人工智能将重点改变教育场景

　2019年，无论国内的研究，还是海外的预测，都把5G看作是下一个改变世界的技术。从智能家居到自动驾驶，从远程医疗到智慧城市，各行各业的人，都在紧盯着通信技术演进中巨大的市场机遇，开启一场新的追逐。《5G的商业革命》一书的作者周锡提出：对于传统的教育行业，尤其是教育培训产业来说，由于自身的高成本、远距离、网速带宽窄，以及场景化不足等原因，使得传统企业的瓶颈很难突破，但是随着5G的普及商用，新型的教育模式将直接冲击，甚至是颠覆传统的培训产业。

　　3G时代，移动学习应运而生，远程教育进程加快；4G开启了移动互联网时代，手机成为“人身体”的延伸，电视的开机率下降，快速催生出了直播平台、新的教育公司；随着5G技术的普及，人工智能技术在教育中的应用将更加“智慧”，这也意味着中国教育出版和教育产业将迎来巨大的创新机遇。

　在线教育是一个“苦”行业，这是我听到的比较多的说法。互联网界有一个经典的“乔布斯之问”——为什么IT改变了几乎所有领域，却唯独对教育的影响小得令人吃惊？美国一项关于教育信息化的调研显示，信息化对人类的教育几乎没有影响。但人工智能技术的成熟一定会改变教育，也许传统教育手段和方法依然有效，但未来大多数的受教育群体获得教育的主要方式是在线的。看过刘慈欣《流浪地球》原著的读者，和看过《流浪地球》电影的用户，数量级可能是差着几千倍。这就是我对传统教育和在线教育差异性的看法。

　　互联网教育回归教育本质

　　为什么教育信息化那么难做？核心原因是人类发明的其他所有技术工具都在解决人类的短板，比如马车、汽车、火车、飞机的出现，都在一步步超越人类的活动半径，电子商务与传统商业相比，业务量也呈现出指数性差别。但唯独在教育上没有呈现此种效果，比如让一个机器人来教孩子和请一个老师来教孩子，没有太大差别。目前人类发明的所有工具跟优秀的老师比起来都还差很大一节，教育信息化比较难突破的核心原因就在这里。

　　在线教育的发展经历了三个阶段，我将之概括为三个模式：在线教育1.0、在线教育2.0、在线教育3.0。

　　1.0模式，即“互联网+教育”。该阶段的特征是将传统教育的每个环节逐一数字化搬到网络上来，如招生、教材、作业、授课、直播、点播、考试、证书等全流程。经过十几年的发展，互联网+教育的每个环节都有相应的技术公司提供服务，如招生公司、考试服务公司。此种模式因为有面授教学作为参考模型，实现方式简单，实施成本较低。但与传统教学的用户体验相比，一直存在教师参与度低、学生学习体验差、学习动力弱、通过率低等不足。我认为现在市面上的MOOC（大型开放式网络课程）及大多数网络学院的学历教育都是1.0时代的产品。

　　2.0模式，即“教育+互联网”。该阶段的特征是将互联网要素和信息化技术融入到传统线下教育中去，如前几年很热门的混合式学习、O2O、翻转课堂等，均是在传统模式中引入新的交互方式，以提高传统课堂效率。但在当前环境下，在线教育2.0发展遇到瓶颈，要同时兼备在线教育和线下教育的优势，两大市场交集导致市场空间狭窄，难以形成规模效应。

　　3.0模式，即互联网教育。该阶段的特征是回归教育本质，摒弃所有的传统思维，完全从客户需求出发，完全按照互联网、移动互联网的用户人机交互的环境特征，再造适合这个环境的最优教学过程。

　　在未来教育形态中，三种形态将会并存，但3.0模式将逐渐占据主导地位。

　　人工智能首先从幼儿教育突破

　　在线教育什么时候有可能突破？人工智能（AI）在面向教育领域如能出现大的突破，即在很多指标上如果能十倍、百倍于普通老师的水平和能力，那么在线教育才有可能出现革命性变化。现在很多号称赢利的在线教育平台，用户在线连接的那一端依然是真实的老师，这种方式解决的只是教育的“空间”问题。比如请一个美国老师教英语，学生到现场去上课比较麻烦，通过网络来实现。在这个意义上来说，人类教师的水平相较于人工智能机器人的教育水平目前是比较高的。

　　在线教育目前做的比较多的是改变时空相关性，这跟传统的函授教育、图书/光盘销售一样，没有本质的变化。人类生产一支铅笔，调动社会分工七八万人，现代人通过大规模协作产生效益，但大规模协作没法在教育领域实现。我们主张“有教无类”，来解决教育公平化；我们说“因材施教”的时候，解决的又是教育的个性化问题，而个性化问题通过传统工业手段是无法实现的，这是教育信息化目前来看效果还不好的重要原因。

　　2018 年里谷歌人工智能研发工作在自然语言处理领域收获颇丰，实现了许多科研成果，同时改进了谷歌助手，让它能够更好地处理多语言混用的场景。自然语言处理水平在某些领域已经超越了人类。在幼儿读本上，通过自然语言处理进行开放式阅读，准确率达到92%，而人类老师的准确率是96%，也就说，人工智能自然语言处理技术在“对付”小孩子时已经没有问题了。自然语言学习完《哈利波特》小说后，可以写作《哈利波特》的剧本。

