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造就第448位講者梁靜

乂學(xué)教育-松鼠AI 合伙人

曾經(jīng)，我們認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)能夠改變教育。

是的，它在某種程度上，在上一個(gè)階段，確實(shí)幫助了很多貧困地區(qū)，非一線城市的地區(qū)，或者家庭收入不是很好的孩子們獲得他們平時(shí)獲得不了的教育資源。

但是它不精準(zhǔn)，無法一對(duì)一的教學(xué)。

從我們角度看，傳統(tǒng)的教育有四大困境。

第一就是教師。我們?cè)诒鄙蠌V深能見到高級(jí)教師或者非常資深的老師，但是在巴東的特困地區(qū)，根本就沒有教齡在五年以上的好老師。

第二個(gè)困境就是千人一面的學(xué)習(xí)內(nèi)容。就算是在北上廣深的大城市，在所有的教室里面每一個(gè)孩子所接收到的信息都是一樣的。

90分的孩子可能會(huì)覺得這堂課有些浪費(fèi)時(shí)間了，因?yàn)樗雽W(xué)習(xí)更加晉級(jí)的知識(shí)。但可能30分的孩子就會(huì)覺得完全沒有辦法學(xué)懂。

第三個(gè)困境就是，事實(shí)上每一個(gè)孩子的學(xué)習(xí)速度是不一樣的。就算都是中等生，每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)所需要的時(shí)間也是完全不一樣的。

而在同一個(gè)課堂上，在每一個(gè)孩子學(xué)習(xí)同樣的知識(shí)點(diǎn)的時(shí)候，他們所擁有的時(shí)間是一樣的。

第四個(gè)困境是，在正常的教育過程中，孩子們學(xué)的大部分都是某一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，但是無法讓孩子們學(xué)到更好的一些能力、思想、方法，也就是我們提倡的素質(zhì)教育。為了素質(zhì)教育，我們要花額外的一些費(fèi)用和精力去給孩子們報(bào)各種各樣的課。

今天我想提一個(gè)新概念——智適應(yīng)（AI adaptive learning）。其實(shí)在全球已經(jīng)有很多的公司已經(jīng)在涉足AI adaptive learning ，即AI智適應(yīng)這個(gè)領(lǐng)域了。

像Knewton ，它是全球第一家用自適應(yīng)這種技術(shù)去做教育的。扎克伯格、比爾·蓋茨的基金其實(shí)都在注資。

以上這些教育公司，包含有英國(guó)的，美國(guó)的，澳洲的，韓國(guó)的，印度的。

我們也在試圖做一個(gè)智適應(yīng)的教育系統(tǒng)。我們?cè)谌珖?guó)400多個(gè)城市已經(jīng)建立了將近2000家線下學(xué)習(xí)中心。除了線下中心，我們還有另外一種模式，就是在線在家學(xué)的模式。

在這個(gè)教學(xué)系統(tǒng)當(dāng)中，學(xué)生們有70%的時(shí)間是在沒有老師的情況下跟AI引擎系統(tǒng)學(xué)習(xí)，另外30%的時(shí)間和一個(gè)真人老師去對(duì)話。

這個(gè)真人老師給他的功能不是教學(xué)，而是輔助、鼓勵(lì)和引導(dǎo)。如果學(xué)生有任何的困難，老師會(huì)去幫助他，更像是一個(gè)助教。

這樣一個(gè)教育系統(tǒng)有三個(gè)層次。

第一個(gè)層次有學(xué)習(xí)地圖、內(nèi)容地圖以及整個(gè)的目標(biāo)。

第二層是評(píng)估以及推薦系統(tǒng)。也就是說，當(dāng)孩子們?cè)趯W(xué)習(xí)和訓(xùn)練過程中，如果有任何的信息反饋，這個(gè)平臺(tái)會(huì)馬上反饋出來下一個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)該讓他去學(xué)什么樣的內(nèi)容是最適合的。

第三個(gè)層次是信息的捕捉以及信息的分析模式。

因?yàn)槭占胶⒆拥男畔⒅蟛豢赡軟]有反應(yīng)和計(jì)算就直接引到下一環(huán)節(jié)，而是需要大量的數(shù)據(jù)以及算法用最快的速度反映出來，然后給到第二層次的推薦系統(tǒng)。

