未來我們會全部成為AI的學(xué)生嗎？｜尋找人類的“鐵飯碗”〈二〉

十一長假已經(jīng)差不多過了一半，所以我們決定討論下這個略有些煞風(fēng)景的話題——教育。在AI與教育多種多樣的結(jié)合方式中，“AI教師”絕對是最吸引眼球的一種。一方面英語流利說、乂學(xué)教育紛紛打出了AI教師的旗號，另一方面也有企業(yè)推出過AI教師和人類教師的教學(xué)能力PK，最后得出結(jié)果是AI教師的提分能力真的略高于人類教師……

如此看來，好像人類教師的地位已經(jīng)岌岌可危了。但如果抹去那些不切實際的科幻光環(huán)，我們會發(fā)現(xiàn)AI距離替代人類教師，還遠(yuǎn)著呢。

“打敗人類”的AI教師，離不開人類的AI教育

首先我們要來看看，現(xiàn)在的“AI教師” 都已經(jīng)達(dá)到了什么水平。

如果進(jìn)行一個粗略的分類，AI教師可以被分為擁有專項學(xué)科能力的“一刀流”，和擁有綜合教學(xué)方法的“內(nèi)功流”。

一刀流中最典型的就是英語流利說這樣，利用AI在NLP方面的專項能力，訓(xùn)練模型來識別用戶語音，判斷外語發(fā)音的精準(zhǔn)程度。通過單詞和發(fā)音之間的映射關(guān)系，“AI教師”可以告訴用戶哪一個單詞的發(fā)音是錯誤的。

但此前經(jīng)過我們的實測也能發(fā)現(xiàn)，算法對于用戶發(fā)音的判斷并不是100%準(zhǔn)確的。尤其在我們測試時，發(fā)現(xiàn)或許是因為音頻分割較為困難，算法常常不能識別出a、the等等短音節(jié)單詞。而且即使檢視出了讀音有誤，這類軟件也只能重復(fù)播放標(biāo)準(zhǔn)讀法，不能真的像人類教師那樣通過口型來矯正我們的讀音。

同時我們發(fā)現(xiàn)，NLP判斷口語語音僅僅是這類產(chǎn)品的入門功能，大多數(shù)時候流利說們?nèi)匀粫峁┱嫒私虒W(xué)作為后續(xù)的增值服務(wù)。

內(nèi)功流的代表，就是推出了教育界人機(jī)PK的事件的乂學(xué)教育。這類主打內(nèi)功的產(chǎn)品一般會注重對學(xué)生學(xué)習(xí)流程和模式優(yōu)化，比如通過前期測試確定學(xué)生水平，通過不同學(xué)生不同的前序知識體系制定個性化的學(xué)習(xí)方案，在學(xué)習(xí)過程中精準(zhǔn)捕捉學(xué)生的狀態(tài)變化，在教學(xué)內(nèi)容上做出調(diào)整。這樣一來，就可以盡可能地實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)、因材施教。在乂學(xué)教育組織的人機(jī)PK中，兩組學(xué)生都每天學(xué)習(xí)同樣的時間，所有學(xué)生在最后一次課結(jié)束后，進(jìn)行了60分鐘的紙質(zhì)卷后測。通過前測和后測來比較兩組學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。真人組學(xué)生平均提分26.18分、AI組學(xué)生平均提分平均提分36.13分。

不過即使在人機(jī)PK中，所謂的AI教師也是由一系列真人教學(xué)視頻和題庫組成，并非真的是一個和用戶進(jìn)行交互的人格化教師。加上測試時間短、樣本有限，并不具有十分權(quán)威的參考價值。

或許，AI教育機(jī)構(gòu)也不想消除人類教師……

從以上的案例來看，我們也能發(fā)現(xiàn)所謂的“AI教師”其實噱頭大于實際意義，在他們的教學(xué)過程中，都少不了人類教師的參與。但即使在更加理想的狀態(tài)下，我們擁有了可以跟學(xué)生對答如流、可以為每一學(xué)生制定獨(dú)立學(xué)習(xí)計劃的AI教師，人類教師的存在依然有著很重要的意義。

