新一轮技术浪潮来临 AI将如何影响教育？

　　传统教育模式下，教学质量的高低很大程度上依赖于老师的水平，而优秀教师的培训周期长、价格相对较高、在国内供需也不平衡。随着人工智能技术的不断火爆与发展，其已经深入影响到了我们生活的方方面满，对于教育这种有明确目标的学习，甚至有人将人工智能看做是快速提高学习效率、减轻人工负担的重要方式。人工智能技术的出现真的能减少教育对人的依赖，提高教学效率，让学生的学习更有效吗？

　　AI的技术成熟作为新的要素影响教育

　　查阅百科网站我们可以看到，人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。在我看来，这其实就是一套编程。从符号主义、统计主义、到大数据以及深度学习阶段，AI带来的影响是深刻的，甚至很多影响可能还未被人意识到。AI的核心是一套深度学习的系统，短期内还是弱人工智能，它只是人类的工具，只是一种能力，但是在某些具体的领域，它可以比人类做的更好。人类只要告诉人工智能这是我需要的结果，然后机器就会去自己不断地调整优化，达到人类想要的结果。

　　如今，AI在德州扑克、围棋、物体识别、语音识别等领域都得到了应用，在商业场景中，比如淘宝的推荐、美图秀秀自拍中也得到了较多的应用，可以说如今的AI在智能识别、判断领域已经得到了普遍运用，而在创造上还处于学术研究阶段。

　　每一轮技术要素的出现融合到具体的行业中，都会爆发出新的机会，但技术只是表象，本质则是结合技术实现原行业的重构，创造了更优的客户价值。同时，在成本结构上又需要具备可持续的效率，PC、移动互联网、直播技术都已证明了，如今的AI也是。比如英语一对一教学，我们看到的是直播，但是背后其实是通过直播解决了优秀老师供给稀缺的问题，重新创造了新的用户价值，构建了新的教学形态、内容研发形态以及师资管理形态。

　　因此，技术应用到具体的行业中，一定要看原来的行业如何结合技术要素进行了重新构建，而重新构建的成功与否的核心逻辑则是有没有创造了更优的用户价值，有没有提高运营效率，只有同时满足了这两点，技术带来的改变才会持续有价值。

　　AI+教育为教育领域带来的价值

　　这里必须要澄清下，教育的范畴非常大，哪怕同样的垂直领域也有分为应试类和素质类。因此，我们在这里讨论的AI+教育主要聚焦于垂直场景，单一场景下的教育培训。复杂的场景就先不谈了，比如对于作文学习和数学学习，完全是不一样的。这里讨论的是可以被数据衡量的垂直领域。

　　为什么一定要AI+教育呢？其实本质上就应该看AI+教育到底创造什么核心价值。而这一定是基于用户价值与效率维度上的，不然是没有商业价值的。教育的领域比较宽，以以提升具体可衡量的能力领域为例，其实这一块也已经够大了。

　　首先对于用户价值层面来说，对于AI+教育所带来的价值大规模地满足了用户（学生）的个性化学习需求。用户（学生）的核心价值是什么？用户（学生）需要的是提升能力，这是根本，因此所有的AI设计都是为了这个目标。而AI的技术逻辑是这样：标注数据叫做能力提升，然后告诉机器达成这个结果是好的，机器再不断地收集数据进行深度学习，达到用户（学生）想要的结果。

　　就像谷歌旗下DeepMind研发的AlphaGo只要看棋谱，最后输出的结果是赢对方，机器就在不断地进行学习达到这个目标。

　　基于这一点，AI第一步是需要拿到用户的数据和内容数据，然后拿到足够的数据后进行自我学习，这就可以针对每个人提供个性化的解决方案，让用户（学生）的能力值得到提升。总结来说，AI的技术原理带来的用户价值就是大规模地满足个性化的能力的提升。比如知名的“猿题库”就是通过自适应题库为学生提供个性化题库，并根据其个性化问题提供真人在线辅导，帮助学生了解自身学习情况、激发对练习的兴趣并提高科目学习成绩。如今在教育行业，这样的例子数不胜数。在AI技术的加持下，这种模式带来的优势非常明显，我们知道传统教育通常是以班、组为单位的，由老师提供统一的教学内容和进度安排的，学生的练习和需要做的测评也都是统一化的，而AI+教育这种偏个性化的教育则是以个人为单位，接受不同的学习进度和学习内容，练习与测评内容的个性化程度非常高，从而大大提高用户（学生）的学习效率和学习效果。

　　另外，AI+教育在数据层面也使得数据的收集变得更加多元化。特别是随着IoT的发展以及计算机视觉的成熟，AI将会增加收集用户数据的渠道，比如用户（学生）学习表情的数据通过IoT的收集可能会进一步融入AI的教育策略中，而这些数据使得用户端的行为数据来源变得更多元化，特别是在进行机器学习时，数据更充分，而随着机器决策能力的不断提升，AI+教育在这块的作用会加更明显。

　　而在效率层面，AI技术带来的另外深刻影响就是很多原来依赖于人的，重复性的工作可以被标准化，并通过机器去代替部分人的工作。原来需要人工不断重复的事情，一旦通过机器代替，那运营效率会提升很多，成本结构也会发生很大的变化。在工业领域，机械手代替大批量的流水线工人；在教育领域，课程中老师重复讲的内容，均可以通过机器代替。

　　AI+教育的难点

　　教育是关乎“人”的工作，那么AI对于教育的优势真的就那么好吗？其实AI对于教育仍然有着不少难点，比如教学的知识点和解决方案如何进行数据标注和匹配？如何做到大批量的个性化？这里面有很难跨越的点。

