隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，自適應(yīng)學(xué)習(xí)成了教育行業(yè)的一個(gè)熱詞。但是什么是自適應(yīng)學(xué)習(xí)？自適應(yīng)學(xué)習(xí)能否真正做到個(gè)性化教育？

近日，億歐組織了一場(chǎng)線上直播分享活動(dòng)，邀請(qǐng)到了乂學(xué)教育CTO樊星作為主講人。在近一個(gè)小時(shí)的分享中，樊星講解了什么是自適應(yīng)學(xué)習(xí)，自適應(yīng)學(xué)習(xí)的發(fā)展，以及乂學(xué)教育在自適應(yīng)學(xué)習(xí)方面的探索。以下是分享活動(dòng)的具體內(nèi)容。

大家好，是乂學(xué)教育的樊星，非常榮幸能代表乂學(xué)來(lái)跟大家分享一下我們?cè)?span id="s6q0aec" class='hrefStyle'>AI＋教育上的探索。

今天的主要話題是乂學(xué)如何打造一款教學(xué)機(jī)器人，讓每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能夠輕松十倍。這聽(tīng)起來(lái)可能很科幻，但其實(shí)是完全可以存在的。我們知道以前一些所謂的學(xué)霸，他們總有很多的技巧，讓他們既有時(shí)間玩得好，也學(xué)得好。今天我要分享的就是如何讓每一個(gè)孩子都能成為這樣的學(xué)霸。

至于為什么要說(shuō)教學(xué)機(jī)器人，去年，學(xué)霸君做了一個(gè)高考機(jī)器人，能夠很好地模擬學(xué)生，高考數(shù)學(xué)考了130多分。但是讓AI模擬學(xué)生考一個(gè)高分，并沒(méi)有讓AI模擬一個(gè)老師教孩子如何學(xué)習(xí)更好，換言之，培養(yǎng)出能教學(xué)生的機(jī)器人，價(jià)值可能更高，這就是我們?cè)谧龅氖虑椤?/p>

乂學(xué)是一家人工智能K12教育公司，我們的愿景是希望用人工智能，讓系統(tǒng)模擬一個(gè)優(yōu)秀的特級(jí)教師，把個(gè)性化教育帶給全世界的每一個(gè)孩子。乂學(xué)現(xiàn)在在全國(guó)有700家合作校，去年年底拿到了2．7億元的天使輪融資；和美國(guó)的斯坦福大學(xué)建立了一個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，同時(shí)在紐約也做了一個(gè)AI研發(fā)中心。

為什么需要自適應(yīng)學(xué)習(xí)？

每個(gè)人都希望有一種方法能提高學(xué)習(xí)效率，這就是自適應(yīng)學(xué)習(xí)。

現(xiàn)代教育的起源是德國(guó)的格林洪堡大學(xué)，當(dāng)時(shí)是為了培養(yǎng)大量合格的產(chǎn)業(yè)工人，為工業(yè)革命爆發(fā)后的業(yè)界提供大量合格的勞動(dòng)力，然后才形成了普及性教育。在現(xiàn)代教育中，每一個(gè)孩子都會(huì)被打上各種各樣的標(biāo)簽，如幾年級(jí)幾班、哪一屆、哪一個(gè)專業(yè)等，這就很像工廠流水線上生產(chǎn)出來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，每一個(gè)人都有自己的標(biāo)號(hào)，導(dǎo)致教育孩子時(shí)是千人一面的，但實(shí)際上孩子是千人千面的，每個(gè)孩子都有自己不同的特點(diǎn)。

我們做過(guò)一個(gè)分析，在公立學(xué)校里，90％的孩子在學(xué)校有2／3的時(shí)間是浪費(fèi)的。因?yàn)橛?／3的內(nèi)容孩子已經(jīng)學(xué)會(huì)了，另外有1／3的內(nèi)容是孩子不會(huì)且聽(tīng)不懂的，只有1／3的內(nèi)容是孩子不會(huì)且能學(xué)會(huì)的。

