掌門1對1張翼：AI對教育最大的賦能是讓學生獲取打開知識寶庫的“鑰匙” | 全球AI+智適應教育峰會

雷鋒網消息，11月15日-16日，“全球AI+智適應教育峰會”在北京嘉里中心大酒店盛大開幕，峰會由雷鋒網聯合乂學教育松鼠AI，以及IEEE（美國電氣電子工程師學會）教育工程和自適應教育標準工作組共同舉辦，匯聚國內外頂尖陣容。

AI智適應學習是目前產學研三界關注度最高的話題之一。此次峰會，我們將邀請美國三院院士、機器學習泰斗Michael Jordan，全球公認機器學習之父Tom Mitchell，斯坦福國際研究院（SRI）副總裁Robert Pearlstein、美國大學入學考試機構ACT學習方案組高級研究科學家Michael Yudelson等頂尖學者；新東方、掌門1對1、作業盒子、一起作業、ALEKS等國內外最具影響力的AI智適應教育公司共聚北京，共同探討AI智適應熱點話題。

在16日主論壇上，掌門1對1CEO張翼發表了主題為“教育AI化”的演講，分享了他對教育AI化的思考與見解，張翼認為，新一代人工智能發展之后，“教”和“育”、“訓”和“練”第一次被解構，AI對教育最實際的賦能是賦予學生打開知識寶庫的“鑰匙”，AI的本質是個性化，最大的亮點是能夠更快地幫學生找到學習過程的“正循環”。

以下是演講實錄（雷鋒網做了不改變原意的編輯與整理）：

構建教育生態

各位親愛的嘉賓大家下午好，很高興今天能在這里跟大家一起分享我們對于教育AI化的思考。

因為掌門這些年一直從事整個K12的學科輔導，覆蓋一年級到十二年級的所有學科，對于這樣非常復雜的產品來說，我們一直在思考如何把AI植入到教學里，提高它的效果。

今天我們討論人工智能和教育結合之前，我覺得我們先要思考，在現階段有哪些是非人工智能——這也是我們一直以來的思考。我們做教育到底是在構建一個什么樣的生態，生態里有哪些組成部分，哪些可以被解構，哪些不可以被解構。

我提出來兩個詞：教育、訓練。教育是對老師而言的，訓練是對學生而言的。古代練兵的時候經常說是訓練士兵，其實訓和練不一樣。訓是訓話，包括價值觀、組織文化、力量；練是士兵整個操練過程，放在學生身上也一樣。包括教育，教是知識，育是育人。五千年來我們一直都拆不開，新一代人工智能發展之后，我們可能可以把其中一些東西拆出來了。

我自己有很深刻的體會，我念高一的時候，一開始學物理，我這個人不喜歡聽課，喜歡自學，我記得我第一位老師特別不喜歡我，我坐得比較考前又不聽課。因為這位老師不喜歡我，所以我也不喜歡他，就導致我的物理一開始學的確實比較一般。后來高一下學期換了一位物理老師，那個物理老師特別喜歡我，他給我定了一條規則，說你不聽課沒問題，只要你物理每次單元考達到95分以上，我允許你不聽課，也允許你不做作業。所以我非常有動力，我不聽課，但是上課的時候在下面做題，當然后來我理工科特別好，很大原因是因為我喜歡那個老師，我喜歡物理，所以我不斷練習，所以越學越好。

我發現整個學習過程中練是一部分，怎么樣讓學生具備學習的動力這是另一個部分。我們思考到最后，無論是做學科的教育還是任何一個領域的教育，其實大家都有一個共同的使命，就是我們希望培養一個孩子有全面面向未來的獨立思考的能力，這是一個非常立體的概念。所以對于現代的老師來說，無論你是否用人工智能輔助他，老師都是立體的，現在的老師跟以前的老師是不一樣的。以前的老師只要做好練的過程，但是現在練的過程大部分已經可以被機器替代了。

以前我們說授人以魚不如授人以漁，現在后面應該加一句話，授人以魚不如授人以漁不如授人以漁之動力。上面的兩個層次確實比較難，我們最有意義的探索是在網上探索，怎么做到第二個層次的授人以漁或者授人以漁之動力。老師必須把大部分精力放在最底層的授人以魚上，是有希望往上走的，所以這是人工智能給新一代老師帶來的福音或者是提升的關鍵所在。

數字這個東西是區別人和人工智能的重要標志，或者這么講，一個孩子學習一個東西的過程有三個層次，第一是他學會了一項技能或者知識，第二是他學會了一種學習的方法，第三是他能夠創造，已經擺脫了學習本身。而數字是上面的兩個層次，當然我們大量思考的還是怎么學方法、知識點。而數字最高的境界是什么？其實就是哲學，現在有一個詞是哲學科學思維，簡稱哲科思維，我覺得這是人類最高境界的思維。

很多教育工作者最好看的書不是物理、數學，不是很多基礎的書，很多都是哲學書，只有哲學目前沒有辦法被人工智能取代，或者取代的可能性很小，這是他們在探索的，未來真正能發生顛覆的話也應該是在這個領域發生顛覆，到目前為止這還是人工智能和人類最大的差別。

AI對教育最實際的賦能是賦予學生打開知識寶庫的“鑰匙”

