在印度AI给你配大学

　　虎嗅注：本文编译自印度《今日商业杂志》最新一期文章。

　　你戴着一个类似 Google Cardboard 的VR头盔，看到空中漂浮着一个形如人体大脑的立体图像在缓慢旋转。你手里有个控制器，它可以像鼠标那样指向这个大脑的任何部位。你发现整个大脑是由无数个脑叶组成的，你点击了一下大脑，所有叶片都分开了。你用“鼠标”在图像上自由滑动，发现触碰到哪个叶片，那个叶片就会自动浮现一串文字，告诉你它的功能是什么。你把“鼠标”点向了枕叶，那行字告诉你，它负责的是视觉处理工作。这时候系统向你发起了挑战：你能否把这些散开的叶片放回原位呢？

　　你根据看到的文字提示一点点把所有叶片装回了原样，待到最后一片归位，系统弹出一份通知：你赢了！

　　原来刚才的全过程正是一个游戏，一个有关大脑结构的VR益智游戏。

　　“这可比教材里那堆枯燥的段落有意思多了。”你不禁嘟囔了一句。摘下头盔，回味了一下刚刚的体验，意犹未尽。

Veative Labs的产品宣传图

　　这套VR设备的制造商，Veative Labs 表示，他们设计的这个模拟系统是把有形的知识和抽象的认知连接在了一起，让用户从被动的学习者变成了一个主动的知识摄取者。

　　据悉，这家公司出品的科学与数学科目VR设备已出现在了全球25个国家的许多课堂上。它的主要功用就是帮助学生理解复杂的学科知识概念：

“人们很容易看得出这款设备在增强学习能力方面的功效，但一个常被忽略却真切存在的事实是：该产品还能提升老师的教授能力。因为它能通过扩充教师的知识储备，激活他们更多潜能。”该公司在官网上自信地声称。

　　尽管目前在教育领域，VR（虚拟现实）和AR（增强现实）技术主要还是少数精英私立学校在使用，但好在政府慢慢的开始了行动。印度最新发布的《国家教育政策2019年草案》（Draft National Education Policy 2019）明确提出，“科技成果和技术应用要成为提高印度整体教育质量的重要策略。”

　　可以想见，在这样的政策背景下，一系列为老师和全年级学生开发的教育类软件自会如雨后春笋般不断涌现。在这其中，应用了AR和VR技术的严肃型游戏、模拟类教育产品将成为当仁不让的主角。

　　从深层次角度看，这些产品的广泛应用凸显的正是新技术对传统教学方式的颠覆与挑战。从现在起到不远的未来，人们将越来越习惯线上教育：老师们在家中开展教学活动，而学生们只需通过一部手机，就能在任何地方接收学习资料、收听讲课内容。在过去，即使是在线下教育场景里，学生的课堂参与度也很难通过科学手段进行追踪；但在人工智能技术及其重要分支，自然语言处理技术（Natural Language Processing）的加持下，就算教育活动发生在线上，学生的理解能力、分析能力，甚至是注意力集中度、听课时情绪的变化也都能被及时地发现、追踪与衡量。

　　人脸识别技术能实时捕捉学生的课堂参与度，监督老师的教学效果；商业级AI工具则能帮助学生匹配到合宜的高校，选到适合自身特点的课程。

　　“这个时代最惊天动地的技术就是人工智能。确切地说，是人工智能领域里的机器学习和深度学习。”Udacity公司创始人、董事长、CEO，Sebastian Thrun 兴奋地表示。这家硅谷独角兽的主营业务是为用户更好的提供大量线上公开课。

“AI能培养出世界级教师。而世界级教师并不只会讲，他们更会听。不管学生来自何方，他们都能理解他们，并能根据他们的详细情况来做出适时的调整。”Thrun补充道。

　　2011年成立的 Udacity 开始只是 Sebastian Thrun 和 Peter Norvig 建立的实验室。那时，这两位斯坦福大学的教师在网上做了名为《人工智能导论》的免费公开课。

