《教育部關(guān)于加強和改進中小學(xué)實驗教學(xué)的意見》明確指出：“2023年前要將實驗操作納入初中學(xué)業(yè)水平考試，考試成績納入高中階段學(xué)校招生錄取依據(jù);在普通高中學(xué)業(yè)水平考試中，有條件的地區(qū)可將理化生實驗操作納入省級統(tǒng)一考試”。在教育部這一文件出臺之前，多個省市已經(jīng)發(fā)文在轄區(qū)內(nèi)開展中考實驗操作考評。

　　傳統(tǒng)實驗考評方式存在著集中調(diào)配大量專業(yè)教師難度大、教師主觀評分個人差異大、學(xué)生操作過程難以復(fù)制、靠后數(shù)據(jù)整理工作量大等問題。基于此，人工智能(AI)在中考實驗考評中有著非常廣闊的應(yīng)用前景。近日，采訪了西南交通大學(xué)黃進教授，請他談一談AI在中考實驗考評及整個基礎(chǔ)教育領(lǐng)域的應(yīng)用情況。

黃進教授

　　黃進教授現(xiàn)任西南交通大學(xué)中國土地信息大數(shù)據(jù)研究院院長、西南交通大學(xué)&華為技術(shù)有限公司機器視覺聯(lián)合實驗室主任，主要研究方向為圖像處理和機器視覺、大數(shù)據(jù)挖掘和人工智能。編著《數(shù)字圖像處理原理與實現(xiàn)》教材1部，在國內(nèi)外期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，主持或參與省部級各類縱向項目10余項，主持橫向項目20余項，有發(fā)明專利及發(fā)明專利申請10余項，實現(xiàn)10余項科研成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，成果轉(zhuǎn)化經(jīng)費達(dá)1000余萬元，曾榮獲國家級教學(xué)成果獎二等獎、四川省教學(xué)成果獎一等獎、中國電子教育學(xué)會“十二•五”高等教育科學(xué)研究一等獎，獲得成都市科技局科技人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目資助等。

　　采訪者(以下簡稱“問”)：請介紹一下您的研究背景和科研經(jīng)歷。我們知道AI在各個領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，是什么機遇使您把AI在實驗考評中的應(yīng)用作為研究方向之一的?

　　黃進(以下簡稱“答”)：我于1996年進入大學(xué)本科學(xué)習(xí)，專業(yè)是計算機及應(yīng)用。2000年繼續(xù)攻讀碩士學(xué)位，專業(yè)是計算機應(yīng)用技術(shù)，研究方向是數(shù)據(jù)挖掘，就是近幾年興起的大數(shù)據(jù)技術(shù)。2003年碩士畢業(yè)后留校任教，接著繼續(xù)攻讀博士學(xué)位，研究方向是圖像處理及計算機視覺，就是近幾年國家大力發(fā)展的AI技術(shù)。就這樣，我在不知不覺間投身到了大數(shù)據(jù)和AI技術(shù)研究領(lǐng)域。

　　自黨的十八大提出實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略以來，國家高度重視科技成果的轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)化，我校也適時推出了職務(wù)科技成果轉(zhuǎn)化實施細(xì)則，鼓勵高校教師投身到技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化的浪潮中。在此背景下，我的工作重點也從傳統(tǒng)的純科學(xué)研究轉(zhuǎn)移到推動政府、行業(yè)、企業(yè)實際痛點難點問題解決的技術(shù)創(chuàng)新及成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用方面，我們團隊先后把科研成果轉(zhuǎn)化應(yīng)用到智慧交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧國土、智慧文旅等領(lǐng)域，得到了政府、企業(yè)的認(rèn)可，取得了一些小小的成績。

　　我進入智慧教育領(lǐng)域，把AI技術(shù)應(yīng)用于中考理化生實驗操作考評，可以說是偶然中的必然。高校本身就屬于教育系統(tǒng)，在早幾年的科學(xué)研究工作中，我們團隊已經(jīng)開展了基于機器視覺的體育考試評分技術(shù)、職業(yè)技能考試評分技術(shù)、課堂交互行為識別等研究工作，打下了堅實的理論研究基礎(chǔ)。后來，我在與廣東天智實業(yè)有限公司李美英董事長就智慧教育的產(chǎn)教融合進行交流時，對AI技術(shù)應(yīng)用于中考理化生實驗操作考評的重要意義和應(yīng)用前景產(chǎn)生了高度共鳴。

