杰克·莫斯托是卡内基梅隆大学的半退休计算机科学教授，他于 1990 年启动了 LISTEN 项目。该项目的目标是利用人工智能帮助学生学习阅读。如今，LISTEN 项目的知识产权已应用于领先的阅读人工智能导师 Amira。杰克几十年来一直是我的研究同事，在采访他时，我很想了解他从基础研究到现在帮助超过一百万学生学习阅读的产品的历程。
30 多年前，杰克刚当上父亲后，便开始着手LISTEN 项目。此前，他曾在卡内基梅隆大学攻读博士学位，参与自动语音识别研究。他知道自己想将人工智能应用于教育，这一兴趣得到了该领域先驱人物 Herb Simon 和 Raj Reddy 的鼓励。
决定性时刻发生在与父母散步时。杰克的一位同事正在开发一种智能导师，以节省电话接线员的工作时间。杰克回忆道：“我觉得，这有点不鼓舞人心。所以我问，‘如果我们要让计算机教一些东西并帮助人们学习一些东西，那么什么对帮助他们学习有用呢？’”杰克的数学家父亲鼓励杰克开发数学导师。他的母亲曾是大学报纸的编辑，坚持读书。杰克回忆道：“突然间，他明白了。”他有一个愿景，即建立一个系统，在这个系统中，人工智能会倾听孩子大声朗读的声音，并向孩子提供反馈，以便他们能够改进。幸运的是，当时美国国家科学基金会有一个资助计划，旨在资助教育领域的“高风险/高回报”探索性研究项目，而 LISTEN 项目符合要求。
1990 年，自动语音识别 (ASR) 还处于早期阶段。然而，杰克意识到，在这个应用中，可以为计算机提供学生正在阅读的文本，这“就像瓮中之鳖”（与听孩子说的任何话相比）。这是一个伟大的愿景，但结果并不那么容易，他说。“这也更难，因为孩子有无数种方式会误读文本。”杰克和女儿一起探索了 Project LISTEN 阅读辅导的早期原型。赫伯·西蒙正确地预测杰克的女儿学会阅读的速度会比他建立系统的速度更快。事实上，随后进行了 20 年富有成效的研究和开发。
从我自己的经验来看，开发出色的教育技术很少是计算机科学家可以独自完成的事情，所以我对杰克组建的团队很感兴趣。他提到了卡内基梅隆大学的人才储备，他们还与当地的一位阅读大师密切合作，这位大师是培训教师对阅读进行反馈的专家。
杰克很快在匹兹堡找到了实地考察点来测试他的想法。最初的研究根本没有使用人工智能，因为不清楚人工智能阅读导师应该做什么。相反，杰克的团队进行了一项“绿野仙踪”研究，其中一个隐藏的人扮演计算机的角色。当地的老师写了一页说明，说明这个人应该如何回应学生。这个协议被用来测试模拟系统是否“能让阅读困难的人阅读和理解比他们自己能读到的更高级的材料”。杰克回忆说，他把研究结果提交给了一个著名的人工智能会议，“当我提交的时候，我想，好吧，AAAI可能会拒绝它，因为他们认为这不是人工智能。是的。所以当它获得优秀论文奖时，我感到非常惊喜！”
有了这些结果，杰克开始着手开发一个自动化系统，该系统以速读大师伊芙琳·伍兹 (Evelyn Woods) 的名字命名，而伊芙琳恰好也是他母亲的名字。在采访中，他向我描述了许多障碍，例如：
让技术运行得足够快。
找出向学生提供反馈的良好规则。
研究出有效的方法为学生提供视觉和听觉反馈。
确定如何让学生寻求帮助。
研究结果在 NSF 会议的演示中公布。杰克回忆道：
“NSF 会议即将召开，但我们为 Evelyn 构建的组件甚至无法在同一台机器上运行。语音识别器在一台价值 50,000 美元的 HP 工作站上运行；阅读教练在一台 NeXT 工作站上运行。我们想，如果我们能及时将它们整合到这次会议中，那不是很酷吗？是的。感谢团队中的所有成员，我们成功了。那一定是‘演示之神’的时刻！哇！”
成功之后，杰克继续研究了二十年。在此期间，我经常在会议上见到杰克，我总是期待着了解 LISTEN 项目的最新进展。随着时间的推移，语音识别变得更快、更准确。杰克的团队了解到学生的哪些错误应该忽略，哪些错误应该解决。他们找到了让学生专注于任务的方法，即使电脑有点慢。他们确定了向学生提供反馈的新方法，以更好地帮助他们阅读。最重要的是，他们在学校进行了更大规模的研究，以确定他们的导师的有效性。这很有效。
采访结束时，我问杰克，他是否从研究中学到了令人惊讶的教训。杰克分享了一个故事，当时他正在探索在不同的学校环境中实施辅导：在教室、在计算机实验室，以及与阅读专家而不是课堂老师一起。团队了解到，学生与辅导员在一起的时间不同；这种差异对学习成果很重要。但杰克不想在软件中为学生应该花多少时间设定统一的政策，因为他尊重教师的决策。此外，教师不想花时间在软件中配置每个学生的作业。团队采用了一位教师设计的巧妙解决方案：他们购买了厨房计时器，这样教师就可以以非常具体、易于设置的方式给学生“目标时间”。然而，由于学生可能不尊重目标，软件中的简单显示让教师了解每个学生实际花费了多少时间。杰克分享了其他几个故事，其中低技术解决方案是由教师日常工作发明或受其启发的。这些解决方案为在不同的学校环境中很好地实施阅读辅导提供了方法。
回顾这次采访，我意识到如今Amira对人工智能的使用不仅仅反映了知识产权，还反映了杰克工作的理念。虽然底层软件已经更新，但 Amira 会继续倾听学生大声朗读，并在学生遇到单词困难时提供反馈。与 Project LISTEN 的突破性演示一样，Amira 将许多组件连接在一起，以实现统一的体验。例如，它还会显示一个发音单词的人脸，以向学生提供反馈。如今，它为教师提供了许多有用的报告——这建立在杰克的认识之上，即为教师提供正确的支持是成功的关键。而扩大研究和证据体系仍然是公司的核心使命。很高兴看到杰克的愿景的智力足迹如何成为商业产品的一部分。
半退休状态下的杰克·莫斯托 (Jack Mostow) 仍在从事RoboTutor的相关工作。他的贡献不仅体现在人工智能在教育领域的应用，还体现在他对阅读专家的关注、对教师的倾听、对推动改进的研究，以及从小规模演示转向学校大规模功效试验等方面。
Jeremy Roschelle是 Digital Promise 学习科学研究的执行主任，也是国际学习科学学会的会员。
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