雷鋒網 (公眾號：雷鋒網) 消息，9月7日，2019嶺南大數據國際論壇在珠海橫琴國際會展中心隆重開幕。在當天的論壇中，除了干貨滿滿的圓桌討論，還迎來了多場來自享譽全球的院士的精彩演講。其中，中國科學院院士、計算數學家、南方科技大學副校長湯濤發表了《大數據、人工智能與智慧教育》的演講。

湯濤院士

湯濤院士表示大數據與智慧教育已經密不可分。湯濤教授探討了大數據、人工智能、物聯網等創新技術如何推進智慧教育的發展問題。其中，在智慧教室方面，湯教授重點強調了物聯網技術的應用，包括學生體質健康監測、教學設備管理、學習情境數據采集、教育安全監控與危機快速處理、擴展課外教學等。

另外，他也強調了泛在網絡的概念，也就是通信網、互聯網、物聯網的高度協同的和融合，將實現跨網絡、跨行業、跨應用、異構多技術的融合與協同。他還表示，具體在智慧教育場景中，泛在網絡將實現三方聯通，包括：學習、生活與工作的連通；學校教育、家庭教育和社會教育的連通；手機、平板、PC、學習機、電視等各種終端設備的連通。

以下是湯濤院士在大會上的分享內容，雷鋒網對其進行了不改變原意的編輯整理：

各位院士、領導、同事，大家上午好。關于人工智能的介紹這部分，我先不講了，剛才幾位院士已經講了，我就直接直奔主題吧。

智能駕駛這塊我想講下。我在南方科技大學做過五年的工作，在那邊也管了很多學校的發展方面的事務，有一塊我覺得很有意思，就是人工智能。我們在南方科技大學做了深圳市公共汽車的無人駕駛，我們覺得這件事情有意思的是應該帶到珠海來。

無人駕駛很重要的一點是汽車知道一個固定的路線，尤其是小孩比較多的地方，比如在游樂場（可以應用）。南方科技大學在這方面研究了一年多，并且和深圳的公交合作的非常成功，就智慧城市的話，我覺得南方科技大學的技術可以推動過來。

大數據與智慧教育

我們珠海很有特色的一個地方是唐家灣，那里有很多的大學、學校，也有很多的學生。作為一個智慧城市來說，我覺得智慧教育也是非常重要的，尤其是珠海是如此的重視教育，珠海的在校大學生據說是有10萬人，我覺得這是一個非常大的群體。

所以大數據、智能技術對智能教育方面可能起到很重要的作用。最早提出大數據時代的到來是全球著名的咨詢公司麥肯錫。

大數據，我們做科學的話，數學、物理、生物、環境等很多都有應用，但在教育方面也可以起到很大的作用。大數據基本上不是說等同于收集數據 ，我們要把大數據湊在一起，大數據很重要的是要跨領域的數據交差融合，我后面講到教育這塊也是一樣的。

我們計算機的發展，數學的發展，剛才許院士說了，我們現在有那個newnetwork、數學上有個叫做變換，非線性變換，使我們人工智能能夠看得見摸得著。那么數學的發展，包括教育的發展，實際上對于大數據的推動是非重要的。

實際上智慧教育基本上是說，我們要把教育云平臺做起來。我們優質的教育資源，不僅局限于我們UIC本身或中山大學珠海校區這一個地方，而是說我們有共享的可能，共同的利用大數據、人工智能，深度融合信息技術，從而對教育起到一個很好的服務作用。

那么什么是智慧教育？智慧教育，是在信息化基礎上，建構信息時代的教育新秩序，是信息時代的教育新形態，教育的“新常態”。我們把信息化元素充分融入教育以后，信息化+教育，在時代的催化劑下，產生智慧教育。我們這個智慧教育，包括小學教育、中學教育、大學教育、還有持續教育，都可以通過互聯網、大數據時代實現升華。