　　問：請介紹一下您的研究團隊的基本情況。

　　答：按照國家和學(xué)校職務(wù)科技成果轉(zhuǎn)化相關(guān)制度的規(guī)定，我們建立了產(chǎn)教融合的創(chuàng)新應(yīng)用研究團隊，把科學(xué)研究和工程應(yīng)用深度融合、有機協(xié)同、高效推進。

　　在科學(xué)研究方面，我們依托西南交通大學(xué)&華為技術(shù)有限公司機器視覺聯(lián)合實驗室、西南交通大學(xué)中國土地信息大數(shù)據(jù)研究院平臺，組建了由5位教授、20余位碩士博士研究生、50余位本科生構(gòu)成的科研攻關(guān)團隊，開展針對中考理化生實驗操作考評前沿算法和模型的科學(xué)研究。在不到1年的時間內(nèi)，學(xué)生們基于研究內(nèi)容參加了“互聯(lián)網(wǎng)+”、ACM程序設(shè)計大賽、SRTP、畢業(yè)設(shè)計等學(xué)科競賽和科創(chuàng)活動30余項(次)，申請發(fā)明專利5項，發(fā)表學(xué)術(shù)論文近10篇，參與項目的本科學(xué)生月科研補貼至少500起，表現(xiàn)優(yōu)秀的研究生月科研補貼可達(dá)1萬元，在開展科學(xué)研究的同時，極大地促進了高校人才培養(yǎng)工作的開展。

　　在工程應(yīng)用方面，我們依托成都西交智匯大數(shù)據(jù)科技有限公司和廣東天智實業(yè)有限公司，組建了由50余位算法工程師、研發(fā)工程師、產(chǎn)品設(shè)計工程師、項目實施工程師等構(gòu)成的技術(shù)攻關(guān)團隊，開展中考理化生實驗操作考評系統(tǒng)業(yè)務(wù)梳理、產(chǎn)品研發(fā)、工程部署、售前售后支持等技術(shù)研發(fā)和工程實施工作。此外，基于華為公司自主可控的海思芯片SDC攝像機，打造基于機器視覺的智慧教育解決方案，得到了華為公司的高度認(rèn)可，在2021年5月舉行的“華為中國生態(tài)大會2021”上，壓軸獲頒唯一一個“華為機器視覺開發(fā)者伙伴杰出貢獻(xiàn)獎”。同時，團隊還與百度公司密切合作，尋求更多自主可控技術(shù)的國產(chǎn)化應(yīng)用。

　　問：提起AI這個詞，很多人都熟悉，但對它的準(zhǔn)確含義可能就不是很清楚了。您能簡單解釋一下AI的準(zhǔn)確含義嗎?目前AI技術(shù)發(fā)展到了什么水平?

　　答：這個問題可以說很簡單，也可以說很復(fù)雜。AI即人工智能，不同學(xué)者有不同的定義，其基本內(nèi)涵簡單來說就是研究具有人類智能的人工系統(tǒng)的學(xué)科。具體來說，AI就是用人工系統(tǒng)來模擬人類的行為過程和思維過程的學(xué)科。行為過程包括走、跑、跳等運動行為，視覺、聽覺、味覺、嗅覺、觸覺等感官行為，喜、怒、哀、樂等情緒行為，聚會、聯(lián)歡、結(jié)伴等社群行為，等等。思維過程包括學(xué)習(xí)、總結(jié)、思考、規(guī)劃、推理等。人類行為學(xué)和人類思維學(xué)本身就是兩門學(xué)科，內(nèi)涵非常豐富，這也體現(xiàn)出AI技術(shù)的實現(xiàn)難度。

　　1956年達(dá)特茅斯會議的召開標(biāo)志著AI技術(shù)的誕生，隨后這一學(xué)科經(jīng)歷了幾次高低潮的起落。2006年深度學(xué)習(xí)的提出以及相關(guān)算力設(shè)施的高速發(fā)展，讓AI再次獲得突破性進展，得到社會、政府、行業(yè)、企業(yè)的高度認(rèn)可和重視，被譽為第四次工業(yè)革命的技術(shù)皇冠。AI可以應(yīng)用于千行百業(yè)，目前我們身邊能夠親歷或耳聞的應(yīng)用包括車牌識別、人臉識別、違章抓拍、無人駕駛等，但這些都停留在低層次智能和零星點應(yīng)用上，行為邏輯、思維推理等高層次智能還沒有出現(xiàn)具有較大影響力的工程應(yīng)用案例。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來說，絕大部分行業(yè)和應(yīng)用場景還沒有實現(xiàn)人工智能，但政府、社會、產(chǎn)業(yè)、行業(yè)對AI的共同認(rèn)知和發(fā)展意志又推動著千行百業(yè)開始或準(zhǔn)備開始走上AI發(fā)展之路。當(dāng)前，AI應(yīng)用是一片廣闊的藍(lán)海市場，對產(chǎn)業(yè)升級和社會發(fā)展具有重大戰(zhàn)略意義。

　　問：請您談?wù)凙I在實驗考評中的應(yīng)用現(xiàn)狀。您在研究中遇到的主要難點在哪里?

