顶尖学者;国内知名教育创业公司如VIPKID、作业老板、Hujiang.com的创始人;以及Knewton、Byjus、DreamBox、Duolingo、ALEKS、AltSchool等国外影响力最小的AI智能适应环境教育公司的创始人。

他们将齐聚北京,共同探索AI智能适应环境的热门话题。一年一度的盛会不容错过!免费门票和VIP门票向公众开放。

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