比如說我們的智慧教育體系，要有智慧教師、智慧管理、智慧學習者及智慧學習、智慧課程、智慧教學和智慧教育資源，然后還有包括智慧評價、智慧服務、智慧教室、智慧校園、智慧平臺和智慧教育方式。

智慧教育的基本特征是說，信息技術與學科教學深度融合，不光是信息技術，我們學科也要發展。很多人在問現在是人工智能時代，是不是過了很多年，我們教育也不需要人了，老師被機器代替了，我們很多行業都是被機器代替了。 但是我覺得最難代替的事情就是教育，因為教育的信息技術是需要和我們人，我們的聰明才智，我們學科的深度融合才能做的好 。

全球教育資源無縫整合共享，我們能夠享受全球最優質的教育資源，我們要有無處不在的開放、按需學習，基于大數據的科學分析、推薦和評估，還要有綠色高效的教育管理。

智能技術的創新應用

智能教育最早的一件事情，差不多是十幾年前，美國一位年輕人可汗做了一個可汗學院，一開始他是義務幫助親戚的孩子補習數學、物理，最后他通過在YouTube上錄像，把這些視頻共享給大家，最后他發現這是一個非常成功的學習模式。

2011年可汗本人也在TED上發表了題為《讓我們用視頻重造教育》演講。當時只是一個開端，現在我們有了微課、翻轉課堂、慕課等很多很多資源。

從數字化教學走向智慧教學。傳統我們很多老師講課，主要以PPT投影，網絡資源搜索，加上課本，在線討論和測試等形式為主，仍需老師花費大量時間備課、課堂觀察、批改作業、操作設備。智慧教室是一種基于物聯網技術集智慧教學、人員考勤、資產管理、環境智慧調節、視頻監控及遠程控制于一體的智能化教學環境。

數字化以后，智慧教學，我們有很多很多手段，包括剛才說的慕課、翻轉課堂、微課。到底這些大數據、知識，哪些是能留下來的，哪些是真正的能把它組合起來，然后推薦給我們的老師，甚至有些知識推薦給中學老師或小學老師。

智慧教育現在在中國也是一個非常熱門的話題，也是很多人想投資的一件事情，但真正做好的，不像我們AI能做個人臉識別，這種看得見摸得著的，那么智慧教育到底怎么做，怎么做的好，實際上是一個非常有吸引力的話題，也是一個非常有挑戰的話題。

如果從物質準備方面說，要有物聯網、云計算、大數據、網絡，物聯網在智慧教育方面會起到非常多的作用。我們已經接待好幾撥人跟我們談怎么做智慧校園，怎么做學校物聯網的鋪設，所以物聯網在教學設備方面能起到很多作用。如果我們只是說一種概念、教學、課程，沒有物聯網的支持，當然我們也很難做的非常成功。

那么這個物聯網可以把三方面聯通起來，學習、生活與工作的聯通，學校教育、家庭教育和社會教育的聯通，還有我們現在的手機、平板、PC、學習機等各種終端設備的聯通，都是在現階段可以實現的。

在課堂信息化的演變過程中，大家看傳統的教室，就像我們今天開會這樣一排排桌椅，那么我們怎么能夠做到讓大家互動的機會多一點，討論也多一點。我們未來可能更多的會用到那些虛擬的技術，用來交流，并且可以及時互動的，這是教室的變化。

那么這個智慧教室的功能也是非常多的了。在課堂上，很重要的一點，我們很多的課收集上來的東西，我們怎么利用數據非常重要，數據和數據產生的關聯，開放式的學習，可以使很多人受益于我們優質的教學，就像許院士講的，怎么能把很多人精華的內容推薦出去。

智慧課堂的價值在于，在課堂中可以利用數據和觀點，利用開放式的學工具對資源社區進行管理，可以降低成本，提高可靠性、利用性和產出。最后還可以加上一些分析和推薦，可以有一種更好的知識的可靠性。

