教育行業(yè)：劇變前夜 | 全球“AI＋智適應(yīng)”教育峰會(huì)

四十一年前的1977，見證了一次系統(tǒng)性的政策轉(zhuǎn)舵：高考制度恢復(fù)。在那段艱難歲月中，相當(dāng)數(shù)量的獨(dú)立個(gè)體迎風(fēng)而上，而在他們完成求知逆襲后，幾代人的命運(yùn)走向隨之改變。

重視教育是中國人長久以來的歷史延續(xù)，作為一種社會(huì)工具，它被賦予了打破代際和階層的使命。這種期待往往在社會(huì)巨變之時(shí)達(dá)到最甚。

眼下，中國社會(huì)似乎正處在這樣的巨變期。問題從持續(xù)釋放的上層政策信號(hào)中得以窺見：

明面上，教育減負(fù)被反復(fù)提至官方紅線，從2012年開始，教育部就下發(fā)過通知禁止幼兒園提前教授小學(xué)內(nèi)容;此后，中央和地方教育主管機(jī)構(gòu)多次以正式文件形式禁止義務(wù)教育階段的超期授課，但顯然，這個(gè)老問題并未被很好地解決，就在今年7月，來自教育部辦公廳的紅頭文件再一次“周期性”地發(fā)布。

但實(shí)際而言，前述外部信號(hào)被視為內(nèi)部教育壓力過重的“治標(biāo)”舉措，輿論將之解讀為壓力的前移：即教育壓力是系統(tǒng)性的自上而下，幼兒園的壓力源于小學(xué)、小學(xué)的壓力源于中學(xué)，而后環(huán)環(huán)相扣，無法言說。

此前《好奇心日?qǐng)?bào)》曾報(bào)道了來自于清華大學(xué)社會(huì)學(xué)系的晉軍老師的一個(gè)長期觀察，他發(fā)現(xiàn)，清華大部分的學(xué)生都來自中產(chǎn)家庭，而來自于真正的寒門或貧困家庭的學(xué)生數(shù)量在過去一段時(shí)間里正不斷減少。

多位高校背景的學(xué)者認(rèn)為農(nóng)村學(xué)生數(shù)量減少和上述教育壓力前移，本質(zhì)上源于教育資源的分配不均。

中國社會(huì)科學(xué)院近代史所研究員雷頤則在研究后指出，這種資源流動(dòng)性變?nèi)醯拿鞔_時(shí)間節(jié)點(diǎn)發(fā)生在1997年——從當(dāng)下往前回溯的20年前，恢復(fù)高考的20年后。

換言之，高考恢復(fù)后的20個(gè)年頭，中國教育系統(tǒng)完成了重啟0到1的過程，而此后至今的20個(gè)年頭，資源的流動(dòng)性則開始減弱，甚至固化。

深層次的原因是，教育行業(yè)是一個(gè)非標(biāo)性極強(qiáng)的行業(yè)，它的核心資源是師資，但師資又受限于地域化培養(yǎng)和積累，存在差異，而恰巧在這20個(gè)年頭里，國內(nèi)地域正如火如荼地在進(jìn)行城鄉(xiāng)改造，由此帶來的城鄉(xiāng)二元化無疑與師資失衡反復(fù)作用，最終影響流動(dòng)。

教育行業(yè)的“慢”特性正歸結(jié)于此，然而相比于國內(nèi)宏觀環(huán)境的快步發(fā)展，這樣的慢速度顯然無法與之適配。回頭看看，十幾年前學(xué)的內(nèi)容，十幾年后基本未變，同樣在延續(xù)的還有熟悉的“填鴨”方式。

我們的教育體系就如這般落在了時(shí)代的后面，彼此之間的鴻溝逐代加深。根源需要討論，但出路更亟待思考。

就上述因果論來看，優(yōu)質(zhì)教育資源的稀缺性，是一個(gè)外在的約束條件，其復(fù)雜性在于既受限于宏觀主政思路，又被鏈條最外部的房產(chǎn)擇校政策、社會(huì)就業(yè)環(huán)境乃至文化和輿論所鉗制。這些約束因素是系統(tǒng)性、長期性積累形成的，且彼此互為因果，很難單方面突破。

