优师教研18610206462 | AI时代 重新定义教育

2018年6月28-30日，以“成长型思维”为主题的2018优师教研18610206462（中国行 杭州）在杭州如期举行，本次论坛分为主旨论坛（成长型思维）、瑞吉欧教育专场、国际化课程与园本特色课程专场、教师发展与经营管理专场四大板块，论坛邀请了57位海内外嘉宾，吸引来自全国1200名园长/老师参与。

2018优师教研18610206462会议现场

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2018优师教研18610206462会议现场

2018年10月优师教研18610206462（中国行 武汉）将以“学习的领导者”为主题，为大家带来更精彩的内容。

大家好，我叫张栖铭。

几年前我跟一朋友聊天，当时聊到一千年前的行业现在还在正常做的，当时第一反映是中医，第二反映是老师，感觉在古代的时候也是一个老师站在讲台上下面坐很多的学生，老师在讲课，下面的学生在摇头晃脑的读书，在开小差、传纸条各种各样的行为。但是现在去看中医的时候会发现，有的时候看完中医中医说你去西医查一下，再回来让我看一下是什么情况，包括教育方面也是一样的，有很多教育科技产品逐步用到教育领域。

我们在这些方面做了很多的思考，在几年前，开始对人工智能+教育这个领域进行研究，我们集齐了在人工智能教育领域最顶级的一些专家，包括跟斯坦福国际研究中心一起成立研究院，来做人工智能+教育，研究人工智能如何应用在教育当中。

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做教育首先要思考两个根本问题，第一个是培养什么人，我们的教育目标是什么，第二个是怎么培养人，包括课程体系，大和小课程观，课程资源、教学、活动、评价，刚才提到一些嘉宾也在讲，包括各种各样的课程和绘本，包括STEM，现在都会作为基础的手段和方法应用在教育当中。

我们看人类的发展史其实就是一个教育过程，这个方面做一个简单介绍，大家对教育的理解可能会更深刻。原始社会，时候其实是子女去学习父母，到后面语言出现了，使得知识的传递成为一种可能，包括文字的出现，包括印刷术的出现都给教育出现很大的变革，这些从现在的角度来讲是非常震撼的事情。到中世纪的时候，其实一些文化的发展，包括城市化的进行，使得教育在不断的进行传播，那个时候有很多工厂主起来的，他说缺人，自己去收一些学徒，也其实一定意义上就是需要什么人，我就去培养什么人，培养培养着发现乱掉了，很多人教的不一样，有正确的，有错误的，所以国家逐步把这个职责承担过来，逐步的标准化，从国家的综合国力提升、国家竞争力层面，来定义，我们需要培养什么人。国家也定义了一些明确的指标，来确定怎么培养人。

我们现在做的，是在现有的大框架下面，讲目标去细化切分，考虑怎么去做好资源、教学、活动、评价等等。要培养未来的人才，就需要去判断，未来是什么样子的，未来需要什么样的人。由此去判断，怎么培养。让孩子掌握什么技能。

现在我国教育形式，雏形大概是在甲午战争前后，借鉴西方教育。西方教育的雏形，有一种说法是柏林洪堡大学。那个形式形成了标准化教育的雏形。

按照统一年龄入学，不同学科划分，教材版本划分，课表，一节课四五十分钟，有寒暑假，有作业，有考试等等方式。标准化是实现包容的方式，为教育提供了一个测量标准，至少为真正的英才教育打下了坚实的基础，也使得哪些劣质教育更容易被识别，从而消除其影响与危害，学生不会再被单一的观念和错误所误导了。

但随着社会、经济的发展，这样的标准化教学逐渐暴漏出了很多弊端。

首先给大家分享两个故事。

我们大家都知道的孔子，是在春秋战国时期，办私学最大的一家机构。天子失官，学在四夷。办私学，就类似于现在的私立学校，培训班。孔夫子其实是最大的私立学校的校长，他在2500年前，就提出了：因材施教，教无定法。

