人工智能助推作业场景“精准”教与学
▲台州文渊小学教师在课上利用高质量作业系统讲评作业。资料图片
▲在高质量作业系统里，各个章节班级正确率等级分布展示页面。资料图片
2021年7月，中办、国办发布《关于进一步减轻义务教育阶段作业负担和校外培训负担的意见》（以下简称《意见》），提出要“全面压减作业总量和时长，减轻学生过重作业负担”。作业的价值和意义是什么？作业“减量提质”背后的要求是“精准”，如何做到作业场景的精准？AI（人工智能）、算法等技术手段进入作业场景，将给作业带来哪些改变？一串串的问题亟待主管部门、学校、老师、家长乃至社会各界去解答；一场更加深刻的数字革命，也正在全新赋能教育改革升级。
教育信息化成为发展的“制高点”
党的十八大以来，我国信息化建设从顶层设计、政策部署到基础设施、数字资源、平台搭建、应用探索，一步一个脚印，交出了一份亮眼的成绩单。十年来，我国教育信息化已由起步应用阶段进入融合创新阶段。
国家层面，推进教育信息化发展的政策体系日臻完善，为进一步支撑信息技术大规模应用，助力教育改革发展奠定了坚实基础。其中，实施《教育信息化2.0行动计划》，呼应人工智能、大数据、区块链等技术对人才需求和教育形态的深刻改变，明确到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网＋教育”大平台。
地方层面，近日北京市出台《北京教育信息化“十四五”规划》，到2025年，北京教育信息化将实现“七个全面”的发展目标。通过科技赋能教育，推动人才培养模式变革，提升教育质量，助力减负增效，促进教育公平。截至目前，北京、上海、广州、浙江、江苏等地都已出台教育信息化“十四五”规划或教育数字化转型方案。河南、山东、广东等地的教育“十四五”规划中也都设立了教育信息化专章。
教育信息化技术应用建设更需要引入外力。“十三五”期间，以计算机教室、校园网、校园安防为代表的硬件和网络平台占教育信息化投入相当大比重。《“十四五”国家信息化规划》提出，完善国家数字教育资源公共服务体系，推进信息技术、智能技术与教育教学融合的教育教学变革，深化教育领域大数据分析应用。
为此，北京市提出，支持学校通过复用市、区级共性应用或购买社会服务的方式，降低信息化投入成本，避免重复建设，探索多元投入机制，引导社会企业参与教育信息化建设，实现共赢，激发市场活力；广州市提出，鼓励企业和社会力量加大投资并参与教育信息化建设与服务；天津市提出，积极鼓励企业投入资金，提供优质的信息化产品和服务。
精准成为高质量教育的“牛鼻子”
在提高作业设计质量方面，《意见》要求发挥作业诊断、巩固、学情分析等功能，将作业设计纳入教研体系，系统设计符合年龄特点和学习规律、体现素质教育导向的基础性作业。鼓励布置分层、弹性和个性化作业，坚决克服机械、无效作业，杜绝重复性、惩罚性作业。而在加强作业完成指导方面，《意见》要求教师要指导小学生在校内基本完成书面作业，初中生在校内完成大部分书面作业。教师要认真批改作业，及时做好反馈，加强面批讲解，认真分析学情，做好答疑辅导，不得要求学生自批自改作业。
“高质量作业是实现高质量教育的重要途径，是教育全面提质的必然要求。学生通过高质量作业，能够有效巩固所学，提升学习能力，能够提高学习效率，减轻过重课业负担；教师通过高质量作业，能够精准掌握学生学习状况，增强教学的针对性和有效性，提高教学的效率，能够精确量化地分析教学得失，改进教学，提升整体教学质量。”无锡市广勤中学校长叶皓深有感触地说。
叶皓坦言，“目前我们需要的作业，一是符合课标的、有利于学生创造性学习和能力提升，而不是死记硬背、机械重复的作业；二是精准有效的、有利于学生在个体基础上提高学习效率，而不是千篇一律、缺乏针对性的作业；三是能及时反馈的，有助于学生差异化补强提优，而不是泛泛而做、浅表学习的作业。”
“双减”政策对作业提出要求，比如记录作业时间，进行作业设计，及时批改反馈，进行学情分析，布置个性化作业，作业分层……这些要求的本质是——精准。如何做到作业场景的精准？对此，云思智学高质量作业产品负责人邹婧表示，好的作业并不是以量取胜，而是要精准适配。
“经过去年秋季学期和今年春季学期的应用实践，全国各地有上百所学校都开始使用我们的高质量作业解决方案，如北京市广渠门中学、无锡市广勤中学、台州市文渊小学等。目前来看，从作业的设计到数据采集分析，都帮助学校提供了一些有价值的教学参考。”邹婧透露。
基于云思智学高质量作业平台，台州市文渊小学以常态化作业数据采集、评价、反馈、改进为抓手，开展作业质量全过程评估，提升作业设计质量，提升课堂教学效率。以三年级数学为例，文渊小学每位老师每月平均采集36次作业数据，相当于每天都有学生学情数据的采集与积累。
日常高频的数据积累，确保了学生每章节每个知识点掌握情况的数据呈现。如第二单元笔算除法的第四课时《商中间有0的除法》与第七课时《灵活选择估算策略解决问题》的优秀率相比，第七课时优秀率占比较低，老师们就针对该课时增加了课上复习和重难点讲解，强化了学生对于该知识点的理解与掌握。
AI技术为教育信息化提供支撑
