人工智能教育的培訓機構精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇人工智能教育的培訓機構，期待它們能激發您的靈感。

篇1

在大數據的“滋養”下，AI在越來越多的領域更懂人，讓擁有深度學習能力、不斷進化的AI幫助人類探索學習規律、開拓認知潛能，已成為人不被機器淘汰的必要之舉，根據教育部的規定，2018年秋季開學后，高中生們將要開設一門新課程：《人工智能》。

互聯網教育尤其是線上K12培優項目一直是投資熱門，直播1對1模式風口過后，教育圈內最火的應該是AI項目了。據億歐智庫的報告顯示，2017年人工智能教育融資額度達42.17億元，其中超80%屬于早期投資項目，這個賽道有望誕生多個獨角獸公司。

筆者發現，當前布局人工智能的在線教育大體分為三派：

教學或題庫測評類工具產品，比如作業盒子等；

培訓機構應用AI技術，比如好未來等；

人工智能教育引擎及平臺提供商，比如高木學習等。

現在擺在AI教育創投從業者面前的問題是：到底以技術實力論英雄的AI教育的泡沫有多大？真金不怕火煉的AI教育項目的核心能力在哪里？如何才能落地？ 本文試做解讀。

一、為什么“自適應”其實并非真正的AI？一位投資人朋友曾向我這樣說道：“既懂互聯網行業又完全懂本行業的業務的管理型人才不超過十個，這是在‘互聯網+’雙創浪潮中每個垂直行業頭部項目就幾家能玩轉的原因。”而認知和技術門檻更高的“AI+”情況恐怕會更加不妙，甚至很多人把“自適應”與“AI教育”劃等號。

自適應學習（Adaptive Learning）的鼻祖是美國的Knewton公司，它通過評估不同學生對知識材料掌握度進行個性化推薦，有點類似于今日頭條的興趣引擎。 Knewton在國內的門徒眾多，目前大概有40多家項目宣布發力做“自適應”，比如“乂學教育”（學練測自適應）、“學吧課堂”（題庫自適應）、“英語 流利說”（英語口語糾正）、“一起作業”（家長、老師在線監控）等等。

嘉御基金創始人衛哲說過，“90%的人工智能項目都是偽AI”，鑒別的依據是看項目“算法速度”，如果是代數級而不是幾何級計算那就不是“真AI”，以此來考驗自適應項目，得到的結論未免讓人失望。

初級的自適應項目是人工預設指令或編程規則推薦，高級的自適應是基于知識圖譜推薦，即使是高級的自適應項目由于沒有按照既定的教學大綱和教學目標有 邏輯地展開，在具體知識學習之中并不系統。關鍵是很多自適應項目采集的是各科最優秀特級教師的能力，導致其算法本身是線性的、模擬人學習而已。

自適應的技術原理就好比AlphaGo是應用了人類最優秀圍棋大師的能力而非是完全迥異機器深度學習和自演化模型；自動駕駛AI應用了某個人類零誤 差老司機的感知能力而非是基于全網海量交通大數據做運算和決策；人工智能醫生是應用了看X片最快最準的醫生的經驗而非是海量數據庫訓練；顯然按這樣的路徑 訓練出的機器并非是真正的AI。

“真正擁有充分教學大數據及算法速度的‘AI教師’是能輕松超越擁有30年教齡特級教師的，并且可以突破人類的知識局限，對算法模型進行自動演化，找到人類從未嘗試過的策略。”高木學習創始人劉瞻這樣描述AI教師。

劉瞻是帝國理工學院科班出身，早在2015年開啟AI教育創業，他認為判斷真偽AI教育項目具體有三個考察維度：

（1）自適應是基于模擬優秀老師的知識圖譜推薦知識，而真正的AI教育機器人則是泡在“教學實踐大數據”中做深度學習。

（2）自適應主要用作知識盲點的統計，但無法分析出知識體系之間的本質聯系，用AI更重要的任務是找到行為背后的原因，比如某學生表面上二次函數是 薄弱環節，既有可能是其對二次函數的各細分知識點掌握不牢，也有可能是前置知識點一次函數、函數的思想理解不透徹，還有可能是方程求解的問題；甚至有可能 是抽象思維或計算能力的問題，AI會根據該學生數據和“知識路徑矩陣”，找到問題背后的原因從而匹配出最優學習路徑。

（3）人類教師的情感因素能左右學生的學習效果，AI教師也應綜合考慮學生的自信心與成就感的培育與激發，從而確保學生學習過程“知”、“情”、“意”的一體化。

二、AI教育的核心：幫助每個學生找到“元認知能力”AI教育并不會改變“老師-學生”的二元結構，甚至人工智能教育還要在師生兩端徹底解決互聯網教育未完成的兩大難題：

如何幫助學生找到學習方法、提升學習效率？在中國一個普通中學生80%的學習時間是低效的。

如何幫助老師對學生更高效的“因材施教”？目前在我國師資資源依然整體短缺并且分布不均，1對1培優成本高、小班普及率低等問題依然突出。

AI教育的優勢在于通過數據化形式分析學生自己都不清楚的“癥結”，即所謂的“懂我更懂教好我”，同時AI還能幫助老師實現教學效果的穩定化和可控化。AI在充分收集和處理教與學兩端的大數據后，還得在具體教學場景之中個性化建模，最終實現“讓學生更會學，讓老師更會教”，這是人工智能教育的目的。