也就是說(shuō)K12教育最大的矛盾是人民日群眾日益增長(zhǎng)的教育需求和落后的教育體制之間的矛盾。這話聽(tīng)起來(lái)可能類似于鄧小平對(duì)社會(huì)主義初級(jí)階段基本矛盾的定義，鄧小平的定義引領(lǐng)了改革開放40年來(lái)所有的發(fā)展，而我們對(duì)K12教育基本矛盾的定義，也會(huì)引領(lǐng)接下來(lái)十年之內(nèi)中國(guó)K12教育的發(fā)展。

這個(gè)結(jié)論已經(jīng)得到了一定程度的印證，比如現(xiàn)在一對(duì)一的火爆，每一個(gè)家長(zhǎng)都希望專門有一個(gè)非常優(yōu)秀的老師給孩子做專門的輔導(dǎo)。但是從現(xiàn)在的師生比來(lái)看，實(shí)現(xiàn)一對(duì)一的教育在現(xiàn)在是不可能的，這就是現(xiàn)狀。

所以我們需要自適應(yīng)教育、個(gè)性化教育，我們堅(jiān)信沒(méi)有任何一個(gè)孩子是笨的，只不過(guò)沒(méi)有找到好的教育方法而已，解決這個(gè)問(wèn)題的方法就是自適應(yīng)教育。自適應(yīng)教育其實(shí)就是根據(jù)每個(gè)人的情況，采用個(gè)性化的教學(xué)方法。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)的發(fā)展

自適應(yīng)教育并不是一個(gè)新鮮事，在國(guó)外已經(jīng)發(fā)展了很多年了，自適應(yīng)的鼻祖Knewton已經(jīng)成為估值10億美元的獨(dú)角獸企業(yè)。

國(guó)外也做過(guò)一個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，在一千多所大學(xué)里，將不同的學(xué)生分為不同的班，一個(gè)班用AI自適應(yīng)系統(tǒng)教學(xué)，另一個(gè)班用真人老師教學(xué)，最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果是AI自適應(yīng)系統(tǒng)教的班級(jí)的得A率和課程通過(guò)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于真人老師教的班級(jí)。

乂學(xué)具體是怎么做？

關(guān)于自適應(yīng)學(xué)習(xí)，乂學(xué)教育是怎么做的呢？或者說(shuō)怎么滿足個(gè)性化教育需求呢？

做法很簡(jiǎn)單，用人工智能系統(tǒng)模擬的老師，給孩子提供一對(duì)一的AI老師，從而把個(gè)性化教育帶給每一個(gè)孩子。AI老師其實(shí)就相當(dāng)于無(wú)數(shù)個(gè)優(yōu)秀老師的集合，可以給每一個(gè)孩子提供個(gè)性化輔導(dǎo)。

我們知道即便是優(yōu)秀的老師，可能也僅對(duì)一部分孩子有用，可能對(duì)其他孩子就沒(méi)有用，但如果通過(guò)AI把所有優(yōu)秀老師集中到一起，那么每個(gè)孩子都能找到非常適合的優(yōu)秀老師，然后根據(jù)他的問(wèn)題提出解決方案，達(dá)到最好的教學(xué)效果。

這種做法是比較困難的，因?yàn)槔蠋煵⒉皇悄敲春媚�擬的，尤其是要把若干個(gè)特級(jí)老師模擬到系統(tǒng)里。但這個(gè)事情的好處是可以不停地累加地做，一開始可以只模擬50％、模擬100％，最后模擬1000％。

針對(duì)同樣的問(wèn)題，我們的友商也有其他的解決方法，比如通過(guò)資源連接的方法。VIPKID是把大量的北美老師的教學(xué)資源和中國(guó)的學(xué)生連接起來(lái)；51talk是把菲律賓外教和成人的英語(yǔ)教學(xué)需求連接起來(lái)；掌門一對(duì)一是把全國(guó)的中學(xué)老師和學(xué)生連接起來(lái)。這種資源連接的方法也可以一定程度上緩解問(wèn)題，但畢竟有一個(gè)天花板——即便把全國(guó)的中學(xué)老師集中起來(lái)，可能也沒(méi)辦法給每個(gè)孩子提供個(gè)性化的解決方案。

