教育是人工智能顯示出巨大潛力的領(lǐng)域之一。但是，盡管大多數(shù)工作都側(cè)重于增強(qiáng)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)體驗，但注冊和注冊領(lǐng)域仍存在挑戰(zhàn)。學(xué)生和學(xué)習(xí)者往往很難找到適合自己的課程和課程，無論是因為在線平臺上可用的各種課程混亂，還是在高等教育機(jī)構(gòu)注冊的復(fù)雜過程。

少數(shù)創(chuàng)業(yè)公司準(zhǔn)備通過人工智能工具解決這些挑戰(zhàn)，這些工具可在注冊過程中為學(xué)生提供個性化的幫助。到目前為止，他們的努力取得了積極成果

在線學(xué)習(xí)中心Udacity于2012年首次亮相，當(dāng)時斯坦福大學(xué)教授Sebastian Thrun和Peter Norvig決定在線提供“人工智能入門”課程。

該平臺已經(jīng)發(fā)展成為在各種計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域提供數(shù)十種課程和納米級課程。擴(kuò)張幫助Udacity服務(wù)越來越多的人。全球有超過160,000名學(xué)生每年報名參加Udacity在線課程。然而，課程的擴(kuò)展也帶來了新的挑戰(zhàn)。

新生和返校學(xué)生必須瀏覽平臺的大量課程目錄，以找到適合自己技能和經(jīng)驗的課程。如果沒有咨詢和協(xié)助，這一過程可能具有挑戰(zhàn)性，并導(dǎo)致遺棄和降低入學(xué)率。同時，為數(shù)千名用戶提供個性化咨詢需要超出公司能力和預(yù)算的人力資源。

為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，Udacity最近與Passage AI合作，這是一家專注于會話界面的創(chuàng)業(yè)公司。合作的結(jié)果是一個人工智能的聊天機(jī)器人，幫助學(xué)生訪問Udacity的網(wǎng)站，找到合適的課程，輕松注冊。

“我們的學(xué)生在瀏覽我們的課程列表時正在尋找指導(dǎo)和快速回答問題，”Udacity數(shù)字營銷總監(jiān)Sam Mazaheri說。“對他們來說，找到符合他們需求和經(jīng)驗水平的課程非常重要。聊天機(jī)器人可以立即回答常見問題，讓潛在的學(xué)生相信他們正在Udacity注冊正確的課程。“

Passage AI的聊天機(jī)器人使用自然語言處理(NLP)，這是人工智能的一個分支，使軟件能夠分析和響應(yīng)人類生成的文本背后的含義。NLP幫助聊天機(jī)器人擺脫嚴(yán)格的命令形式，使用戶能夠以舒適，對話的方式與他們互動。這為學(xué)生提供了類似于與教授或輔導(dǎo)員交談所獲得的經(jīng)驗，而不是手動找到他們在課程中的方式。

聊天機(jī)器人最初是用5%%的Udacity訪問者進(jìn)行測試的，并最終向全體用戶推出。根據(jù)Passage AI首席執(zhí)行官Ravi Raj的說法，結(jié)果是點擊率增加了40%%，表明混亂減少，更多的學(xué)生找到了他們正在尋找的課程。

“我們看到AI驅(qū)動的聊天機(jī)器人指導(dǎo)學(xué)生在像Udacity這樣的網(wǎng)站上找到正確的課程或納米級，或者回答常見問題，比如課程費用或完成課程需要多長時間，”Raj說。他預(yù)計聊天機(jī)器人最終會通過與學(xué)生進(jìn)行持續(xù)對話并推薦正確的行動方案來實現(xiàn)他們的目標(biāo)，從而幫助進(jìn)行職業(yè)規(guī)劃和咨詢。

提供個人援助

申請大學(xué)的過程涉及幾項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，例如完成經(jīng)濟(jì)援助申請，提交最終高中成績單，獲得免疫接種，接受學(xué)生貸款和支付學(xué)費。

對于來自低收入背景或沒有家庭成員可以指導(dǎo)他們完成整個過程的學(xué)生來說，這個過程尤其困難。沒有為學(xué)生提供支持導(dǎo)致其中許多人未能入學(xué)。同時，每個學(xué)生都面臨著自己獨特的挑戰(zhàn)，這意味著通用外展工具可能效率低下并導(dǎo)致進(jìn)一步的混亂。

另一種方法是提供個人輔導(dǎo)員外展服務(wù)，但隨著學(xué)生人數(shù)的增加，這不會擴(kuò)大規(guī)模。在這方面一個有趣的案例研究是喬治亞州立大學(xué)，該大學(xué)與人工智能的消息平臺AdmitHub合作，為學(xué)生向高等教育過渡提供幫助。

GSU使用AdmitHub的會話式人工智能系統(tǒng)Pounce根據(jù)他們的個人痛點自動接觸到潛在的大學(xué)新生。Pounce分析了大學(xué)關(guān)于每個學(xué)生完成預(yù)科預(yù)科任務(wù)的進(jìn)度的數(shù)據(jù)，以了解他們可能在哪些方面掙扎以及他們需要幫助的地方。使用此信息，它可以生成個性化的文本消息，只接觸需要幫助的學(xué)生，而不是向所有人發(fā)送通用消息。

Pounce還使用NLP / NLG技術(shù)為全天候咨詢提供流暢的對話協(xié)助，提供大規(guī)模的協(xié)助。與涉及深度學(xué)習(xí)算法的所有技術(shù)一樣，Pounce隨著與學(xué)生的交互越來越多而變得更加智能。

讓Pounce特別有趣的是它的主動工作模式。Pounce不是要求學(xué)生尋求指導(dǎo)，而是根據(jù)其擁有的數(shù)據(jù)進(jìn)行宣傳。

一項實驗性研究發(fā)現(xiàn)，接受Pounce外展活動的學(xué)生完成了他們所需的預(yù)科預(yù)科任務(wù)，并且按照比接受標(biāo)準(zhǔn)幫助的人更快的速度注冊。因此，GSU觀察到夏季融化下降了21%%，即高中畢業(yè)和大學(xué)開始之間的暑期大學(xué)生參加高等教育的動機(jī)“融化”的現(xiàn)象。

AI已經(jīng)證明它可以成為提供高質(zhì)量個性化教育的便利工具?，F(xiàn)在，在這些和其他類似項目的幫助下，它將在讓更多學(xué)生上課時發(fā)揮積極作用。

Ben Dickson是一名軟件工程師，也是TechTalks的創(chuàng)始人，TechTalks是一個博客，探討技術(shù)解決和創(chuàng)造問題的方式。