　　首先在AI层面，实现精准化的匹配就需要数据标注。具体表现为，一方面是用户（学生）“能力项”的定义需要明确，另一方面是解决方案需要足够精准。在AI+教育的结合中，可以把“能力项”和解决方案都定义为数据并进行标注，那么这些数据到底如何细分和标注才能让机器进行有效的深度学习，这是很难的一个点。

　　举个例子，我在淘宝的卖家培训中看到的现象：卖家的流量获取能力弱，但是影响流量的指标项却很多，列出来包括标题优化、主图点击、销量递增、下架时间等。而另外，给用户推荐的内容又必须围绕精准的能力项进行匹配，这样效率才能更高。比如需要如何做主图优化，如何做标题优化，如何做销量递增，如何设置下架时间。否则，根本就无法匹配出来。放在AI+教育的结合中同样如此，对于现有的内容体系是需要进行重新的构造并进行数据标注，这将是一个很大的工程。同样，数据匹配也是很难的点，这里面的维度更多，比如同样的知识点，学习时间可能是6个月、3个月等不同的推荐维度，另外还有提升的难易程度等一系列复杂因素需要AI在教育的应用中不断调优。

　　另外，AI+教育的难点还在于提供给用户（学生）的解决方案如何做到真正有效？从机器识别需要提升的“能力项”到推荐的方案，到完成学习，再到用户（学生）能力的提升，这里面是有鸿沟的。在学习领域，并不是拿到了方案，用户（学生）都能完成提升。因为学习的主体是用户（学生），不是机器，所以现在很流行的机器去考试只能证明机器是发展到一定阶段，但并不能直接等同于用户（学生）能力的提升。AlphaGo的任务就是直接打败对手，而教育不行，因为学习这件事情是需要用户（学生）自己去完成的。所以在我看来，机器更多的是在提供用户（学生）方案层面的价值，这块可以不断地根据用户行为进行调优，并反馈给内容端，不过用户（学生）学习过程的效果并不在AI的可控范围内，这就需要内容端也要做出大量的配合。

　　AI+教育需要冷静看待

　　AI+教育是怎么来的？谈到这个就要从在线教育在近几年的发展说起。2012年，MOOC（慕课）兴起，国内经历了第一轮在线教育热潮。不过随后几年在线教育进入了低谷，从2017年又开始慢慢回温。经历过或者一直关注在线教育的人一定会更理性，这是一种典型的路径：先热，再低谷，再走上正轨。很多第一波的在线教育企业要么死了，要么经历了不少的“磨难”后才逐渐找到了方向，也有不少企业后来在行业走向正轨的时候加入阵营。这条路径放在AI+教育上也适用，只不过如今的AI+教育知识还在经历在线教育的第一个阶段而已。

　　在趋势上，AI+教育也在很大程度上受到了在线教育的影响。早期，随着互联网的兴起，有人看到了在线教育的趋势，于是建立了在线教育的网站，K12教育尤其是外语教育尤其火热，相比于学校，学生可以直接通过互联网接触到国外的老师，口语能力与社交能力都得到了不同程度的锻炼。但是，在线教育也只能解决学生能不能学到的问题，而学生到底学的如何，学没学懂，远在网络那头的老师仅仅通过视频也许并不能感受得到，家长也不能从教师那里得到准确的反馈，于是为了解决这样的问题，就出现了智能教育的概念。再后来，随着技术的发展，智能教育也就演变出了今天我们谈到的AI+教育的分支。

　　前面我们说了很多AI+教育的优势和难点，是否意味着在未来的教育中，AI会取代老师呢？在教育的过程中，AI确实可以解放很多重复性的人力劳动，但是从AI+教育对解决方案端的内容和服务的要求可以看出，人的因素依然非常重要。比如完成内容的重构需要老师，这是极其大的工作量，而且每年还不断更新；解决方案的效果的好坏也依赖人，机器是冰冷的，人是有情感的，不管是克服惰性还是关怀，学生在学习中有其他人（比如老师）陪伴的效果也会更好。整个过程中，一定要平衡好人和机器的关系，既有体验的因素，也有成本的因素。如果体验好了，效率跟不上，那整体的价值还是没法发挥，反之亦然。

　　另外，AI+教育看起来很美，难度也很大，那么在商业中我们又该如何看AI+教育的价值呢？我认为首先是需要将各项指标可衡量化，只有可衡量化了，才更有说服力。这是教育培训很难做的事，因为学习是综合性的因素，除了学习时，还有学习外的影响。对于做教育培训，特别应试类的教育培训来说可能就会容易一些，因为它们有明确的目标，那就是帮助学生提分。其次，则需要看用户（学生）为这个目标所花费的成本，包括时间和金钱，是不是跟原来比有更明确的综合提升。因为技术是普惠的，AI+教育也是。如果反而成本会更高了，那这就没法算是成功。总之，对于教育培训等商业机构来说，需要时刻记得服务的是用户，不管是原来的技术，还是新的AI技术，都要从服务用户的角度出发，在这个基础上，运用技术，让用户在价值和成本上获得竞争力。

　　写在最后

　　时间就像前进的车轮，永远不会倒退。无论如何，AI+教育的发展趋势已经到来。在AI+教育的结合中，或许我们都希望AI能用知识原理来解决问题，来帮助人类让人变得更加聪明；或许我们都希望未来的AI在设计思路上更加贴近学生的诉求，帮助学生提升学习效率，并对学生进行更加智能化的指导。随着技术的发展，可以想象得到，我们离这一天并不遥远。可以说，AI对未来的影响是很大的，不过这也跟任何其他技术一样，我们现在更多的应该是看到其中的机会，理性看待AI的特征，更好地运用到服务于人类的生活中去，这才是我们应该看待AI的正确方式。

　　文/七对

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