各界將破局的力量寄希望于市場(chǎng)開放，試圖引入民間資本和其他資本，即努力方向轉(zhuǎn)為供給側(cè)。

供給側(cè)能否被盤活，范圍和水平取決于社會(huì)生產(chǎn)力的發(fā)展水平。這個(gè)命題在教育領(lǐng)域中上一次被大氛圍提及是得益于廣泛意義上的互聯(lián)網(wǎng)化。后者代表了上一波技術(shù)變革帶來的生產(chǎn)力重構(gòu)機(jī)會(huì)：以移動(dòng)化、廣泛觸網(wǎng)、直播技術(shù)、音視頻知識(shí)付費(fèi)為代表的基礎(chǔ)設(shè)施和模式成熟，帶來了第一波以MOOC(慕課)為開端的在線教育熱潮，沉淀了諸如VIPKID、滬江網(wǎng)、51Talk等企業(yè)。

由之帶來的供給側(cè)結(jié)果被認(rèn)為是突破了地域上的空間和時(shí)間限制，即使得沉淀的教育內(nèi)容借由互聯(lián)網(wǎng)在任何時(shí)間和地區(qū)都可以均享，這種進(jìn)步的意義是不可否認(rèn)的，但批評(píng)的聲音則聚焦在它沒有從根本上突破教育內(nèi)容的生產(chǎn)效率以及授課效率：優(yōu)質(zhì)的課程內(nèi)容需要花費(fèi)相當(dāng)長的時(shí)間進(jìn)行拍攝制作、審核，并且質(zhì)量的優(yōu)劣仍然與教師個(gè)體有關(guān)，這一度讓名師的爭(zhēng)搶由線下轉(zhuǎn)向了線上。

事實(shí)上，這一定程度也是教育系統(tǒng)產(chǎn)生新一輪契機(jī)的背景之一：即供給側(cè)的生產(chǎn)力重點(diǎn)由突破空間限制進(jìn)一步轉(zhuǎn)為聚焦在師資和授課效率的提升上。

前阿里巴巴集團(tuán)董事主席、現(xiàn)專注教育事業(yè)的馬云先生此前曾公開發(fā)表對(duì)教育的擔(dān)憂，他認(rèn)為如果繼續(xù)以前的教學(xué)方法，對(duì)孩子進(jìn)行記、背、算，三十年后的孩子保證找不到工作，因?yàn)樗麄儧]辦法競(jìng)爭(zhēng)過機(jī)器時(shí)代。

這種擔(dān)憂建立在新一輪的技術(shù)革命——人工智能的發(fā)展基礎(chǔ)上，作為由1956年達(dá)特茅斯學(xué)會(huì)首次提出的概念，人工智能實(shí)際上此前已經(jīng)完成了兩次技術(shù)周期的鋪墊，而這一輪周期始于2006年Hinton等人發(fā)明的深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練新方法和支持對(duì)應(yīng)算法的新芯片等突破口，學(xué)界和產(chǎn)界的廣泛共識(shí)是當(dāng)下的第三輪人工智能已經(jīng)達(dá)到了弱人工智能的成熟期，也因此帶來了大范圍的行業(yè)應(yīng)用與落地。

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　　Tom Mitchell

　　卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授，機(jī)器學(xué)習(xí)教父

卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院機(jī)器學(xué)習(xí)系主任Tom Mitchell被公認(rèn)為全球機(jī)器學(xué)習(xí)教父，他的判斷是，相比前兩輪的衰落，該輪AI落地業(yè)界普遍樂觀。他同時(shí)認(rèn)為，利用AI推進(jìn)教育，重塑在線教育系統(tǒng)是確實(shí)有效的，“通過AI，可以不斷獲取學(xué)生最新的數(shù)據(jù)，然后反向讓整個(gè)教學(xué)過程更加個(gè)性化，CMU(卡耐基梅隆大學(xué))有一些相關(guān)科學(xué)研究，提出了這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景，即使用了機(jī)器學(xué)習(xí)的工具后，一個(gè)機(jī)器或許能收集高達(dá)十萬名學(xué)生的答卷并分析出錯(cuò)原因和規(guī)律，在過去，一位老師窮其一生都不能達(dá)到這樣的效果”，這被他視為人工智能在教育應(yīng)用上的潛力所在。

