DeveloperWeek 是舊金山地區規模最大的開發者大會，每年吸引來自 70 多個國家的 8000+ 開發人員、工程師、軟體架構師、開發團隊、經理和高管聚集在舊金山灣區，探讨最新的開發者技術、語言、平台和工具。DeveloperWeek 覆寫所有新技術，包括 VR 開發、人工智能開發、區塊鍊開發、IoT 開發、無伺服器技術、微服務技術、新型 JavaScript 架構等。
DeveloperWeek 2019 現場。
DeveloperWeek 2019 于 2 月 20 日-24 日在美國舊金山舉行，松鼠 AI首席資料科學家 Dan Bindman 參會，并作了主題為《A New Model for Knowledge Assessment and AI Adaptive Learning》的 keynote 演講，從技術角度解讀松鼠 AI 自适應學習平台背後的核心技術。此外，松鼠 AI 與斯坦福國際研究院（SRI）聯合實驗室研究員 Sam Wang、松鼠 AI 産品經理 Elaine Yin 還做了主題為《How Good Is Good Enough? Learning from Rigorous Evaluations of An AI-powered Education System》的演講，從理念、産品的角度詳細介紹了自适應教育系統。
培生集團在《解碼自适應學習》（Decoding Adaptive Learning）的研究報告中，将自适應學習定義為一種教育科技手段，它通過自主提供适合每位學生的獨立幫助，在現實中與學生産生實時互動。
知識評估是自适應學習系統中最關鍵的環節之一，它可以幫助系統了解學生的真實學習水準、學習能力，友善提供個性化的幫助和指導。松鼠AI首席資料科學家 Dan Bindman 在 DeveloperWeek 2019 keynote 演講中詳細介紹了其為自适應學習系統中的知識評估開發的新模型：PKS。
學到多好算好
強大的自适應學習系統應具備三個重要組成部分：高品質和完備的内容體系；連續且精确的學生知識水準「診斷」；最好的「藥方」，即最适合學生個體的課程。毫無疑問，如何連續且精确地「診斷」學生的學習狀态是非常重要的一環。
松鼠 AI 首席資料科學家 Dan Bindman 在 DeveloperWeek 2019 上發表 keynote 演講。
松鼠 AI 首席資料科學家 Dan Bindman 的演講從技術層面上詳細講述了如何評估學生的學習狀态。他使用的評估名額是機率知識狀态（Probabilistic Knowledge State，PKS），即學生在指定時間内回答出每個問題的機率。PKS 的計算公式如下所示：
學生在 t 時刻的學習狀态由 PKS 來描述，其中 q 表示問題，t 表示時間，Φ 表示标準正态累積分布函數，· 表示向量點積，向量 W(q) 為問題 q 的權重，向量 A(t) 則是學生在 t 時刻的知識能力，而 C(q) 為中心機率值。這裡 A(t) 和 W(q) 進行向量點積，向量的次元純粹為數學概念，沒有任何實指意義，且為先驗值，Dan 稱之為知識軌（knowledge channel）。
舉例來看（假設知識軌為 5）：
顯然在這個例子中，該學生對問題 q_2 回答得較好，q_1 涉及的知識點則需要進一步鞏固，而回答 q_3 則顯得有些困難。
在具體實踐中，當學生開始一門課程時，由于沒有學生的任何曆史記錄，是以學生的能力 A(t) 初始化為 0。随着學生的學習開始，模型擷取學生的曆史記錄，以精确估計他的知識能力 A(t')。随後基于學生的學習曆史記錄根據固定規則生成一系列問題，用于評估學生的能力。這裡，「測試」和「學習」并沒有嚴格區分，模型從第一個問題到最後一個問題不斷更新每個學生的 PKS，為學生推送不同難度系數的學習内容，智能調整學習路徑，實作循序漸進的高效學習。而所有問題的選擇由 AI 決定。
PKS 是衡量學生知識能力的很好标準，也是自适應學習系統的強大工具。自适應學習的目标是為每個學生提供恰好合适（既不太難也不太容易，而是處在「sweet spot」）的學習内容，促使學生更有效地學習。我們可以利用平均 PKS 來确定學生更适合學習哪個課程，以及确定某個課程中更适合學生的問題。例如：
