China's Education System is Prison
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來源： 品途商业评论
谷歌教育歐洲南部負責人Lopez，今年6月在一場公開活動中，發表了一段驚世駭俗的言論：
錯誤的人，正在評估學生。對評估學生學到多少，負責的應該是公司；老師應該停止教那些非常具體的技能，要突破現有課堂規定的內容進行教學；過去200年見證了教學品質為數量做出的犧牲，隨著教育科技公司角色的變化，我們最終會放棄依據年齡不同，來決定教孩子什麼。
坦率來說，Lopez這番話有些過激，這套理論也很難讓人接受。因為把教育從學校手中，過渡到公司手中，是一種很難讓我們普通人接受的方案。還不能夠像美國，教育、電信營運商、軍火都是私營。
我們戰後嬰兒潮四五年級生，從小生活在大班制中，被應試教育這把尺子所歸馴，雖然期待個性化教育，但卻無法想像。我們知道，應試教育雖然不夠好，但它足夠公平，在龐大的人口基數中也是效率最高、成本最低的教育方式。這是迫不得已中的最優解。
不過，Lopez的話字裡行間核心方案都是一點：
AI讓教育個性化，提高教育品質和效率。我們甚至可以期待，用AI來改變應試教育。
寒冬中的熱潮
2018年雖然被看作是互聯網和資本的寒冬期，但卻依舊可以看到教育投資熱潮。巨頭、資本、創業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
美中互聯網巨頭們，對教育從未如此青睞。有些巨頭擼袖子自己親手乾，有些則是不斷注資投上幾枚棋子。
像對岸百度，今年發力的智慧課堂產品，在ToB的方向面向學校和老師、學生，提供AI內容和智慧工具解決方案，提供學情智慧分析服務。
微軟則是基於自身的語音辨識、語音合成、自然語言理解等AI技術，推出了少兒口語學習產品「朗文小英」
微軟則是基於自身的語音辨識、語音合成、自然語言理解等AI技術，推出了少兒口語學習產品「朗文小英」
相比於微軟的產品，Facebook的個性化教育平台Summit Learning Program（SLP）的體系化則是更完善——SLP注重學生個性化數據收集和分析，能夠給予老師很大的自由度，來決定給不同學生安排不同的項目。
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：VIP陪練、洋蔥數學、考蟲、寶寶玩英語、VIPKID、百詞斬。其中洋蔥數學、VIPKID，都是以AI為概念的教育產品。
2、搶標的和播種子的資本
億歐網在今年下半年匯總顯示，上半年有60家以AI為方向的教育創業企業獲得了融資——相比於其他領域來說，教育創業熱度一點都沒有降低。
我們可以從這份表格中看到，創新工場、聯想之星、真格基金這類資本方對教育的重視程度。當然，新東方、好未來、中科院這類企業和機構對AI＋教育的投資，同樣不容忽視。
中科院投了專注托福雅思AI，智適應方向的智課AI教育，好未來則是投資17年宣佈，中小學AI智適應策略的作業盒子、「將老師的板書和課程內容，數據化結構化」的海風教育。
中科院投了專注托福雅思AI，智適應方向的智課AI教育，好未來則是投資17年宣佈，中小學AI智適應策略的作業盒子、「將老師的板書和課程內容，數據化結構化」的海風教育。
值得注意的是，號稱14年中國最早做AI教育的乂學教育松鼠AI的投資方裡，既有東方卓永（新東方旗下基金）、又有學而思教育科技（好未來旗下），同時還有俞敏洪的個人投資，甚至還有中科院的投資。
創新工場合伙人郎春暉在去年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，一方面市場將進一步下沈到三四線城市，另一方面素質教育將迎來黃金期。因此創新工場有七八條線教育投資，都是圍繞技術作為推動力，追求「內容、場景和數據」。
不僅如此，對岸中國二胎政策開放帶來的教育人口紅利，80後家長對教育的重視；中高考改革從局部試點，到整體推廣進程，以及中國旺盛的留學需求、留學低齡化趨勢，都在為投資教育造就空間，資本提前佈局顯然正當其時。