現在智慧課教學重要的一點是希望能夠做到個性化教學。以前我們教微積分，大家都被灌輸一樣的東西，那么現在怎么能夠實現個性化的教學。有的學生知識準備非常不錯，有的學生欠缺，我們怎么告訴同學他的弱點在哪。尤其是班級比較大的時候，老師根本做不到這一點。怎么通過機器對學生知識點進行分析，包括智能批閱、分析和推薦，這些是我們智慧教學和智能教學很重要的方面。

智慧學習是在智慧環境中展開的完全以學習者為最新的學習活動。

我們學習者怎么獲取自己所需的資源、信息，怎么享受個性化定制的資源和服務，怎么挖掘自己的興趣愛好、挖掘自己的潛能、讓學習的過程更加輕松高效，這是非常重要的。我們很多家長鼓勵孩子學專業，覺得金融很重要了就讓孩子學金融，現在計算機重要了又讓孩子學計算機，但實際上每個人最重要的是他自己的水平、智能或者潛能在什么地方，怎么把這些信息挖掘出來。

智慧學習的基本特征有：個性化、高效率、沉浸性、持續性和自性，要培養學習者的認知、創造、內省和交際技能。

技術方面，在智慧學習這個框架里面，我們可以看到大數據起到一個非常重要的作用，我們有大數據，就可以儲存起來，進行分析，在網絡方面我們可以做一些推薦。

智能教育評估

最后，我可以講講我們智能教育的一些評估。

機器學習這塊，我們有些歷史數據，數據上我們怎么歸納。比如說Supervised Learning，很多時候數據來了，我們怎么用貝葉斯公式，怎么做數據方面的優化。

實際上最近這幾年，數學最重要的是這一塊，我們怎樣建立newnetwork，怎么優化我們的一個函數。這個函數最早是高思提出來的，最小二乘法，怎么把目標、我們的數據，用最小二乘法擬合起來，然后怎么找出一個好的函數。

包括我們現在數學上也有很多人工智能的研究，就是我們之前做反問題，很多參數我們不知道，很多數據不知道，很多幾何形狀不知道，我們怎么通過數據反演這些東西，反演的主要的東西我們叫方程1，這個方程1在數學上就是怎么優化我們的目標函數。

我們神經網絡分類，最主要是我們用最簡單的一些非線性變換，把他們多層的變換起來，以前很多線性的東西，現在是非線性，就可以把我們人腦里很多東西做出來。你看最底下的那個函數，看起來非常簡單，左邊是0，右邊是一個直線，這個不是線性的。如果左邊不是0是一個直線，這個是線性變換。這個迭代多了以后，我們人類思考的東西，都能用這個函數來表達出來。

?我們有很多數據、很多數學方法、統計方法、概率方法，怎么能夠作用于分析上來，我們怎么用統計學，例如我們CIU的教授很多年前就知道從數據中提取知識，提取我們需要的智能。

教育人工智能，實際上我們要做的事情，就是要把數據拿出來。比如我們珠海的教育數據、學習狀況，怎么樣能夠通過我們的統計學、數學，通過數據挖掘和AI，體驗到一些真正的內在聯系。比如提出一種可解釋的人工神經網絡，理解學生數學素養的潛在多層次因素，例如數學自信心、內在動機、外在動機、數學焦慮和家庭影響等，我們把很多因素給分析出來，那么我們就可以對學生進行一些個性化的教學。

教學評估有一些傳統的評估方法，例如傳統的心理測量法、統計學、數據挖掘。那么怎么把這些傳統的評估方法轉變到現代的機器學習和人工智能上來，從傳統的邏輯回歸模型逐步切換到有機器監督的算法，算法這件事非常重要，現在有矩陣分解、過濾算法、自適應的學習推薦系統。最終目的是達到個性化學習，為每位學習者定做不同于別人的學習策略和學習方法。 （雷鋒網）

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