松鼠AI【松鼠AI廖一芳:千人千面的教育方式,才能培养出独立的生命个体 | ...】

乂学教育-松鼠AI 合伙人、校区运营事业部总经理廖一芳在 2019 钛媒体 T-EDGE 科技生活节演讲

几乎我们每个人都对考试感到畏惧，但是，当中高考依旧无法避免的时候，我们如何找到适合自己的学习策略？如果人生当中注定花多少时间学习，我们能不能用更有效方法学习更多？

7月13日上午，乂学教育-松鼠AI 合伙人、校区运营事业部总经理廖一芳来到 2019 钛媒体 T-EDGE 科技生活节分享了自己的看法。

传统教育里找到新的方式，AI+教育或许可以成为解决问题的办法。松鼠AI是一家非常年轻的公司，但在短短成立四年的时间内，在全国各地铺下了2000多所学习中心。

之所以能在极短的时间内得到市场认可，面对中国如此庞大的学生群体，廖一芳认为，优秀师资依旧匮乏，教育资源分配不均仍是我们面临的重要问题。此外，千人一面的教育内容，统一化齐的学习速度，以及只注重对孩子知识掌握的训练忽略能力、思想、方法的培养等，都是妨碍现代教育进步的困扰。

人工智能智适应教育是松鼠AI目前正在努力解决问题的方向。廖一芳认为，通过人工智能技术赋能传统教育，我们可以培养出一个具有独立思考能力，解决自己生活和生命问题的独立生命个体。（本文首发钛媒体，作者/李程程）

以下是乂学教育-松鼠AI 合伙人、校区运营事业部总经理廖一芳演讲全文，经钛媒体编辑：

“人工智能+教育”看起来是一个必然趋势，我来和大家谈一下智适应的技术，如何升级换代教育产业。传统教育产业里面面临一些瓶颈，AI技术如何解决呢？我从几个方面谈谈。

首先，传统教育里面我们有特级教师，但是千里挑一、非常难复制。教育资源分配不均是我们面临的第一个问题。去年7月我到西藏，在日喀则的时候访问了一个村落，在那边家长很期待有一个老师，甚至都不一定要求特级老师，能不能有一个老师，到这个地方进行教书？都是一个问题。教育资源分配不均是我们一直面临的问题，更何况一个优秀老师进行复制是非常困难的。

在人工智能+教育里面，可以让人工智能老师在地域上、空间上突破过去的瓶颈。AI教育融合了特级教师的经验、人工智能的技术，模拟特级教师的经验和智慧可以帮助解决教育资源分配不均的问题。

传统教育面临第二个困境：在学习过程当中，在传统教室场景里面，是一对少数或者多数的学生，是千人一面的学习内容，大部分根据设计好的教案，在一堂课设计时间内完成。但是在一个教室里面会有包含着学霸、学中、学苗，学习层次、性格不一样的孩子，每一个孩子性格状况不一样，传统教育非常难满足每一个孩子。在人工智能+教育里面可以做到千人千面，让个性化因材施教的教育，落实到教室场景里面。

传统教育里面第三个困境：我们用整齐划一速度教学所有孩子，但是学霸学习思路比较快，受于时间和空间限制没有学习到更多的东西，而学苗可能知识点听不懂，但是老师没有办法停下来针对这个学生解决问题。人工教育智适应教育可以解决这样个性化的问题。针对每一个人不同性格、不同学习思维，每个人用自己的节奏学习，可以实现真正量身定制的学习方案。

过去传统教育理念还面临问题：我们比较偏重训练知识点的掌握和学习，忽略能力方法的培养。在传统教育里面，更重要的是能够把课程教完。我们忽略孩子的情感、情绪、人的发展状态，更不用谈提高孩子能力、思想方法的训练。

人工智能+教育，可以真正做到：传道、授业、解惑。除了起到众所周知的帮助孩子们提高内容掌握量的作用，还能在授业、解惑部分起到非同凡响的作用。

我们的系统架构分为三层，我一般把这个架构比作大脑，第一层是学习情况,松鼠AI引擎本体，这里面包含了内容图谱、学习图谱、错因分析本体，以及目标和动态学习目标，有了这些，我们去模拟一个特级的老师，他丰富的知识，包括完整的知识体系结构、丰富的内容。第二层是核心的推荐引擎，包括学生画像、用户状态的评估引擎、实时分类和预测、目标管理引擎、高级诊断和VPA引擎。第三块是相当于大脑的耳鼻眼，跟用户实时交互，包括学习管理系统、监控预警系统、采集系统等等。

在传统教育中，以初中数学为例是300个知识点，美国AI自适应教育公司拆分到3000个，而我们松鼠AI独创的纳米级知识点分拆法，可以进一步拆分为3万个知识点。

纳米级知识点的拆分能达到什么样的作用呢？如果一个学生已经掌握了56%的知识点，那只需要精准学习未掌握的44%的知识点。如果一个学生只掌握了8%知识点，未掌握的知识点是92%，我们系统会使用战略系统，放弃现阶段不适合他/她学习的知识点，只推荐未掌握的适合他学习的知识内容。

同时，AI技术可以精准监测和推送。在传统教育中，优秀的老师可以对学生进行分组教学。事实上每一个孩子都因人而异，通过AI技术，我们可以做到精准的针对每一个学生的一对一的监测知识图谱和推送知识点的学习。

我们也是认为孩子们除了学习知识点外，还需要学习和掌握学习思想、能力和方法，我们打造了一个MCM系统（Mode of Thinking, Capacity, Mode ofthinking），例如物理学科我们拆分出学习思想，譬如对称思想、模型思想；数学中可以在能力上拆分出综合能力、推理能力等；语文可以拆分出一些方法，如矛盾法、结构分析法等。通过MCM系统和纳米级的拆分，松鼠AI智适应系统会进行精准地推送学生缺失的学习思想、能力和方法的教学内容。

松鼠AI智适应系统还有一个人工智能技术叫MIBA多输入学习行为分析。我们通过检测学生们登录的时间、学习的时间、速度和结果，以及通过监测的模式抓取孩子的实时数据，如眼球动态、脑电波等综合数值，来判断学生学习的集中度和专注度，从而判断出下个环节的学习内容。

松鼠AI是一个年轻的公司，成立四年以来，我们在全国20多个省400多个城市开设了2000多家线下学习中心。我们希望帮助到各个地方的孩子提升他们学习水平，如果每个孩子都可以从学习过程当中找到自信，你就会从他的眼中看到不一样的光芒。

我采访一些学校的时候，有一些孩子成绩不好，曾经有一个孩子跟我说了一句话，使我非常触动，一个学苗的学生，一个初一的孩子，我访问他的时候，他最后告诉我一句话“老师，我从来不知道原来我也可以”。很多孩子当他学习非常差的时候，他几乎想自我放弃，但在松鼠AI重新找回了信心。

在人工智能领域，技术专家非常重要。去年，卡耐基梅隆大学计算机学院院长、全球机器学习教父Tom Mitchell教授加入松鼠AI，在整个人工智能行业引起了轰动。今年5月，CMU计算机及心理学系教授、LearnLab研究室主任、美国智适应教育科学的三巨头之一的Ken Koedinger也正式出任松鼠AI首席学习科学家。

未来，我们希望在团队共同的努力下，把优质个性化的教育带给每一个孩子，让每个孩子都能有一位集合了孔子、达芬奇、爱因斯坦一样的AI特级教师一样，带他们成长。