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辅导作业这么费劲的事,还是交给这个大模型吧
7932点击    2024-06-07 10:31
“小思”是学而思学习机的人格化,代表整个学习机以拟人化的方式与孩子交互。


辅导孩子作业已成为中国大部分家长的常态。 





每一份令人啼笑皆非的作业的背后,都有一位濒临崩溃的父亲或者母亲。 



明星,又如何? 



学渣、学霸,一律平等。 




这也是为什么家庭——这个课堂学习外的主要学习战场——从来都是兵家必争之地。 


近期,一组数据也给人带来意想不到的震动。 


2024 年一季度,中国学习平板线上市场大涨 80%,均价提升 573 元。教培企业阵营反超了科技型企业阵营,学而思在销量和销额两个维度上均位居第一。 


其中,搭载了九章大模型( MathGPT )的旗舰款在 6000 元以上的高端市场占据超七成份额。 


六一前夕,学而思学习机内置 AI 助手“小思”重磅升级,“作业不喊妈,喊小思就够了。” 


一、“小思”升级,五大 AI 更新 


“小思”是学而思学习机的人格化,代表整个学习机以拟人化的方式与孩子交互。 


这次升级,”小思“新增“小思作业模式”、“小思圈圈学”、“小思 AI 口语分级练”、“小思对话”、“小思建议”五个 AI 功能。“小思 AI 口语分级练”、“小思对话”直接建立在九章大模型底座上。 


考虑到学习机主要面向学龄孩子在家自学,新功能将重心放在了习惯养成和自学效率提升。 


比如,上数学课,有看不懂的地方,怎么办?正看着 RAZ 分级绘本的精讲视频,突然冒出不认识的句子,问谁去? 


有了“小思圈圈学”,随手在屏幕上一圈,小思就能自动识别问题内容,提供数学思路指引、英语翻译、生字讲解等帮助。 


比起父母冒险亲自上阵,这样一顿操作是不是更好?



和指尖“点查”相比,“画圈”的交互方式更自然,还能覆盖更多面积的知识内容(比如整个段落),适应更多学习场景。 


更重要的是,“点查”专攻屏下识别、让纸上的学情数据进到学习机。“小思圈圈学”瞄准线上资源交互,大大“盘活”了学而思最受欢迎的课程资源,包括家长私藏的各类学习资源。 


“小思作业模式”试图构建一张“虚拟书桌”,摄像头充当父母“眼替”,让孩子在关注下,专心完成作业。 



作业布置方式很多,可以自己拍照添加,也可以喊家长添加。在开始写作业之后,会有任务计时、背景轻音乐。写完之后,可以拍照提交作业,同步到家长端。 

 

听写背诵、口算批改等原本需要家长参与的任务,小思可以轻松完成。 


写作业过程中遇到不懂的问题,比如不认识的字和单词,用手指着它们,问小思这是什么意思,小思可以给出回答。

 

如果数学题不会,小思会给出思路引导并进行主动提问,帮助孩子解决问题。 


相较之下,“小思 AI 口语分级练”是新功能中”教研内容体系“最重的一个。 



和一些热门的 AI 口语工具不同,“小思 AI 口语分级练”不是在做一个通用、硬核的人机交互产品,本质上是一款教育产品。

 

学而思的教研团队根据新课标要求,筛选出适合学生练习的主题话题,分层次组织成了一套阶梯内容体系。 


知识点被细化、切开,每节课制作出三个片段,每个片段都有一个小目标:从单词到句子,让学龄儿童逐渐张口,聊得下去、聊完有收获。 


为了让孩子有信心聊下去,教研团队在对话过程中做了许多引导和小设计。

 

比如,每一轮对话前,如果孩子没有回复,就会给到一个提示,让孩子按照这个提示去对话。 


根据上线前的测试,孩子使用同类应用平均持续对话的轮次大约为 3 轮,但使用“小思 AI 口语分级练”的对话轮次达到了 14 轮。 


小思建议,会根据学习行为记录,包括日常作业、卷子、错题、看过的课、每次语音互动等,根据科学理论,提出个性化学习建议,比如什么时候应该复习巩固薄弱知识点。 


二、大模型到底带来了什么?

 

和内置的过去近 20 年积累的线下教学内容相比,小思的价值很容易被忽略。 


随着大模型带来“自然对话”(人机交互)、内容生成能力的突飞猛进,小思的前途充满想象力。

 

这次更新中,“小思 AI 口语分级练”、“小思对话”就是直接建立在九章大模型的人机交互能力上。

 

拉满孩子情绪价值的 “小思对话”,也颇值一提。 


小思对话,支持连续式话题问题,并上新了记忆式系统,昨天聊过的话题,今天仍可触发后续对话。还新增了情绪识别系统和科学育儿模块。


对于很多孩子来说,解答复杂的教学方程式,远比和一个朋友进行简单交谈要容易得多。 


父母压力重重,精疲力尽,无意中也会创造一种浮躁的家庭环境,他们很少关心孩子是否存在压力(被谁欺负了、是否受到了排挤),更难判断孩子的压力来自哪里。

 

来自凯西·柯恩:《如何培养孩子的社交商》 


“小思对话”,提供了一个专业的倾诉窗口。 


研发人员通过提示词方式,将一些儿童心理专业理论纳入到九章大模型,使它可以像专业儿童心理老师一样回答问题。同时,还能生成报告提醒父母用科学的方式回应孩子的心理需求。 


一年一度喜剧小品大赛热门作品《开不了口》上了春晚,绝非偶然。 


从另一个角度看,孩子也是天生的哲学家。借助“小思对话”,让孩子的每一个“笨”问题都得到认真对待,是不是比被直接灌输知识,更靠近学习的本意?