所以探索完人工智能和非人工智能在現階段的區別之后，我們回到人工智能本身思考，AI對于教育最實際的賦能是賦予你打開知識的一把鑰匙。

其實人都是處在循環里的，只不過有的人處在正循環里，有的人出在負循環里。貝克漢姆踢香蕉球很厲害，但是一開始他也不厲害，只是有一次踢出來了香蕉球還不錯，他就覺得自己有這樣的天賦，他每次訓練的時候踢球踢完都在門框前面放一個輪胎，訓練半小時，所以后來越練越牛，最后他這一腳橡膠球就特別厲害。

我們發現有的人像他一樣，找到了他自己的正循環，覺得我應該這樣，就越來越牛。有的人不在正循環，在負循環里，很痛苦，所以就沒學好，這是學渣和學霸的區別。有些學渣也是很聰明的，只不過沒有找到自己的循環。

AI現在最大的亮點是什么？更快的幫你找到了正循環，市場上所有的AI公司所努力的方向都是如此。

以前孩子學習的時候不知道學什么，而很多老師、題庫提供給學生的都是學生不會的東西，學生學他不會的東西本身沒太大意義，學生應該學什么？學值得他學的東西。

比如說我對這個技能掌握是70分，你可以推一個可以讓他提高到75分的東西，這才有意義。這個東西在人工智能出來之前是沒法解決的，一個將軍必須猜下屬或者徒弟、學生到底哪里不會，而一個師父帶的徒弟太多的時候，就很難清楚的記憶哪個人在哪個地方有問題。所以他幫學生找到正循環的時間就會拉長，當一個孩子長期無法找到正循環的時候，就會失去耐心，最終就很難把這項技能給學好。

所謂AI最大的作用就是可以記住所有人的行為，并且可以快速的推送給你，最值得你做的東西，這是我們這個時代最應該探索的事情，所謂人生值得。

目前整個教育最大的方向就是這樣，包括AI給學生、給老師、給教學賦能，還有人走得更深，比如說AI能不能取代老師本身，或者能取代百分之六七十，甚至有很多公司在嘗試，直接就把老師的動作給肢解了，通過這樣的方式做全面真正的AI，當然這些都是非常值得探索的方向。

但是所有AI的本質就是個性化，未來我認為無論是做一對一的教學還是做小班課教學、大班課教學，都必須是個性化的。就算是大班課，未來也一定是個性化的，雖然所有學生看的老師是一個，但是每個人訓練的東西應該是不一樣的，我們覺得這是未來最大的方向。

關于我們自己在智能化方面也做了非常多的努力，知識點很多，尤其對學科來講知識點是非常龐雜的，越往高齡段走知識越復雜，圖譜越復雜。里面有個東西是知識源或者是題庫，很多題是公海區域，這適合學霸，要海納百川，而對正常人來說不需要做這么多，實際上題目是有好壞之分的，只有一部分是值得80分學生做的，更少部分的題值70分的學生做。我們經過了大量的篩選，最后做成了非常龐大的數據庫。

在知識圖譜里大家希望給題打更多的標簽，一個題很豐富，但是后來我們發現這對人工智能來說是很基礎的東西，真正往前走應該做什么？題序。當我這道題沒做好的時候，做下一道題，這中間的連接點是題序。

整個AI融入教育過程中，其實不是單維度的，是多維度的。以前大家說All in AI，其實應該是AI in All，是不是可以更精準，更個性化，這里面提了很多。現在所能做到的有人臉職別，我們可以清楚的知道在哪個知識點學生已經走神了，在哪個知識點學生已經清楚的掌握了。包括語音的分析，現在已經非常發達了，你能知道老師上課的過程中是不是涉及到了一些點，哪些點沒有涉及，在語言和表情方面已經比較發達。

我們覺得智能化語音不僅于此，今天我們談這個東西，十年后可能我們就不談這個東西了，它是“水、電、煤”，是必需品。

整個教育環節，不管是課前、課中還是課后，都可以植入進去，現在做題已經可以直接識別出你寫的字是不是對的，包括現在的學生已經被解構成很多模型，就像我給學生解構成40幾個模型。

你屬于這個模型的學生，你的學習曲線是什么樣的，學習曲線很復雜，比如說遺忘曲線。一個人學會一項技能并不是今天學會了就永遠學會了，是會忘記的，并且每個人忘記的速度還不一樣，以往我們是很難考慮到，值得慶幸的是人工智能可以幫我們判斷、模擬誰適合哪個模型，這是很大的價值。

當然它存在于課中也存在課前，智能化很高。以前要老師答疑，成本很高，現在我們可以對每道題的解說截取出來，放在答疑素材庫，這是最大的賦能。

所以在線教育這樣一個天然與信息化、數據、互聯網高度結合的物種里，AI是很好的陪伴品。以后會圍繞各個維度幫助學生、老師前進，這也是我們公司的使命，讓教育共享智能，讓學習高效快樂。

在我們的使命里，除了共享，無論是高效還是快樂都跟智能有關，你減負的時候學生才能真正快樂，人工智能任重道遠，掌門也希望與各位一起推動人工智能在教育領域的實踐，走向更大的未來，謝謝大家。

雷鋒網2018年度AI最佳掘金案例評選

人工智能風雨60年，與其說技術升級促成了今天的浪潮，不如說當前的人工智能，終于站在離商業最近的位置。

去年，首屆「AI 最佳掘金案例年度評選」活動一經推出，便受到了AI方案輸出方和AI技術需求方的極大關注。評選從商業維度出發，尋找用戶/客戶問題解決能力強的產品和解決方案。

現在，我們再次站在AI浪潮之巔，正式啟動第二屆「AI最佳掘金案例評選」。

在AI+教育領域我們一共設置了6個獎項，歡迎踴躍報名，報名地址：

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