首先，教育需要“人治”。

回憶起記憶中的教師們，我們除了想起他們教授的知識，也會想起他們教授給我們做人的道理和在低谷時對我們的激勵。往大了說，人類的每一種文化都推崇尊師重道，是因為一位優(yōu)秀教師在人格上形成的榜樣力量甚至可以影響幾代人。往小了說，教師面對學(xué)生不同的學(xué)習(xí)狀態(tài)，給予不同的表揚(yáng)、批評、激勵，從情感和情緒上對學(xué)生施加影響，因而提升學(xué)習(xí)效率。這一點是技術(shù)難以替代的。

其次，在教育這門生意中，人力帶來的增值能力是短時間內(nèi)難以消除的。

教育是值錢的，這件事我們一直都知道。而教育差價，往往就來自教師本身，教師能力×教師注意力分配=教學(xué)價值。就像大學(xué)生家教通常收費(fèi)一小時幾十到一百元，但有十幾二十年的名校教師做家教就能每小時收費(fèi)五六百甚至上千。一對一教學(xué)也一定會比小班教學(xué)收費(fèi)更高，而小班教學(xué)比大班教學(xué)收費(fèi)更高。而AI教師沒有“名?！薄ⅰ敖?jīng)驗”這種對于價值的判定標(biāo)準(zhǔn)，就難以形成明晰的價格區(qū)分，也讓消費(fèi)者無從選擇，這種狀況在市場體系上是非常不健康的。所以在今天，很多主打AI教育的企業(yè)都與線下真人教師授課相結(jié)合，用真人教師拉開價格差。

人類教師還在，但是他們會變成什么樣？

不過，未來教師的工作形式發(fā)生變化，幾乎已經(jīng)是一種必然趨勢了。

1、 教師逐漸變成AI的“管理者”

此前AI企業(yè)Soul Machines研發(fā)的AI老師Will曾在一家新西蘭小學(xué)“試講”過幾天，這家小學(xué)的老師們表示，這段時間自己的工作發(fā)生了很大變化，在學(xué)生利用大屏和平板進(jìn)行學(xué)習(xí)時，教師承擔(dān)的更多是管理學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度、針對性解答問題的工作。智能制定個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容、圖像識別批改作業(yè)、NLP矯正口語……未來教師很可能成為這些工具的管理者，更多地關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，而不是將時間花在學(xué)習(xí)內(nèi)容本身上。

2、 教師教學(xué)質(zhì)量大幅提高

結(jié)合上述這些節(jié)省時間的工具，教師可以空出更多的時間，而這些時間就可以被用在對個體學(xué)生的關(guān)懷和指導(dǎo)上。等于以前教師要用50%的精力來講通用課程、50%的精力來指導(dǎo)學(xué)生個體，那么未來很可能教師只需要用25%的精力來關(guān)注通用課程AI教學(xué)的進(jìn)展、60%的精力用來指導(dǎo)學(xué)生個體，剩下的精力還可以用來增益自身，通過提升教師時間分配數(shù)量和質(zhì)量，而大幅提高學(xué)生學(xué)生所接受到的教學(xué)質(zhì)量。

3、“泛教學(xué)”崗位數(shù)量的增加

或許很多人還是認(rèn)為這種情況會減少市場上對教師的需求，但在我們看來，AI教學(xué)不光會優(yōu)化當(dāng)下的課堂教育，也會進(jìn)一步推進(jìn)遠(yuǎn)程教育的發(fā)展，讓教育走進(jìn)更多地方。在不考慮人口基數(shù)的前提下，教育市場的需求很難萎縮。同時即使前線教學(xué)崗位的需求減少，在建立教育類別知識圖譜、訓(xùn)練相關(guān)AI模型的大后方，反而會創(chuàng)造出更多工作崗位。

想到這里，我們反倒開始期待起AI教師和人類教師共事的畫面來。在AI能夠改變的無數(shù)領(lǐng)域中，教育一定是影響最為深遠(yuǎn)的一項。因為它改變的不僅僅是人類物質(zhì)經(jīng)濟(jì)的增速，還有人類靈魂的成長速度。

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