陶行知先生說過，“教是為了不教”，教育本質不是灌輸知識，而是要啟發學生思考并讓學生掌握自主學習的能力。目前很多偽AI學習神器只能“授人以 魚”但并不能“授人以漁”，我國基礎教育歷來缺乏方法論課程，只有極少數有天賦的學生能自主制定適合自己的學習方案，而絕大多數天資處于平均線的學生在混 沌中摸索。如果從AI的視角來看，所謂“天賦”不過是少數幸運兒自覺不自覺的分享了“元認知能力”。

當人主動設定學習計劃、自我反饋、動態調整學習策略時，就接近了“元認知”，在大數據時代，這種元認知能力是能被定量化分析的，AI 教育可以為學習者提供關于反復激活元認知能力的“訓練法”。根據劉瞻的解讀，AI教育的“訓練法”就好比給蹣跚學步的嬰兒安上矯正走姿的“學步車”，具體 應用什么樣“訓練模型”則是由AI根據大數據進行場景化定制的，有可能是通向學習目標所需要的“云梯”，有可能是“舟楫”，或者是“拐杖”等等，這些模型 能不斷調取和強化人的“元認知能力”。

盡管市面上90%項目都是著眼于知識點和解題訓練的自適應，真正AI教育項目比如高木學習的AI不僅包含自適應的知識圖譜大數據，而且還能不斷從學 生的行為數據中演化“知識路徑矩陣”即AI可根據學生對知識和能力體系的理解定制出個性化學習路徑。與此同時，AI讓學生在對知識的理解與記憶過程中不僅 訓練知識掌握度，還不自覺地訓練了元認知能力，這套“個性化學習引擎”其實是在培養學生“忘掉所有知識后”剩下的元認知能力，具有普適化的特點。

實際上，AI教育并不需要局限在某一學習階段、某一學科的知識體系，完全可以打造一個跨學科、跨門類、跨階段使用的“通用知識學習引擎”，也就是說，除了應用在K12領域外，AI教育還可以應用在高等教育階段，甚至在輔導大學生時比中小學生會更為輕松，無須綜合考慮學生的學習動力因素等。

反過來講，如果市面上的人工智能教育項目只能用于某一單科或只能教K12，就不是基于大數據獲取和智能化引擎的“全才”和“通才”，基本可視為基于特定領域專家總結的經驗規則的“偽AI”。

三、為什么AI教育項目落地，to B模式比to C模式更容易跑通？當前AI教育項目的商業化進程走向大體分為兩大派：

一派是自建場景的顛覆派，試圖開發新的測試軟件以抓取學生的數據，甚至引入一些把AR（增強現實）、MR（混合現實）等黑科技，其目標是以“AI教師”完全取代真人老師教學，屬于“人機對抗”模式，較為典型的是乂學教育的松鼠AI。

另一派是升級現行教育體系、不另創場景的改良派，屬于“人機共教”模式，較為典型的是高木學習的AI Tutor。

一般走人機對抗模式最終走的是to C模式；而“人機共教”走的是to B模式。鑒于我國當前AI教育的應用場景主要為教學機構包括全日制學校與培訓機構，而非一個個分散的學生；只有讓AI去輔助老師備課、上課，嵌入到學生作 業和訓練，幫助學生提分和學校提升升學率，才能幫助AI更快落地并且找到盈利模式。

從“全日制學校”應用AI的實踐上看， AI能讓老師“心中有數（據）”，提升教學的針對性，AI教師實際上相當于真人老師的“智能助教”，可以減輕老師50%的工作負荷量，比如AI幫老師批改 作業，把數據分析的可視化呈現出來幫助老師定制教研方案。因此，在市場推廣過程中，AI教育項目不需要擔心基層老師的接受阻力，能讓老師擺脫“汗水老師” 的局面也是基礎教育機構所希望看到的。

由于全日制學校獲取的大數據比培訓機構更加海量、持續、高頻，因此高木學習更看重AI在全國全日制學校場景中的數據價值，積極在全國推行城市合伙人制度，并計劃與地方教育主管部門合作推出全國教師AI應用能力培訓公益活動。

To B模式中另一大企業客戶就是體制外的培訓機構，他們所面對的學生付費意愿強、購買力相對旺盛，是AI教育項目獲得穩健現金流的必爭之地，那么當前培訓機構應用AI教育項目開展“人工智能雙師班”的效果如何呢？

首先，AI教練能保持教學效果穩定化輸出，解決原本老師教學效果不確定的弊端。

其次，AI 提升了老師的工作效率，突破了培訓機構因為名師稀缺且流動性大限制培訓機構的規模化發展的瓶頸。

再次，比如高木學習的AI幫助學生發掘了“元認知能力”增強學習信心、提分效果明顯，幫助合作培訓機構提升了續費率，為招生帶來便捷。

篇2

2014年，栗浩洋再創業，成立了深耕基于人工智能技術的智適應學習的V學教育。數月之后即獲得由青松基金領投的高達 3100 萬人民幣的種子輪投資，融資額幾乎破了全球創業公司種子輪投資紀錄。這家被投資人追捧的教育公司，到底有什么特別之處？

人工智能無疑是當下最火的科技概念。從BAT到創業公司，從傳統行業到資本市場，無不對這一概念趨之若鶩。若是再結合醫療、教育等同樣熱門的領域，幾乎毫無疑問會備受關注。深耕基于人工智能技術的智適應學習的V學教育，就是這樣一家從成立伊始就帶著“教育”與“人工智能”雙重基因的公司。

