谷歌教育歐洲南部負(fù)責(zé)人Lopez今年6月在一場公開活動中發(fā)表了一段驚世駭俗的言論：

錯(cuò)誤的人正在評估學(xué)生。對評估學(xué)生學(xué)到多少負(fù)責(zé)的應(yīng)該是公司；老師應(yīng)該停止教那些非常具體的技能，要突破現(xiàn)有課堂規(guī)定的內(nèi)容進(jìn)行教學(xué)；過去200年見證了教學(xué)質(zhì)量為數(shù)量做出的犧牲，隨著教育科技公司角色的變化，我們最終會放棄依據(jù)年齡不同，來決定教孩子什么。

坦率來說，Lopez這番話有些過激，這套理論也很難讓人接受。因?yàn)榘呀逃龔膶W(xué)校手中過渡到公司手中是一種很難讓我們普通中國人接受的方案。還不能夠像美國，教育、電信運(yùn)營商、軍火都是私營。

我們從小生活在大班制中，被應(yīng)試教育這把尺子所歸馴，雖然期待個(gè)性化教育，但卻無法想象。我們知道，應(yīng)試教育雖然不夠好，但它足夠公平，在龐大的人口基數(shù)中也是效率最高、成本最低的教育方式。這是迫不得已中的最優(yōu)解。

不過，Lopez的話字里行間核心方案都是一點(diǎn)：

AI讓教育個(gè)性化，提高教育質(zhì)量和效率。我們甚至可以期待，用AI來改變應(yīng)試教育。

寒冬中的熱潮

2018年雖然被看作是互聯(lián)網(wǎng)和資本的寒冬期，但卻依舊可以看到教育投資熱潮。巨頭、資本、創(chuàng)業(yè)者在寒冬中蠢蠢欲動，為春天到來提前播種。

1、擼袖子和投棋子的巨頭

中美互聯(lián)網(wǎng)巨頭們對教育從未如此青睞。有些巨頭擼袖子自己親手干，有些則是不斷注資投上幾枚棋子。

像百度今年發(fā)力的智慧課堂產(chǎn)品，在ToB的方向面向?qū)W校和老師、學(xué)生，提供AI內(nèi)容和智能工具解決方案，提供學(xué)情智能分析服務(wù)。微軟則是基于自身的語音識別、語音合成、自然語言理解等AI技術(shù)推出了少兒口語學(xué)習(xí)產(chǎn)品“朗文小英”

相比于百度和微軟的產(chǎn)品，F(xiàn)acebook的個(gè)性化教育平臺Summit Learning Program（SLP）的體系化則是更完善——SLP注重學(xué)生個(gè)性化數(shù)據(jù)收集和分析，能夠給予老師很大的自由度來決定給不同學(xué)生安排不同的項(xiàng)目。

向來注重投資的騰訊僅僅在2018年上半年就投了6家教育企業(yè)：VIP陪練、洋蔥數(shù)學(xué)、考蟲、寶寶玩英語、VIPKID、百詞斬。其中洋蔥數(shù)學(xué)、VIPKID都是以AI為概念的教育產(chǎn)品。

2、搶標(biāo)的和播種子的資本

億歐網(wǎng)在今年下半年匯總顯示，上半年有60家以AI為方向的教育創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲得了融資——相比于其他領(lǐng)域來說，教育創(chuàng)業(yè)熱度一點(diǎn)都沒有降低。

我們可以從這份表格中看到，創(chuàng)新工場、聯(lián)想之星、真格基金這類資本方對教育的重視程度。當(dāng)然，新東方、好未來、中科院這類企業(yè)和機(jī)構(gòu)對AI＋教育的投資同樣不容忽視。中科院投了專注托福雅思AI智適應(yīng)方向的智課AI教育，好未來則是投資17年宣布中小學(xué)AI智適應(yīng)戰(zhàn)略的作業(yè)盒子、“將老師的板書和課程內(nèi)容數(shù)據(jù)化結(jié)構(gòu)化”的海風(fēng)教育。

值得注意的是，號稱14年中國最早做AI教育的乂學(xué)教育松鼠AI的投資方里既有東方卓永（新東方旗下基金）、又有學(xué)而思教育科技（好未來旗下），同時(shí)還有俞敏洪的個(gè)人投資，甚至還有中科院的投資。

