EdTech Thinking #11 - 与 AI 一起做产品系列之——名为 SmartGloss

OCTO

Apr 21, 2023

本周话题：与 AI 一起做产品系列之——名为 SmartGloss
文章：教育工作者用的人工智能术语表
教育之美：如果 TikTok 视频有一百万次浏览，就取消期末考试

与 AI 一起做产品系列之——名为 SmartGloss

系列链接：

（一）建立愿景

前文回顾

根据自身阅读教育技术相关资料的经历，发现如果能比较容易得到概念或术语的解释，会降低我的阅读难度，从而更容易达到通过阅读吸收知识的目的。随后向 AI 咨询了人们在阅读过程中可能会遇到的阻碍，并让 AI 以此出发点，最终构想出这样一款应用：

本期目标

前文也提到，目前还无法完全按照 AI 给出的设想来实行，我们前期主要解决如何更容易获得概念或术语的解释问题。所以本期需要将我的这个想法告诉 AI，与他在此基础上再做一番探讨，目标是让 AI 描绘出最终会实现的这款产品是个什么样子。

过程记录

我还是想先基于 AI 给的这个智能阅读辅助应用的设定，来看看它具体是个怎样的使用场景，我相信也能从中获得一些思路：

通过这样的描述，瞬间有画面感了。就我看来，这个应用很像微信读书，有自己的阅读器，然后用户的阅读内容主要由应用提供和用户上传。我从中发现了一些可能适用于我们最终要实现的这个工具的想法：建立学习社群、与其他学习平台集成。接下来，引导 AI 往我们最终想要实现的工具方向上靠拢：

很好，不是做一个阅读器的思路了。这里面的阅读辅助工具最符合我的需求，然后我又用翻译软件的划词翻译功能来进一步引导：

虽然他把我说的类似翻译软件直接当成了翻译，但从整个回答来看，其实不太影响意思。此外，第2、3、4项是我未曾想到的功能，这又帮我扩展了一些思路。接着我直接向他描述了我的阅读经历和一个划词释义工具的设想：

对比上一个回答，这次他给的建议更加有针对性。再看看这个工具往后该怎么发展：

虽然有些建议在前面的回答中就已经提过了，但这次的建议依然有所帮助，例如知识图谱整合，可以在对概念解释的界面增加一个“了解更多”按钮，点击后就可以展示这个概念相关的其它概念，以帮助用户进一步理解。同样的，也让 AI 根据这个划词释义工具来回答愿景相关的问题：

对比之前的那张愿景表格，这里的研发可行性变为了“可行”。再让他描绘用户使用时的画面：

嗯，完全符合我预期的一个画面。最后再让 AI 来给工具命名：

可能不那么合适，不过就先这么着吧。

至此，我们对 SmartGloss 的前期探讨和构想方面的工作基本已完成。下一步将进入产品原型和 UI 的设计阶段，到时就要用到别的 AI 工具了，敬请期待。

参考资料：

ChatGPT Mar 23 Version，GPT-4，https://chat.openai.com/

文章

1、AI-ALOE 以 ChatGPT 为基础，在成人学习和在线教育方面进行创新

[https://aialoe.org/chatgpt/]

美国国家成人学习和在线教育人工智能研究所（简称AI-ALOE）——旨在开发新的人工智能理论和技术，以提高终身学习和劳动力发展的在线教育质量，其成立于2021年[https://reurl.cc/MRg53n]。根据这篇文章的内容来看，美国的在线教育已经在一些教学场景上实践过一段时间的 AI 技术了，现在他们利用 ChatGPT 来增强这些技术的效率和效果。

2、拥抱 DARPA 模式进行教育技术创新：用 GPT-4 及其后续技术绘制路线图

[https://reurl.cc/1eLVqp]

作者建议将一种高风险、高回报的运作模式用在教育理论和技术的研发上，以创造出类似于 GPT-4 这样的颠覆性应用，来改变教学和学习方式，提高公平性和包容性。

3、LLMs, Embeddings, Context Injection, and Next Generation OER

[https://reurl.cc/1eLVE9]

ChatGPT 最为人所诟病的就是它会编造非事实内容，且无法意识到自己的错误。如果没有这问题，那么用对话的形式来使用 OER（开放式教育资源）是很合适的。文章介绍了一种将特定领域的知识输入进 LLM（大型语言模型）来达成这一目的的方法[https://reurl.cc/klbeW9]。

4、印度计划出口其极为成功的数字支付系统

[https://reurl.cc/V8ZxZQ]

文章内容本身与教育技术并不相关，但教育是一个系统中的系统，我们仅看教育领域内的事物是不太够的。此文主要讲了印度官方的数字支付系统，不过我更关注的是其背后的基础设施——DPI（Digital Public Infrastructure，数字公共基础设施），用于数字身份、支付和数据交换的可互操作平台，使政府能够为公民提供基本服务。

想象一下，各平台的身份系统都关联数字身份证（事实上，国内的平台基本都有做实名验证），并且通过一个人的数字身份证就能获取到此人在各平台中产生的数据（例如医疗、金融、教育或社会关系等等）。虽然这个数据交给人类并没有多少的分析可能性，但 AI 确很擅长进行多类型数据分析，并从中找出因果关系。这对于教育数据的分析工作而言，是一种非常好的补充，因为有些教育问题很可能并非教育本身造成。而要做到这一点，我觉得就需要有政府出面，建设一套像印度这样的 DPI 才行。当然了，不同平台的数据互通必然牵涉用户数据的隐私和安全问题，需要在政府、企业和用户之间取得一定平衡。

5、教育工作者用的人工智能术语表

[https://reurl.cc/ykb8jq]

算法：算法是人工智能系统的“大脑”，决定了系统的决策。换句话说，算法是AI系统采取行动的规则。机器学习算法可以自主发现规则（参见机器学习了解更多）或基于规则，由人类程序员设定规则。
人工通用智能（AGI）：人工通用智能尚未实现，它指的是一个 AI 系统能够学习、理解并解决人类可以解决的任何问题。
狭义人工智能（ANI）：AI 可以解决特定领域的问题，这被称为狭义人工智能。例如，智能手机可以使用面部识别来识别照片应用程序中个人的照片，但该系统无法识别声音。