第一層次的知識(shí)地圖其實(shí)是一個(gè)孩子的知識(shí)圖譜。每一個(gè)孩子會(huì)有一個(gè)這樣的知識(shí)圖譜。紅色的代表他百分之百?zèng)]有掌握的，綠色的代表他已經(jīng)完全掌握的了，黃色代表他掌握的百分比在適中的程度。

當(dāng)孩子進(jìn)入到系統(tǒng)之后，都會(huì)先做一個(gè)評(píng)測(cè)。這個(gè)評(píng)測(cè)非常短，但通過這個(gè)評(píng)測(cè)我們能知道這個(gè)孩子他哪些知識(shí)點(diǎn)是薄弱的，哪些知識(shí)點(diǎn)是百分之百掌握的，哪些是掌握得一般的。

系統(tǒng)只會(huì)去給他推送他沒有掌握的那一部分的知識(shí)點(diǎn)以及一些訓(xùn)練能力的方法。他已經(jīng)掌握的就會(huì)跳過。

這避免了我們?cè)趥鹘y(tǒng)教學(xué)當(dāng)中的刷題模式。甚至可以避免有一些學(xué)生其實(shí)已經(jīng)掌握了這個(gè)知識(shí)點(diǎn)，但因?yàn)樵谕粋€(gè)課堂上，所以只能再去學(xué)習(xí)一遍的情況。

我們還把知識(shí)點(diǎn)做了分拆。

舉例，一個(gè)在課本里的知識(shí)點(diǎn)；分?jǐn)?shù)加減法。我們用了九級(jí)的拆分，把它拆到非常細(xì)小的知識(shí)點(diǎn)。在第二層級(jí)的知識(shí)點(diǎn)拆分能看到有求加求減法中的一些未知項(xiàng)。我們會(huì)這樣一直拆到九級(jí)。

為什么要拆到九級(jí)呢？

早期的AI自適應(yīng)教育公司做到的是從原來的300個(gè)拆到了3000個(gè)知識(shí)點(diǎn)。而我們做到是從300個(gè)直接拆到了30000個(gè)知識(shí)點(diǎn)。這花費(fèi)了我們大量時(shí)間，是我們幾百位老師共同的精華。

拆到這么細(xì)的目的就是為了讓孩子們學(xué)得更加精準(zhǔn)。剛才我提到了一個(gè)評(píng)測(cè)的引擎，通過評(píng)測(cè)的系統(tǒng)，它可以找到孩子的知識(shí)薄弱點(diǎn)和強(qiáng)項(xiàng)。這個(gè)薄弱點(diǎn)如果足夠小，那么孩子們只要學(xué)習(xí)那個(gè)細(xì)小的沒有掌握的就可以了。

但如果是在傳統(tǒng)的教學(xué)當(dāng)中，可能被抓取到的薄弱點(diǎn)只是第一層級(jí)的知識(shí)點(diǎn)。只要考得不好，學(xué)得不好，答題慢，可能就要把那個(gè)知識(shí)點(diǎn)里的全部?jī)?nèi)容都學(xué)一遍。

實(shí)際上沒有人知道學(xué)生到底是這個(gè)大的知識(shí)點(diǎn)里面的哪一個(gè)細(xì)小知識(shí)點(diǎn)掌握得不好。也許我們能夠找到。

我們還開發(fā)了MCM系統(tǒng)——model of thinking，capacity and methodology，就是學(xué)習(xí)的思想、能力和方法。

同樣，這個(gè)系統(tǒng)我們也做了納米級(jí)的知識(shí)點(diǎn)的拆分。

以物理這個(gè)學(xué)科為例，除了正常學(xué)一些知識(shí)之外，我們可以把對(duì)稱思想、等效思想、類比思想、逆推思想等等分拆出來。

其實(shí)，這些思想都是揉在我們正常的一些學(xué)習(xí)知識(shí)里的。

當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)這個(gè)孩子的逆向思想不夠好，未來這個(gè)系統(tǒng)就會(huì)給他去盡量推一些跟逆向思想相關(guān)的訓(xùn)練的知識(shí)，讓他去訓(xùn)練他的逆向思想。