在业内专家看来，云思智学高质量作业本质上是基于海量资源、大数据、人工智能，面向多种作业场景，适配不同学生群体的个性化学习解决方案。从作业切入，既牵住了高质量教育的“牛鼻子”，又把住了教育数字化转型的“入口”，实现课前、课中、课后全链条贯通，以及师、生两侧的多维评价。
“我们拥有5.4亿的海量题库”，云思智学高质量作业研发负责人表示，正是海量的高质量题库支撑了高质量作业。与此同时，AI系统通过搜索、推荐、自然语言处理等技术，可以实现为每个学生精准推送最适合的题目与资源。
在数据采集和批改环节，OCR、图像识别等技术将教师从繁重的重复劳动中解放出来，把更多精力投入到作业精讲和个性化辅导中去。云思智学智能技术辅助批改研发负责人透露，在处理能力方面，目前云思的AI系统每分钟可批改10万份作业。
记者了解到，从2021年9月起，无锡市广勤中学跟云思智学开展合作，借助“云思智学高质量作业系统”，通过大数据学情分析系统、AI技术、海量优质精品题库资源和信息化智能终端等，将作业全流程数字化，以学校和教师的常态化使用为基线、以作业量减质提为目标，让作业这一传统学习巩固模式在广勤中学焕发新的面貌，既帮助教师和学校管理者开展作业评价、优化作业管理、改进教研教学、实现精准的课堂讲评，又能帮助学生实现举一反三的个性化精准练习，在提高学校教育质量上发挥了积极的作用。
事实上，除了能助力教师精准教学外，云思智学高质量作业系统还可以助力学校管理者实现高效管理。通过数据看板，管理者可实时掌握学校校情、教师教情、学生学情，作业情况多维度直观展现，助力实现高效精准智能的教学管理和作业管理。
“减负背景下，这套系统在学校里取得了不错的应用效果。期待后续更多年级和更多学科参与进来，帮助我们的老师和学生减负增效。”叶皓指出，实现高质量的教育必须要提高学校信息化应用水平，提升师生信息化应用能力，将信息技术和智能技术深度融入教育全过程是信息社会实现高质量教育的有效途径。（记者钟源）
[责编：肖春芳]大数据技术在银行业中的应用场景，主要有哪些
2、大数据技术在银行业中的主要应用场景
(一)大数据时代下银行的精准营销
按照单个客户个性化的营销方案和沟通服务体系，金融机构依照信息化技术手段可以建立起精确的营销方案以实现对个人客户的精准营销(PrecisionMarketing)。这种建立在精准定位基础之上的营销活动，包含着对个体的关注和差异化的认同，可以最大限度地摊平企业的成本。精准营销对于每一位金融客户的兴趣、爱好、购买能力均可以做出预测和判断，根据综合化的评分向顾客推荐金融服务及产品，以保障推荐产品在其财力范围和兴趣半径之内。精准营销的基本理念如图2所示：
商业银行如何运用大数据技术？
传统银行业当中，认识产品、产生兴趣、付款购买三个环节是金融消费者在购买过程当中必然出现的环节。由于在认知产品的过程当中，消费者会通过网络、私人渠道进行检索，对产品信息、类别进行了解以确定其购买信息，在此过程当中产生的搜索数据便可以定位消费者的收入水平、兴趣和爱好，企业借助分布式存储和云计算深度挖掘这一系列关于该类消费者的信息，形成完整的客户关系系统(CRM系统)，从而设计出各种序列的营销方案，推送给消费者，实现精准化营销。
(二)大数据时代下银行的精细化管理
大宗交易数据是传统银行最为重视的业务内容，由于受制于银行较弱的数据处理能力，体量庞大、细节更多的精细化交易数据无法得到有效处理。例如，传统银行经营模式之下，商业银行仅能记录每次的银行卡消费信息，却无法实现实时的消费信息反馈，归集整理;在存款、贷款风险管控过程当中，银行也对于对小额贷款实施有效的风险管控。一般的商业银行在记录了客户消费和挑选产品的数据后，亦没有利用好这些并不是为商业银行经营活动(风控、催收)而产生的数据。顾客的每笔投资和消费都被记录分析之后，运用数据挖掘技术将产生信息化决策，有助于提升用户体验，精细化管理水平将不断提高。
(三)大数据时代银行的低成本管理
传统银行业中的信息数据是手工化产生的，容易产生错误。特别是在信贷活动过程当中，对于银行客户信息在记录过程中产生的错误将会给银行经营的有效性造成损失，这种传统的手工信息处理方式效率低下、准确度差、成本高。在商业银行的贷款业务当中，银行需要对客户的个人信息、财务状况和抵押品等内容进行尽职调查，信息获取的成本较高。但在大数据时代，商业银行对客户信息的采录过程完全自动，通过客户自填、自报，收录客户的个人信息，从而更加精确地了解到客户的实际情况，降低人工处理成本，提高办事效率。对于个体、小微层面的关注将有效解决长期以来困扰中国企业的“小微融资难”问题。
(四)大数据时代的集中化管理
商业银行的传统业务模式当中，跨地区、跨国经营成本极高，商业银行不仅要承担开设实体机构的成本，还要承担与代理行之间产生的摩擦经营成本。在大数据技术的帮助之下，商业银行总部机构将可以更加便捷地获取更多有价值的信息，不仅局限于当地的分支机构，跨越了地域、时空限制。对各个条线的集约化管理，使得银行总部的经营权利更加集中，分支行的执行功能将被强化，银行管理职责、风控策略将被集中于总行层面，有助于进一步提高机构总体执行力，避免上传下达过程当中的摩擦成本。
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