V學教育董事長栗浩洋浸教育行業十幾年，是業內知名的資深專家。而作為一個標準的“學霸”，他很早就對人工智能產生了濃厚的興趣。當IBM的“深藍”贏了國際象棋大師，栗浩洋受到了很大的沖擊，他開始相信人工智能未來會顛覆世界。身為創業者，這樣的機遇不容錯過。

學霸的煩惱

有句網絡上很流行的話說：“最可怕的是比你優秀的人還比你努力。”放在現實生活中，栗浩洋就是個很形象的例子。

讀書時代的他像是開了掛：從小學習成績拔尖，9歲就成為計算機實驗生寫游戲程序，初中就讀完了高中全課程，榮獲奧數一等獎，進入上海交大天才試點班。升大學時，北大、清華、上海交大、復旦等8所高校同時保送。分數對他而言從來就不是問題。

但這并不代表他沒有缺點――中學時代，他有社交恐懼癥。大學選擇專業時，為了向陌生的學長學姐請教，他端著盤子在食堂游走了5天，最終也沒敢開口。他是個不輕易認輸的人，清楚地知道自己的弱項，然后加以訓練。如今的栗浩洋思路清晰，語速極快，說起自己的項目來滔滔不絕。在各種論壇、演講、路演的場合，他甚至有不間斷發言6小時的紀錄。

栗浩洋曾做過名為“人是自己性格的雕刻家”的主題演講，詳細描述了自己克服性格缺陷的過程。他說：“我要像一個雕刻家一樣，把自己塑造成最完美的藝術品。”

這與V學教育的理念不謀而合。在栗浩洋看來，傳統的教育培訓十分簡單粗暴，把教科書上的知識點全部線性推進，學完這個知識點才能學下一個。但每個學生知識點的掌握情況都不盡相同，如果好學生把大量時間用于重復學習已經掌握的知識點，而成績較差的學生總在學習對他來說難度太大的知識點，最終的結果只能是所有學生的學習效率都很低下。要迅速提高學生的成績，應該針對每個學生制訂獨一無二的學習方案，讓他們有針對性地補好短板。

過去，有針對性的一對一輔導只能依賴經驗豐富的老師，但這種輔導十分奢侈。“上海有300多個特級教師，最低的一小時的成本是1500塊錢，最好的前10名大概要8000塊錢一小時，而且只能上幾百人的大課，根本不可能去一對一，哪怕你是土豪也支付不起這樣的費用。”栗浩洋分析道。

而人工智能技術帶來了夢想照進現實的希望。將人工智能技術應用于教育，自美國的Knewton公司始。為應付GMAT、SAT等全球性考試，Knewton做了一個智適應學習工具。該平臺將各類課程數字化，建立在線教學資源庫，為用戶“個性化”選題，從而提高應試能力。

受此啟發，栗浩洋看到了國內基礎教育領域的機會，促使他創辦了V學教育。就好比GPS和自動導航未來會代替老司機，V學教育也希望通過智適應系統代替老教師，一對一地用智能系統給學生授課，讓每個孩子接受到最高級別和最高質量的教育。

現有的教育培訓機構，不管模式怎么變，本質上還是傳統教學，非常依賴于老師。V學教育則是依賴于科技。栗浩洋打了個比方：“一個教育機構聘請老師，就像聘請會武術的員工一樣，那么最高的水平就是練成武術高手。但我們不是通過武術解決問題，我們是通過武器，通過飛機、大炮、導彈和航空母艦來解決問題。”

量體裁衣式的教學

用人工智能技術幫助學生學習，簡單地解釋，就像阿爾法狗用智能體系模擬圍棋大師一樣。V學教育智適應系統是用智能化的系統去模擬特級教師。對于特級教師來說，見到每一個學生，首先會快速摸底學生的學習狀態。然后根據這個學生的學習狀態、能力，以及學習習慣，采用不同的教學策略、教學方法和表達的語言，幫助這個學生進行學習。在學生學會或者沒學會的不同情況下，會調整自己的方法。

特級教師教學的這種能力，是基于其過去幾十年的教學經驗和幾千個學生，幾萬幾十萬的題目，以及這些學生在學習過程中會和不會的反應等大數據，以及自己大腦的判斷。V學的解決方案其實就相當于把近百位特級教師的經驗、智慧、大數據解決方案，放在智能大腦里面，然后用這個智能大腦去模擬教學過程。

V學的智適應系統，能夠將每個知識點拆分成“納米級”。所謂“納米級”，是指把一個知識點拆成最基礎的內容，變成最簡單的顆粒，然后針對每一個知識顆粒進行專門的視頻講解、專項練習和專題測試。通過對學生進行精準的摸底測試，了解學生掌握了哪些知識點，哪些沒有掌握，哪些掌握得非常牢固，哪些是略知一二。同時，智適應系統還能通過學生的反饋數據，不斷地深度學習，提升測試的準確度。

栗浩洋舉例說：“在錯題本這種粗淺智適應的模式中，我們可能經常會判斷一個學生說他是一個冠詞掌握得不太好，但這其實是一個非常籠統的判斷。冠詞又分定冠詞、不定冠詞和不用冠詞，那么這個學生可能是定冠詞13種當中的第9種和第12種不會，以及不定冠詞11種用法中的第7種和第10種不會。”

“一開始我覺得系統不靠譜，它給出的所有知識點我都掌握得很好，后來我一看里面的講解，沒想到被動語態可以講得這么深，其實好多題并不是因為粗心做錯了，而是還沒有真正地理解。”這是一位通過智適應系統學習后的學生的真實反饋。一位風險投資人也曾親測V學智適應系統，他是美國哈佛商學院畢業的學霸，系統竟然檢測發現他有一個初二的數學知識點沒有掌握，他一開始不相信，后來一翻書，發現自己真的沒有掌握那個知識點。