個(gè)性化教學(xué)從邏輯流程上一般會(huì)分為三部分，大多數(shù)特級(jí)教師都是先去檢測(cè)問(wèn)題，然后提出個(gè)性化學(xué)習(xí)方案，最后監(jiān)督執(zhí)行，并對(duì)方案進(jìn)行優(yōu)化，AI模擬老師也一樣，從檢測(cè)環(huán)節(jié)、個(gè)性化學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)、到實(shí)施環(huán)節(jié)，AI個(gè)性化系學(xué)習(xí)系統(tǒng)一般由課程、內(nèi)容、評(píng)估和個(gè)性化推薦四個(gè)大模塊組成，而整個(gè)系統(tǒng)會(huì)的基礎(chǔ)就是知識(shí)圖譜。

整個(gè)個(gè)性化學(xué)習(xí)的過(guò)程由以下幾個(gè)方面組成：首先是實(shí)時(shí)更新學(xué)生畫像，即學(xué)生對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)掌握的能力如何、是怎么掌握這些知識(shí)點(diǎn)的、學(xué)習(xí)狀態(tài)如何等。其次是預(yù)測(cè)孩子的知識(shí)狀態(tài)，即根據(jù)學(xué)生畫像，了解他在整個(gè)知識(shí)空間里的情況然后做出相對(duì)優(yōu)化的學(xué)習(xí)計(jì)劃，也就是學(xué)習(xí)路徑。根據(jù)學(xué)習(xí)路徑再去推送相應(yīng)的、合適的學(xué)習(xí)內(nèi)容。這就是AI模擬老師的流程。

那么AI老師厲害還是真人老師厲害呢？去年10月，乂學(xué)做一場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)。在人機(jī)大戰(zhàn)中，乂學(xué)的AI老師帶的班一共有40個(gè)人，另外一個(gè)班由一個(gè)有十年教齡的專業(yè)老師帶，經(jīng)過(guò)40多個(gè)小時(shí)的學(xué)習(xí)之后，AI老師帶的班在提分效果上高于真人老師班一倍多。從這個(gè)案例看，我們的AI老師已經(jīng)在一定程度上能代替真人老師，甚至比真人老師做得更好。

AI系統(tǒng)在模擬真人老師時(shí)，在兩個(gè)方面比真人厲害，一個(gè)是測(cè)評(píng)，一個(gè)是推薦。

在測(cè)評(píng)方面，最關(guān)鍵的是如何測(cè)得更細(xì)更準(zhǔn)更快。因?yàn)樵跍y(cè)評(píng)過(guò)程中，把問(wèn)題找得更細(xì)、更準(zhǔn)，解決的成本就會(huì)更低。舉個(gè)例子，如果學(xué)生在一元二次方程上掌握得比較薄弱，解決這個(gè)問(wèn)題，可能需要一個(gè)月的時(shí)間讓學(xué)生學(xué)習(xí)一元二次方程，因?yàn)橐辉�二次方程涉及的東西非常多。但是如果可以把問(wèn)題定位到一元二次方程中的因式分解法掌握不扎實(shí)，那解決問(wèn)題的時(shí)間就會(huì)縮短為一周。

其實(shí)每個(gè)真人老師也都懂，但是存在一個(gè)悖論，把知識(shí)點(diǎn)的檢測(cè)做到很細(xì)的時(shí)候，成本就會(huì)無(wú)限上升，因?yàn)樾枰�更多的時(shí)間。所以問(wèn)題的關(guān)鍵是如何在保證檢測(cè)準(zhǔn)確的情況下，同時(shí)保證檢測(cè)的速度。也就是說(shuō)在檢測(cè)環(huán)節(jié)，用AI系統(tǒng)檢測(cè)要比真人老師更準(zhǔn)更細(xì)，還能用更短的時(shí)間。

