AI教育系統 改變考試為中心 4 Little Trees因材施教

林苑莉
林苑莉(最右)是香港年輕科創家,曾獲得多個企業獎項。

 

一則國際新聞令香港教育界備受衝擊︰新加坡教育部宣佈,2020年至2021年分階段讓小學三、五年級,和中學三年級學生免考年中試,原因這班級屬於「學習過渡階段」,免試讓學生有更多時間提升學習質素。負責官員表示︰「希望開始改變過於注重考試的風氣。」 

香港好多家長會問,怎樣讓孩子更好學習?另一方面,香港教師們會問,如何改進教學方法減少考試壓力?其實,人工智能技術可以為我們打造出一個理想的方案,現時香港有多間學校正在實施和體驗,如果推行順利,又得到相關方面支持的話,相信香港也可以來一次科技革新教育的運動,實踐「學習求進度而不是求分數」的理念。

曾經獲多次獎的香港知名創業家林苑莉,擁有十多年教育經驗,她成立的創科公司Find Solution,為數碼港的培育公司,共花了六年時間,開發了AI學習系統「4 Little Trees」,主要是針對傳統教學過程中的「痛點」。

4 Little Trees
「4 Little Trees」加入遊戲與競賽元素,學童每完成課題,可獲得不同頭像(Avatar),提高他們的練習興趣。

早前她接受《IT廣場》訪問時表示︰「測驗考試成績一般只能針對進度落後的學生,難以按實時進度提供相應支援;而對資優生而言,因未能適時安排差別教學,被迫停留在低於其水平教學進度,容易削弱學生的學習興趣。礙於人力資源限制,教師往往未能實踐因材施教的理念。」

AI如何解決學習和考試的問題?如果我用學校課堂的例子,試舉學習數學、學習語文的例子來解釋,恐怕有點沉悶又重覆。讓我以外國汽車工業的AI駕駛學習解決方案作為例子,大家馬上就明白,教學引用AI之後,效率與維度是如何大幅提升。

傳統的汽車駕駛是一位教車師傅上車,坐在學車者旁邊,他一方面用口語作出解釋和指令,一方面手把手的示範。當你開車上路,教車師傅在旁觀察,走過一轉之後,他會總結你的表現,同時,他會記下和分析你的強弱點,下一堂給一個適合進度的操練。如是者,駕駛較有天份的學車者可以學五十個鐘便可以去考試,比較慢熱的學車者,就會學多達一百個鐘。

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學生用平板電腦使用「4 Little Trees」,輕便簡單。

這是私人教車師傅的學車模式,後來企業化的駕駛學校出現,為提高營運效率,方便調動資源,學員每次上課的教車師傅都不同,我就是有親身經歷,由於每個教車師傅態度不同,我每課表現時好時不好,可謂無所措從,最後一課的師傅很嚴厲,令我不時在壓力出錯,他斷言我考試必然「肥佬」。翌日,我又遇上一位很親切的教官,我竟然順利過關pass。

外國的先進車廠用上AI汽車訓練,基本上解決了以上傳統學車的問題。教車與學車的「痛點」之一,無論你如何調配資源,每次上車教一個學生都需要一個教車師傅;「痛點」之二,教車師傅即使同一人,他可能每次心情和態度不同,又沒有準確記下你的進步,於是教與學雙方,都沒有達到最高效益;「痛點」之三,以前沒有AI技術的汽車模擬器,造型儘管跟一部真的汽車很近似,不過,也不過是遊戲機的賽車Game而已,模擬機器無法跟你溝通。

外國一間先進車廠把AI技術全面引入一款汽車之上,你不必上那遊戲Game的模擬車,也沒有教車師傅坐在你身旁,這款AI汽車有很多傳感裝置,猶如一個智能機械人。當你進入車廂,每一個動作已進入系統偵測過程中,包括你的面部表情、開車動作程序、油門輕重,再與當時路面狀況對比、方向盤力度是否合理反應等等,資料鉅細無遺的記錄下來,傳送系統分析,並成為大數據的一部分。經過數據的累積,汽車商更了解初學者的駕駛問題,也作為汽車的改良設計的根據。

Find Solution的「4 Little Trees」,原理是相若的。利用多方傳感系技術偵測學生練習進度,按學生學習程度自動調整教材深淺度。「4 Little Trees」非常輕便簡單,上課時,學生各自使用平板電腦,透過前置鏡頭,偵測學生使用練習課題時的面部表情及動作,利用人工智能分析及了解不同學生的學習行為,繼而預測學習成績。

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「4 Little Trees」通過偵測對學習表現作出評估。

林苑莉表示︰「通過AI技術的應用,一位老師可以對全班學生施以一對一的照顧和指導,每位學生的難題和弱項,可以馬上解決;更重要的是,系統實現了個人化的因材施教的效果,保證學生按需要以不同時間和路徑,學會了課題,系統記錄其每次進度和結果,於是考試測驗的功能,便可適當減少。」

的確如是,學車目的是自信和安全的操控汽車使用路面,不是為求考車的分數。有了AI技術,相信教育界更有信心改良學制,減少考試「鬆綁一下」,讓老師有更多時間教新知識,和激發學生的學習興趣。

電郵︰pingwah@gmail.com

作者︰黃秉華 資深科技記者、香港STEM教育推廣者。

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