以數(shù)學(xué)能力的拆分為例，我們從數(shù)學(xué)的學(xué)科當(dāng)中發(fā)現(xiàn)了運(yùn)算能力、樹桿法、逆推法、探究能力、應(yīng)用能力等等。其實(shí)大家都知道，數(shù)學(xué)這個(gè)學(xué)科特別有價(jià)值，它不僅僅是紙面上的如何做題，更多的是訓(xùn)練一些邏輯思維。

同樣，語(yǔ)文這個(gè)學(xué)科有理性意義的膨脹以及語(yǔ)境的分析等等能力。

其實(shí)這些真的在我們未來的工作生活當(dāng)中非常有用。

特別有幸，我們剛剛參與一個(gè)電視節(jié)目。當(dāng)時(shí)我們就用了MCM的這套理論評(píng)測(cè)出來六個(gè)不同的職業(yè)。

他們?cè)诿苁依镒鲂W(xué)、初中的題目，做完之后，系統(tǒng)自動(dòng)得出這六個(gè)人在密室里的能力、思想、方法分別達(dá)到了一個(gè)什么樣的水平，并且進(jìn)行了分析，從而推斷出來這個(gè)人有可能會(huì)適合什么樣的職場(chǎng)。

這并不代表說你一定要從事這個(gè)領(lǐng)域，而是說我們發(fā)現(xiàn)了自己平時(shí)根本就不知道自己擁有的一些思想、能力和方法。

再進(jìn)一步，孩子們的學(xué)習(xí)可以動(dòng)態(tài)測(cè)評(píng)。

在這里我想舉一個(gè)例子，我們會(huì)看到一個(gè)圖譜，這里一共是三個(gè)學(xué)生，第一個(gè)學(xué)生的掌握率是80%，也就是說他有80%的知識(shí)點(diǎn)是掌握得非常好的，20%掌握得不好。

三個(gè)學(xué)生都是80%的掌握率，但是第二個(gè)學(xué)生孫同學(xué)，他的紅色的知識(shí)薄弱點(diǎn)跟第一個(gè)同學(xué)是完全不一樣的。第三個(gè)同學(xué)于同學(xué)，他的20%的知識(shí)薄弱點(diǎn)也是不一樣的。

哪怕他們好像是同樣的水平，好像是同樣的領(lǐng)域掌握得不好，但通過算法就能夠診斷出來每一個(gè)孩子，實(shí)際上他們都是完全不一樣的。

孩子們?cè)谖覀兿到y(tǒng)里面使用大概二到三個(gè)月左右的時(shí)間，系統(tǒng)就會(huì)幫他設(shè)置出他下一階段的學(xué)習(xí)目標(biāo)。但是這個(gè)學(xué)習(xí)目標(biāo)不是永恒不變的，不是說這個(gè)目標(biāo)定完了，他的學(xué)習(xí)路徑就會(huì)這樣一直不變。

系統(tǒng)會(huì)給他重新設(shè)定一個(gè)可變動(dòng)的目標(biāo)，再根據(jù)他新設(shè)置的目標(biāo)再為他進(jìn)行后續(xù)的一些推薦。

我們還在做一些新研究。

第一個(gè)項(xiàng)目是我們和斯坦福研究院從三年前就開始合作的一個(gè)項(xiàng)目，是一個(gè)人機(jī)互動(dòng)的平臺(tái)?，F(xiàn)在我們能做到的是，機(jī)器推送給孩子們，但沒法做到的是，孩子們第一時(shí)間把他們的反饋給到我們。

這個(gè)平臺(tái)的功能是，當(dāng)孩子們做完這道題或?qū)W完這個(gè)板塊的時(shí)候，如果他們遇到了任何的問題，或者他們有任何反饋，第一時(shí)間就可以通過這個(gè)平臺(tái)反饋給我們的系統(tǒng)。

這是一個(gè)我們稱為human-machine interface的平臺(tái)。

另外一個(gè)平臺(tái)叫MIBA ，就是多輸入學(xué)習(xí)行為的分析平臺(tái)。

這個(gè)平臺(tái)有一段小的視頻，大家可以看一下。

這段視頻中大家能看到孩子們會(huì)帶有一個(gè)腦電波的環(huán)，實(shí)際上還有一些小的設(shè)備。目的就是階段性地測(cè)試一下，孩子們對(duì)哪一些學(xué)習(xí)內(nèi)容或者哪一種教學(xué)多媒體的形式更感興趣，以及他們的注意力集中程度、專注程度和腦電波的反饋程度。

