對於任一行業而言，青年的參與和活躍度永遠是決定該行業是否有前途的重要標誌。而有這樣一個行業，它的發展則是能夠決定青年是否擁有前途的重要標誌，這個行業就是教育。
從古至今，放眼全中國乃至全世界，教育的重要性不言而喻。從孟母三遷，到現如今的天價學區房，貴族國際學校，每個家長心中都秉持著“別讓孩子輸在起跑線”的原則，費盡心思地想讓孩子能夠接受好的教育。而隨著社會的發展，階層的分化也在加速，並不是所有的家庭都能夠接受這種由資本堆積而成的學習機會，教育變得昂貴，好的教育理念、教育內容、教育資源日益變成市場上明碼標價的商品，出價高者，得之。教育的不公平現象在加劇。
如何才能夠讓教育平等？如何才能夠讓孩子能夠接收到“量體裁衣”式的教育？這已經成為亟待解決的問題。
2016年，當AlphaGo戰勝李世石之後，人工智能便以迅雷不及掩耳之勢進入大眾的視野，深度學習技術更是讓AI在各種領域大展身手，取得了突破性的進展。很多業內人士認為，“AI+”將是繼“互聯網+”之後，下一個互聯網技術的爆點。“AI+教育”更被看作是順應時代發展的大勢所趨。那麼，不僅要問，AI+教育是否真的能夠解決教育領域的根本問題所在？
4月11日，由乂學教育發起的“智適應-2018全球人工智能自適應教育峰會”於北京舉行，全球“AI+自適應教育”方面的專家、學者、教授匯聚一堂，圍繞當今熱門的“AI+教育”進行探討與交流。
“智•適應學習”將改變固有的教育範式，實現“個性化”
眾所周知，一直以來，由於師資力量有限，要想真正做到根據學生本身的學習能力進行因材施教幾乎是不可能實現的。而“智•適應學習”（AI+自適應學習）將改變固有的教育範式，實現“個性化”教學。
其實，關於自適應學習（Adaptive Learning）的概念並不是最近才出現的。這一概念最早出現在上世紀90年代美國的“智能輔導系統”中，根據學習水平對學生進行簡單分層，進行教學。但這種分層並不能夠真正做到“因材施教”，它只是一種十分粗糙的個性化教育，系統功能不夠精細，學生很難找到自己最適合的學習方案？因此，理論上來說分的層級越多、越複雜越好，但這樣對機構的測評和教研能力要求也就會隨之水漲船高，隨之而來的還有高昂的成本也會抬高產品售價，令一般用戶望而卻步。但是，近年來，隨著AI技術的發展，AI+自適應學習讓“個性化”學習變得可能。“AI+自適應學習”的運作過程可以簡單概括為：蒐集學生學習數據，預測學生未來表現，智能化推薦最適合學生的內容，最終高效、顯著地提升學習效果。
乂學教育創始人慄浩洋
乂學教育創始人慄浩洋表示，“智•適應學習”系統的最終目的是最大程度地模擬人類教師的角色，根據孩子的學習目標、學習風格、學習行為、個人偏好和知識狀態，利用AI實現教學策略實時地、動態地調整學生接下來的學習內容和路徑，從而達到個性化教學的目的，繼而實現比特級教師一對一還要高的學習效率。
美國著名的自適應學習平臺Knewton創始人Jose Ferreira也表示，“智•適應學習”可以改變現有的學習範式，通過互聯網移動提供的質量，可以發掘數據，有了數據就可以提升個性化，有了個性化就可以改變教育的質量。智•適應教育先發掘學生的數據，教學幫助學生學習，然後利用產生的數據進行個性化教育，而這也正是“智•適應學習”的關鍵所在。
Knewton創始人Jose Ferreira
“智•適應學習”中的重要因素有哪些
雖然很多業界人士認為，“AI+教育”將是未來的發展趨勢，但這並不意味著它只是簡單的“技術+教學”的算術問題，要想真正發揮“智•適應學習”的價值所在，起關鍵作用的要素又有哪些呢？
在乂學教育首席科學家崔煒博士看來，在“智•適應學習系統中，存在四個關鍵的要素：本土化、內容、算法和數據。
乂學教育首席科學家崔煒
第一、課程需要本土化。智•適應學習在美國學生、歐洲學生中得到了廣泛應用，但目前在中國還屬於早期階段，因此要把內容本土化，開發出中國本地、本土的教材。因為中國不同的省、不同的城市中的教科書是不一樣的，因此這些學生所面對的問題自然就各不相同。
第二、內容。智•適應學習需要適應所有的學生。因此係統中的內容需要適應學生，需要具有不同類別的內容。而如何創造出大體量的內容？目前，乂學教育招募了很多具有數十年教學經驗的教師，可以幫助系統開發出高質量不同類別的內容。
第三、算法。可以說算法是所有要素中最為重要的，智•適應學習當中使用了很多種算法，包括本身的機器學習算法、分類數、邏輯法、以及遺傳基因算法等，將多種算法放在學習流程不同的組成部分，從而將學習效率最大化，而且可以改進學習結果。
第四、數據。智•適應學習採用了人工智能的技能，因此它需要進化。進化能夠使得它本身的數據不斷地適應各個學生的學習路徑，即大數據。但大數據大並不是唯一的，智•適應學習系統中的數據並不是數量足夠就可以了，還要保證數據有效。如果輸入的是垃圾，則輸出的一定是垃圾，所以數據一定要有效。而且只有來源於學生在正確的學習環境所獲得的數據才有效，否則無法對數據進行系統的淨化。在智•適應系統中所採集的不僅僅是學生的學習數據，還採集了學生的行為數據，從而使數據更加精準，以便更好、更有效地向學生提供建議，同時也實現學習的個性化。
對於“智•適應學習”而言，只有將本土化、內容、算法和數據四個要素融合在一起，才能實現統一化。
“AI+教育”要替代的從來都不是教師
自從AI進入大眾視野以來，關於“AI威脅論”的呼聲就不曾斷過。每當AI技術取得一點進展，在AI技術悲觀者看來，這都是“AI終將取代人類”、“AI終將戰勝人類”的前兆。如今，AI進軍教育領域，如果未來AI不僅在教育的技術層面，而且在知識層面得到越來越成熟的應用，是否真的會取代人類教師呢?
正如慄浩洋所言，一直以來，教師所扮演的角色都是教書育人。教書固然重要，而更為重要的是育人，對學生加以引導，塑造其品質，鼓勵其創新。
未來學家、發明家雷•庫茲韋爾曾經說過：“不斷減輕人類痛苦是技術持續進步的主要動力”。
現如今，隨著AI技術的發展、成熟，能夠將人類從簡單、機械、繁瑣的工作中解放出來，從而從事更具創造性的工作。對於教師而言更是如此。AI技術將教書的過程變得簡單化，減輕教師的教學工作，使得教師能夠有更多的精力和時間對學生的個人品質進行塑造，開發學生的創造力、創新性，從而實現真正的“個性化”教學、“因材施教”。
而想要真正地做到這一點，未來還有很長的路要走。慄浩洋說，“我希望在7年最多15年的時間裡，能夠讓AI智•適應系統，像達芬奇+蘇格拉底+愛因斯坦合體一樣，給到每一個孩子一對一的教育，給到他啟發，給到他創造力的發揮和不一樣的未來”。
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