“因材施教”是AI+教育的根本

文／本刊記者 陳 杰

隨著人工智能理論和技術的日益成熟，其應用領域也不斷擴大，而在這些AI落地場景之中，AI+教育可謂風口正勁。當然，在廠商和資本的雙重關注之下，AI+教育領域的水份也在不斷增加。有數據顯示，國內數量過千的在線教育相關企業中，“標榜”AI教育的多達數百家。很顯然，利益驅動之下，“偽”人工智能已橫行國內AI+教育領域。

是時候給AI+教育做一個較為準確的定位了！

規模化與個性化的平衡

到底何為AI+教育？

其實，行業已經有一個共識：AI+教育的重心在教育，AI可以提供定制化、個性化的教育資源，可以提供身臨其境的感官、感受，可以很方便地幫助老師批改作業、試卷，人工智能技術在教育領域的輔助作用毋庸置疑。

“AI+教育最終還是要回歸教育內容本身，教師的角色不會被替代掉！”松鼠AI合伙人馬剛日前在36氪舉辦的2019WISE超級進化者大會上接受記者采訪時表示，人工智能給教育帶來的，是教書的方式方法和效率的變革，注重培養學生的好奇心、創造力和適應能力。

其實，整個AI+教育行業雖然很混亂，但發展脈絡還算清晰。從當前行業的發展趨勢來看，AI+教育基本上不會脫離AI教師助手、AI人機共教、AI作業減負以及AI自適應學習這幾大方向。由此也能斷定，AI應該給教育行業帶來更多的是效率、創造力以及自適應能力，最終大規模地實現對學生的“因材施教”。

早在2000多年前，孔子就提出了“有教無類，因材施教”的教育理念。“有教無類”指教育的規模化，而“因材施教”指教育的個性化。但千百年來，人類始終難以在教育的規模化和個性化之間取得平衡。

“人工智能技術的加入，讓大規模的‘因材施教’有了可能。”馬剛表示，大數據技術能夠在學習進程中的各個階段搜集學員的多維度信息，人工智能通則過機器學習和強大的計算能力對數據進行分析，洞察學習進程中的每一個細節，就如同看病過程的“診”一樣，去發現學生在學習中的薄弱點，“治”則是為其作出更為精準的知識點推送，從而現實對每一個學生的“因材施教”。

AI+教育對于學生而如同看病過程的“診治”？其實，細細琢磨一下確實很形象。當前，以人工智能技術對學生學習過程中的弱點作出“診”斷方面大同小異，這也是大數據結合人工智能的基本能力。

精準和溫度需要兼顧

對于AI+教育企業而言，精準的“治”且“治”得好，才是真正方顯自己獨特的“功力”之關鍵。

在這一點上，國內AI+教育領域的頭部企業都做到較好，諸如專注于AI語言教育的流利說，AI教輔作業方面的作業幫等，而較早以AI+教育涉足K12教育領域的松鼠AI也為行業趟出了一條可以借鑒的發展之路。

“通過知識地圖，將重要的知識點像素化地拆解，然后再結合人工智能算法的力量為不同的學生做出完全不同的知識點推送這，從而滿足學生們或主動或被動的個性化需求。”馬剛表示，這種既精準又高效的學習模式完全可以讓學生節省更多的時間。

當前，中國教育界一直存存著素質教育和應試教育的爭論。其實，關鍵點并不是因為孩子不愿意去素質，也并非家長不愿意給到孩子好的素質教育，而是今天的孩子根本沒有時間去學習素質教育。試想一個孩子放學回家需要做2到3小時的作業，哪還有多余的時間去發展他想發展的東西，去學習他想要學習的興趣和愛好？

因人而異地對學生實施難點和弱點教育，精準加高效之下學生們的課余時間肯定會多起來，而這無疑為素質教育提供了更為廣闊的想象空間。

而為了不讓這種AI加持之下對學生學生的精準“診治”變成冰冷機器下的貫性動作，松鼠AI獨創性地推出了MCM系統，重點對學習思想、能力和方法進行拆分，最大程度上地讓學生掌握舉一反三的學習能力，學會這一種學習方法后，能在更多方面靈活使用同樣的方法學習。

讓機器感明顯的人工智能教育擁有了線下老師更具人文氣息的溫度，這也是AI+教育企業一直在努力的方向。當然，要實現這種既有“溫度”又能做到“千人千面”的AI+教育模式，行業企業還有很長的路要走。

“人工智能跟教育領域交叉型人才太少將是制約產業發展的主要因素。”馬剛坦言，而行業內很多AI+教育企業還沒有意識到這一問題的嚴重性，還在純AI技術導向下高速前進著。

在引入國外AI+教育交叉型人才方面，松鼠AI也走到了行業的前列。去年將卡耐基梅隆大學計算機學院院長、全球機器學習教父Tom Mitchell教授招入麾下；今年5月，CMU計算機及心理學系教授、LearnLab研究室主任、美國智適應教育科學的三巨頭之一的Ken Koedinger也正式出任松鼠AI首席學習科學家。

方向正確，高端的復合型人才的聚集，再加之近兩三年以來國家陸續發布的《教育信息化“十三五”規劃》、《教育信息化2.0行動計劃》等文件，重點強調通過大數據采集與分析，將人工智能切實融入實際教學環境中，實現因材施教、個性化教學等方面的政策引導，國內AI+教育行業實現“因材施教”并達成“千人千面”的常態應該值得期待。