　　“相比于课程内容，‘怎么才能让学生学得更好’才是我们关心的重点。我们大家都认为教学过程其实就是老师与学生就授课内容的一场互动。当学生理解了老师讲授的内容，这个教学环节就是有效的；反之，当学生没法理解老师所说的话，教学环节就出现了断层，教授效果也会打了折扣。Udacity 使用AI技术来对整个教学过程做多元化的分析，成功锁定了具体的教学断层，进而提高了学生的学习效率。此外，我们还用AI技术来帮助商家做定价决策。通过详尽的分析，AI可以给符合市场需求的产品找到最恰当的价格点。这套流程有点类似亚马逊家AI的日常工作。”

　　除了 Udacity, Thrun 还是Google X的创始人，而 Goolge X 则孕育出了谷歌无人驾驶汽车和可穿戴设备Google Glass。

　　不只是硅谷，在印度，近几年也有成千上万的创业者扎进了教育科技行业。根据Inc42 Media下辖的研究机构Data Labs 发布的数据，仅在2014~2019年，印度就新增了4450家教育初创企业，虽然这其中也有1150家企业被迫关停，但从大趋势来看，教育科技领域已然成为了资本风口。截至目前，已有194家教育科技初创企业获得了政府资助；该领域的资金池也已达到了20亿美元。就业务内容来看，相当一部分初创企业把注意力放在了改善线上培训的软硬件设施上。从印度国情来看，这也确实是当务之急：受限于带宽，印度很多地方的学生很难享受到线上教育带来的便利与高效。

　　优化直播质量

　　和 Thrun 一样，Vamsi Krishna 也是一位教师。2006年，他和一位旁遮普邦的朋友联合创办了一家名为 Lakshya 的线下培训公司，他本人也是公司的讲师。到了2012年，Lakshya 已成为印度北部的知名试题设计品牌，但Krishna却决定把公司卖掉，因为他觉得主营业务在线下难以进行规模化扩展：

“想让线下培训中心实现规模化扩张实在不易。要想在其他地方开分校，你得把总校的灵魂复制过来，还要保证有同样高水平的师资力量，二这两项任务都很艰巨。要想在扩张规模的同时不丢失培训中心的教育理念，还不让师资水平下降，只能靠技术手段。”

　　Krishna 随后和朋友联合创办了线上课程培训公司 Vedantu，该公司为6~10年级的学生提供全学科的课程辅导。在公司草创的那几年，也就是2016年前后，Vedantu 主推的是一对一的线上辅导；但没过多久，这种模式就变成了一对二百，也就是说，一位老师在线上授课时有200多位学生在听课。为了树立品牌，扩充市场占有率，Vedantu 还推出了免费模式。在线上免费课上，一位老师最多同时面对2000个学生——Krishna 的教学规模化的目标实现了，他也没猜错，实现的手段确实是依靠新技术。

“我们对现有的直播技术做了某些特定的程度的升级。就产品形式来说，我们和Zoom、Skype最为相似。但和它们不同的是，我们的软件应用是专为满足教学需求而设计的。”

　　Krishna 坐在位于班加罗尔 HSR Layout 的办公室里与我们畅谈他们的直播技术。该公司的会议室设计风格受电影《星球大战》的启发，颇有几分未来感。

　　其实，Vedantu 的成功之钥很简单：他们对流媒体直播技术进行了优化，使线上教学的使用者真实的体验得到了明显改善。现在即使是在网络信号不算好的地区，学生们也能看到流畅的直播了。

　　此外，目前在直播间里，很多内容也都能得到实时呈现。比如老师的声音、老师在课堂上播放的教学视频、甚至是老师的板书，所有这些都可以在学生的终端设备上得到展示。

　　谈到板书，这里要多说几句。严格意义上讲，线上板书并不能像线下课程那样，让学生看到老师用粉笔书写的全过程。它的呈现方式其实更像是PPT课件——文字是以整句形式瞬时出现的。Vendantu 通过一个控制装置来监测老师的板书，待授课教师写完一段完整句子之后，该装置会把书写内容传输到学生手中的终端设备里。而在学生这边，板书的界面是一块白板。每当板书更新时，他们会看到白板中蹦出一句句的文字。