個(gè)性化推薦環(huán)節(jié)，需要解決的是如何用更短的時(shí)間讓學(xué)生掌握不會(huì)的知識(shí)。個(gè)性化推薦分成三個(gè)方面：如何給學(xué)生個(gè)性化的學(xué)習(xí)目標(biāo)、個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和個(gè)性化的學(xué)習(xí)內(nèi)容？這就需要用到?jīng)Q策樹、協(xié)同過(guò)濾和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)。

首先制定個(gè)性化學(xué)習(xí)目標(biāo)，在檢測(cè)環(huán)節(jié)，一個(gè)學(xué)生檢測(cè)出不會(huì)A、B、C知識(shí)點(diǎn)，另一個(gè)檢測(cè)出不會(huì)A、B知識(shí)點(diǎn)，兩人的學(xué)習(xí)目標(biāo)肯定是不一樣的。更深一層，如果兩個(gè)學(xué)生都是A、B、C知識(shí)點(diǎn)不會(huì)，但是一個(gè)人只用了20分鐘檢測(cè)，另一個(gè)用了40分鐘時(shí)間檢測(cè)，系統(tǒng)就可以假設(shè)前一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力更強(qiáng)，所以前者的學(xué)習(xí)目標(biāo)可能是A、B、C，而后者的學(xué)習(xí)目標(biāo)只是A、B。

其次是個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑和個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。

如果兩個(gè)學(xué)生不會(huì)的是相同的知識(shí)點(diǎn)，但是一個(gè)是完全不會(huì)知識(shí)點(diǎn)的整個(gè)概念，另一個(gè)只是不會(huì)知識(shí)點(diǎn)的運(yùn)用。那么在個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦的時(shí)候，前者會(huì)推送全部的學(xué)習(xí)視頻，而后者只會(huì)推薦應(yīng)用方面的學(xué)習(xí)視頻。少看一個(gè)學(xué)習(xí)視頻，學(xué)生就能節(jié)省4到5分鐘的時(shí)間，這就是系統(tǒng)推薦的價(jià)值。像今日頭條一樣，每一個(gè)時(shí)間點(diǎn)系統(tǒng)推送的都是最適合學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)的內(nèi)容。

檢測(cè)和推薦這兩點(diǎn)就是AI系統(tǒng)能勝過(guò)真人老師的兩大最關(guān)鍵的因素——在找問(wèn)題時(shí)，AI老師比真人老師強(qiáng)，在解決問(wèn)題時(shí)，AI老師比真人老師效率高。

總結(jié)一下，自適應(yīng)學(xué)習(xí)本質(zhì)上并不新鮮，它其實(shí)是一個(gè)方法論。自適應(yīng)學(xué)習(xí)聚焦的關(guān)鍵詞是效率。如果不談效率，事情就沒(méi)有意義，而效率由成本和結(jié)果組成。舉個(gè)例子，如果不考慮成本，學(xué)生有無(wú)限的時(shí)間，就完全不需要自適應(yīng)學(xué)習(xí)、個(gè)性化學(xué)習(xí)；再比如學(xué)生學(xué)習(xí)沒(méi)有目標(biāo)，不考慮結(jié)果，那么也不需要用個(gè)性化學(xué)習(xí)找到優(yōu)化的方法。

基于這一點(diǎn)，對(duì)自適應(yīng)學(xué)習(xí)做了分級(jí)。L0級(jí)是非自適應(yīng)；L1級(jí)是真人自適應(yīng)，如為學(xué)生請(qǐng)一對(duì)一的老師；L2級(jí)是規(guī)則自適應(yīng)，規(guī)則自適應(yīng)就中存在一些優(yōu)化的方法，比如70分的學(xué)生、80分的學(xué)生、90分的學(xué)生分別該學(xué)什么，這是規(guī)則需要解決的事情。而現(xiàn)在乂學(xué)做的是L3級(jí)，也就是算法自適應(yīng)，可以發(fā)現(xiàn)學(xué)生哪里不會(huì)，應(yīng)該學(xué)哪里，哪里又需要戰(zhàn)略放棄等。而不同等級(jí)自適應(yīng)的區(qū)別主要就在于效率，它們之間是存在數(shù)量級(jí)上的差異。