孔子有两个学生，一个叫子路，一个叫冉有。

子路曾经问孔子：“听说一个主张很好，是不是应该马上实行？”孔子说：“还有比你更有经验、有阅历的父兄呢，你应该先向他们请教请教再说，哪里能马上就做呢？”可是冉有也同样问过孔子：“听说一个主张很好，是不是应该马上实行呢？”孔子却答道：“当然应该马上实行。”

公西华看见同样问题而答复不同，想不通，便去问孔子，孔子说：“冉有遇事畏缩，所以要鼓励他勇敢；子路遇事轻率，所以要叮嘱他慎重。”

还有一个故事，我在北京一个小学的见闻：

一名家长被要求到办公室去，家长一到，老师就拿了一堆试卷给他，说你孩子最近上课有点赶不上进度，听不懂课，还打瞌睡。家长要多辅导，推进学生学习。。。。家长非常生气，开始抱怨，你们这些老师，我孩子学习慢，你们拼命给他试卷，让晚上回去做，晚上做到12点1点，白天怎么会不瞌睡。就没有其他办法吗？

这两个故事说明什么呢？孔子在2500年前提出来的教育思想，一直到现在还没有实现。

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我们来说一说课堂，这是孩子在学校呆的最多的地方。

老师在上课的时候，面向的是一个群体，北京上海很多学校是小班制，有30名学生，一些二三四线城市，一个班级可能有70名以上的学生。那么上课会怎么上呢？

老师刚刚接手一个班级的时候，可能会有一场摸底考试。根据摸底考试，可以大概了解班级学生的情况。老师正常会按照自己认为的，中等偏上的水平，来讲课。

老师讲难题的时候，中等生和差生听不懂，讲中等题目的时候，对于优等生是浪费时间，对于差生还是听不懂，讲最简单的题目的时候，中等生和优等生在浪费时间。我们可以简单下一个结论，对于每一部分的学生，都有三分之一的时间是浪费的。

大家有没有想过教材是如何划分的？为什么要分成物理、化学？要划分各个章节？这个在学习方面应该说有很好的作用，但是也有各种弊端。例如：遗传学，其实就是概率论的实际案例，一个人如果概率没学好，遗传学肯定学不好。各学科之间其实是有关联的。但当划分出多个学科的时候，这种关联被打乱了。历史的划分，很多人都记不住，例如学习中国历史的，例如：乾隆和华盛顿是死于同一年。很多人第一次听到这个，以为是穿越了。

其实教材当中很多的知识点都是基于现实当中的情况逐步抽象出来的，实际上教材当中质量的知识点章节都可以作为一个独立的项目去做一些学习，前面有嘉宾讲STEM或者讲其他的一些实验，这些从基本的课本当中都是可以完整融合进去的。

教材切分出大量的版本，这种版本在选用教材的时候也需要注意，有些国外的教材迎合的是国家经济发展形势，要培养什么人做出来的，我们会发现其实中国东部沿海跟西部的教材是有差别的，教材其实存在大量的割裂的东西。

比如说课表。我们现在上课很明确，幼儿园小孩子20分钟、30分钟一节课，课表非常明确。但是有些人学东西很快，有些人学东西很慢，有些人学的意犹未尽，下课了，有些人刚学5分钟不想学了，我们强制性以时间的方式切分开。这就是优质师资缺乏，很难针对群体性的学生做一些个性化的辅导，也很难知道一个小孩子具体的状态，之前我们在南京找一些老师，他讲完一些东西我问他你感觉下面的学生听懂了多少，老师说至少百分之七八十，测试之后才是百分之二三。

我们所有的知识都是来自于现实的抽象，但抽象完以后，回不去了。

刚才说的不同书本的，其实在同样一本书内，很多连续的知识点，也被打散了。例如我们经常说的知识图谱，前一个知识点必须学会了，才可以正常掌握下一个知识点。 但在正常的教材编制，知识点划分过程中，系统性的知识都被打散了，知识点之间的联系也被割裂。

