導 語
全球創新界領袖人物之一、奇點大學創始人彼得·戴曼迪斯說：“幾十年後，世界上最好的教育將由人工智能提供，‘那會是人類社會的一大進步’。”
正如前兩年“互聯網+”對人們日常生活出行的改變一樣，“人工智能+”也將會在真實的應用場景中對各個垂直行業起到顛覆作用。其中，教育正是一個急待被AI寵幸的行業。
01
傳統教育為何急需AI賦能，痛點何在？
一直以來，傳統教育都有著三大痛點，如同壓在傳統教育身上的五指山，而AI就是前來揭去山頂符咒的唐僧。
◎ 痛點一、充斥著大量的枯燥工作
傳統教育中充斥著許多枯燥的工作，比如批改卷子和答疑複習。而AI非常適合簡單、易標準化的工作 ，它不帶情緒，也不會犯錯。運用圖像識別和語義分析，AI可以分分鐘批改好堆積如山的作業本，包辦傳統教育中的“髒活累活”，救老師於重複勞動的水火，讓老師可以專注於更有價值且創造性的教學研究中。
◎ 痛點二、千篇一律的教學體驗
我們可能都有過這樣的經歷：一堂課聽下來，你不理解的知識點老師偏偏講得飛快，而那些已經爛熟於心的知識點，他卻老調重彈。
通過智能自適應學習，AI能為每個人量身打造個性化教學方案，實現“千人千面”。不僅更有針對性地提升學習效果，還能節省時間，提高效率。AI，讓因材施教成為可能。
◎ 痛點三、區域教育資源不均衡
教育極其依賴人力資源，儘管有成批的大學生赴山區支教，但我國教育資源區域性不平等，仍然是一個老大難問題。
AI對教育的滲透，在根本上降低了對人力的依賴性。機器可以學習特級教師的教學範式，每個孩子將有機會突破時空界限，得到個性化的教育，從而解決區域教育資源不對等的困境，推動教育公平 。
02
歷經浪潮，傳統教育正在被AI革新！
近些年，互聯網得以高速發展，教育與互聯網的結合也愈加密切。
從產品類型上看，互聯網教育主要經歷了從互聯網+到工具化、O2O模式、真人一對一，直至如今的人工智能+等浪潮。
◎ 互聯網+的浪潮
典型產品MOOC、滬江網、新東方在線、Coursera、Udacity、清華學堂在線等。互聯網+的形式可以拓寬學習場景，將線下課程和教學內容線上化。但本質上只是將傳統教學內容的線上化，還停留在“搬運工”階段，尚未對教研創造新的價值。
◎ 工具化的浪潮
比如猿題庫、學霸君、一起作業、扇貝單詞、學科網（組卷）、英語流利說等近幾年較為火熱的APP。但是，這類產品的弊端是沒有接入到教學過程當中，教學過程才是王者。
◎ O2O模式的浪潮
當滴滴打車席捲全國後，教育領域也開始有人動起了O2O模式的主意，先後出現了91外教、老師來了、請他教、輕輕家教、跟誰學等。最初都立足打造中介和橋樑，讓教師和學生通過平臺實現對接，線上成交+線下轉化的模式來驅動。
然而，由於教學的高成本和師資質量的管控難題，現在只剩下輕輕家教和跟誰學等兩三家巨頭壟斷了過去的O2O家教市場，其他的二十多家機構都已經消失。
◎ 真人一對一的浪潮
內容承載形態經歷了：文字-語言-圖片-短視頻-直播，典型產品：51talk、tutorABC、VIPKID、噠噠英語等。在真人一對一階段，中國在線教育市場正式迎來黃金期，尤其是在線教育市場，每年複合增速達到 50% 以上，然而
規模不經濟的 "1 對 1" 模式備受質疑。（規模不經濟，指因生產規模擴大而導致單位產品成本提高的現象。）
◎ 人工智能+的浪潮
這一波浪潮極有可能將對教育理念，產生更根本性的顛覆。
以人工智能為核心的新技術將於教育融合，在供給側創新，將教學效果與規模化能力都達到更高的效果，帶來更個性化、實踐性、高效率和低邊際成本的解決方案。
如今國際上最著名的人工智能+教育企業，是來自美國的Knewton，而國內首家人工智能+教育的企業，是在天使輪就累計完成2.7億元人民幣融資的乂學教育。
03
人工智能如何賦能於教育？
今年4月在北京舉辦的“2018全球人工智能自適應教育峰會”上，乂學教育首席科學家崔煒博士和Knewton創始人Jose Ferreira同臺，共同探討智適應學習的現狀以及未來發展，智適應學習，即人工智能賦能於教育的主流形式。
其中，崔博士指出，智適應學習的形式要在國內開展，要先滿足四大要素。
◎ 第一、本地化
我們知道智適應學習有很多美國學生、歐洲學生用，但是在中國目前還屬於早期階段，我們必須要開發出中國本地、本土的教材。但在中國，不同的省市，所用教科書都不一樣，存在的問題自然就各不相同。這些內容怎麼樣才能本地化？這就要說到第二大要素。
◎ 第二、內容
智適應學習和傳統教育最大的不同，就是能夠主動適應所有學生。這些內容首先也得要適應學生，要有不同類別的內容。怎麼樣來創造出這麼大體量的內容？乂學教育招募了很多具有數十年教學經驗的學科教師，可以開發出高質量且覆蓋到不同學科的教學內容。
◎ 第三、算法
算法是最為重要的，大家都知道，近幾年聞名國內外的 Alphago 只是用一種算法——蒙特卡羅的算法。在乂學教育的AI智適應系統中，用了很多種算法，包括了機器學習算法，以及分類數、邏輯法，還有基因的算法等。這些算法放在學習流程不同的組成部分，能夠將學習效率最大化，而且可以改進學習結果。
◎ 第四、數據
在乂學教育的智適應系統中，採集的不僅是學生的學習數據和行為數據，還採集了更大類型的數據，這樣就可以更好、有效地向學生提供建議，而且也把學習的體驗個性化了。
崔博士指出，只有把上述這四個因素整合在一起，智適應學習方能全面、深入地惠及中國各地區的學生，真正將人工智能賦能於教育。
在人工智能+教育中，我們希望以學習為中心，而不是以老師為中心，打造個性化的教育模式，讓學生在學習過程中產生成就感，真正實現因材施教，有教無類！
【今日話題】
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