那么人工智能自適應(yīng)最終會(huì)成為什么呢？可能是未來(lái)每個(gè)人都有AI老師，在它的帶領(lǐng)下，每個(gè)人都能成為學(xué)霸、天才。

Q＆A環(huán)節(jié)

1．AI對(duì)教育的幫助和改變主要體現(xiàn)在什么方面？

如果人工智能自適應(yīng)真正實(shí)現(xiàn)的話，那么每一個(gè)學(xué)生都可以擁有一個(gè)AI的特級(jí)教師陪伴。所以AI教育能解決的第一個(gè)重大問(wèn)題，就是喊了很多年的教育資源不公平問(wèn)題。當(dāng)前教育資源不公平的問(wèn)題關(guān)鍵是總體資源不夠，所以如果AI老師可行，AI系統(tǒng)可以無(wú)限復(fù)制，而且成本很低，教育資源不公平的問(wèn)題就迎刃而解了。

第二，可以解決因材施教問(wèn)題，因材施教是中國(guó)數(shù)千年以來(lái)的教育的夢(mèng)想。但是不存在一個(gè)真人老師是全知全能的，而每個(gè)孩子的情況又不一樣，所以真人老師不可能做到因材施教。但如果是AI，就可以一直陪伴著學(xué)生，針對(duì)問(wèn)題給出建議，從而實(shí)現(xiàn)因材施教。

第三，有效提升教育質(zhì)量和教學(xué)效率。教育分為教學(xué)和育人，通過(guò)AI老師大量替代真人老師教學(xué)層面的大部分工作，真人老師就可以把更多的精力去放在育人層面。

2．AI＋教育在哪些具體教學(xué)場(chǎng)景可以發(fā)揮價(jià)值，哪些場(chǎng)景做了也沒(méi)有太大意義？

不存在沒(méi)有發(fā)揮價(jià)值的地方，只存在AI對(duì)這些場(chǎng)景效率提升高低的情況。如果一個(gè)場(chǎng)景中有大量的方法、技巧可以總結(jié)，就意味著存在有大量可以進(jìn)行效率提升的方面，那么AI就可以在這一場(chǎng)景發(fā)揮更大的價(jià)值。而對(duì)于需要大量重復(fù)性訓(xùn)練的場(chǎng)景，AI的效率提升效果可能會(huì)差一點(diǎn)。

3．三年內(nèi)AI教師可以多大程度的替代真人教師？

乂學(xué)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在英語(yǔ)教學(xué)上，已經(jīng)可以代替上海70％的500塊錢一個(gè)小時(shí)的老師了。因?yàn)樵趤V學(xué)的實(shí)際教學(xué)過(guò)程中，70％是AI老師，只有30％是真人老師。而AI老師的教學(xué)效果可以和500塊錢一個(gè)小時(shí)的老師一對(duì)一教學(xué)的效果相媲美。

在三年之內(nèi)，我認(rèn)為在K12的學(xué)科教育里，比如數(shù)學(xué)、英語(yǔ)，如果按照現(xiàn)在的教學(xué)目標(biāo)或者教學(xué)效果要求，AI可以替代現(xiàn)在真人老師90％以上的工作。而真人老師有可能去做一些更高級(jí)的工作。

4．目前AI＋教育在具體落地應(yīng)用上有哪些障礙？

首先是數(shù)據(jù)收集。也就是說(shuō)如何收集以下數(shù)據(jù)：學(xué)習(xí)全流程的數(shù)據(jù)，比如說(shuō)學(xué)前學(xué)中學(xué)后；全信息的數(shù)據(jù)，比如學(xué)習(xí)表情、學(xué)習(xí)狀態(tài)等抽象信息的數(shù)據(jù)；全時(shí)間態(tài)的數(shù)據(jù)，如學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)的數(shù)據(jù)、不學(xué)習(xí)時(shí)的數(shù)據(jù)、甚至睡覺(jué)時(shí)的數(shù)據(jù)。

