松鼠AI聯合創始人樊星：「AI智適應教育」會是高效教學的最優解嗎？

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孔子說因材施教，這句話放在兩千年後的今天依然適用。個性化、有針對性的教學方式可以讓「受教育者」的學習效率最高，進步最快。但是常規的學校教育無法達到這一點。由於教學資源稀缺，學校能做到的最多是分班教學。實際上，對於成績越落後的學生，老師教學內容的針對性可能就越弱。

而 AI 智適應則可以做到「千人千面」的學習，用數據隨時、隨地、最高效地反饋掌握學習情況，調整學習方案。AI技術具體為教育領域帶來了怎樣的變革，又將呈現出怎樣的發展趨勢？松鼠AI聯合創始人樊星分享了一些他的思考。

以下為樊星演講全文：如何讓孩子去更加輕鬆、自信愛上學習

謝謝主持人介紹，非常感謝能代表乂學和松鼠AI給大家分享，松鼠AI是我們乂學的一個新品牌，因為乂學的乂（yì）字特別難認。今天我們的主題是「如何讓孩子去更加輕鬆、自信愛上學習」。

大家現在的學習是越來越痛苦了，孩子們現在比很多工作的同事都要忙：每天早上七點鐘起來，晚上做作業做到十點鐘，而且他是7*24作業，從周一到周日基本沒有休息時間，孩子們學的非常痛苦、非常累。我們有沒有辦法解決這個問題呢？希望今天的分享能給大家提一些這樣的思路。

我們先看現在我們聚焦的這個市場，乂學教育一直在做的是K12教育輔導市場，這個是一個比較碎片化的市場，頭部的五家公司在整個市場裡面占的份額不足5%，為什麼呢？關鍵在於教師，主要有三方面的問題。

第一是優秀教師的資源遠遠不夠。家長給孩子們選學校和輔導班的時候，首先考慮的是有沒有好老師，一個學校有沒有優秀的老師基本決定了這個學校的成敗，尤其是在課外的輔導學校裡面。一個好的輔導學校裡面如果有優秀的老師和另一個學校完全是不一樣的，所以整個學校的質量是依賴於優秀老師的。

第二是不同時間段的教學效果不同。即便你找到優秀老師了，早上九點鐘的教學效果和晚上九點鐘是一樣的嗎？我們知道輔導班的優秀老師每天的排課在八個小時以上，你給孩子選課的時候會選上午還是下午的？

所以即便是一個優秀的老師，他的精力也是不足的，他畢竟是個人，他沒辦法給每個孩子提供完全個性化的服務，也沒辦法在7×24小時裡面永遠保持這樣最佳的百分百的精神狀態。

第三點我們從中國這個範圍來看，西藏這個省裡面優秀老師、和北上廣深的優秀老師的比例大概是1：100。我們找遍整個西藏都找不到一個手指能數過來的特級教師，這就是中國現在的教育現狀，也是現在K12輔導碎片化的時代，老師這個因素極大的制約了整個K12輔導。

這個問題有沒有辦法解決呢？今天乂學教育給大家帶來了一個思路，我們的解決方法就是AI超級教師。用一句話來講就是用人工智慧的方法，讓系統去模擬一個優秀的特級教師，從而給每一個孩子帶來個性化的一對一教學體驗。

這個主題聽起來很科幻，但實際上AI超級教師這個計劃是可行的，而且乂學教育已經在很大程度上做到了這一點：在乂學的教學系統裡面 70%的時間，孩子是跟著AI老師學的；而且整個課堂是以學生為中心的，而無論是目前的小班課還是現在比較火的雙師課堂，大多數都是以老師為中心的。

在乂學教育松鼠AI課堂裡面以學生為中心，所有的活動都是圍繞學生在轉，孩子跟著AI老師在學的時間為70%，AI已經基本上代替真人老師了，這是乂學的解決方案。

我們在專業領域稱松鼠AI為智適應教育。人工智慧教育現在在全球已經發展非常快了，在國內相對比較慢。在國外AI智適應已經有很長的發展歷史了，有上百家公司在做AI教育，上億的用戶在使用這樣的系統。國內這兩年也有很多公司在嘗試這方面的東西，我們可以看到大多數的公司都會從AI角度做嘗試，大家已經認定這個道路了。我們優秀的同行是用AI去做輔導、做測試，有些是在做客戶作業。