除了人机交互,大模型带来的另一个核心机会就是内容生产( AIGC )。 


比如,大模型可以生成很多试题讲解,为学生答疑。 


在应用九章大模型之前,学习机以内置资源为主,学生可以学,但是无法进行提问。拍照搜题的结果,取决于题库里是否有这道题目——任何公司的题库都不可能做到无穷无尽。 


有了大模型,学而思提前将教研经验变成提示词,输入到模型中。比如,怎么讲会有效?步骤是怎么样的?细节是什么?输出格式是怎么样的? 


无论是纸质资料、线上视频,孩子遇到不明白的地方,指尖点一点、圈一圈,就能调用大模型去识别,理解,它会像学而思老师一样答疑解惑。 


九章大模型本身具备解题能力,即便没有现成的答案,大模型可以自己去解答,这也完全是技术上的升级。 


AI 批改,也是一个重要场景。有了大模型,一些主观性的答案比对、批改上,AI 可以做得不错。

 

九章大模型以数学问题解决能力为重,能够提供数学学科的解题,也提供中英文作文的智能批改等功能。

 

比如,学而思自研了 AI 作文批改“五步法”,首先进行字词分析、段落精批,还能进行全文点评,随后给出结构建议,还能“一键润色”。 


接下来,小思会在 AI 批改上开足火力。 对于刻画孩子的学情来说,这些数据非常重要。


所谓个性化教育,就是基于对孩子的学习情况的理解,提供个性化的学习计划。这里最重要的就是理解孩子日常的学习情况。 


这次更新中,无论是“小思作业模式”下的“眼替”还是 “小思圈圈学”,已经走在“观察”每天学情数据(有哪些作业,什么题目会卡壳、会求助)的路上。 


三、对技术的笃定 


转型时,科技服务、智能硬件成为学而思未来重点业务之一。学习机押宝在了自身教研口碑和 AI 应用竞赛上。 


一方面,将学而思近 20 年的线下教学内容搬上学习机;另一方面,就是“ AI 驱动”。 


去年,趁着“大模型”的东风,在同行将口语、作文等大模型的强项作为教育应用落点时,学而思出其不意,宣布研发数学大模型。

 

学而思解释,要做好学龄教育,必须做好数学。当前通用语言模型更像一个“文科生”,要么解答数学问题经常出错,要么解决方法更适合成年人,难以匹配学生的知识水平。 


会做一道题,不等于会讲一道题,更不等于知道怎么让孩子搞这一题懂(这正是很多家长心梗的地方)。这是做九章大模型时,学而思看到的一个机会,也是它的一个特色。 


学而思于 2003 年成立时就是以数学起家,有近 20 年的数学教学经验,积累了庞大的数学相关数据,这些数据是训练九章大模型的必备物料。 


比如,题目数据、老师怎样去拆解题目的数据等,都可以用来做训练。 


而“题目要解对”和“解题步骤要稳定、清晰”,正是九章大模型希望弥补和攻克大语言模型的两个首要问题。 


2023 年 11 月,九章大模型成为首批通过备案的教育大模型,正式面向市场开放注册,成为 AI 教育领域的一个标志性成果。 




需要指出的是,谈论九章大模型的能力,要区分是让大模型“解题”,还是让它“讲题”,两者不一样。

 

九章大模型非常善于讲题。教研老师会给大模型写提示词,告诉它讲授过程和细节,比如讲什么、再讲什么。大模型会按照提示,生成结果。 


如果想让大模型讲得特别好,他们会将对应的标准答案和一些解析说明,同时给到它。 


其实,从上一波 AI 浪潮开卷时,学而思就希望“用科技改变教育”。 


2017 年以来,AI 教育融资一路走高。当时,中国国内宣布投入自适应技术的教育机构数量最多,且计算机视觉、教育数据挖掘等核心技术达到一流水平。学而思曾投入其中,探索拍照搜题、口语测评到精准推题,等等。 


2017 年,学而思 AI lab 成立,专注于计算机视觉、智能语音、自然语言处理和数据挖掘等前沿技术在教育行业的应用及创新。 


2019 年,科技部批准依托公司建设“智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台”;2023 年 5 月,该平台正式上线 AI 云课堂。

 

2020 年,学而思开始探索自适应学习,攻关自动解题技术。两年后,他们将接下来的战略总结为三个关键词: “科教、科创、科普”。 为了研发大模型,学而思已经投入了数千技术、教研人员和高昂的研发经费。 


大模型正搅动教育一池春水,但对它的变革还处在非常初期。那些拥有课程和教研“软实力”,并深谙教育底层逻辑的从业者,在大模型的助力下,有望披荆斩棘,开疆扩土。


文章来自于微信公众号机器之心,作者吴昕


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【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0