3、搶速度和找落地的創業者
今天的中國教育值得被AI重新改造一遍。雖說AI取代老師並不現實，但是AI卻可以讓教育的效率得到顯著提升。創業者要做的事情，便是搶著速度尋找AI＋教育的落地點，像好未來、流利說、松鼠AI都是在AI＋教育領域的典型案例。（3S MARKET: 對岸中國政府幾乎所有的政策推動，通通再向錢看！）
去年7月，好未來在一次公開活動上，宣佈成立了AI Lab以及腦科學實驗室，提到要將教育數據以及師資資源，將視覺、語言、自然語言處理，以及機器學習等多項技術，進行產品化應用，以及過AI技術建立標準化、公平化的多維度課堂品質評價體系。
流利說從主打語音辨識，到16年推出AI智適應成人口語系統「懂你英語」，到今年在美國IPO喊出「中國AI＋教育第一股」。創始人王翌稱，依靠自主研發的語音辨識、深度學習、自適應學習等人工智慧技術，打造一個更加智慧的AI英語老師。
松鼠AI就更簡單明瞭，直接提出了一個基於AI的「可定義、可量化測評、可傳授」的標準來定義每一個知識點。松鼠AI創始人栗浩洋甚至表示，在幾十萬個中小學各科知識點拆分之外，目前松鼠AI已經有了500多種學習能力、學習方法的拆分。
傳統的應試教育就像是一個粗放的、工業化的、規模化的生產模式。甚至有這樣一種說法——80％都是無用功，班課填鴨式的教學導致學生在學校「吃不飽」或「消化不了」。但是，AI技術的運用，把一切都變得精確化了。
被改變的教育
仔細去看現在的AI＋教育創業項目就會發現，AI對教育的滲透已經是從課堂建設到評價體系，再到知識點，以及課後輔導等各個環節，幾乎每一個環節，都有著把教育變得更精確化、顆粒化的解決方案。
AI到底會如何改變傳統的應試教育？2016年，比爾蓋茲在接受記者採訪時提到，對絕大多數學校而言，教育仍是陳舊的「一刀切」：
一個老師對一個班的學生傳授同樣的知識，不管每個學生各自的學習能力和進度如何。但是AI可以改變這個弊端。
可以說，AI會造就教育行業的今日頭條，實現千人千面。AI在教育領域可以做到哪些事情？
1、實現因材施教，依據不同學生的個性偏好、學習習慣和學習風格，推薦最匹配的學習內容。
2、提高學習效率，自動規劃最適合該學生的學習難度和順序，規劃最佳的學習路徑，最大化學生的學習效率。
3、形成完善、科學的測量體系，通過檢測部分重要知識點快速逼近學生的知識狀態水平，辨識特定學生的薄弱知識點，並且可以相應調整教學方案。
4、讓教育變得更公平，讓更多接受到同樣優質的教育課程，被更科學的評價體系所測量，不管是好學生、壞學生都能知道自己的知識薄弱點，真正實現有教無類。
英語教學就是被AI所影響的典型案例。
AI可以透過智適應教育的方式，將所學的知識點分步地進行梳理、歸納和總結，理清知識脈絡。從點到面，構建知識網路。
在松鼠AI的一個英語教師招聘資訊中寫到了這樣一個職責：在前端教學反饋出的大數據基礎上，進行錯因分析。準確挖掘學生考試做題時出錯的動因——包括知識點、能力素養、認知層次、學習習慣以及心理等方面，並結合人工智慧系統和知識圖譜，給出專業的學習指導建議。
挖掘學生考試做題時，出錯動因的途徑則是教育數據挖掘（Educational Data Mining，簡稱 EDM）和學習分析技術（Learning Analytics，簡稱 LA），對學習過程和學習行為，進行量化分析，在學生學習過程中，採集學生的學習數據，包括學習時間，停留時間，測試準確率等。
透過對數據的處理分析，建立不同學生的學習模型。系統還會將學生的錯題按照知識點、錯誤率、掌握程度、知識圖譜順序排列，便於學生復習或課後輔導。
透過對數據的處理分析，建立不同學生的學習模型。系統還會將學生的錯題按照知識點、錯誤率、掌握程度、知識圖譜順序排列，便於學生復習或課後輔導。
融資5億美金VIPKID高級副總裁項碧波，在未來教育大會上說，透過數據挖掘，實現了精準學生畫像，於教學路徑的個性化匹配；在智慧化教學上，實現了教學測評練場景中，AI對老師的最大賦能。