“如果板书界面太大，屏幕上就看不到老师了。因此，为了不影响整体学习体验，我们特意把白板的尺寸设计得更小一点。当然这个尺寸也没有小到让学生看不到上面的字。其实从学生的设备上看，白板只是一个静止的图案，它不会动，动的是老师的手势，教学视频里的画面，以及白板上持续不断的增加的内容。”Krishna介绍道。

　　另一家从事流媒体直播优化业务的教育科技公司是 Unacademy，他们和 Vendantu 的区别在于，该公司的工作重心不是优化视频流畅度，而是改善产品的功能。

　　对于线上授课的老师来说，成立于2015年的 Unacademy 最大的贡献就是他们让内容创作变得更容易了。

“其实很多人都有分享知识的愿望，但受制于产品的功能局限，很长一段时间里，能成为‘线上知识分享者’的人只是极少数。这些人还需要自己配置麦克风，自己把讲课过程和PPT内容录下来，自己反复编辑程序……待到这些工作都完成，需要上传内容的时候，他们会发现，最合适的平台只有YouTube。然而众所周知，YouTube上的各类视频实在太多，新博主的创作很难被目标用户快速发现，所以这些老师其实也很为内容的分发问题而担忧。”Unacademy创始人和CTO，Hemesh Singh如是说。

　　Unacademy 所做的正是简化这些繁琐的程序。现在，老师们可以用手机里内置的摄像头来直接录制课程内容；PPT讲义不但可以方便地上传到APP里，创作者还能在APP里直接对讲义进行内容修改、标出重点语句，甚至还能录入旁白。而在发给学生前，所有音视频内容都会上传并保存在亚马逊云端服务器里，这样还能确保文件内容的安全性。

Unacademy 的联合创始人和CTO，Hemesh Singh

　　“如今市场上很多富有竞争力的试题制作者和出版商都在用 Unacademy 来进行线上教学，就因为整个操作过程既方便又快捷。”Singh补充道。

　　目前在Unacademy平台上已经有10000多位教育工作者发布了内容，视频总量也已超过100多万条。就在最近，这家初创企业宣布他们完成了一笔1.1亿美元的融资，投资者包括Facebook、泛大西洋投资集团、Nexus Venture Partners、Steadview Capital、Blume Ventures等等。

　　“牵手”学生与学校

　　Leverage Edu的领英号对自家企业的描述十分清晰：

“这个平台就像一个集市。在这里，机器学习机制让每位到访的同学都能遇到专业技术人员，而专家就像谋士：他帮你做职业生涯规划，帮你申到合适的大学，他让你在进入职场前做好充分的准备。一句话——他是你的导师，更是你的朋友。”

　　在德里 Lodhi Road 的一个喧闹的咖啡馆，Leverage Edu 创始人兼CEO Akshay Chaturvedi给我们讲述了有关这家公司的更多细节。

　　据悉，现在每个月造访该网站的人数已达75万。其中绝大多数造访者都是想尝试该平台的“精确匹配”功能：通过AI工具，想申请国外大学的用户都能够找到与自己各方面能力与性格特质相匹配的学校。而为选专业发愁的学生也会找到对自己最合适、能激发自己潜能的相关专业课程。

　　可是这功能是不是也太玄了？Leverage 到底是如何做到的？

　　其实答案很简单：数据。Leverage 的智能匹配算法是在海量数据的支持下实现的。

　　“在做机器学习训练时，我们把近十年里人们选择的不一样的学校与数据都输入进去了。”Chaturvedi 表示。

Leverage Edu的创始人兼CEO，Akshay Chaturvedi

　　此外，这套算法还把求学者的背景资料纳入了考量。这些数据包括就学经历、毕业考试分数、工作经历，甚至可能还包括雇主信息。每个数据指标都有不同的权重。

“当然我们也有很多数据是来自大学方面。举个例子，相比一些就职于大企业的申请者，今天很多大学在招生时越来越看重曾有过初创企业工作经历的人。于是我们的数据库也必须对这一趋势进行跟踪与呼应。”Chaturvedi补充道，“目前，我们的匹配精确度已达到了80~85%。当然这仍然不够，考虑到算法永远没法达到100%的精确度，我们决定把人工因素也纳入进来：公司聘请的专家顾问能通过线下咨询来帮助用户，尽力帮求学者找到最适合他（她）的学校。”