在美國人工智慧教育是一個很受歡迎的賽道：扎克伯格在裡面下了重注，他也把AI教育作為未來的事業中心去做；比爾蓋茨也是這樣，在比爾蓋茨卡梅隆基金裡面，有一部分配額是放在教育里的，印度的AI教育項目BYJU』S已經拿到了它的融資，比爾蓋茨他們希望用AI教育徹底解決教育的不公平問題。

谷歌也在智適應教育領域做投資，我們都知道Duolingo最近比較火，BYJU』S也拿到了融資，從國際上來看這塊發展得比較快，乂學在這一塊也正在高速前進。我們在2017年10月組織了亞太地區第一次的人機大戰，把孩子分成兩個班，一個用特級教師教，一個是AI老師教。經過四十個小時的學習之後，AI老師教的班級提分幅度比特級教師多了9分。

這個事在2017年引起很轟動的討論。業界此前有討論人工智慧能代替哪一個行業，認為教師是最不可能被替代的職業，恰恰乂學的人機大戰顛覆了這個結論，它證明了老師是可以被替代的，因為AI教師教的比特級教師教的還好，所以引起了若干的討論，很多國外媒體也對我們進行了報道。

當時在學術界大家最終討論的結果可以分享一下，大家一致性的認為我們可以把教育這個詞分為教學和育人兩個詞，教學是讓孩子去掌握技能、了解知識；育人是讓孩子學會正確使用這些技能，正確地應用這些知識，大家一致認為教學90%的部分是可以被AI所代替的，育人則不行。

其實在中國古代的時候，我們會發現其實教和育不是分開的，其實在那個時候教學遠遠不如育人，因為沒有什麼可教的，孔子當時教學更多的是在育人層面。而現在的教育是標準化、批量化、流水線式的教育，是千人一面的教育，而且我們更多專註於給孩子灌輸知識而不是去育人。

所以在現在的教育裡面「育」的比例不大，這是一個新的教學情況，大家想，如果AI正如大家一致認為的可以代替90%的情況下，我們讓真人老師承擔90%的育人部分，AI老師承擔90%的教學任務，教和育是不是就完美結合了？這應該就是我們一直認為的教育的未來。

松鼠AI智適應學習系統在不斷地迭代和改進，在2018年4月的時候，我們做了又一個實驗，一個班級由中考命題組成員帶領，每個老師帶領3個孩子，共17位老師；另一個是AI老師在教，在這樣一個比拼裡面，AI老師同樣戰勝了一對三教學的優秀真人老師。這些數據可以證明一個結論，松鼠AI教學機器人基本上可以代替真人老師了。

我們跟大家分享一個數據，乂學的松鼠AI智適應學習系統，可以替代上海每小時500元補習老師的70%的授課部分。除了剛才說的教和育完美的結合之外，這件事還有什麼意義呢？把這個事想大一點，讓AI教學系統可以像手機導航一樣， 以一個非常低廉的成本給每個人提供一個個性化的導航服務。

具體來看就是，AI超級教師可以以忽略不計的成本給每個人提供同樣的教學質量，提供個性化一對一的教學服務。我們曾因教育資源不公做了很多工作，但大多數都是拆東牆補西牆，把好學校的老師調到爛學校去，諸如此類，沒有解決根本的問題。

但在超級AI教師的加持下，不管你的孩子是在西藏還是四川，只要有一個電腦可以上網，那麼你享受到AI超級教師的教學，和北上廣深的孩子們一模一樣。無論是凌晨五點鐘打開系統、還是在中午十二點都完全一樣。這個AI老師不會疲憊，而且這個老師基本上沒有成本，這是第一點（我們不把研發成本算進去，我們只說複製的成本）。

第二點我們在想，有了這樣一個老師它可以不斷地根據孩子的情況去找你的問題，在這樣一個老師的加持下，每個人都有了一對一的老師，那我們喊了幾千年的因材施教問題，也可以得到解決。這就是AI超級教師的價值，它不僅僅是技術上的突破，更多的是教育史上的可能是革命性的突破，是我們整個人類教育模式的大改變。

我們來看下具體的改變。第一，我們會發現這個系統可以不斷地讓孩子保持專註度，是什麼意思呢？我們發現孩子在這個系統中學習第一節課的時候，學習習慣不好，但隨著他學的第二節、第三節慢慢展開，後面的學習習慣會越來越好，因為這個系統會不斷地給孩子輸出有挑戰的路徑讓孩子們獲取，他會得到自我激勵，因為每一節課他都能得到進步、學到東西。