如上圖所示，藍色代表是太容易的問題，淺綠色代表最合适的問題，紅色代表太難的問題。通過這種方法我們可以了解到，對于 Joe 來說這個時間點他應該怎麼去選擇。比如這裡有 A、B、C 三門課，PKS 平均值分别是 0.65、0.79、0.43。顯然 C 課程對 Joe 太難了，大部分問題都不知道該如何回答。而課程 B 對 Joe 來講大部分都是比較容易的，是以整體來說 B 課程太容易了。另一方面 A 課程則大多數問題最合适 Joe，且有少部分較難的，是以接下來的課程安排會盡量安排 A 課程的學習。
平均 PKS 可以表示學生的知識水準，友善教師進行成績排名，了解學生在班級内的學習水準：
Dan Bindman 從技術角度解讀了自适應學習系統中的知識評估模型 PKS，而松鼠 AI 與斯坦福國際研究院（SRI）聯合實驗室研究員 Sam Wang 和松鼠 AI 産品經理 Elaine Yin 則從理念和産品的角度介紹了松鼠 AI 自适應學習系統。
AI 自适應學習
自适應學習是一種教育科技手段，它通過自主提供适合每位學生的獨立幫助，在現實中與學生産生實時互動。
——《解碼自适應學習》，培生集團
自适應學習背後的技術簡單來講是将知識分解成許多細粒度知識點，通過不斷測試來實時了解學生對不同知識點的掌握程度，并根據學生的掌握程度自動規劃下一步學習内容，保證學生一直能夠學習最适合自身水準的知識點。
那麼自适應學習目前狀況如何呢？
創立于 2008 年的 Knewton 是一家自适應教育平台公司，主要面向發行商、學校及全球的學生提供預測性分析及個性化推薦。其核心産品——自适應學習引擎，可以使用個性化資料展現學生的特征，在學生學習資料搜集、個性化學習内容推送等技術上處于領先地位。
歐美國家的自适應學習産業已經發展了幾十年，而中國的教育産業也不甘落後。松鼠 AI Elaine Yin 在演講中介紹了松鼠 AI 的智适應學習系統。
松鼠 AI 的智适應學習系統
在松鼠 AI 智适應學習系統中，學生的學習之旅。
該演講還介紹了松鼠 AI 智适應學習系統的幾個特點：
- 線上課程 + 線下學習中心
- 70% 松鼠 AI 智适應學習系統 + 30% 真人教師
- 全面詳盡的知識圖譜，展示超納米級細粒度知識點
- 在智适應學習系統中使用 AI 技術達到精準掃描、檢測、追根溯源等精準學習效果
- 采用多模态行為分析 (MIBA) 監測來分析學生面部表情和行為，進而評估學生注意力的集中程度，檢測并分析出學生的學習情緒，實作對學生學習狀況的準确解讀，幫助教師推斷出真正的問題區域，進而實施個性化教育。
知識圖譜展示細粒度知識點
該演講展示了松鼠AI智适應學習系統提供的詳盡知識圖譜和知識點九級拆分。
知識圖譜示例。
松鼠AI提供的知識點九級拆分示例。
松鼠 AI 智适應學習系統中的 AI 技術
- 松鼠 AI 智适應學習系統利用知識圖譜技術和知識空間理論評估學生的知識水準；
- 利用貝葉斯網絡、貝葉斯推斷、貝葉斯知識追蹤和項目反應理論（IRT）掌握學生的實時學習程序，進而評估每個學生對知識的掌握情況并預測未來學習技能；
- 利用其自适應學習引擎，結合算法、内容、資料和教學設計為學生動态推薦最合适的學習内容。
松鼠 AI 與斯坦福國際研究院（SRI）聯合實驗室研究員 Sam Wang 在演講中介紹了 SRI EDU 目前的研究方向：系統性地研究、嚴謹地評估教育創新的結果，并分享了他關于教育領域人機命題的研究。
在成都的人機教師研究中，研究者從成都市 20 所中學随機抽取 163 名 8 年級學生，将其分為人工智能實驗組和專家教師對照組（按照實驗前進行的測試成績平均配置設定）。兩組學生經過将近 6 小時的學習後再次進行測試，結果表明實驗組的學生平均分高于對照組。
此外，該演講還介紹了網絡教育的六次浪潮：網際網路+ 浪潮、工具化浪潮、O2O 浪潮、内容獲客浪潮、真人一對一浪潮、人工智能浪潮。