根據學生的知識掌握情況和目標，智適應學習系統會自動規劃最適合該學生的學習難度和順序，不會讓學生因為目標過高而喪失信心，也不會因為目標過低而失去挑戰的欲望。通過這樣的方式，讓40分水平的同學可以逐漸提高到60分、70分，讓70分水平的同學逐漸提高到80分、90分，最終使得所有不同水平的學生都能夠循序漸進地提高到較高的水平。

栗浩洋堅信，找到合適的學習方法，每個孩子都可以成為學霸。“中國在幾千年前提出的教育三大理念，就是教無定法，有教無類，因材施教，這三個詞其實是對智適應教育的一個完美的詮釋。”他表示。

讓學習輕松快樂

“V”，一個有些生僻的漢字。栗浩洋與合伙人用這個字作為公司名大有深意。公司最早立項時，代號是“X PLUS”。他們認為，教育技術的深度對大多數人來說是未知，而且有著非常高的潛力待發掘，每個孩子都可以比過去提升10倍甚至百倍的學習效率，其中有無限的可能性，這是起名X PLUS的原因。

“與X最接近的中文字，就是V。V字在中文中作為動詞時，有治理的意思，V天下就是治理天下。我們希望通過教育，可以改變整個中國社會。V字作為名詞，又有才德出眾的意思，我們希望把每個孩子都教育成才德出眾的人，也就是說我們不僅希望他們提升學習效率，獲得更高的分數，而且希望他們在素質教育上也有更好的提升，真正幫助孩子成為有能力，有禮儀，有智慧，有價值觀的人。”栗浩洋介紹說。

這是栗浩洋在教育領域的第三次創業，顯而易見，他有很深的“教育情結”。在他看來，對于世界上的每個人來說，教育是能夠改變其一生命運的最重要因素。每個人出生的地域、家庭、國家等注定無法公平，但是如果是每個人都可以享受到這個世界上最優質的教育，就可以通過自己的努力，通過教育去徹頭徹尾改變自己的人生軌跡。所以他覺得教育不僅僅是一個事業，也是一件非常有社會意義的事情。

與此同時，中國的整體教育水平相對較差，國家在教育上的投入占GDP的比例不足，教育理念也比較落后。因此，栗浩洋心中還有一份對國家和民族的使命感。“中國的學生數理化學得是全球最深的，孩子學得是最苦最累的。但是全球最好的科技卻不是中國人發明的，都是美國那些學得很輕松，很自由，很自主的孩子創造的。這就說明我們中國的教育其實特別失敗，所以我非常希望能夠通過自己的力量，徹底改變中國教育這樣一個現狀。”

學生通過高效的方式學完了知識點，節約的時間就可以自由支配，花在興趣愛好素質教育甚至是娛樂上。栗浩洋認為，這就是為什么國外的學生學得又輕松又好，而國內的學生學得又累又苦還是學不好。V學教育其實是要徹底解放孩子們的時間，讓他們熱愛學習又享受生活。

在對自家雙胞胎兒子的教育上，栗浩洋踐行著自己的理念。他每天都要抽出時間教兒子認字，孩子們進步的速度比他想象的快。1歲半的時候，他們就認識了500多個漢字和100多個英文單詞；3歲不到讀了300本書；3歲的時候可以和外教進行簡單的日常英文對話；在好奇心、想象力、邏輯的組織能力上更是超過同齡人許多，并且非常快樂。

栗浩洋對他們有很多期望，比如希望老大成為第一個不是在美國出生的美國總統，希望老二成為金融家，做出超過高盛的金融集團。“但是我并不會勉強他們，也做好了所有的準備。哪怕他們想做地下搖滾歌手、和尚、義工等等，都可以。”

方向對了路還長

作為連續創業者的栗浩洋，成功過也失敗過。但現在他信心十足。

在教育研發方面，栗浩洋擁有超過十年的經驗，對教材、配套動畫片、網絡產品都有很多心得。栗浩洋認為，過去的經驗和教訓，可以讓V學的研發過程至少少走三四年的彎路，能夠達到比其他同行更高的效率。教育行業的研發有著非常高的壁壘，如果沒有在行業中摸爬滾打過五年八年，直接做研發，會跌入很多坑。

其次，傳統教育模式中最重要的因素師資力量，對V學教育已經完全不是問題了。大型教育機構在全國發展的時候，遇到的最大問題就是師資力量。培訓老師的成本非常高，老師的流失率也居高不下。留下來的老師，若干年后水平也參差不齊。而V學教育采用的是“中央菜譜”的方式，就像肯德基麥當勞一樣，所以全國所有的學生得到的都是最好的資源。

事實上，V學教育的野心不止在線上。其在線下的實體學校，今年會開到100家，明年還要新增300家。他希望通過5年的時間，開設2000多家學校，做到100萬學生的規模，以及超過30億元的銷售額。未來，V學會在全國設幾千個，甚至一兩萬個學習中心，所有的學生都可以在線下培訓中心進行學習，但是老師是通過智能化系統在線上完成教學，所以V學教育是要做一家真正把線上線下結合到極致的公司。