在传统的学习中，用于学校的时间是常量，而学生对于概念的理解掌握程度却是个变量。

实际的，常量应该是学生对于知识和概念的高水平理解，而变量才是学生为理解问题所花费的时间。

现在培养出来的学生，很容易发生这样的事情

过去成绩优异的学生忽然无法理解难度更高的课程内容。家长就想着，是不是谈恋爱了，玩游戏了。

还有就是很难讲课堂上学的东西，与现实中遇到的问题联系起来。

在这样的教学模式下，我们更多的是一种工厂化的教育。这种教育，是为了适应当时的社会经济发展情况而设计、构思和创建的。更多针对的，类似于工业革命时候的经济环境。

所有的学生都被打上了标签，哪一年哪一班出厂。

实际上，学生是千人千面的。

有些学生像猴子一样好动，聪慧敏捷，但坐不住；有些孩子像大象一样缓慢，但一步一个脚印；有些学生像牛一样，踏实勤奋。

在不同的学习场合之中，不同类型、不同能力水平学生的学习表现是极为复杂的。

上面讲了很多现有教育的弊端，这些都是沿袭以前的教学模式产生的。

在最近这些年里，技术的发展，已经给教育带来了不少的变化。从1990年开始，有一些单机的计算机辅助教学的软件出来，2000年左右，一些教育资讯，内容，录播视频逐步开始线上化，2010年后，商业模式和产品模式不断的丰富，移动技术等等的发展，满足了一部分需求场景。

我们也一直在研究，希望通过一些方法，看是否有办法逐步解决这些问题。我们相信2016年以后，以人工智能、自适应学习为典型的技术，将会与教学不断结合，改革和优化现有的教学模式。在学生学习效率、教师教学效率、学校的运营管理效率等方面，都会带来较大的提升，对于现有的教学模式也有较大的冲击。

那么这些工具到底会带来什么优势？哪些方面可以替代老师的工作呢？

我们研究的时候，把k12的教育场景，按照学生、老师、家长、学校和管理部门四个角色，从上课、考试、作业、课外辅导、自主学习、升学、综合素质、家校沟通、教师培训、日常管理等累积分成137个细分场景，当然还可以更加细化。

可以这么认为：

1、现实当中主要是单向传授，单方面决定的事情，可以被替代的概率高一些。例如课堂上比较重要的环节，知识点的传授，这个被mooc都替代掉一部分，这个可以被替代掉70%左右，我们也在努力提升这部分的比例。现实的上课过程，其实师生互动不多。一个班级四十个学生，一堂课四十五分钟，平均到每个学生身上，只有一分钟多一点点。

2、重复性的劳动，有大量数据积淀的事情，它都是有可能被人工智能取代。例如作业批改，作文批改，语音评测，学习数据的分析和预测。

3、能力方面，由于我们现在学习的知识点是高度抽象的，所以可以被替代的比例低一下，30%左右，在内容设计较好，且有高质量数据支持的情况下，可以有一定提升。

4、偏向于管理型的，更多的是辅助，目前无法完全替代，或者说需求不够强烈，做这部分的需求的公司比较少。

5、偏向于身体行为的，技巧性的课程，动手能力的，目前还难以替代。例如体育课，游泳课，音乐课，可以有很多指导，但还是很难替代。

6、牵扯到复杂的思想、情感决策的，例如思想道德类的，世界观方法论的，可以替代的比较少。

在一些行为观察方面，现在已经有一些探索，包括一些机器视觉的技术，可以很快测出孩子的情绪、行为、行动轨迹，包括进行数据训练的事情，比如说作业的批改，这些事情在人工智能技术上已经有了比较大的进步。

