松鼠AI廖一芳：千人千面的教育方式，才能培養出獨立的生命個體

乂學教育-松鼠AI 合伙人、校區運營事業部總經理廖一芳在 2019 鈦媒體 T-EDGE 科技生活節演講

幾乎我們每個人都對考試感到畏懼，但是，當中高考依舊無法避免的時候，我們如何找到適合自己的學習策略？如果人生當中註定花多少時間學習，我們能不能用更有效方法學習更多？

7月13日上午，乂學教育-松鼠AI 合伙人、校區運營事業部總經理廖一芳來到 2019 鈦媒體 T-EDGE 科技生活節分享了自己的看法。

傳統教育里找到新的方式，AI 教育或許可以成為解決問題的辦法。松鼠AI是一家非常年輕的公司，但在短短成立四年的時間內，在全國各地鋪下了2000多所學習中心。

之所以能在極短的時間內得到市場認可，面對中國如此龐大的學生群體，廖一芳認為，優秀師資依舊匱乏，教育資源分配不均仍是我們面臨的重要問題。此外，千人一面的教育內容，統一化齊的學習速度，以及只注重對孩子知識掌握的訓練忽略能力、思想、方法的培養等，都是妨礙現代教育進步的困擾。

人工智慧智適應教育是松鼠AI目前正在努力解決問題的方向。廖一芳認為，通過人工智慧技術賦能傳統教育，我們可以培養出一個具有獨立思考能力，解決自己生活和生命問題的獨立生命個體。（本文首發鈦媒體，作者/李程程）

以下是乂學教育-松鼠AI 合伙人、校區運營事業部總經理廖一芳演講全文，經鈦媒體編輯：

「人工智慧 教育」看起來是一個必然趨勢，我來和大家談一下智適應的技術，如何升級換代教育產業。傳統教育產業裡面面臨一些瓶頸，AI技術如何解決呢？我從幾個方面談談。

首先，傳統教育裡面我們有特級教師，但是千里挑一、非常難複製。教育資源分配不均是我們面臨的第一個問題。去年7月我到西藏，在日喀則的時候訪問了一個村落，在那邊家長很期待有一個老師，甚至都不一定要求特級老師，能不能有一個老師，到這個地方進行教書？都是一個問題。教育資源分配不均是我們一直面臨的問題，更何況一個優秀老師進行複製是非常困難的。

在人工智慧 教育裡面，可以讓人工智慧老師在地域上、空間上突破過去的瓶頸。AI教育融合了特級教師的經驗、人工智慧的技術，模擬特級教師的經驗和智慧可以幫助解決教育資源分配不均的問題。

傳統教育面臨第二個困境：在學習過程當中，在傳統教室場景裡面，是一對少數或者多數的學生，是千人一面的學習內容，大部分根據設計好的教案，在一堂課設計時間內完成。但是在一個教室裡面會有包含著學霸、學中、學苗，學習層次、性格不一樣的孩子，每一個孩子性格狀況不一樣，傳統教育非常難滿足每一個孩子。在人工智慧 教育裡面可以做到千人千面，讓個性化因材施教的教育，落實到教室場景裡面。

傳統教育裡面第三個困境：我們用整齊劃一速度教學所有孩子，但是學霸學習思路比較快，受於時間和空間限制沒有學習到更多的東西，而學苗可能知識點聽不懂，但是老師沒有辦法停下來針對這個學生解決問題。人工教育智適應教育可以解決這樣個性化的問題。針對每一個人不同性格、不同學習思維，每個人用自己的節奏學習，可以實現真正量身定製的學習方案。

過去傳統教育理念還面臨問題：我們比較偏重訓練知識點的掌握和學習，忽略能力方法的培養。在傳統教育裡面，更重要的是能夠把課程教完。我們忽略孩子的情感、情緒、人的發展狀態，更不用談提高孩子能力、思想方法的訓練。

人工智慧 教育，可以真正做到：傳道、授業、解惑。除了起到眾所周知的幫助孩子們提高內容掌握量的作用，還能在授業、解惑部分起到非同凡響的作用。

我們的系統架構分為三層，我一般把這個架構比作大腦，第一層是學習情況,松鼠AI引擎本體，這裡面包含了內容圖譜、學習圖譜、錯因分析本體，以及目標和動態學習目標，有了這些，我們去模擬一個特級的老師，他豐富的知識，包括完整的知識體系結構、豐富的內容。第二層是核心的推薦引擎，包括學生畫像、用戶狀態的評估引擎、實時分類和預測、目標管理引擎、高級診斷和VPA引擎。第三塊是相當於大腦的耳鼻眼，跟用戶實時交互，包括學習管理系統、監控預警系統、採集系統等等。

在傳統教育中，以初中數學為例是300個知識點，美國AI自適應教育公司拆分到3000個，而我們松鼠AI獨創的納米級知識點分拆法，可以進一步拆分為3萬個知識點。

納米級知識點的拆分能達到什麼樣的作用呢？如果一個學生已經掌握了56%的知識點，那隻需要精準學習未掌握的44%的知識點。如果一個學生只掌握了8%知識點，未掌握的知識點是92%，我們系統會使用戰略系統，放棄現階段不適合他/她學習的知識點，只推薦未掌握的適合他學習的知識內容。

同時，AI技術可以精準監測和推送。在傳統教育中，優秀的老師可以對學生進行分組教學。事實上每一個孩子都因人而異，通過AI技術，我們可以做到精準的針對每一個學生的一對一的監測知識圖譜和推送知識點的學習。

我們也是認為孩子們除了學習知識點外，還需要學習和掌握學習思想、能力和方法，我們打造了一個MCM系統（Mode of Thinking, Capacity, Mode ofthinking），例如物理學科我們拆分出學習思想，譬如對稱思想、模型思想；數學中可以在能力上拆分出綜合能力、推理能力等；語文可以拆分出一些方法，如矛盾法、結構分析法等。通過MCM系統和納米級的拆分，松鼠AI智適應系統會進行精準地推送學生缺失的學習思想、能力和方法的教學內容。

松鼠AI智適應系統還有一個人工智慧技術叫MIBA多輸入學習行為分析。我們通過檢測學生們登錄的時間、學習的時間、速度和結果，以及通過監測的模式抓取孩子的實時數據，如眼球動態、腦電波等綜合數值，來判斷學生學習的集中度和專註度，從而判斷出下個環節的學習內容。

松鼠AI是一個年輕的公司，成立四年以來，我們在全國20多個省400多個城市開設了2000多家線下學習中心。我們希望幫助到各個地方的孩子提升他們學習水平，如果每個孩子都可以從學習過程當中找到自信，你就會從他的眼中看到不一樣的光芒。

我採訪一些學校的時候，有一些孩子成績不好，曾經有一個孩子跟我說了一句話，使我非常觸動，一個學苗的學生，一個初一的孩子，我訪問他的時候，他最後告訴我一句話「老師，我從來不知道原來我也可以」。很多孩子當他學習非常差的時候，他幾乎想自我放棄，但在松鼠AI重新找回了信心。

在人工智慧領域，技術專家非常重要。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。

未來，我們希望在團隊共同的努力下，把優質個性化的教育帶給每一個孩子，讓每個孩子都能有一位集合了孔子、達芬奇、愛因斯坦一樣的AI特級教師一樣，帶他們成長。

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