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【大咖喱Live】AI适应教育专业场的第二期,独角兽一起教育【恒盈娱乐官网登录】

本文摘要:一起教育科学技术通过语音识别解决问题英语口语评价的自动评价问题,通过图像识别技术解决问题各学科学生练习册的自动测试,通过自然语言技术解决问题作文测试问题,适应自学技术,解决问题的学生个性化训练市场需求,同时融合大数据和AI,解决问题的学生犯错后的错误原因分析和临床问题据语音评价杨康介绍,语音评价在教育领域的应用包括口语朗读的语音评价。

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【大咖喱Live】AI适应教育专业场的第二期,独角兽一起教育科学技术CTO杨康分享了解码AI教育在K12领域的落地和实践的主题,编写了教育科学技术在AI教育方面的实践经验。目前,本期共享音频和全文国史在线,旗下会员组织AI投研邦会员可以转入AI投研邦页面免费查阅。

本文对整个共享进行了重点总结和PPT整理,有助于提前明确理解本场共享的重点。1、教育现状和面临的困境是什么?2、AI教育能解决什么问题?3、传统教育教育如何与现在的AI技术融合?4、场景简约的AI教学是怎样的?以下是一起教育科学技术CTO杨康的一部分共享内容,【AI投研邦】在不改变意图的基础上进行了整理和精编:你好,我是一起教育科学技术CTO杨康的,今天共享的话题是AI小学教育在K12领域的落地和实践。一起教育科学技术将所有产品、技术手段协助老师学生完成教育和科学研究的过程定义为AI助手工作,包括课后多学科作业测试、课堂辅助教育、课前教育设备、AI老师的研究开发等。上述探索和应用的目的是,一方面,更好的和平老师工作,将重复的机器擅长的工作交给机器,使老师更好地开展教育工作,另一方面,一起教育技术希望学生更好地完成自律自学,通过大数据和AI,使学生更有针对性地开展自学。

在教育领域,一起教育技术的落地实践主要包括语音识别评价、图像识别测试、自然语言处理语义解读属于感觉和语义水平技术,适应自学、AI临床、智能项目管理更适合教育场景和数据。一起教育科学技术通过语音识别解决问题英语口语评价的自动评价问题,通过图像识别技术解决问题各学科学生练习册的自动测试,通过自然语言技术解决问题作文测试问题,适应自学技术,解决问题的学生个性化训练市场需求,同时融合大数据和AI,解决问题的学生犯错后的错误原因分析和临床问题据语音评价杨康介绍,语音评价在教育领域的应用包括口语朗读的语音评价。

口语朗读是指学生根据文本英语内容进行跟进,在发音过程中,声音通过设备末端传输到后台服务器,在科学技术的后台进行适当的口语评价,该过程主要评价学生声音的原始度、流利度。同时,流利性本身也不会遇到流利的英语发音(即实地调查节奏、重音、速度等细节问题)。二是半对外开放口语评价。半对外开放口语与英语口语评价相比,前者多是语义的相似度识别和语义的给定过程。

半对外开放口语面临的问题是,要得到文本和适当的问题,学生必须根据文本的解释对问题展开语音问题。在语音问题的过程中,用户的回答不是唯一的,后台必须根据发音的角度评价用户的评价,参考用户问题的内容本身是否合适,内容本身是否原始,问题是否正确的关键词和回答等。我们称之为半对外开放口语的评价技术。

实际上,这是语音评价技术自然语言处理技术制备的综合技术解决方案。我们通过机械评价和专业教研师的评价,进行了语言评价技术效果的评价,指出了与评价师的评价越相似的口语评价引擎。上图可以看到各自的引擎,教育技术和其他第三方引擎进行评价。在小学英语口语场景中,一起教学科技引擎效果更好。

集中在零区间附近。如何开展适当的半对外开放口语评价?一起教育科学技术分为三个环节:一起教育科学技术将一句或一段区分为不同的短语,短语包括重要信息,利用短语和答案给予,即短语和短语之间的给予。同时,因为在所有的中小学教育过程中,人名和代词都被广泛使用。

因此,在这种类型的问题中,一起教育科学技术利用指代消除技术,将一些单词(例如mythis、this)与原文的名词、人名、物体名相对应,除指代消除外,一起教育科学技术展开语义相似度的区别。一句话,用户的记述可能不同。

例如,doingsports和doingexercise是意思。同义词的辨别和语音相似度的辨别可以通过传统的自然语言处理技术构建。

杨康回应,如果有更多样本,可以用于深度自学的方法进行更好的分析。总的来说,语音技术在现在的K12领域偏向于监督式自学场景,在小学、中学有很多用户资料(包括发音、跟进、对外开放口语等)。这些语料展开标志训练,可以提高自己语音技术的识别效果。

图像识别图像识别技术广泛应用于教育领域,主要应用于感官水平的智能应用。如何识别作业场景中的一些场景,如相对简单的数学符号,是人工智能教育领域应用的许多难题。

一起教育技术明确提出了基于Attention的识别模型。为什么把Attention作为照片和测试场景的识别?在传统的OCR识别中,CRNN占有最重要的角色,但CRNN技术偏向于展开扫描识别。在官方识别中,由于没有类型等特殊符号,仍然意味着Seq2Seq的方式,考虑二维空间的上下信息。

一起教育科学技术通过Attention机制收集图像平面的信息,在构筑二维空间搜索的同时,用LSTM发挥序列模型能力。基于图像识别技术、NLP技术和大数据技术,一起教育明确提出了基于O2O测试的算法结构,O2O代表Offlinetoonline,意味着将纸质教育辅助、练习册数字化还原为在线,是一起教育定义的O2O。基于O2O测试算法结构,基础是大量的数据显示,包括良好的显示平台、良好的显示团队(或外包或公司团队)、良好的数据管理。