　　Leverage 还能通过AI来预测用户未来的职业选择。

　　“这是我们诸多工作室的其中之一。在这个项目里，算法主要是由临床心理学的相关数据来进行驱动。它通过测试你在不同情境下的反馈来分析你的职业选择。” Chaturvedi 介绍道。

　　具体说来，这种机器会给候选人提出若干迷你案例研究，候选人根据这些资料来回答问题，而机器则会通过对答案的评估来确定适合候选人发展的职业。比如，按照该公司的说法，此类测试能看出一个人是更适合做营销类工作还是财务类工作。

　　不仅如此，这类机器还能看到一系列其他细节。比如在线上找导师寻找职业发展建议的用户是否在交谈中获得了满意的答案，他们在交流过程中是否保持着专心、礼貌的态度，交谈中是不是真的存在情绪激动的现象等等。

　　而当该技术应用于线上教学时，它还能评估学生的各方面综合能力。比如，当一个孩子正在专心致志的思考时，机器能知道他是在思考自己所读的材料还是在回味自己所听到的内容。

　　分析学习效果

　　现在，几乎所有研究未来就业问题的专家都会告诉你：机器将会通过完成大部分重复性工作来给人类留下高阶认知材料；那么从人类的角度来说，未来最重要的技能便是批判性思维了。

　　AugLi 是一家坐落于古尔冈的科技公司，他们搭建了一个能分析10~16岁孩子批判性思维能力的测试平台。其基本机制和设计目的，是希望先衡量出学生阅读年龄与生理年龄之间的分野，然后再根据学生的真实的情况推给他们真正对自己最合适认知能力的阅读内容。

　　测试的阅读材料大多取材于时事政治，但其中也有一些大人物的传记，比如印度知名拳击手玛丽·科姆。学生在读完文章后，平台会要求其做一下内容概说，形式可以是音频，也可以是文本。

“我们大家都认为，找到文章重要内容以及快速吸收、进行二次复述的能力至关重要。”AugLi 创始人和CEO Anjali Tiwary 表示，“我们能看得出你对文章的主要内容理解的程度。”

　　Tiwari口中的“我们”并不是人类。按照他的说法，机器算法能看出阅读者对文章的主要内容的理解程度，而这很可能是通过人工智能的技术分支，自然语言处理技术（NLP）来实现的。

　　具体流程如下：以音频复述为例，平台会先将学生的音频内容转录为文本，然后机器算法会来比较原文与转录文本的异同。

“最先被识别出的是名词，然后是短语。如果学生使用了原文未曾出现过的词汇，机器会进行标识，同时开始搜索关联信息、分析不同用词背后的思想观点的差别。”AugLi 联合创始人 Kamal Kashyap 进一步补充道，“由于系统已植入了数以万计的相关文本材料，因此它能够‘看懂’不同概念之间的关系。”

　　无独有偶，Vendantu也在用大数据和自然语言处理技术来分析学生的学习状态，寻找提高学习效率的办法。比如人脸识别技术就能用来评估学生的学习参与度和教师的教学效果：学生们是在盯着屏幕，还是在看向别处？他们是在微笑还是在皱眉？有些孩子是不是眨眼太频繁了？那个学生为何眼睛瞪得那么大？老师的提问和学生的回答之间，时间差是多少？

　　在如今的线上教学中，连说话的语气都会被分析。

“每节课我们都会捕捉70多个变量。我们用其他公司无法企及的数据量来分析孩子们的理解能力。”Vedantu联合创始人Vamsi Krishna对自家的技术能力信心爆棚，“在这些数据的支持下，我们大家可以为每位学生创建定制化的学习内容。实时学习分析技术是我们手中最强的专利。”

　　《国家教育政策2019年草案》为全国各级中小学校定下了目标：必须开发软件来帮助老师评估孩子们的教学适应度；阶段性评估结束后，还要给学生提供适当的反馈。

　　“新机制将最大限度地降低死记硬背的重要性，取而代之的是对批判性和创造性思维的重视，以及对学生沟通与协作能力的重点关注。因为这些才是适应21世纪人才需求的培养方案。” 这份雄心勃勃的政策草案表示。