人工智能技术和教育等结合，以后有可能让老师的职能发生一些转变，老师更少的做知识传授的工作，更多的做复杂的互动，情感激励，合作能力培养等等。

简单介绍一下我们研究的课题，实际上是希望能够把我们的系统打造成一个虚拟的特级教师，在正常的学校里，特级教师的数量很少，当你真正接触到一个特级教师的时候，会发现教小孩子学习的思路、思维的，可能跟普通的新手老师会有很大的不一致。我们希望能够把系统收集到的特级教师的经验，结合数据，模拟一个特级教师，我们也会做一些学生画像的建立，包括学生个人的画像，学生群体的画像，在这个基础上做个性化的匹配，优化整个教育模式。

那么有可能按照这种方式，来去培养孩子的学习能力，各种能力吗？我感觉是可以去做一些尝试的。我们日常培养孩子的一些活动，一些以pbl或者其他方式组织的活动，当有明确的考核方式的时候，就一定可以做这方面的拆分。

我们来看一个实际的例子，拿一位普通学生来举例子吧，小明，在学习某个专题的时候，遇到了一些困难。

他也许是对于抛物线图形不理解，

或者是不等式，比例，指数表达式，中位数…….

代数相关的任何知识点，他都有可能不了解。

我们首先需要确定的是，他当前的状态到底是什么，状态是指，他对于代数部分基本的了解和能力状态。代数部分，可能有非常多的知识点。

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我们姑且假如代数有5个知识点，ABCDE，方便大家来理解。

5个知识点，那么小明可能有32个不同的状态。2的5次方。

但实际上，有一些状态是不可能出现的。例如必须学会A，才能学会B，那么有可能就不会存在BC\BD\BE这样的状态。这一切都是概率，所有也有可能有一些意外的小概率情况。例如认识一个个字，才可看懂词语，看懂词语，才可以连成句子，才能做好阅读。这是通常的认知。

我们去掉一些不可能的状态以后，可能是这样的：

有13个状态，简单可以认为，学了A，才可以学习C、D，A、B是没有前置条件的，或者说前置条件已经满足。

我们可以看到不同的状态。

就像alphago一样，棋盘是19*19的，每个点有三种状态，考虑所有可能性的话，在现有技术条件下，很难达成。所以会先把大量的棋谱输入进去，进行训练。然后大量的对弈，与人，与自身，把很多不可能的状态去掉。

实际上，代数的知识点，非常多。

我们将这些知识点，有序排列好以后，筛选出所有靠谱的状态后，可能形成了一张多维的图，它是这样的。

我们对于知识点，尽可能做到细化分解，纳米级分解。

所谓“纳米级”，是指把一个知识点拆成最基础的内容，变成最简单的颗粒， 然后针对每一个知识颗粒进行专门的视频讲解、专项练习和专题测试，常见错因分析等等。 就像一位拥有几十年教学经验的优秀教师，对学生的知识掌握情况进行精细的把握，并相应地给予指导。

分解以后，有什么好处呢？

例如说，追及类问题，简单可以分为8个细分点。1.走停，变速问题2.时钟追及问题(时针，分针的追及)3.火车追及问题(考虑两车的车长)4.比例解追及问题5.多人多次追及问题6.多次追及(例:圆形跑到)7.流水追及8.其他追及问题(例如小狗每分钟跳15次，兔子每分钟跳10次，每次跳多远等)

一般情况下，常见题库、教育类产品，对于知识点的分类为三级，这个粒度非常粗。如果发现孩子船的追及类问题不会，推了一个大知识点的讲义过来，效率很低。可以按照这样的比方来说一下，打俄罗斯方块，有一个1*1的方块没有填上，拿一个2*2的方块，4*4的方块，是解决不了问题的。

这种细分，我们按照alphago来对应的话，就是棋盘落点+棋谱+机器学习，准确判断当前局势，制定当前棋盘下的最佳策略。

对于自适应学习系统，就是知识图谱+人的经验输入+信息论，精准定位学生知识点掌握状态，制定当前学生状态下的最佳策略。

我们还在做更复杂，但紧贴实际的一些设计。包括跨学科的尝试。

人工智能系统会诊断学生的能力水平、知识掌握状态如何，然后根据学生当前的能力水平、学习目标来为学生制订个性化的学习方案。

譬如学习分数的乘法，优秀的老师会根据学生现阶段掌握的知识程度、长项和弱项进行教学。通过自适应学习的诊断，如果发现一名学生分数掌握稍弱，则让学生先学好分数的知识再进行分数乘法的学习;如果发现另一名学生假分数掌握稍弱，则让学生首先强化假分数的知识后再学习分数的乘法。只有拥有这样精确的诊断的系统才能够真正模拟一个优秀的老师。”