在中國五千億規模的培訓教育市場中，新東方、好未來、學大等知名教育機構加在一起，基本只占1%左右的市場份額。根據日本、韓國的教育市場調研可以推斷出，中國第一大的教育企業可以占到10%的市場份額，中國有40多萬家培訓機構，也就意味著行業第一應該可以開到4萬家培訓機構。擺脫了師資力量的約束，V學教育能夠實現這樣的目標嗎？栗浩洋不清楚，但會以此作為努力的方向。

但栗浩洋也清楚，現有的智適應技術還談不上盡善盡美。最大的問題，是系統和知識點的匹配度的問題。真正要發揮這個系統的作用，那么所有的教學內容和知識點，都必須盡可能為這個智適應系統所研發，才能達到最好的效果。這就要求之前做線下教育的教學專家，必須了解智適應的系統和算法能力，了解引擎，了解這一套系統的運轉原理，以及其所要達到的目的，才能夠生產與這個系統相適應的內容，而這需要時間。

為了進一步探索智適應教育最深層的可能性，以及未來的發展，和科學與最前沿的一些技術，V學教育與國際頂級高校及教育專家共同開設了“智適應學習研究聯合實驗室”。這些探索不是馬上就可以商業化和實踐的，而是一些前沿性實驗技術，代表了最高的科技水平。在實踐層面，V學秉持開放的態度，愿意與優秀的傳統教育機構深度合作，提供智適應學習引擎。這一切，都是為了幫助更多孩子享受到最好的前沿科技和教育方法，給他們帶來快樂和效率。

BM：人工智能可以細分出很多種技術，你認為其中還有哪些能和教育相結合？

L：人工智能中的很多技術其實都可以和教育相結合，只不過是深度和淺度的問題。比如說語音識別技術在未來就會非常重要，通過視頻連接學生的語音，人機交互的感受會更好。

機器人未來也可以作為助教的形式，提供一些服務。我們在年底之前，就會在每個學校都配置人工智能機器人，來完成一些簡單的互動和輔助的工作。

人工智能的語義分析相對來說會更加深入一些，因為很多題目是主觀題，如何進行比較智能化的語義分析、分類和評判，就變得非常重要。

除了人工智能技術之外，現在非常火的VR和AR技術，在教育領域的應用也是非常廣泛的，我們也正在研究如何用最高效的手段，通過這些技術來去提升教學效果。

BM：V學產品研發中融入了多少你的個人經驗？

L：因為我自己從小學到大學，獲得過數學奧林匹克和全國競賽一等獎，再加上計算機專業的學習背景，所以我對技術方面的理解度，其實是超過絕大多數人的。我提出過很多算法方面的理念，都是同事非常認可的。我個人會在研發中和大家有很多思想的碰撞，智慧的交流，和研發團隊一起商量如何去解決各種各樣的問題和困難。

BM：你與合伙人是怎樣分工協作的？

L：目前在V學教育我擔任的是董事長的職位。CEO周偉，CTO樊星，以及首席科學家崔煒博士，他們承擔了大部分的工作。我主要的核心工作就是戰略思考，研發，還有團隊組建這三個方面。

BM：智適應學習系統能否惠及成人？

L：可以的，海外的智適應教育在18歲以上的教育和職業教育中非常普及，智適應教育其實是有普適性的。在美國，不但是物理、數學這樣知識點結構非常清晰的學科可以使用，像經濟學、生物學和心理學等所有學科，都可以使用。

BM：公司目前融資情況如何？資金會用在哪里？

L：我們這一輪是一個大的天使輪融資，目前已經簽署了意向協議，大概會是1億元左右的資金。不管在教育行業還是創投行業，都是非常大的一筆資金，這也顯示了風投對智適應教育行業的看好，對我們團隊的一個認可。這些資金里面，60%會用于智適應教育的研發，包括人工智能引擎的研發，在紐約的研發中心的投入，所有智適應教學內容的研發，以及學生和家長使用的系統的開發。其余資金要用于線上線下的推廣，我們要在全國開出數萬家學校，同時也要在線上進行電話銷售，但是這兩方面現金流收入會比較好。

篇3

關鍵詞:教學改革;人工智能;游戲設計;游戲編程

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學的一個分支,是研究、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[1]。人工智能技術研究領域包括機器人、模式識別、自然語言處理、機器學習、數據挖掘、人工神經網絡和專家系統等[2],其最為廣泛的應用之一就是游戲設計[3]。游戲設計雖然涉及多門學科,但其作為應用并沒有形成一門單獨的理論[4-5]。由于游戲存在較大的市場以及其作為人工智能的一個重要應用,國外已有多所大學開設了游戲設計課程。如卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)于1999年設立了娛樂科技碩士學位,并開設了相關課程;南加州大學(The University of Southern California)設立了為期3年的互動媒體藝術(fine arts in interactive media)碩士學位課程,并于大學部設立電子游戲設計(video-game design)副修課程。該校也為美國軍隊創作訓練士兵的電子游戲,透過戰斗情境模擬來進行沙盤演練。麻省理工學院(Massachusetts Institute of Technology)提供多種電子游戲設計相關課程,并研發將電玩游戲納入教室教學的方法。斯坦福大學(Stanford University)提供電子游戲設計史及包含最佳電子游戲競賽獎的計算機繪圖課程。華盛頓藝術學院(The Art Institute of Washington)為亞特蘭大藝術學院的分校,提供授予學士學位的視覺及游戲程序設計課程。在初期的藝術與設計重點培訓后,學生將學習立體動畫相關技術。國內也有多所高校開設了游戲設計的相關課程,如北京郵電大學,首都師范大學等,為了適應市場許多培訓機構也開設了游戲設計課程,但培訓機構將課程的重點放在了實際的編輯代碼中而過少的關注理論。中南大學開設人工智能課程已有20多年的歷史,在教學實踐中,中南大學智能系統與智能軟件研究所的教師們在教學科研方面取得了許多令人振奮的成果。在良好的環境中,人工智能與游戲編程課程應運而生[6-7]。

