原标题：周伟：　AI+ 教育会带来什么？智适应学习架构是怎么设置的？

　　2019 世界人工智能大会，于 8 月 29-31 日在沪召开。

　　乂学教育 - 松鼠 AI 联合创始人兼 CEO 周伟在论坛上做了主题为 "AI 智适应技术如何升级换代传统教育 " 的演讲。

　　以下是他的演讲实录，亿欧教育略作删减：

　　周伟：谢谢主持人，谢谢亿欧。亿欧借着世界人工智能大会在这里举办 AI 教育专场，我根据行业里从事的经验谈谈 AI 这项技术在传统教育产业里起到哪些好的作用。

　　可以看到，传统教育公司，特别是早些年的互联网教育公司，如果技术没有升级只是模式创新的话，会陷入非常危险的境界—— " 三大死因 "。

　　（1）疯狂补贴，没有合理的盈利模式。前两年有一个经常发生的现象——上课不要钱。互联网给大家带来的唯一好处是做什么都不要钱，点外卖不要钱、坐计程车不要、，看电影不要钱、上课也不要钱，仿佛互联网提前实现了共产主义。但钱总是会花完的，花完了以后怎么办？有很多公司在没钱的时候慢慢消失了。

　　（2）获客渠道有限，流量成本比较贵。线上获客一直是困扰所有互联网教育公司、科技类公司的通病。教育很难自带流量，也没有教育行业的大平台，基本上都是靠其他平台给教育行业带流量，所以获客成本比较高。现在哪怕是互联网教育的成熟品牌，获客成本都在五六千元一个正式学员。可想而知，一个正式学员第一次首次付费才交多少钱，基本上都给了获客渠道，老师上课的成本是机构贴的，所以基本没有利润。

　　（3）教学环境品控不到位。传统线上要么是录课的形式，要么是真人的形式。录课是跟着视频学，学习效果没有互动。真人直播 1000 个学员就有 1000 个老师，这和线下是一样的，线下上学的时候都会挑好老师，线上也是一样，不是所有的老师教学质量都是一样好，很难做到品控。

　　传统教育的困境是特级教师千里挑一，学区房一房难求。大家都知道中国特级老师配比是千分之一点五，一千个老师里有 1.5 名是特级教师。有一个地方除外，北京海淀区特级教师比例一定是高于这个比例的。但在落后偏远地方可能达到万分之一，甚至都没有。所以教育资源分配非常不均，上海杨浦区是特别大的教育区，杨浦区的教育资源其实是不错的，但是杨浦区初中物理特级教师只有一个。

　　千人一面的学习内容，统一划齐的学习速度。就像现在我的演讲一样，有的人想听我说，有的人想听下面的人说，但没有办法，我不能根据你的喜好调整我的演讲频率，只能按照我的节奏来讲。所以有些人看到 PPT 好看就拍照，有些人看到 PPT 不好看就看微信朋友圈，这就是千人一面的学习内容。

　　只注重对孩子知识掌握的训练，这是目前教育里最大的痛点。我们的孩子是全世界最会考试的孩子，是 " 考霸 "，没有一个国家的孩子有我们厉害，只要是考试没有人能考的过我们，以至于很多世界上排名非常好的大学都不跟你玩考试。因为我们对孩子的训练是非常有效的，可以用题海战术不断地刷题，训练他对知识点的掌握。

　　但是对孩子能力、思想、方法的培养是欠缺的，这也造就了目前的局面，获得诺贝尔奖的科学家非常少，也就去年出来了一名，因为我们的创造力是不够的，这是在应试体制下遇到的传统困境，也导致有很多大学毕业生考上大学不是因为喜欢专业，而是他只能考上这个专业，毕业以后出来找工作的时候经常会碰到一些问题，读的是某某专业，但是应聘的岗位是新媒体运营。新媒体运营和过去的专业完全没关系，也就是说过去浪费了七年的时间。大学四年高中三年学习的内容，和从事新媒体运营专业受的训练一点关系都没有，后面企业还要重新教，这是一种巨大的浪费，这就是在应试体系下我们忽略了学习能力、方法、思想，只注重知识点的掌握，能考上哪个算哪个。