抓取到這些數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)跟這個(gè)孩子在當(dāng)下的學(xué)習(xí)行為以及結(jié)果進(jìn)行結(jié)合綁定分析，從而得出來他下一個(gè)環(huán)節(jié)應(yīng)該做什么樣的事情。

大屏幕上有三個(gè)學(xué)生，對(duì)這三個(gè)學(xué)生在同樣一個(gè)知識(shí)點(diǎn)上花費(fèi)的時(shí)間，眼睛專注在屏幕上的程度和時(shí)間等等做了深度的分析，分析完之后會(huì)得出一個(gè)結(jié)論。每一個(gè)孩子，下一個(gè)階段是應(yīng)該去休息一會(huì)兒，或者他應(yīng)該繼續(xù)地學(xué)習(xí)，或者人類老師在這個(gè)時(shí)候需要介入，跟他做一些溝通、感情上的輔導(dǎo)，他才能繼續(xù)去學(xué)習(xí)等等。

我們做了一張圖表，左邊是學(xué)生的名字，右邊是不同的知識(shí)點(diǎn)。我們抓取了一些我們系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)，比如立方根這樣的一個(gè)數(shù)學(xué)知識(shí)點(diǎn)，其實(shí)每一個(gè)孩子他所使用的時(shí)間是完全不一樣的，有的孩子只需要150秒，有的孩子將近需要4000秒，不代表這個(gè)花費(fèi)時(shí)間少的就是一個(gè)學(xué)霸。有的時(shí)候我們發(fā)現(xiàn)，反而一個(gè)很簡(jiǎn)單的知識(shí)點(diǎn)，一個(gè)學(xué)霸反而是學(xué)不好的。反而，“學(xué)苗”或“學(xué)中”學(xué)得好。

另外一個(gè)維度表明，同一個(gè)孩子其實(shí)在每一個(gè)知識(shí)點(diǎn)上花費(fèi)的時(shí)間也是不同的。這個(gè)也同樣不能按照難易程度來分。

我們常常會(huì)說，簡(jiǎn)單的花的時(shí)間少，難的花的時(shí)間長(zhǎng)。其實(shí)每個(gè)孩子的知識(shí)圖譜和學(xué)習(xí)能力是完全不一樣的。有些孩子真的是“學(xué)苗”，但一些難度較高的東西，他學(xué)得反而比別人快。

所以我們一直認(rèn)為，沒有任何一個(gè)孩子應(yīng)該在同樣的環(huán)境當(dāng)中，在同樣的教室里面學(xué)習(xí)。因?yàn)槊恳粋€(gè)孩子都是不一樣的，他們都是個(gè)性化的。

我們相信技術(shù)可以幫助到更多的孩子，更重要的是，發(fā)現(xiàn)更多的孩子的潛力，從而去培養(yǎng)他們，去點(diǎn)燃他們。

我希望能夠喚起他們心中對(duì)學(xué)習(xí)的那一份快樂跟喜悅。一旦他們喜歡上了學(xué)習(xí)，他們不反感學(xué)習(xí)了，我們相信每一個(gè)孩子都是非常優(yōu)秀的。

最后，我們相信，AI能夠給我們的未來教育帶來的是：孩子們不再深入在題海戰(zhàn)術(shù)了，孩子們的學(xué)習(xí)時(shí)間可以減少。通過我們系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)時(shí)間目前是可以減少到80%。

那減少出來的時(shí)間我們希望孩子們可以從事更多的適合他們的畫畫啊，體育啊，機(jī)器人啊，甚至戶外的探險(xiǎn)這樣的活動(dòng)當(dāng)中。不要扎在課本當(dāng)中，不要一直扎在學(xué)習(xí)當(dāng)中。

相信通過AI ，我們的教育會(huì)有一個(gè)更加美好的未來。

策劃 | 曹威；編輯 | 陶可欣；校對(duì) | Lily

視頻 | Eddie；版面 | 穎仔

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在教育行業(yè)，AI可以做些什么呢？

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