1教學目標與要求

中南大學人工智能與游戲設計課程主要面向智能方向4年級學生,在4年級第一學期開設。學習該門課程之前需要具備人工智能以及計算機編程方面的課程知識,并且需要一定的計算機圖形學的相關知識基礎。

此門課程的學習使學生了解游戲設計與虛擬現實的基本概念和術語及其基本設計方法,理解人工智能在游戲中的相關應用,熟悉游戲設計中編程以及建模技術,為學生將來利用人工智能技術以及游戲設計技術奠定必要的知識基礎。除此之外向學生介紹計算機游戲的基本原理和最新進展,包括計算機游戲動畫的最新概況、游戲程序設計概覽、2D游戲的基本編程技術、3D游戲動畫的基本編程技術、3D游戲場景的組織與繪制、游戲中的高級圖形技術、游戲中的音頻編程、游戲中的人機界面技術、人工智能在游戲動畫中的應用,紋理貼圖、基于圖像的繪制和加速算法等。

基于該教學目標,本課程有兩個重點內容,其分別是人工智能技術如何在游戲設計中的應用,以及游戲編程的相關技術。對于人工智能技術在游戲設計中的應用這一內容,主要采用理論結合實際的理念,將學生已具備的人工智能理論知識與游戲設計的具體應用聯系起來,使學生一方面能體會人工智能的基礎理論,另一方面使學生能夠將其所學用于實踐,避免理論與實踐脫節。游戲編程內容主要從設計模式入手,然后依托多媒體平臺對學生進行講授設計以及編程方面的相關知識。

圍繞這個教學目標,我們安排了28個學時的課堂教學,4個學時的實驗,總共32個學時的課程。接下來針對課堂教學、實驗設計、考核方式這幾個方面分別展開討論。

2課堂教學設計

本課程采用培訓學校模式與大學理論教育折中的方式進行講授,本節將著重對28個學時的課堂教學內容分別介紹。

1) 游戲程序設計概論與計算機圖形學基礎。

該部分內容可以分為以下兩部分。

(1) 計算機游戲簡介與游戲設計概論(2課時)。

(2) 計算機圖形學基礎(2課時)。

概論部分主要介紹計算機游戲的基本概念、特點以及目前國際上該領域的研究和應用情況。圖形學部分主要是介紹計算機圖形學的相關理論基礎,目的是讓沒有學過計算機圖形學的學生有一定了解,由于考慮到智能專業也開設計算機圖形學的相關選修課,因此,本部分內容只是對之前學習的相關知識的復習,目的是為后續的程序設計課程打好相應的理論基礎。

本次課程是正門課程的開篇之講,一方面,教師要開宗明義,讓學生明確何為計算機游戲,并對計算機游戲有大致的了解,為后續課程學習起鋪墊作用;另一方面,為增強學生學習興趣,必須介紹計算機游戲的類型以及各種知識與其的關聯。

2) 游戲編程技術。

如上所述,游戲編程是本門課程的一個重點內容,游戲編程可以分為如下幾個部分。

(1)Windows編程基礎(2課時)。

(2)DirectX編程基礎(2課時)。

(3)2D游戲的基本編程(2課時)。

(4)3D游戲場景的組織和繪制(2課時)。

(5)3D動畫的基本編程技術(2課時)。

(6)游戲中的人機界面技術(2課時)。

對于Windows編程基礎,其主要內容是Windows操作系統的發展史、Win32程序的基本結構、消息循環與處理、Windows窗口、GDI接口、集成開發環境(IDE)。

DirectX編程[8]基礎的主要內容是DirectX開發包的歷史及其框架、介紹每一個組件的功能、DirectX開發包的安裝以及與IDE連接的配置。

2D游戲基本編程的主要內容是游戲的基本流程和體系結構、游戲開發的基本理念及方法、游戲引擎簡介、游戲的調試與測試。

3D游戲場景的組織與繪制的主要內容是3D場景的組織與管理、游戲場景的幾何優化、3D場景的快速可見性判斷與消隱、地形場景的繪制與漫游、3D游戲場景中的碰撞檢測。

3D動畫的基本編程技術的主要內容是3D動畫技術概述、Direct3D開發包的使用、關鍵幀動畫技術、基于動作捕捉的動畫技術、腳本驅動的動畫技術。

游戲中的人機界面技術主要內容是游戲的可玩性與人機界面、用戶界面設計基礎。

游戲程序設計部分內容主要是讓學生了解和掌握面向Windows平臺的游戲編程的技能。現在絕大部分游戲和娛樂都是基于Windows平臺,因此掌握Windows平臺的設計模式與編程方法是必須的。又因為DirectX軟件開發包是微軟公司面向Windows平臺開發的一套專門應用于游戲開發的API,因此了解其原理以及掌握其技術能夠提高學生的游戲開發能力。