　　人工智能理论上接近于人类的突破快要到来了，可能会产生一个“激点”，而这一激点在未来两年内会影响到教育的某些部分，带来革命性的爆发。也就是说，在某些教育领域，计算机能起到比人类老师更好的教学效果。但是，人工智能完全超越人类、全面超越人脑的时代还早。

　　教育信息化先是理论突破，然后是工程突破，未来对教育带来真正革命性变化的是人工智能。人工智能的突破目前在幼教领域接近人类的指标，但还没有到达人类的指标。

　　在线教育环境必然超越实体环境

　　人类认知的大部分外界事物，最后都是通过虚拟化和抽象化得以呈现，比如书的内容是大脑映射出来的想象和抽象形态。互联网会把大部分抽象事物进行交互，让人类的感官触觉、视觉、听觉等发生感知：AR（增强现实）是模拟你能看见的东西；多媒体语音处理让你听见；VR（虚拟现实）让你感觉到身体的移动和碰觉。目前，人工智能技术可以实现通过互联网让人类的触觉、视觉和听觉得到比较好的用户体验。但味觉和嗅觉还不能实现。

　　从这个角度来说，知识传播或者说教育的大部分任务是处理人的视觉和听觉，基于这个原则，未来虚拟化、在线的教学环境必然会超越实体教学环境，这是一个不可逆转的趋势。在线教育的机会在于如何利用人工智能技术，用工程思路做成每个人都消费得起的产品。

　　研究发现，人工智能目前在图像识别模型训练上的准确率已经很高。比如一本人工智能学习过的英语书，用手机拍摄书上的任何局部，通过这张局部照片都可以找到书本的那一页，这是图像识别技术在英语教学上的轻量级应用。这一模型训练的原理是，给这本书的每一页拍80张照片，让深度学习模型去学，几个小时后它就学会了，生成了一个500万参数的模型。将这个模型拷贝到手机，用手机拍任何地方都能找到这一页，其原理就是深度学习通过500万参数的数学公式，算出了这个答案。这个过程就像你第二次见到一个人的时候，会直接叫出这个人的名字，并没有经过检索过程。你一见到他就叫出他的名字，跟上述英语书拍照的过程是同一个过程。

　　人类到底在学什么？我认为，人类本质上是通过一大堆书籍和知识传输，训练自身的类似于几百万个参数的“神经元网络”。所以人类的学习是在学习神经元网络，在大脑内部形成一套神经元网络。人类大脑在没有任何参数的情况下，经过学习，学到了一套又一套处理事情的方法；人们在学习效果上之所以有差别，就因为不同的深度学习存在梳理的快与慢，因此也就有了“1万小时定律”（作家格拉德威尔在《异类》一书中指出，1万小时的锤炼是任何人从平凡变成世界级大师的必要条件）。但是在神经网络模型中，也许你学了100个小时就达到了极限，即训练时间久了并不能改变效果，所以学习并不是学得越多越好，训练也不是做得越多越好。

　　AI将革新人机交互场景

　　人工智能技术背景下，教育场景已经十分接近于人机交互环境，所以，如何通过技术把教育做好，是所有在线教育公司面临的共同问题，这是在线教育的本质，不管是面向大人，还像是面向小孩，本身没有太多差异。目前的在线教育平台普遍在区分赛道，主要原因是技术不成熟。技术成熟之后，赛道的意义就不大了，就像新东方会进入少儿英语市场，因为到了互联网领域，少儿产品和成人产品没什么区别。

　　在线教育产业输出的都是虚拟化产品，但互联网产品并没有实现工业化。

　　美国外教Kevin边讲课边点击鼠标，视频里的他瞬间切换为小白兔造型，头上耷拉着两只兔耳朵。视频的这一头，被“变脸”吸引注意力的中国小学员迅速回答了外教的提问。全部过程，人脸识别技术快速分析着孩子的瞳孔和表情变化，教学屏幕上实时显示孩子上课的专注度、开心值和惊喜值等量化数据，教师则根据孩子的反应调整教学方法和进度。这是VIPKID典型的教育场景。

　　随着规模扩张，以产品立命的VIPKID，把打造技术壁垒、提升教学效率作为重中之重。VIPKID的技术研发人员数量近1000人，占公司总人数的五分之一。借助人工智能的应用，在线教育可以实现对学员的学习路径进行优化。在VIPKID，在线课堂已实现教学全场景的AI覆盖，对人脸识别、面部表情分析、语音语速识别、手势识别等人工智能技术进行大量尝试。这是在线教育的一次创新，通过传统的社会分工找不到类似的解决方案，所以也就给了在线教育机会。

　　●作者简介

　　张震 网梯公司创始人，高级工程师。1992年考入清华大学自动化系，2000年硕士毕业后创立北京网梯公司，任董事长兼CEO。同时担任第六届中国电子学会现代教育技术分会秘书长、中国计算机学会企业与职业发展工作委员会委员、网络教育教学资源研发中心副理事长、北京教育信息化产业联盟副理事长等多项社会职务。在现代教育技术领域具有深厚的理论基础和丰富的实践经验，致力于为高校、部委和行业协会、出版社、企事业单位等提供优质的在线教育技术服务，服务涉及学历教育、非学历教育、中小学教育、在线音乐教育、医学、教师培训等重大行业领域，并多次承担并完成科技部和北京市科委的重大专项课题，发表论文多篇，拥有国家专利十多项。

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