創(chuàng)新工場合伙人郎春暉在今年3月的一場公開活動中談到為何資本方看好AI教育。她提到，一方面市場將進(jìn)一步下沉到三四線城市，另一方面素質(zhì)教育將迎來黃金期。因此創(chuàng)新工場有七八條線教育投資都是圍繞技術(shù)作為推動力，追求“內(nèi)容、場景和數(shù)據(jù)”。

不僅如此，二胎政策放開帶來的教育人口紅利，80后家長對教育的重視；中高考改革從局部試點(diǎn)到整體推廣進(jìn)程以及中國旺盛的留學(xué)需求、留學(xué)低齡化趨勢都在為投資教育造就空間，資本提前布局顯然正當(dāng)其時(shí)。

3、搶速度和找落地的創(chuàng)業(yè)者

今天的中國教育值得被AI重新改造一遍。雖說AI取代老師并不現(xiàn)實(shí)，但是AI卻可以讓教育的效率得到顯著提升。創(chuàng)業(yè)者要做的事情，便是搶著速度尋找AI＋教育的落地點(diǎn)，像好未來、流利說、松鼠AI都是在AI＋教育領(lǐng)域的典型案例。

今年7月，好未來在一次公開活動上宣布成立了AI Lab以及腦科學(xué)實(shí)驗(yàn)室，提到要將教育數(shù)據(jù)以及師資資源，將視覺、語言、自然語言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)進(jìn)行產(chǎn)品化應(yīng)用以及過AI技術(shù)建立標(biāo)準(zhǔn)化、公平化的多維度課堂質(zhì)量評價(jià)體系。

流利說從主打語音識別，到16年推出AI智適應(yīng)成人口語系統(tǒng)“懂你英語”，到今年在美國IPO喊出“中國AI＋教育第一股”。創(chuàng)始人王翌稱，依靠自主研發(fā)的語音識別、深度學(xué)習(xí)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，打造一個(gè)更加智能的AI英語老師。

松鼠AI就更簡單明了，直接提出了一個(gè)基于AI的“可定義、可量化測評、可傳授”的標(biāo)準(zhǔn)來定義每一個(gè)知識點(diǎn)。松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋甚至表示，在幾十萬個(gè)中小學(xué)各科知識點(diǎn)拆分之外，目前松鼠AI已經(jīng)有了500多種學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)方法的拆分。

傳統(tǒng)的應(yīng)試教育就像是一個(gè)粗放的、工業(yè)化的、規(guī)?；纳a(chǎn)模式。甚至有這樣一種說法——80％都是無用功，班課填鴨式的教學(xué)導(dǎo)致學(xué)生在學(xué)?！俺圆伙枴被颉跋涣恕?。但是，AI技術(shù)的運(yùn)用，把一切都變得精確化了。

被改變的教育

仔細(xì)去看今天的AI＋教育創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目就會發(fā)現(xiàn)，AI對教育的滲透已經(jīng)是從課堂建設(shè)到評價(jià)體系再到知識點(diǎn)以及課后輔導(dǎo)等各個(gè)環(huán)節(jié)，幾乎每一個(gè)環(huán)節(jié)都有著把教育變得更精確化、顆?；慕鉀Q方案。

AI到底會如何改變傳統(tǒng)的應(yīng)試教育？2016年，比爾蓋茨在接受記者采訪時(shí)提到，對絕大多數(shù)學(xué)校而言，教育仍是陳舊的“一刀切”：

一個(gè)老師對一個(gè)班的學(xué)生傳授同樣的知識，不管每個(gè)學(xué)生各自的學(xué)習(xí)能力和進(jìn)度如何。但是AI可以改變這個(gè)弊端。

可以說，AI會造就教育行業(yè)的今日頭條，實(shí)現(xiàn)千人千面。AI在教育領(lǐng)域可以做到哪些事情？

1、實(shí)現(xiàn)因材施教，依據(jù)不同學(xué)生的個(gè)性偏好、學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)風(fēng)格，推薦最匹配的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