3) 人工智能在游戲中的應用。

如今的游戲應用了大量的人工智能技術,本門課程將從以下幾個方面介紹人工智能技術在游戲中的應用。

(1)遺傳算法(6學時)。

(2)神經網絡(6學時)。

遺傳算法主要內容是遺傳算法的概念及其相關研究、雜交操作、變異操作、適應性函數選擇、遺傳算法優化的算子、創建和處理矢量圖形。

神經網絡主要內容是神經網絡概述、適應性函數、環境探測、有監督的學習、演化神經網絡的拓撲。

該部分內容主要是介紹如何將人工智能中的理論用計算機語言實現,并介紹如何在游戲設計中應用這些理論。這部分內容是本門課程一個核心內容,通過學習學生們能夠認識到人工智能在游戲設計中的重要性,并提高應用能力。

3實驗設計與課程設計

由于該門課程為選修課,因此課時較少,除課堂課時之外只剩下4個學時的實驗課時。我們針對這4個課時的實驗進行了重點設計,其主要內容是引導學生熟悉Visual Studio .Net 2008集成開發環境、安裝與配置DirectX 軟件開發包、使用有限狀態機設計狀態驅動智能體,設計2D圖形驅動引擎。

雖然課時很短,但學生能夠實際動手操作,熟悉游戲編程的相關開發工具與開發包,另外,學生學習興趣提高了,學習內容從枯燥的抽象概念、理論變成實際的事例。此外,學生還可以在課下完成任務,繼續鉆研新的理論應用。

我們針對本門課程實驗課時少的缺點,特別設定了一個課程設計環節。課程設計并不占用實驗課時,而是要求學生利用課外的時間,自由組合,以團隊的模式完成相應的設計要求。

課程設計主要內容是要求學生完成一個項目設計,該項目設計主要是要求學生使用相關的集成開發環境和開發包,利用一個人工智能技術編寫出一個小的游戲軟件,并給出設計報告。考慮到學生的實際能力,開發與報告以小組的形式進行設計開發,設計團隊由3～5人自由組合,具體分工必須在報告中體現,報告要求不少于4000字,以軟件開發文檔的形式提交,報告中不僅有游戲軟件的需求分析文檔、設計文檔和測試文檔,還必須包括游戲的內容設計,即游戲的情節創意或功能設計。設計題目以及游戲類型由學生自選,圖形界面可以是3D也可以是2D,開發包可以使用Direct3D也可是Windows自帶的GDI。

4考核方式及其安排

考核一個方面是檢測學生學習的狀況,另一個方面是為了通過考核方式,提高學生的實踐動手能力。基于這個原因,我們將整個考核分為3個模塊。

1) 期末考試(開卷),占總成績的50%。

2) 項目設計,占總成績的35%。

3) 實驗,占總成績的15%。

期末考試采用開卷形式,主要目的在于檢測學生通過課程學習,對知識點的掌握程度,以及運用知識點解決問題的能力。其占總成績比例的一半。雖然期末考試為開卷,但考核的知識點無法直接從教材中直接找到,需要學生實際運用能力和解題手段才能完成答題。精心設計的開卷試題,可以使學生對虛擬現實知識體系進行一個系統的回顧,同時,它也是對教學的補充。

課程設計需要學生有很強的自主性,認真完成將使學生受益匪淺,敷衍了事不僅學生沒有得到鍛煉,教學目的也難以達成。課程設計以小組的形式有優勢也有劣勢,好處在于學生可以根據自身能力對應團隊中的角色,例如,某同學編程能力強,他可以作為程序設計與開發人員;另一同學數學好,或理論方面出色,他就可以擔任算法設計的工作;某些同學有創意,他則可以擔任游戲情節設計的工作,等等。這樣做分工明確,每個人都能夠根據自己的實際需求和情況得到鍛煉。劣勢在于,如果團隊同學能力重點都一樣,就會出現分工不清,而最大的問題就是團隊合作會導致某些同學出現依賴思想,最終導致整個團隊只有一個人完成整個項目,甚至導致項目無法完成的情況。對此,我們應當強調每一個學生都要積極主動參與到課程設計中來,發揮自己的主觀能動性,協作完成項目。

5結語

本文探討了人工智能與游戲設計教學目標與任務、課堂教學、實驗設計、考核方式,希望能夠給其他相關教學工作者以參考和啟發,共同促進其完善與提高。

由于人工智能與游戲設計這門課程是中南大學新開的一門課程,在許多方面存在考慮不周或欠缺的情況,需要向兄弟單位多學習并且多在教學實踐中摸索與提高。本門課程是以中南大學智能系統與智能軟件研究所為依托,它具有很好的研究基礎與良好的實驗平臺,并能夠將這門課程融會貫通,使學生理解人工智能與游戲開發設計的基本理念,并培養學生實際應用技能。

參考文獻:

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[2] 蔡自興,徐光v. 人工智能及其應用[M]. 3版. 北京:清華大學出版社,2003.

[3] 劉鍇. 應用型院校的虛擬現實技術課程教學探討[J]. 電腦知識與技術,2009,23(5):6486-6487.

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[5] 王一劍. 人工智能在游戲開發中的應用[M]. 上海:同濟大學軟件學院,2008.

[6] 于金霞,湯永利. 人工智能課程教學改革及實踐探討[J]. 教學園地,2009(5):91-118.

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[8] Microsoft. DirectX Software Development Kit[EB/OL]. [2010-7-20]. /downloads/details.aspx.