　　答：2019年發(fā)布的《教育部關(guān)于加強和改進中小學(xué)實驗教學(xué)的意見》明確規(guī)定：“2023年前要將實驗操作納入初中學(xué)業(yè)水平考試，考試成績納入高中階段學(xué)校招生錄取依據(jù)”。這為AI應(yīng)用于中考理化生實驗操作考試提供了政策支持。隨后，全國各省區(qū)市相繼出臺關(guān)于中考理化生實驗操作考試的指導(dǎo)意見，不約而同地提到采用創(chuàng)新技術(shù)手段保障實驗操作考試高效組織、客觀評價和公平公正的重要性。

　　傳統(tǒng)實驗操作考試存在調(diào)配大量考官難、主觀評分差異大、實驗過程復(fù)現(xiàn)難、考后數(shù)據(jù)整理難等問題，AI技術(shù)是解決問題的關(guān)鍵所在。當(dāng)前，AI在實驗操作考試中的應(yīng)用還處于起步階段，全國還沒有完全采用AI進行正式考試的案例，走在創(chuàng)新應(yīng)用前沿的上海、深圳等地仍以教師評分為主，AI評分僅作為輔助手段在小范圍開展試點。究其原因，在于AI評分存在很多難點：

　　(1)評分標(biāo)準(zhǔn)不一。相同實驗的評分標(biāo)準(zhǔn)，各地市存在差異，甚至較大的差異。截至目前，我看到過全國50多個地市的理化生實驗評分標(biāo)準(zhǔn)，幾乎沒有完全相同的，有些甚至差異很大。要么評分項數(shù)量不一樣，要么評分項考點不一樣，要么考點分值不一樣，等等。如何實現(xiàn)AI算法基于不同地市、不同評分標(biāo)準(zhǔn)的通用性和可擴展性是一個難點。

　　(2)實驗數(shù)量較多。據(jù)不完全統(tǒng)計，中學(xué)物理、化學(xué)、生物實驗總共有200多個，其中比較重要的有50個左右，例如測量小燈泡的電功率、高錳酸鉀固體制取氧氣、制作番茄果肉細(xì)胞臨時裝片等。如何實現(xiàn)AI算法針對不同實驗的普適性是一個難點。

　　(3)儀器類型多樣。據(jù)不完全統(tǒng)計，中學(xué)物理、化學(xué)、生物實驗涉及的儀器有1000余種，如電流表、電壓表、滑動變阻器、試管、燒杯、漏斗、顯微鏡、放大鏡、玻片等。如何實現(xiàn)AI算法針對不同儀器類型識別的準(zhǔn)確性是一個難點。

　　(4)儀器型號繁多。對于每一種儀器類型，不同生產(chǎn)廠家的產(chǎn)品外觀幾乎都不會相同;即便是同一生產(chǎn)廠家，不同型號儀器的外觀絕大部分也不會相同。例如物理實驗中常用的電流表，按測量電流量分有微安表、毫安表、安培表，按工作原理分有磁電式、電磁式、電子數(shù)字式，按工作方式分有豎式、平式等。為了實現(xiàn)對儀器的充分利用，AI算法需要針對海量的儀器型號實現(xiàn)儀器讀數(shù)的精準(zhǔn)識別，這需要建立海量樣本庫，工作量巨大，而且很難保證樣本庫的完整性。

　　(5)實驗步驟嚴(yán)謹(jǐn)。中學(xué)物理、化學(xué)、生物實驗的實驗步驟要求嚴(yán)謹(jǐn)，步驟之間大部分具有時序性和強關(guān)聯(lián)性，操作不當(dāng)輕則導(dǎo)致實驗失敗，重則可能導(dǎo)致人身傷害。例如，高錳酸鉀固體制取氧氣實驗，導(dǎo)管移出水面操作和熄滅酒精燈操作的時序性就非常重要。如何實現(xiàn)AI算法針對不同實驗步驟及其步驟時序性組合識別的完備性和準(zhǔn)確性是一個難點。