2、提高學(xué)習(xí)效率，自動規(guī)劃最適合該學(xué)生的學(xué)習(xí)難度和順序，規(guī)劃最佳的學(xué)習(xí)路徑，最大化學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。

3、形成完善、科學(xué)的測量體系，通過檢測部分重要知識點(diǎn)快速逼近學(xué)生的知識狀態(tài)水平，識別特定學(xué)生的薄弱知識點(diǎn)，并且可以相應(yīng)調(diào)整教學(xué)方案。

4、讓教育變得更公平，讓更多接受到同樣優(yōu)質(zhì)的教育課程，被更科學(xué)的評價(jià)體系所測量，不管是好學(xué)生、壞學(xué)生都能知道自己的知識薄弱點(diǎn)，真正實(shí)現(xiàn)有教無類。

英語教學(xué)就是被AI所影響的典型案例。

AI可以通過智適應(yīng)教育的方式，將所學(xué)的知識點(diǎn)分步地進(jìn)行梳理、歸納和總結(jié)，理清知識脈絡(luò)。從點(diǎn)到面，構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)。

在松鼠AI的一個(gè)英語教師招聘信息中寫到了這樣一個(gè)職責(zé)：在前端教學(xué)反饋出的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行錯(cuò)因分析。準(zhǔn)確挖掘?qū)W生考試做題時(shí)出錯(cuò)的動因——包括知識點(diǎn)、能力素養(yǎng)、認(rèn)知層次、學(xué)習(xí)習(xí)慣以及心理等方面，并結(jié)合人工智能系統(tǒng)和知識圖譜給出專業(yè)的學(xué)習(xí)指導(dǎo)建議。

挖掘?qū)W生考試做題時(shí)出錯(cuò)動因的途徑則是教育數(shù)據(jù)挖掘（Educational Data Mining，簡稱 EDM）和學(xué)習(xí)分析技術(shù)（Learning Analytics，簡稱 LA），對學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)行為進(jìn)行量化分析，在學(xué)生學(xué)習(xí)過程中采集學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時(shí)間，停留時(shí)間，測試準(zhǔn)確率等。通過對數(shù)據(jù)的處理分析，建立不同學(xué)生的學(xué)習(xí)模型。系統(tǒng)還會將學(xué)生的錯(cuò)題按照知識點(diǎn)、錯(cuò)誤率、掌握程度、知識圖譜順序排列，便于學(xué)生復(fù)習(xí)或課后輔導(dǎo)。

融資5億美金VIPKID高級副總裁項(xiàng)碧波在未來教育大會上說，通過數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)學(xué)生畫像于教學(xué)路徑的個(gè)性化匹配；在智能化教學(xué)上，實(shí)現(xiàn)了教學(xué)測評練場景中AI對老師的最大賦能。

最早專注于智適應(yīng)方向的松鼠AI從14年開始大力投入AI技術(shù)研發(fā)，其科學(xué)家受邀于美國舉辦的Education Data Mining 和倫敦舉辦的Knowledge Discovery in Database等專業(yè)會議發(fā)表學(xué)術(shù)演講。

語文這門“玄學(xué)”同樣可以被AI所影響。

如果說中學(xué)英語有單詞、語法這些固定知識點(diǎn)做支撐，AI的介入有跡可循，那么在很多人看來，語文這個(gè)學(xué)科太過感性化，尋找不到邏輯。不過，AI同樣可以把語文學(xué)科理性化，把龐大的學(xué)科體系拆解幫助學(xué)生提高分?jǐn)?shù)的。

比如說，在松鼠AI的技術(shù)解構(gòu)下，線索題舉例被分成7大類，比如說時(shí)間線索題目、地點(diǎn)線索題目、空間線索題目、人物線索題目、情感線索題目。有的學(xué)生只會在情感線索題目中出錯(cuò)，讓學(xué)生在這個(gè)類型的題目中反復(fù)訓(xùn)練，未來則不會再犯。閱讀理解則是可以做到9級的知識點(diǎn)拆分，并對考點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)分析。用創(chuàng)始人栗浩洋的話來說，在語文教學(xué)中，希望把中醫(yī)變成西醫(yī)，把玄學(xué)變成科學(xué)。