其次是算法模型需要更進(jìn)一步的優(yōu)化。針對(duì)各種教學(xué)場(chǎng)景、各種學(xué)習(xí)模塊都需要做深入研究，比如英語(yǔ)閱讀、英語(yǔ)寫作、語(yǔ)文閱讀、寫作等。

5．AI＋教育中算法是否有優(yōu)劣之分？知識(shí)圖譜的拆解是越細(xì)越好嗎？

算法的確是有區(qū)別的，不同的算法在效率提升、狀態(tài)判斷、策略規(guī)劃等方面都有區(qū)別。不僅僅是算法，算法的各種參數(shù)、模型都會(huì)對(duì)學(xué)習(xí)效果有比較大的影響。這就需要針對(duì)不同學(xué)習(xí)內(nèi)容、不同的學(xué)習(xí)場(chǎng)景、不同的學(xué)習(xí)模塊下，對(duì)算法進(jìn)行特殊的訓(xùn)練和調(diào)教。

關(guān)于知識(shí)圖譜的拆解并不是以細(xì)或者不細(xì)來(lái)衡量，而是以知識(shí)圖譜拆解的有效性來(lái)衡量。一個(gè)知識(shí)點(diǎn)如果用不到，那么沒(méi)有拆解的必要；如果用得到，拆解得多細(xì)都不為過(guò)。所以這其實(shí)是一個(gè)效率的問(wèn)題，基于圖譜在算法中的應(yīng)用，知識(shí)點(diǎn)的拆解，需要根據(jù)具體解決的問(wèn)題和算法的可用性進(jìn)行判斷。

而對(duì)知識(shí)圖譜拆解的維度、拆解方法的把握，則體現(xiàn)了AI引擎的能力和教研能力，因?yàn)椴鸾庑枰�引擎和教研的深度協(xié)同才能完成。

6．教育領(lǐng)域哪些地方是AI不能替代老師的？以后老師的價(jià)值主要體現(xiàn)在哪里？

這個(gè)問(wèn)題比較具有爭(zhēng)議性。有一個(gè)非常明確的判斷，教育可以分為教學(xué)和育人。教學(xué)層面，老師大部分的工作確實(shí)會(huì)被AI老師替代；但是真人老師有很多不能被替代的東西，就是育人層面的，而這些也是學(xué)生所必需的。

所以從長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)來(lái)看，老師在育人方面的職能是AI無(wú)法替代的，這也是老師能發(fā)揮的最大價(jià)值，同時(shí)育人也是對(duì)學(xué)生來(lái)說(shuō)有最大價(jià)值。具體來(lái)說(shuō)就是，老師如何引導(dǎo)幫助學(xué)生掌握正確運(yùn)用知識(shí)的方法，形成正確的價(jià)值觀。

在具體的教學(xué)過(guò)程中，有一些軟性的層面也是AI無(wú)法做到的，比如情感關(guān)懷方面。比如如何引導(dǎo)學(xué)生保持積極的學(xué)習(xí)狀態(tài)，也是真人老師不能被替代的。

7．暢想一下未來(lái)教育將會(huì)是什么樣子？

可以暢想一下，未來(lái)有一個(gè)超腦，匯集了亞里士多德、達(dá)芬奇、愛(ài)因斯坦等若干優(yōu)秀大腦的智慧。這個(gè)超腦，從你出生的那一瞬間，就一直陪伴著你，對(duì)你的所有情況都了如指掌，在你遇到任何困難，需要得到幫助的時(shí)候，超腦都能給你合適的建議和幫助。在這樣一個(gè)超腦的陪伴下，我相信每一個(gè)孩子都能達(dá)到的自己能力和意愿中的發(fā)展極限，這就是我們以后教育的樣子。