乂學教育-松鼠AI馬剛：用AI成就中國未來教育

7月9-10日，36氪在北京和上海同步舉辦「2019WISE超級進化者」大會，活動設有七大會場，關注企業發展變革路徑、行業風向把握、零售行業的進擊與蛻變、萬億企業服務市場的崛起、產業創新機會、全球化趨勢與差異化需求的爆發邏輯等議題，邀請超百位行業領袖，聚焦那些引領行業變革的超級進化者的崛起之路。

因材施教，是古今中外關於教育的共同理念。但是，由於不同地區，不同年齡段教育資源的不均等，這個理想很難實現。AI的進化，或許能夠解決這個問題。教育作為培養社會前瞻性人才的關鍵領域，如何在人工智慧來臨之後通過互聯網實現質的改變成為了當今教育行業新的課題。

乂學教育-松鼠AI合伙人、拓展事業部總經理馬剛認為，在未來，一個好的老師就是孔子 達芬奇 愛因斯坦的AI超級老師。到今天為止做人工智慧教育最大的難點，是演算法領域跟教育結合的專家特別少。

通過知識地圖，像素化地拆解知識點，然後再結合人工智慧演算法的力量，也許可以讓教育里個性化的需求得到滿足。人類老師想要尊重和滿足這種個性化的時候非常艱難，因為這種個性化浩如煙海，但機器也許可以做到。

以下為嘉賓演講實錄，經36氪整理編輯：

教育這個行業非常古老，從人類有人開始，就有教育了。到今天為止，依然有很多教育從業者不斷試圖要去摸清這個行業的規律，並且試圖做一些改變。當人工智慧浪潮來了之後，和之前的互聯網教育、傳統教育相比，AI教育到底有哪些區別呢？如何通過人工智慧技術來改變教育的底層，讓千千萬萬的孩子受惠，這是我們希望做到的。

從我們自己到我們下一代，中國的學生學習都非常苦，苦在什麼地方？我有兩個孩子，老大9歲，小學三年級。每天早晨，我加班再晚，早晨6點都要起床，因為要送他去讀書。晚上接回來之後，我太太還要陪他輔導作業。我回家的時候11點，他還在做作業。很多時候做著做著就哭了，這是中國孩子學習的痛苦。我們也是一樣，從3歲進幼兒園，20幾歲才本科畢業。等到畢業踏入社會，花了20幾年學習的東西，可能毫無用處，這是最大的痛苦。

第二點，從一開始讀書，我們就不斷被灌輸，吃得苦中苦，方為人上人。讓你消耗大量的時間刷題，尤其是高三、初三升學關鍵口，這個問題特別突出，會面對大量的刷題。我至今記得高三的時候，老師告訴我書讀百遍，其義自見。這道題不做1000遍，想獲得其中的知識，想掌握它、應用它特別難，所以要大量地刷題。實際上刷題是對我們時間極大的消耗。

第三點，師資資源分配不均的問題。如果我來自安徽一個偏遠的城市，根本找不到像北京、上海這樣經濟發達的城市的老師資源。好老師不告訴我書讀百遍，其義自見。好的老師，會告訴你掌握好的方法。而整個中國這樣的老師特別少，北京好的中學有清華附中、人大附中等等，但是放眼到全中國，這樣的中學有多少？即使在人大附中、清華附中，一個好老師也沒有辦法把班級里、學校里所有的孩子全部顧及到。優秀的老師，因為時間的問題、精力的問題，他也沒有辦法全部把他好的方法和經驗傳授給所有孩子。

中國的教育存在那麼多問題，如何通過人工智慧技術改變目前存在的問題呢？我的孩子經常跟我傾訴，爸爸我想去踢球，我想去學音樂。他是爵士舞的愛好者。但是沒有那麼多時間去玩。去年在北京演講的時候，台下有個資格非常老、年齡非常大的優秀工作教育者。他講，中國的教育被搞壞了。為什麼這麼講？因為我們天天告訴孩子要去做符合應試的事情，所以孩子沒有時間去發展素質，中國一代一代在這樣的體制下壞掉。

實際上說老實話，中國素質教育和應試教育的爭論，一個關鍵點不是因為孩子不願意去素質，也不是因為中國家長不願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。因為他回家要做3小時作業，就沒有時間利用這3小時去踢球，利用這3小時去學音樂，去發展他想發展的東西，去學習他想要學習的興趣和愛好。這些時間都被學習佔用了，那如何解決呢？

舉個例子，我兒子每天晚上回來做作業的時候，我輔導他有個巨大的問題。很多問題他已經會了，老師讓他抄三遍單詞，老師讓他做一道題，這道題他會。如果把孩子已經會的題目，比如10個家庭作業，9道已經會了，這9道還需要再做嗎？我覺得不需要。如果能把這些的時間節省下來，這是一個巨大的效率提升。