數(shù)學(xué)教育本身就和AI有很大的親和性。

除了原本的AI評價(jià)體系以及AI知識圖譜之外，AI＋數(shù)學(xué)很大一部分著力點(diǎn)在于通過AI啟發(fā)學(xué)生的抽象思維，知識、能力、思維三者相互連接，幫助孩子學(xué)習(xí)掌握數(shù)學(xué)的思維方法——這需要對腦科學(xué)有更細(xì)致的研究。

以好未來的數(shù)學(xué)教育為例，它很大程度就依賴于啟發(fā)式數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)、圍棋和珠心算等與認(rèn)知科學(xué)研究成果相關(guān)的精準(zhǔn)教學(xué)內(nèi)容。

總的來說，新的教育數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析技術(shù)以及知識圖譜體系正在讓學(xué)生的學(xué)習(xí)無限逼近各個(gè)科目中的一個(gè)個(gè)枝脈下的知識點(diǎn)，而且在逼近的過程中，AI會幫助學(xué)生規(guī)劃最佳的學(xué)習(xí)路徑，遇到問題時(shí)在教師的配合下生成“錯(cuò)題”，在不斷解決“錯(cuò)題”的過程中一點(diǎn)點(diǎn)填滿所有知識漏洞，考試分?jǐn)?shù)也自然會因此提升。

被解放的學(xué)生

應(yīng)試教育本質(zhì)上是過往低效率教育方式的極端演化——我們只能靠不斷做題，讓七八十人一個(gè)班的學(xué)生能在整體上得到最優(yōu)教育效果。

比爾蓋茨曾吐槽，目前教育只有兩極化的選擇：

“合格，繼續(xù)深造”與“不合格，上補(bǔ)習(xí)班”。因此我們才會存在如此驚人的輟學(xué)率。借助個(gè)性化學(xué)習(xí)工具能夠找出學(xué)習(xí)上的不足究竟在哪里。數(shù)學(xué)里有幾百個(gè)概念，個(gè)性化工具可以指出哪些概念是你的弱項(xiàng)，從而有針對性地查漏補(bǔ)缺，無需花上一整年時(shí)間呆在數(shù)學(xué)補(bǔ)習(xí)班。事實(shí)證明許多人甚至只需一兩個(gè)月就能達(dá)到大學(xué)入學(xué)標(biāo)準(zhǔn)。

比爾蓋茨基金會發(fā)布白皮書稱“智適應(yīng)教育是我們當(dāng)下最需要的東西?！?/p>

“只需一兩個(gè)月就能達(dá)到大學(xué)入學(xué)標(biāo)準(zhǔn)”這句話固然有些夸張，但在AI＋教育的幫助下，我們至少可以縮短學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間，把一些低效、重復(fù)的學(xué)習(xí)剔除出學(xué)習(xí)規(guī)劃中，把更多時(shí)間用在更多知識漏洞上。

當(dāng)下國情，題海戰(zhàn)術(shù)、應(yīng)試教育似乎才是最好的選擇。大多數(shù)家長和孩子沒辦法選擇脫離這個(gè)教育體系，但是可以利用AI來解放自己。

AI起到的作用，讓學(xué)生能在當(dāng)下的教育體系中以最高效的方式獲得最好的成績。學(xué)生可以用最少的時(shí)間，獲得更好的成績，剩余的時(shí)間則是可以用于拓展自身興趣愛好，提高綜合素質(zhì)。

假以時(shí)日，在智慧課堂這樣的體系真正在中國普及時(shí)，我們或許可以看到這樣的場景：

五年高考三年模擬這樣的試卷也不再是學(xué)生備考的最佳抉擇，學(xué)校不再需要通過填鴨式的方式來喂養(yǎng)大班制的學(xué)生。

AI教育體系幫助每一個(gè)學(xué)生填補(bǔ)自己的知識漏洞，一些天資聰穎的學(xué)生在AI的課程安排中，課程進(jìn)度可以提速，在高一就把函數(shù)、代數(shù)、幾何全都熟稔于心，更多時(shí)間則是被用于功課那些薄弱科目的薄弱知識點(diǎn)。

這可能，就是AI在中國當(dāng)下教育體系中最大的價(jià)值。