個(gè)性化是被人工智能在教育中反復(fù)提及的目標(biāo)。此前，它的難度在于教育的不可控因素太多：同樣上課、同樣教師、不同人的理解力和掌握情況卻迥異，這使得單獨(dú)個(gè)體的學(xué)習(xí)曲線天差地別。

這種核心痛點(diǎn)被Jose Ferreira認(rèn)為是AI智適應(yīng)(或稱自適應(yīng))學(xué)習(xí)系統(tǒng)的最大優(yōu)勢(shì)。Jose Ferreira是美國智適應(yīng)教育代表企業(yè)Knewton的創(chuàng)始人。比爾梅琳達(dá)蓋茨基金會(huì)委任的美國教育咨詢機(jī)構(gòu)Tyton Partners發(fā)布的智適應(yīng)學(xué)習(xí)白皮書中對(duì)智適應(yīng)學(xué)習(xí)的定義是，智適應(yīng)學(xué)習(xí)( smart adaptive learning)是一種結(jié)合人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、認(rèn)知科學(xué)、教育學(xué)、心理學(xué)、行為科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的技術(shù)，其最終目的是讓智適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在一定程度上能夠模擬人類教師的角色，根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo)、 學(xué)習(xí)行為、偏好和學(xué)習(xí)狀態(tài)，利用特殊的教學(xué)策略動(dòng)態(tài)地調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容，以達(dá)到個(gè)性化教學(xué)的目的。

國外的智適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了20年，在核心的數(shù)據(jù)和AI算法上有很深的積累和沉淀。Jose Ferreira認(rèn)為，AI智適應(yīng)在全球市場(chǎng)進(jìn)入了機(jī)遇期，一個(gè)直接的例證是，全球范圍內(nèi)諸多風(fēng)險(xiǎn)投資和產(chǎn)業(yè)資本進(jìn)行了布局，并且金額不菲：比如在中國，Knewton的最大對(duì)標(biāo)者松鼠AI投資方包括好未來、新東方、SIG等頭部VC或戰(zhàn)投;印度的BYJU’S則獲得了比爾蓋茨基金會(huì)的投資;而谷歌則投資了Duolingo。騰訊創(chuàng)始人馬化騰表示，下一個(gè)系統(tǒng)性千億美元的機(jī)會(huì)出現(xiàn)在兩個(gè)賽道：除了延長人類壽命的AI+醫(yī)療，就是AI+教育行業(yè)。

松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋將教育拆分為兩部分：“教”和“育”：“教”是知識(shí)傳遞，“育”是品格培養(yǎng)、探索未知;前者交由人工智能實(shí)現(xiàn)“千人千面”的大批量個(gè)性化，依靠技術(shù)性迭代實(shí)現(xiàn)規(guī)模與高效，徹底將不均衡的師資從重復(fù)性、高負(fù)擔(dān)的教課中解放出來;后者交由老師完成陪伴、關(guān)懷和教育溫度的傳遞。

四十一年后的2018年，在教育資源流通性趨于固化的今天，AI和智適應(yīng)試圖續(xù)力上一輪互聯(lián)網(wǎng)化的重構(gòu)格局，在產(chǎn)業(yè)劇變的黑夜中撕開更大的進(jìn)光口。

時(shí)間是最稀缺的資源，方向比努力更重要：在巨大系統(tǒng)性機(jī)會(huì)到來的當(dāng)下，松鼠AI、雷鋒網(wǎng)和IEEE LTSC攢了一個(gè)局：邀請(qǐng)AI教父Tom Mitchell、邀請(qǐng)機(jī)器學(xué)習(xí)泰斗Michael Jordan、邀請(qǐng)新東方、作業(yè)盒子、掌門、天圖資本、賽富等等學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界和資本界的帶頭者，一起追根究底來告訴你機(jī)會(huì)在何方?如何去把握。

11月15日-16日，北京嘉里中心：來全球“AI+智適應(yīng)”教育峰會(huì)，我們和你一起共同走過教育產(chǎn)業(yè)的劇變前夜。

我們堅(jiān)信，教育的本質(zhì)不是把籃子裝滿，而是把燈點(diǎn)亮，這是后二十年教育應(yīng)有的模樣。

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