這裡沒有學渣，每一個孩子都有進步，所以每一個孩子都有可能成為學霸，每個孩子會學得越來越開心，越來越專註。所以學習習慣不好的孩子在經過兩三次課的學習之後，他在第三次、第四次就有可能愛上學習了。

我們看一下這個圖，這是一個檢測的例子：對這個孩子而言，他在裡面通過我們的AI老師的檢測，只需要去學58%的知識點。那麼剛才說的檢測的關鍵在於個性化匹配，這是AI超級教師超過真人的部分。

為什麼AI能替代真人教師呢？體現在幾個點：第一點是檢測測評，在檢測測評的環節裡面，AI老師可以做到又准又快又細，在這塊它的效率相當於真人老師的十倍之上；第二個關鍵點是在個性化推薦和匹配這塊，我們找到問題之後要解決問題，AI老師可以精細地感覺到孩子之間5%的差異，兩個孩子都是90分，他們的學習方法一樣，但是他們缺的10分是不一樣的，所以每個人要求的是不一樣的教學方法。同樣的知識點這兩個孩子都薄弱，如果我們的系統能夠查詢到，孩子在這個知識點的某一個維度上是有問題，我們就可以推送出更加精準的解決方案來解決這個問題，而不是讓他把知識點的所有東西都學一遍，這是個性化推薦，在這一塊一樣我們能得到一個極大的效率提升。

在松鼠AI智適應學習系統裡面，不同的孩子在同一個知識點的學習時間不同，為什麼呢？因為不同的孩子雖然都是這一個知識點薄弱，但他弱的不是同一個問題。比如說這個孩子是應用弱、那一個孩子是概念弱、另一個孩子是計算弱，都不一樣。同一個知識點每個孩子解決的問題不一樣，不同的孩子薄弱的知識點也是不一樣的，這就是所謂的個性化的千人千面的教學，這張圖比較明顯地說明了這個問題。

這個系統怎麼才能達到這個程度？就是通過精確的知識點拆分。為什麼要做這樣一個知識點拆分呢？因為知識點拆的越細，意味著檢測結果越可信可控，在檢測後的解決方案也最高效，所以我們要把知識點要拆細。

其實大多數人都知道需要把知識點拆細，但是為什麼不是每個公司都會這樣拆呢？因為知識點拆細之後檢測成本會直線上升，而且需要強大的技術支撐，對真人老師而言他經常要在檢測問題和解決問題之間找一個平衡。

這是乂學的知識點分析，我們的知識點拆分是對手的十倍以上，為什麼能做到這一點？主要是基於檢測AI演算法，乂學的演算法能支撐松鼠AI在把知識點拆的非常細的情況下，又以高效的方式把問題檢測出來。

基於前面一些工作成果，乂學和美國的SRI建立了聯合實驗室，同時在矽谷在紐約做了一個研發中心。乂學在人工智慧智適應這塊是走在全球前列的，也在全國若干頂級論壇上進行了演講，也在ACM會議上做了分享，這些都是非常專業的國際會議，大家有興趣可以看一下。

這是乂學首席架構師做演講的照片，我們是第一個中國公司做這類事情的。目前乂學在全國已經有一千家左右的合作校了，這意味著我們每一個城市的孩子，都能享受到這樣一個AI超級教師的服務，目前是付費的。我們之後會把這些服務的免費版本做出來，讓大家都能受惠於松鼠AI。

這是我們的教室，這是整個教學結構，在剛才我這樣一個邏輯下，今天沒有講太多技術的東西，在這樣的邏輯下每個孩子的提分是非常正常的，系統能夠精準地找到他的問題，給出他的解決方案是最佳高效的，他的提分是非常合理的，所以大多數的孩子在這個系統裡面都得到了提分。

我們希望乂學能創造這樣一個系統，可以稱為叫超腦，這個超腦匯聚了蘇格拉底、達芬奇和愛因斯坦的智慧，然後這個超腦從孩子出生的第一刻起，就一直陪伴在孩子的身邊，孩子遇到任何問題，這些超腦都能給予解決，給予規劃，在這樣一個超腦的加持下，中國的每一個孩子都能有更好的未來。

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