自适应系统的另一个特征是会给学生采用’循序渐进’的方式进行学习。

根据学生的知识掌握状态和目标，自适应学习系统会自动规划最适合该学生的学习难度和顺序，不会让学生因为目标过高而丧失信心，也不会因为目标过低而失去挑战的欲望。通过这样的方式，让40分水平的同学可以逐渐提高到60分、70分，让70分水平的同学逐渐提高到80分、90分，最终使得所有不同水平的学生都能够循序渐进地提高到较高的水平。

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就像导航系统一样，不论是路线选择还是路程耗时计算，导航都完全不输给人类司机，甚至远胜于绝大多数的司机。其准确性和便捷性，是人类大脑无法比拟的。

一个老司机再有经验，也不可能比地图导航更精准。人工智能+教育可以以大数据与智能技术为核心，根据学生的知识地图制定学习策略，智能预判并精准匹配教学风格，根据学生的学习效率、理解力、专注力等方面智能调节课程，真正实现‘因材施教，教无定法，有教无类。

学生通过自适应学习系统的使用能够获得和自己最匹配、效率最高的学习方式和内容。在自适应学习过程中，每一位老师的教学、每一份学习资料、每一个教学工具都是根据每一个学生的学习状态、学习特征来订制的。

这对于课堂的管理、组织，参与的老师，都带来了新的挑战。在现有的条件下，也刚好可以把机器的优势，和人的优势，有效的做出结合。

机器去做个性化学习，人去做教学设计，做机器解决不了的复杂决策，情感激励，现场管理，引领创新….

基于这样的基础，我们可以做到：

1、精准定位：通过自适应学习系统，除了定位到当前知识点会不会，还能定位到为什么不会，不会到什么程度。我们目前通过表面上看起来很简单，但实际上包含了一些复杂算法和分析的方式，来判断学生的状态，对于知识点等方面的掌握情况，寻找能力边缘。

2、个性化推荐：简单来说，就是这个孩子下面最需要学什么，需要做题还是测试，各种各样不同的推荐，内容推荐跟学习规划有一致性，对不同学科，不同学段建模，不同学科在整个学习的路径，学习的思路上面都有一些不一样，包括不同的学段（小学生、初中生、高中生），对于学科的认知、学习的模型都是不一样的，我们需要针对不同的学段和学科构建模型。

3、追根溯源：依托知识图谱，对于知识点的再定义，对于学生错因的分析，我们可以真正做到追根溯源，哪里不会学那里。减少无效学习我们会发现，一个八年级的学生，很有可能因为七年级的某个问题没有掌握，导致八年级的问题不会，生物当中的遗传学不会，很有可能是数学的概率没有学好。

4、战略放弃：根据学生的知识掌握状态和目标，自适应学习系统会自动规划最适合该学生的学习难度和顺序，不会让学生因为目标过高而丧失信心，也不会因为目标过低而失去挑战的欲望。通过这样的方式，让40分水平的同学可以逐渐提高到60分、70分，让70分水平的同学逐渐提高到80分、90分，最终使得所有不同水平的学生都能够循序渐进地提高到较高的水平。

这是全新的教学模式，试想一下，同一个年级的学生，在同一个教室学习，每个人都是在按照自己的实际情况在学习。有些学生在学习7年级的知识，有些在学习八年级，有些在学习九年级。这是一个在春秋战国时期，孔子就提出来过的因材施教的古老想法，对于现有的教学模式是一个很重要的优化。

希望后续有机会与大家继续做一些探讨，谢谢大家！

2018.7.8 优师教研18610206462组委会