由于目标的标志和训练和在线用于跨越系统,所以在线效果不好的地方,我们可以通过挖掘角落案例,通过数据管理使其变黑,适当地展开标志,展开适当的训练,提高新的训练效果。上层是图像识别的基础模型和在线效果,包括手写识别、印刷体识别、公式识别、图形检测、图形轨迹识别。

再往下走,一起教育科学技术是教育辅助测试和练习册测试,除了图像识别能够恢复文字外,还必须考虑如何更好地测试。Socrates智能自学系统的智能教育系统一起教育科学技术,解决以下问题:儿童犯错误后,必须通过一系列自律完成。同时,孩子不是因为看到某个答案,或者只是因为忘记这个问题而学习,而是因为介绍自己的错误原因。

一起教育科学技术将该系统智能教育系统分为几个模块,构建临床介入、再介绍,协助儿童学习该过程。一起教育技术也在网上实验评价这个系统是否有效,被称为后测率指标。后测量率是孩子犯错误的问题,给予适当的介入、介绍。未来,让我们看看他再次犯错误的比例,所以被称为后测量率。

我们通过在线A/BTest进行评价,对学生进行实验分组,发现该系统后儿童的后测率比较原本没有用于该系统,证明在Socrates下,学习效果和效率明显提高。用于该系统后,儿童的后测率比较原本不用于该系统,一起教育科学技术开展了实验班和实验班。毕竟右图的学习效果提高了很多。

学科能力尺搭建学科能力尺,教育技术也称为智能评价技术。该技术比较传统,在国内外比如我国各省教研专家委员会,一些学科能力尺在数学/语文/英语上都有合适的模式。

它主要用于评地区/学校/班级的教育效果。我们需要对形象的误解,班级的学习效果是根据考试分数进行评价。

实质上,分数是一个概念,如何应对每个孩子的能力,如何应对班级的整体能力,学科能力尺的展开度,必须以多个维度区分孩子的理解、模型和适当的教育目标?以数学为例,一起教育科学技术复盖了7个罕见的教材版本,去年在线项目,协助公立学校完成了评价过程。学科能力评价的目标有两个。一是为区域教师(例如教育局委员会)接受教育质量监督,同时微观指导班级,指导个人进行学科能力评价,为班级/家长/老师输入学生学科能力的强弱,指导日常工作。

学科能力尺目前覆盖范围约为270万学生,去年覆盖面积超过7万个班级。会员解说是为了解决更多问题的听众对AI教育的疑问,Live在共享结束后开始解说的一环,杨康回答了旗下会员组织AI投研邦会员的疑问。

问题一、某AI教育公司员工:数学作业中的应用问题,现在能构筑自动测试吗?在一定程度上是可能的。一起教育科学技术今年也发表适当的技术。数学阶段的应用问题测试,由于时间长,老师测试的时间也小。一起教育科学技术指出,第一步是回答提取,回答在哪个地区?(例如,用户的回答可能是确认的数字,答案必须在哪个地区识别)同时,一起教育技术也希望进行过程水平的测试,不仅仅是答案,学生在前面的3/5个过程中的问题是否正确,是否按照想法进行预期的问题,一起教育也不进行适当的处理。

问题2,AI教育领域的学生:在技术着陆的过程中,不是遇到了什么瓶颈吗?这些问题是如何解决的?例如,一起教育技术在初期自动测试技术上线时,内部评价效果良好,但实际上第一次冷启动上线时,在线效果比预期的效果低10个百分点以上。这个问题的瓶颈在哪里?主要是样品。在线测试集实验中,由于训练样本较少,教育技术希望在AI研究开发阶段分为两个阶段。一个是冷启动阶段,尽量用需要收集的数据提高数据样本的标记精度,精度超过基础分数(基础分数过高,冷启动一般困难)。

第二阶段是在线释放量,即实验或月生产阶段。在这个阶段可以看到各种各样的样本,原来的模型,原来的方法在这些样本上工作的效果可能很差,但是一定要有良好的角案例管理意识和角度案例跟踪意识,分别选择处理不好的问题,展开样本的目标。这样就能得到很好的提高。

问题三、某AI教育公司员工:AI教育在推进K12学校时,面对仅次于的问题是什么,我们是如何应对的?一起教育技术已经正式成立8年以上,面临的问题多种多样。例如,一起教育科学技术复盖面积的学校不仅是信息化程度好的北京、上海,也是信息化程度好的城镇乡村小学,在这些小学中,一起教育科学技术花费了很多精力来考虑如何使信息化教育程度好的地区。但是,我们悲伤地发现,即使是乡下的小学,每个孩子的家庭都有手机,通过手机的网络开展口语评价、作业测试,让老师追踪自学情况,让家长追踪学情。

因此,一起教育技术指出,移动互联网给予比较公平的教育机会,需要通过相当大的多媒体教室完成口语教育过程。一起教育科学技术在大力应对这件事的同时,期待将来更多的在线作业场景在线转移。孩子放学后,如果能提到合适的作业数据,就能看到我的班、我的年级和全市地区的错误。

这样可以协助老师指导孩子。此外,关于AI教育等其他问题,杨康也在分享中展开了答案,选秀本场直播可以展开观赏。

AI自适应教育专业场所中天AI自适应教育专业场所(公共编号:)旗下会员组织AI投研邦后,每周邀请一线员工在项目实践中提供方法和想法,为AI教育员工和投资者、分析师获得行业参考。2019年3月27日(本周三)20:00,朗播首席科学家(CSO)贾艳明分享了AI大数据落地语言自学的实践和思考的主题,编写了朗播AI教育的实践经验。原始文章允许禁止发布。

下一篇文章发表了注意事项。

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