随着 AI 的最新发展，离线和在线教育都发生了巨大变化。整个课堂里学生和教师之间的互动和行为都经过结构化设计，并存储起来用于分析，这为课堂表现和学习体验改善提供了有价值的信息。本次演讲中，我会展示我们在 TAL 的离线和在线教室中部署的一些成功案例，也会大概介绍在构建实际“AI + Edu”应用过程中遇到的挑战。

之后，我将讨论我们基于以下两点而制定的两项倡议：一是建立一种低成本且一致的自动口语技能评估方法，这将减少教学专业人员的单调乏味的评分工作量；二是开发多模式学习课堂活动检测的框架，有助于打破传统学习环境的障碍。

讲师介绍

刘子韬，负责人工智能在好未来各个教学场景和事业部中的落地和应用。美国匹兹堡大学获得计算机专业博士。主要研究方向是机器学习和数据挖掘，以及相关方法在推荐、广告和教育场景的应用。在 WWW，SIGIR，AAAI 等重要国际会议发表论文二十余篇，并担任 AAAI，IJCAI，KDD 等国际会议程序委员会委员。回国前曾供职于 Pinterest，主要负责 Pinterest 的图片推荐和广告竞价等业务。