Design in Artificial Intelligent and Game Programming Courses

LI Yi

(Institute of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)

篇4

上半年工作目標：

1.堅持面向廣大青少年開展興趣特長普及性活動。重點抓好圍棋、跆拳道、中國武術、小模特、民族舞、拉丁舞、街舞、酷吧機器人、航模、沙畫、葫蘆絲、鋼琴、吉他（尤克里里）、架子鼓（非洲鼓）、相聲曲藝等18項專業的培訓工作，豐富青少年的課余生活，促進廣大青少年特長的提升。

2.堅持免費開展公益性活動。利用寒假等節假日開展留守兒童關愛活動，與學校聯合組織研學活動。繼續打造“四點半彩虹公益學堂”品牌活動，充分挖掘“彩虹”公益活動特色文化，做實做優“四點半彩虹學堂”、“彩虹圍棋學堂”等公益學堂，招收一批家庭貧困、有興趣愛好的學生免費學特長。

3.發揮校外活動中心的輻射作用，整合周邊城區“學校少年宮”優秀師資帶動“農村學校少年宮”建設。

4.辦好家長學校總校，常態化開展家庭教育講座活動。

完成情況：

2020年上半年因疫情影響，很多的工作計劃沒有得到實施。到5月下旬中心才開展了“四點半彩虹公益學堂”和周未特長班。

利用疫情這段時間，中心主要做的工作有：

1、 對新科技館進行規劃、設計；

2、 修繕了中心房屋滲雨的問題，樓頂重新做了防水，對中心進行安全隱患排查；

3、 對中心課程進行了優化調整，規劃下半年工作任務。

存在問題：

做為公益性培訓機構，無教學管理人員，無專業藝術老師，建議局領導能優化師資給予配置。

二、下半年工作計劃

1、開展好青少年校外教育公益性活動

定期或不定期開展青少年校外教育公益課堂和活動。聯合學校做好校外教育的組織聯絡工作。開展公益講堂，邀請孩子、家長免費聽各種知識講座；開展多樣的校外活動，帶孩子拓展社會實踐，增加孩子的認知能力。中心將繼續開展好“四點半”彩虹課堂、國學課堂、家教沙龍、才藝沙龍、出彩少年郎等公益活動。同時我們利用中心藝術教師積極、義務地為有需要的學校打造特長興趣社團。

2、做好機器人科技館的改造建設

下半年建成機器人工作室，與宿遷學院機器人創客項目合作，做好機器人的教育培訓，讓孩子們了解機器人的搭建、編程及參加比賽，培養孩子們對人工智能技術的興趣，真正認識智能機器人對社會進步與經濟發展的作用，培養孩子的科學素養。

3、建立新的運營管理機制

今年中心將開設舞蹈、美術、書法、圍棋、葫蘆絲、竹笛、“四點半”課堂等項目。特長班采用分塊化管理，主要分為舞蹈組、書美組、“四點半”彩虹學堂組、器樂組、棋類組，每個組由一名工作人員做組長，負責該組的特長班教學管理、考級和各項活動及比賽，讓項目都有團隊，讓團隊管理讓他們課程出彩，辦出特色，塑造精品。

篇5

一是疫情防控和復學復課平穩有序。市教體局組建延遲開學、防疫消殺等11個工作專組，全力呵護師生生命安全和身體健康。先后協調成立了64個包校領導小組，76個進校工作小組，17個鎮街（園區）工作督導組以及13個核驗組，有序推進全市162所中小學、192所幼兒園分批次錯峰開學，159573名學生返校學習。中小學復學后，組織13個核驗工作專組，對校外培訓機構復課條件進行了核驗檢查，推進390家校外培訓機構復工復課。嚴格落實常態化疫情防控各項措施，切實鞏固了疫情防控良好形勢，保障了廣大師生的生命安全和身體健康，2020年全市高考、中考工作安全平穩有序。

二是各級各類教育協調優質發展。高考再創佳績，繼續保持各縣市領先位次。公開遴選全市第三屆兼職教研員170人，切實發揮教研引領作用。深入推進“區域全鏈條育人模式變革”項目，積極探索線上線下的教學融合路徑，開展主題網絡教研90余科次，線上教學調度會議20余次，推送空中課堂495節。舉辦全國新教育實驗線上開放周活動，向在線學習的8萬余人介紹我市課程建設經驗。出臺《2020年市城鎮居住區配套幼兒園專項整治工作實施方案》，加快城鎮居住區配套幼兒園專項整治；完成13所普惠性幼兒園建設任務。牽頭起草《市職業教育創新發展實施方案》和《關于進一步落實職業院校五項辦學自的通知》；“職教高考”本科過線523人，位居全省前列；工商職業學院“人工智能實驗室”項目獲省教育廳民辦基礎能力建設項目立項；9個1+X證書試點專業被納入教育部改革試點專業。堅持疏堵結合、聯合執法、綜合施策，實現不合格校外培訓機構“清零”目標，建立對390家校外培訓機構的長效監管機制。推動青濰中學增設高中部，促進民辦教育規范健康發展。推進家庭學習中心戶建設，社區教育網絡更加完善。10項“疫情與教育”專項課題獲得省級立項；10件作品分獲省青少年科技創新大賽一、二等獎，獲獎數量列各縣市第一名；社區家長學校被評為“全國家庭教育創新實踐基地”。

三是干部教師隊伍持續優化。柔性引進高層次人才3名。招聘新教師484人，其中事業編教師324人，總量控制人員160人。全市正高級教師評審通過19人（全共64人），其中農村基層正高9人。實施中小學校長治校育人能力提升工程，組織“龍城校長大課堂”和治校育人成果展示活動。深化縣管校聘工作，教師全部參加崗位競聘，其中511名教師跨校交流競聘。隊伍素養持續提升，5人被評為市特級教師、2人被評為最美教師、5人被評為市教書育人楷模，30人被評為市特級教師。