导 语
全球创新界领袖人物之一、奇点大学创始人彼得·戴曼迪斯说：“几十年后，世界上最好的教育将由人工智能提供，‘那会是人类社会的一大进步’。”
正如前两年“互联网+”对人们日常生活出行的改变一样，“人工智能+”也将会在真实的应用场景中对各个垂直行业起到颠覆作用。其中，教育正是一个急待被AI宠幸的行业。
01
传统教育为何急需AI赋能，痛点何在？
一直以来，传统教育都有着三大痛点，如同压在传统教育身上的五指山，而AI就是前来揭去山顶符咒的唐僧。
◎ 痛点一、充斥着大量的枯燥工作
传统教育中充斥着许多枯燥的工作，比如批改卷子和答疑复习。而AI非常适合简单、易标准化的工作 ，它不带情绪，也不会犯错。运用图像识别和语义分析，AI可以分分钟批改好堆积如山的作业本，包办传统教育中的“脏活累活”，救老师于重复劳动的水火，让老师可以专注于更有价值且创造性的教学研究中。
◎ 痛点二、千篇一律的教学体验
我们可能都有过这样的经历：一堂课听下来，你不理解的知识点老师偏偏讲得飞快，而那些已经烂熟于心的知识点，他却老调重弹。
通过智能自适应学习，AI能为每个人量身打造个性化教学方案，实现“千人千面”。不仅更有针对性地提升学习效果，还能节省时间，提高效率。AI，让因材施教成为可能。
◎ 痛点三、区域教育资源不均衡
教育极其依赖人力资源，尽管有成批的大学生赴山区支教，但我国教育资源区域性不平等，仍然是一个老大难问题。
AI对教育的渗透，在根本上降低了对人力的依赖性。机器可以学习特级教师的教学范式，每个孩子将有机会突破时空界限，得到个性化的教育，从而解决区域教育资源不对等的困境，推动教育公平 。
02
历经浪潮，传统教育正在被AI革新！
近些年，互联网得以高速发展，教育与互联网的结合也愈加密切。
从产品类型上看，互联网教育主要经历了从互联网+到工具化、O2O模式、真人一对一，直至如今的人工智能+等浪潮。
◎ 互联网+的浪潮
典型产品MOOC、沪江网、新东方在线、Coursera、Udacity、清华学堂在线等。互联网+的形式可以拓宽学习场景，将线下课程和教学内容线上化。但本质上只是将传统教学内容的线上化，还停留在“搬运工”阶段，尚未对教研创造新的价值。
◎ 工具化的浪潮
比如猿题库、学霸君、一起作业、扇贝单词、学科网（组卷）、英语流利说等近几年较为火热的APP。但是，这类产品的弊端是没有接入到教学过程当中，教学过程才是王者。
◎ O2O模式的浪潮
当滴滴打车席卷全国后，教育领域也开始有人动起了O2O模式的主意，先后出现了91外教、老师来了、请他教、轻轻家教、跟谁学等。最初都立足打造中介和桥梁，让教师和学生通过平台实现对接，线上成交+线下转化的模式来驱动。
然而，由于教学的高成本和师资质量的管控难题，现在只剩下轻轻家教和跟谁学等两三家巨头垄断了过去的O2O家教市场，其他的二十多家机构都已经消失。
◎ 真人一对一的浪潮
内容承载形态经历了：文字-语言-图片-短视频-直播，典型产品：51talk、tutorABC、VIPKID、哒哒英语等。在真人一对一阶段，中国在线教育市场正式迎来黄金期，尤其是在线教育市场，每年复合增速达到 50% 以上，然而
规模不经济的 "1 对 1" 模式备受质疑。（规模不经济，指因生产规模扩大而导致单位产品成本提高的现象。）
◎ 人工智能+的浪潮
这一波浪潮极有可能将对教育理念，产生更根本性的颠覆。
以人工智能为核心的新技术将于教育融合，在供给侧创新，将教学效果与规模化能力都达到更高的效果，带来更个性化、实践性、高效率和低边际成本的解决方案。
如今国际上最著名的人工智能+教育企业，是来自美国的Knewton，而国内首家人工智能+教育的企业，是在天使轮就累计完成2.7亿元人民币融资的乂学教育。
03
人工智能如何赋能于教育？
今年4月在北京举办的“2018全球人工智能自适应教育峰会”上，乂学教育首席科学家崔炜博士和Knewton创始人Jose Ferreira同台，共同探讨智适应学习的现状以及未来发展，智适应学习，即人工智能赋能于教育的主流形式。
其中，崔博士指出，智适应学习的形式要在国内开展，要先满足四大要素。
◎ 第一、本地化
我们知道智适应学习有很多美国学生、欧洲学生用，但是在中国目前还属于早期阶段，我们必须要开发出中国本地、本土的教材。但在中国，不同的省市，所用教科书都不一样，存在的问题自然就各不相同。这些内容怎么样才能本地化？这就要说到第二大要素。
◎ 第二、内容
智适应学习和传统教育最大的不同，就是能够主动适应所有学生。这些内容首先也得要适应学生，要有不同类别的内容。怎么样来创造出这么大体量的内容？乂学教育招募了很多具有数十年教学经验的学科教师，可以开发出高质量且覆盖到不同学科的教学内容。
◎ 第三、算法
算法是最为重要的，大家都知道，近几年闻名国内外的 Alphago 只是用一种算法——蒙特卡罗的算法。在乂学教育的AI智适应系统中，用了很多种算法，包括了机器学习算法，以及分类数、逻辑法，还有基因的算法等。这些算法放在学习流程不同的组成部分，能够将学习效率最大化，而且可以改进学习结果。
◎ 第四、数据
在乂学教育的智适应系统中，采集的不仅是学生的学习数据和行为数据，还采集了更大类型的数据，这样就可以更好、有效地向学生提供建议，而且也把学习的体验个性化了。
崔博士指出，只有把上述这四个因素整合在一起，智适应学习方能全面、深入地惠及中国各地区的学生，真正将人工智能赋能于教育。
在人工智能+教育中，我们希望以学习为中心，而不是以老师为中心，打造个性化的教育模式，让学生在学习过程中产生成就感，真正实现因材施教，有教无类！
【今日话题】
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