最早專注於智適應方向的松鼠AI，從14年開始大力投入AI技術研發，其科學家受邀於美國舉辦的Education Data Mining 和倫敦舉辦的Knowledge Discovery in Database等專業會議發表學術演講。
語文這門「玄學」同樣可以被AI所影響。
如果說中學英語有單詞、語法這些固定知識點做支撐，AI的介入有跡可循，那麼在很多人看來，語文這個學科太過感性化，尋找不到邏輯。不過，AI同樣可以把語文學科理性化，把龐大的學科體系拆解，幫助學生提高分數的。
比如說，在松鼠AI的技術解構下，線索題舉例被分成7大類，比如說時間線索題目、地點線索題目、空間線索題目、人物線索題目、情感線索題目。
有的學生只會在情感線索題目中出錯，讓學生在這個類型的題目中反覆訓練，未來則不會再犯。閱讀理解則是可以做到9級的知識點拆分，並對考點進行詳細分析。用創始人栗浩洋的話來說，在語文教學中，希望把中醫變成西醫，把玄學變成科學。
有的學生只會在情感線索題目中出錯，讓學生在這個類型的題目中反覆訓練，未來則不會再犯。閱讀理解則是可以做到9級的知識點拆分，並對考點進行詳細分析。用創始人栗浩洋的話來說，在語文教學中，希望把中醫變成西醫，把玄學變成科學。
數學教育本身就和AI有很大的親和性。
除了原本的AI評價體系以及AI知識圖譜之外，AI＋數學很大一部分著力點，在於透過AI啓發學生的抽象思維，知識、能力、思維三者相互連接，幫助孩子學習掌握數學的思維方法——這需要對腦科學有更細緻的研究。
以好未來的數學教育為例，它很大程度就依賴於啓發式數學學習、圍棋和珠心算等與認知科學研究成果相關的精準教學內容。
總的來說，新的教育數據挖掘、學習分析技術，以及知識圖譜體系，正在讓學生的學習無限逼近，各個科目中的一個個枝脈下的知識點，而且在逼近的過程中，AI會幫助學生規劃最佳的學習路徑，遇到問題時在教師的配合下生成「錯題」，在不斷解決「錯題」的過程中一點點填滿所有知識漏洞，考試分數也自然會因此提升。
被解放的學生
應試教育本質上，是過往低效率教育方式的極端演化——我們只能靠不斷做題，讓七八十人一個班的學生，能在整體上得到最優教育效果。
比爾蓋茲曾吐槽，目前教育只有兩極化的選擇：
「合格，繼續深造」與「不合格，上補習班」。因此我們才會存在如此驚人的輟學率。借助個性化學習工具，能夠找出學習上的不足究竟在哪裡。
數學裡有幾百個概念，個性化工具可以指出哪些概念是你的弱項，從而有針對性地查漏補缺，無需花上一整年時間，呆在數學補習班。事實證明許多人，甚至只需一兩個月就能達到大學入學標準。
數學裡有幾百個概念，個性化工具可以指出哪些概念是你的弱項，從而有針對性地查漏補缺，無需花上一整年時間，呆在數學補習班。事實證明許多人，甚至只需一兩個月就能達到大學入學標準。
比爾蓋茲基金會發佈白皮書稱「智適應教育，是我們當下最需要的東西。」
「只需一兩個月就能達到大學入學標準」這句話固然有些誇張，但在AI＋教育的幫助下，我們至少可以縮短學生的學習時間，把一些低效、重復的學習剔除出學習規劃中，把更多時間用在更多知識漏洞上。
當下，題海戰術、應試教育似乎才是最好的選擇。大多數家長和孩子沒辦法選擇脫離這個教育體系，但是可以利用AI來解放自己。
AI起到的作用，讓學生能在當下的教育體系中，以最高效的方式獲得最好的成績。學生可以用最少的時間，獲得更好的成績，剩餘的時間，則是可以用於拓展自身興趣愛好，提高綜合素質。
假以時日，在智慧課堂這樣的體系真正在普及時，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生備考的最佳抉擇，學校不再需要通過填鴨式的方式來餵養大班制的學生。
AI教育體系幫助每一個學生填補自己的知識漏洞，一些天資聰穎的學生在AI的課程安排中，課程進度可以提速，在高一就把函數、代數、幾何全都熟稔於心，更多時間則是被用於功課那些薄弱科目的薄弱知識點。
這可能，就是AI在當下教育體系中最大的價值。
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