　　(6)操作細(xì)節(jié)精準(zhǔn)。中學(xué)物理、化學(xué)、生物實驗的操作細(xì)節(jié)要求精準(zhǔn)，有些細(xì)節(jié)的精度要求達(dá)到毫米級。例如，使用量筒進行液體讀數(shù)時，要求液體凹液面和量筒刻度線相切;使用漏斗進行液體引流時，要求玻璃棒靠觸三層濾紙引流。如何實現(xiàn)AI算法針對相切與否、濾紙厚薄等微觀操作識別的精準(zhǔn)性是一個難點。

　　(7)操作主觀性強。中學(xué)物理、化學(xué)、生物實驗的操作流程存在主觀性，為達(dá)到同樣的目標(biāo)，不同學(xué)生可能有不同的操作方法。例如在探究電阻上的電流跟兩端電壓的關(guān)系實驗中，電流表、電壓表、定阻電阻、滑動變阻器、電池盒、開關(guān)等儀器的連接順序存在多種可能組合。如何實現(xiàn)AI算法針對不同實驗操作組合的評分準(zhǔn)確性是一個難點。

　　問：當(dāng)所有困難都突破之后，AI技術(shù)在實驗考評中應(yīng)用的終極場景是什么樣的?

　　答：雖然AI應(yīng)用于中考理化生實驗操作考評在技術(shù)上困難重重，但我們基于20多年的技術(shù)和人才積累，已經(jīng)組織了強有力的團隊全力開展技術(shù)攻關(guān)，每個技術(shù)難點都制定了詳細(xì)的技術(shù)路線和解決方案，正在穩(wěn)步、快速和高效地實施。今年5月22日，我們在深圳某中學(xué)中考期間開展了AI評分考場實測，采用24位學(xué)生1組，其中物理、化學(xué)、生物各8位學(xué)生，學(xué)生同時考試，即考即評，AI評分與老師人工評分逐項對比，測試準(zhǔn)確率達(dá)到95.78%。緊接著的6月7日，我們在深圳另一所中學(xué)又開展了AI評分現(xiàn)場測試，采用12位學(xué)生1組，其中物理、化學(xué)、生物各4位學(xué)生，學(xué)生同時考試，即考即評，AI評分與老師人工評分逐項對比，測試準(zhǔn)確率達(dá)到96.33%，取得了理想的成效!我們有信心在今年年底左右實現(xiàn)重要實驗AI評分的正式考試應(yīng)用。

　　待所有技術(shù)難點攻克后，中考理化生實驗操作考試將以無人化、智能化、實時化為特點，即考試現(xiàn)場無需監(jiān)考老師(或僅需1—2位巡考老師)，考試成績智能評分，考試報告即考即出，整個考務(wù)工作將呈現(xiàn)工作人員少、工作效率高、考務(wù)成本低的智慧考務(wù)新模式。

　　問：除了實驗考評這一應(yīng)用場景，AI在基礎(chǔ)教育領(lǐng)域還有哪些應(yīng)用場景?這些應(yīng)用的現(xiàn)狀和前景如何?

　　答：AI在基礎(chǔ)教育領(lǐng)域的應(yīng)用場景非常多。例如，在體育教育方面，基于AI的仰臥起坐、引體向上、立定跳遠(yuǎn)評分等智慧體育技術(shù);在課堂教學(xué)方面，基于目標(biāo)檢測、運動跟蹤和行為識別的課堂教學(xué)質(zhì)量評價技術(shù);在校園管理方面，基于AI的人群聚集檢測、可疑行人跟蹤、異常行為識別等智慧校園技術(shù)等。在國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略和產(chǎn)教融合戰(zhàn)略的大背景下，基礎(chǔ)教育領(lǐng)域基于AI技術(shù)的智慧應(yīng)用必定是未來發(fā)展的趨勢，擁有極其廣闊的發(fā)展前景。

　　不瞞您說，對這些應(yīng)用場景我們已經(jīng)開始了技術(shù)預(yù)研和攻關(guān)。只要國家和行業(yè)需要，我們能夠在第一時間開展算法模型的成果轉(zhuǎn)化和工程應(yīng)用，在科學(xué)研究、技術(shù)創(chuàng)新、成果轉(zhuǎn)化和工程應(yīng)用的創(chuàng)新發(fā)展道路上肩負(fù)起科研工作者應(yīng)盡的責(zé)任。

　　來源：秘書處