　　AI+ 教育会带来什么？人工智能智适应教育在海外已经发展很多年了，比如说有 Knewton 等等。在中国，智适应学习架构是怎么设置的？分三层：

　　（1）知识图谱。大家都会有自己的知识图谱，只是知识图谱后面的算法，各家有各家的不同，用的数据模型各有各的不同，但知识图谱是一定有的。

　　（2）学习地图。数据量上来以后，可以不断地反馈图谱走向。

　　（3）通过教学内容反哺。

　　知识地图会把每一个知识点之间的关联关系通过算法勾结，通过数据可以看到针对不同知识点、相同知识点同一个学生、不同的学生掌握的程度是不一样的。这就解释了统一班课里为什么有些人永远上课是在打酱油的，因为按照他的学习能力老师讲什么他永远听不懂。哪怕是同一个人对不同的知识点掌握的时间也是不一样的，所以我们匀速讲一些课的时候学习效率就比较低，学习分课前、课中、课后，学习场景分校内、校外，如果在校内的课中老师只能用班课的形式来做，班课的形式最主要是授新。那么现在人工智能方式放在课后和校外会比较好，因为课后、校外主要是查缺补漏，这个时候每个学生的个性化差异会特别大。如果能利用人工智能智适应的学习方式，可以帮助学生快速提升学习效率，因为每个人可以学自己的个性化内容。

　　举个例子，求加减法中的未知项，这一个教学内容可以拆解接近 20 个知识点，做到纳米级的知识点。不但要让学生训练掌握知识点，同时还把学习思想能力和方法也进行拆分，在初中、小学每一道题上进行能力级的分析、判断、训练。比如，思想模型有极限思想、符号化思想、特殊与一般思想、整体画像、化归思想等等，主要训练孩子的思维方式。

　　有一个最简单的例子，9 个金属球，只有 1 个质量是轻的，8 个重量是一样的，最短使用天平几次就能把轻的球找出来。这道题跟知识点没什么关系，因为一共只有 9 个球，不涉及 10 位以上的加减法，这训练的就是思维方式。其实是两次，分为三个一组，称两次一定能称出来。

　　只有精准侦测每个孩子的知识漏洞，才能完成每个孩子的学习画像。

　　那么 AI 会给教育带来哪些革命呢？让学生少刷题，因为效率更高，不要再做题海战术了。有可能会给学生评判标准带来长期辅助影响，现在是一考定终身，如果长期使用智适应学习系统的，那所有的学习记录都在系统里，未来可以对他的评价体系带来重要的参考，将教育变的更加透明，让每个孩子真正掌握学习能力和方法，会降低每个孩子的挫败感，增加每个孩子的学习成就感。没有人爱学习，爱学习的孩子只是说在学习领域里的成就感比其他小朋友要强。

　　乂学教育 - 松鼠 AI 一直在做这人工智能教育的工作，去年成功签约了全球机器学习之父 Tom Mitchell 教授，人工智能大会第一天在主会场上第一位登台的专家就是 Mitchell 教授，他是我们的首席科学家。我们和斯坦福国际有合作，和中科院自动化研究所也有平行的联合实验室。松鼠 AI 在全国 20 多个省，400 多个城市建立了 2000 多家学习中心，累计服务近 200 万的学生用户。

　　技术可以改变教育，但是教育的本质一定是线上线下真人老师和互联网相结合的，在我们的学习中心里采用的就是线上线下相结合的模式。老师负责 30% 的教学，系统负责 70% 的教学，老师着重于 " 育 " 部分，系统着重于 " 教 " 的环节。

　　教育的本质是有教无类 + 教无定法 + 因材施教，传统的教育是一个老师对一百个学生，现在 AI 要让教育变为一百个老师服务一个学生，这是 1 比 100 和 100 比 1 的关系。我们有耐心把有些事情交给时间，有耐心把有些事情交给艰难。相信这是每一个教育工作者应该具备的心态。

　　未来都是幸存者创造的，不是牺牲者创造的，希望明年我们依然是能够站在这个舞台上的幸存者。让每个孩子身边都有一个类似于像孔子 + 达芬奇 + 爱因斯坦合体的超级老师就是我们的终极梦想。