第一次浪潮是基于網際網路的教育，即 MOOC，它部分地解決了教育資源不平等配置設定的問題，但缺陷是很多學生無法堅持完成課程，且缺乏針對個體的教學。
第二次浪潮是工具化的浪潮。随着移動網際網路的發展、智能手機的普及，教學領域中的工具類産品應運而生。工具化滿足了學習者的部分需求，但并未解決教育的本質問題，沒有介入到教學過程中。
第三次浪潮是 O2O 浪潮，它基于移動互聯和位置服務（LBS）技術的成熟，利用 LBS 技術為學習者比對身邊的老師，讓使用者找到最近、最優質的老師來提供教學服務，起到中介作用。
第四次浪潮是内容獲客浪潮。其優勢在于逐漸切入教育本質，提供優秀的内容資源。缺點是内容的輸出價值感不強，無法形成教學完整閉環。
第五次浪潮則是真人一對一教育，即每個老師每次隻教一個學生，針對學生的學習進度設計課程。其優勢在于教學品質有保證，師生之間能夠實時互動。但是這種教育屬于勞動密集型，且不同教師的教學水準參差不齊。
伴随着人工智能的興起，自适應學習漸漸掀起了教育領域的第六次浪潮。
從這兩個演講中，我們可以較多地了解自适應學習系統，以及 AI 技術在教育行業中的應用。
DeveloperWeek 2019 一覽
作為大型開發者大會，DeveloperWeek 2019涉及大量關于開發技術、平台、工具等的讨論。
松鼠 AI 介紹了如何利用 AI 技術助力教育事業，及其智适應學習系統的産品和技術細節。此外，英偉達工程副總裁 Claire Delaunay、Slack 聯合創始人和 CTO Cal Henderson、Eventbrite 技術架構師和聯合創始人 Renaud Visage、Stack Overflow CTO David Fullerton 等也發表了精彩的演講。
英偉達工程副總裁 Claire Delaunay 介紹了 ISAAC 平台，ISAAC 是英偉達為機器人創業者進行增強學習的專屬訓練平台，于 2018 年 6 月推出，內建了軟體、硬體和虛拟世界機器人模拟器。擁有 15 年機器人研究經驗的 Claire Delaunay 該在演講中介紹了建構機器人的關鍵性挑戰、AI 在自動機器突破中的關鍵作用等。
英偉達工程副總裁 Claire Delaunay 現場展示英偉達 ISAAC 平台。
Slack 是增長最快的 SaaS （為企業提供軟體服務）公司，它在發展過程中展現了極強的産品擴容性。Slack 聯合創始人和 CTO Cal Henderson，也是 O’Reilly 暢銷書《建構可擴充的網站》（Building Scalable Websites）的作者，在 keynote 演講中講述了雲系統對産品擴容性和便捷性的幫助。
Slack 聯合創始人和 CTO Cal Henderson（左）在現場。
線上活動策劃服務平台 Eventbrite 成立于 2006 年，經曆了多次網際網路變革：社交媒體、大資料分析、移動網際網路浪潮和 API 的廣泛使用。Eventbrite 技術架構師和聯合創始人Renaud Visage 分享了 Eventbrite 在這 13 年裡從一個簡單的網頁産品成長為全球活動和票務管理技術平台所面臨的機遇與挑戰。此外，他還分享了自己對 API 的了解。
Eventbrite 技術架構師和聯合創始人 Renaud Visage 的分享。
知名問答社群 Stack Overflow 的 CTO David Fullerton 回顧了 Stack Overflow 十餘年的曆程，他表示目前 Stack Overflow 每月有超過 5 億浏覽量和 1700 萬問題，這些數字不僅僅表示流量和浏覽量，還代表數百萬開發者在這裡互相幫助并節約了大量時間。他表示：「Stack Overflow的願景是幫助每個開發者學習和分享知識」。
Stack Overflow CTO David Fullerton 的現場演講。
DeveloperWeek 2019 的主題是「開發者技術時代」（DevTech Age）。正如大會對該主題的诠釋：「我們正處于開發者技術時代，開發者技術和工具是最具颠覆性也最基礎的技術創新。」
本文為機器之心原創，轉載請聯系本公衆号獲得授權。