我們來看看AI教育如何做。今天全球的科技大佬和大公司幾乎都在關注人工智慧教育。扎克伯格的基金在不斷投人工智慧教育公司，比爾蓋茨基金會和谷歌也在投。海外已經有9000多萬用戶在用智適應的教育產品，但是我們到今天為止中國依然有很多家長和老師不了解人工智慧自適應教育，不了解人工智慧到底如何解決傳統教育的問題。

松鼠AI的智適應教育引擎是如何做的呢？

第一，知識地圖。我們把孩子所有要學習的知識點，通過知識地圖的拆分，一個一個細化到顆粒狀的知識點。如果能把所有知識點顆粒化，就像手機像素一樣，像素越小，顆粒呈現越清晰，意味著在檢測孩子問題的時候，檢測孩子水平的時候，你會變得相對更為精準。我們在全球獨創了納米級知識點拆分，這個非常重要。舉個例子：分數加減法，今天去看分數加減法知識點，在教育部的教育大綱當中，知識點非常有限。我們在做的就是通過知識點的前序和後序的關聯，不斷進行拆分，然後細化，最終讓孩子能夠通過這些細小的顆粒體的知識點的掌握，全面掌握所有的知識點。

第二點，也是我們的獨創：MCM的系統，學習思想、能力和方法的拆分。為什麼做這樣的拆分？我們發現今天的學習單純就是學習知識點。如何讓孩子掌握舉一反三的學習能力，學會這個學習方法，下一個事情還用同樣的方法學習。我們大學畢業之後，利用學校學習的能力把它應用到社會和工作當中，這也變得非常重要。這是我們做的思想能力和方法上的學習拆分。

第三點，如何保持學生的專註度？同樣是網路產品，孩子在網吧打遊戲，可以一天一夜不回家吃飯。如果在網上跟老師去學習，半個小時都堅持不住。我的兒子上外教的在線課程，25分鐘要出來七八次。每次他說，我想吃個蘋果，但是玩ipad可以玩幾個小時。如何讓孩子掌握知識點的時候，同時有好的成就感，這特別重要。如果一個孩子考了30分，過去學習體制是讓差的70分內容全部補給他，這是不合理的。我們怎麼打遊戲呢？先簡單再難，先打小Boss再打中Boss，再打大Boss。我們30分的孩子，先學35分，35分以上的先不學了，會發現他的成就感更強。此外，還要尊重每個孩子的學習速度。同一個知識點，不同的孩子在學習的時候，消耗的時間完全不同。一個孩子學習不同知識點的時候，消耗的時間也完全不同。如何能夠讓這些個性化的東西得到尊重，讓這些個性化的需求得到滿足，當人類老師想要尊重和滿足這種個性化的時候非常艱難，因為這種個性化浩如煙海，但機器可以做到。阿法狗戰勝李世石，就是因為它有人類很難達到的計算水平和準度。

第四點，追根溯源。舉一個例子，如果我的孩子是初一，考了60分，可以正常升到初二。如果初二又考60分，可以正常升到初三。等他初三畢業的時候，面臨中考的時候，初一考60，意味著欠40，初二考60，意味著欠40。如果只讓孩子在初三大量刷題，只學初三的內容根本不行。所以如何追根溯源找到孩子原本的薄弱點，在該掌握沒有掌握的知識點，這也變得尤為關鍵。

到今天為止，做人工智慧教育最大的難點，就在於AI演算法領域跟教育結合的專家特別少。去年，卡耐基梅隆大學計算機學院院長、全球機器學習教父Tom Mitchell教授加入松鼠AI，在整個人工智慧行業引起了轟動。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。

目前，松鼠AI在全國 20 多個省 400 多個城市開設了近2000家學習中心，近 200萬學生用戶使用過松鼠AI智適應學習系統。大量的孩子跟著我們系統學習之後，提升效果非常明顯。

松鼠AI希望通過在人工智慧教育領域的研究，讓每個孩子都從中受益。讓學習不再是一件痛苦的事情，讓學習變得快樂起來，讓學習變得自信起來，讓所有孩子的眼睛可以透露自信明亮之光，而不是刷題的黯淡之光。希望在座所有人跟我們一起加入到改變教育的行動中來。就像我前兩天看華為任正非的採訪，他不再關心美國和華為，他關心的是中國的教育。因為基礎教育是國防，如果基礎搞不好，意味著這個國家的青年一代就會垮掉。

希望所有人跟我們一起關注教育，利用自己的一己之力改變教育，改變中國的下一代，改變中國的未來。

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