摘要:个性化教学是解决学习负担过重,教育资源不均衡的突破口,自动解题就是教育资源核心的发动机。

7月11日,“2017中国互联网教育论坛—从速度到温度”在国家会议中心举行。来自互联网教育、创投、学术、媒体界的重量嘉宾分享了他们是怎么看待教育行业的,尤其是互联网教育的速度和温度。

鲸媒体将从论坛现场给大家带来一大波干货。

学霸君张凯磊认为,个性化教学是解决学习负担过重,教育资源不均衡的突破口,自动解题就是教育资源核心的发动机。“AI不是目的,AI解决个性化学习才是目的。如果把这些技术做好,能让一个普通的老师能够掌握这些专业能力才是目的。”

他表示,“我们一直以来的使命就是干掉学区房,只有干掉学区房,才发现中国教育体系个性化的东西可以腾出来更多的时间,去做有价值启发学生价值的东西。”

张凯磊

 

以下是张凯磊的演讲内容,鲸媒体编辑整理。

我们是一个教育公司,如果一定要定义的话就是新教育公司,新教育公司的未来可能跟医药公司一样,没有人会跑出来问,你是不是老师,他会猜测你是不是博士毕业,因为医药公司需要你是博士毕业,他们的假设会说你是懂技术的。

大家非得说AI,非得把这个题目题成AI,我们5年之前做这行的时候,这个东西不叫AI,它叫图像识别、自然语言处理等很专业的名词。终于有一个统一的名词把它称为AI了。作为一个做了很多年的人我们怎么理解这个教育新物种。

6月7号考试当天,我自己的女儿,考出了134分的成绩,人类的平均是135,一分落败。但是非常开心,大家看看119分不是高考状元的水平。前面两个比较正常,后面一个是失误了,所以我们侥幸失了一分,不然的话我们应该是140多。我做这个东西的核心是告诉大家,人工智能现在到了什么水平,解题能力到了什么水平,预计明年再把这个系统送上去,应该在数学、物理多个题目里都可以同时达到甚至大幅度超过这样的水平,应该是可以期待的。

为什么要做一个高考机器人,为什么做这个事情,这件事情是很多人问我的,你们是不是秀肌肉,你们是不是一个技术公司,来去蹭热点的?AI火也就是半年的事,这个东西不是几天能够做出来的。我们回过头思考一个问题,为什么要做这个事情,我为什么要创办学霸君。

今天我们的实际情况是,当我们一边在说素质教育的时候,中国整整8800万中学生整个高中期间都要经历这样一回事,衡水中学只是其中比较严肃的一个,学生负担过重成了中国教育明显的问题。还有学区房的问题,花46万一平买走3平米的一个特别特别破的像窝棚一样的地方,真的是可怜天下父母心,这就是现在在我们北京实实在在发生的事情。

这些年我在做教育,他们说给我点钱让我去做公益,因为企业家挣了钱特别喜欢做这个事情,留下名字。所以,我跑了中国不少三四五六七八线的城市。

我们做了一些老师培训,来自云南大理州永平县主管教育的副县长跟我说,“求求你了,不要再来这里培训我的老师了,你培训完,他们都不是我的老师了。”知道为什么吗,这个地方已经开不起生物课、化学课、物理课了,英语只能一个老师串几个班讲,因为培训完效果很好,老师就往县里去了。

30万所左右的小学,现在十几万所,十年前14万所的中学,现在76000所,这都是撤校或者并校原因,这都是好的事情,但是损失了40%左右的学校,老师的工资水平提高了一大部分。但是在中国最贫穷的一系列地方,这就是现实发生的地方。

教育资源严重不均衡,是我们今天面对的核心问题。

给大家讲一下,周海宁老师,我的高中数学老师,上海延安高级中学,数学特级教师,30年教龄,奥赛总教练。其实我在2000年读高中的时候,我的感觉不是这样子的,因为我高三的时候他就给我们全班,他教2个班级,给我们180多道题目的东西说你们做做吧,结束了,剩下的就是我们班里平均分考到了127分,我当年高考顺利考了满分,我们全班都进了非常好的学校,我们没有感觉到压力。

我回去做教育的时候访谈他,说你怎么做老师的?他说,就做了这几件事:批改作业、重点讲解、个性化训练、针对性辅导,这就是优秀的老师要做的事情,也就是在了解学情、分析学情、夯实基础、补足弱点。那么,系统有没有可能性做到这些事情?

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个性化教学是本质上的行为,让我们班里人少做了很多题,但是让我们每个人知道我们面对的是什么问题,针对性的解决问题,所以全班人数学学的都很好,对于其它班,他教的也很好。但是他干的这个事情,抽象一点就是,系统能不能做自动改、学情报告、错题本和系统推介?让系统掌握这些能力?

那么,做个性化作业需要哪些技术?两件事情是做自动批改和题目推荐。怎么做自动批改呢?

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第一个做自动解题,第二个做手写识别。如果学生作业里的每一笔每一划你都能判断清楚,不是让你做答题卡,而是书写里的每一笔每一划你都能判断你到底写的是什么,你跟后台的体系里的空间是不是相似的。

第二个所有的你的题都做得出来,中学里限定一定的题,不用让人工智能做所有的物理体,但是高考范围之内的题你都能解出来,他做的对不对你都能判断清楚,那么你是不是能够把这个事情做好了呢?如果你做自动批改,告诉系统,你应该做什么题目,更有效的提高这个效果,是不是个性化就做出来了呢?

我们从2012年到今天,5年时间里一直在做这个事情,只不过外在的表现形式是拍照答疑,学霸君的AI学,只是外在的形式。背后的体系是我们的技术,包括了海量的数据来临的手写识别连接、脱机手写识别。

我们在6月7号的高考机器人活动上,自动解题只是其中技术战里面的一个外延的形式,里面包括了字眼推理、机器学习、形式推理、符号计算、逻辑推理等一系列的技术问题。AI不是目的,AI解决个性化学习才是目的。如果把这些技术做好,能让一个普通的老师能够掌握这些专业能力才是目的。

个性化教学是解决学习负担过重,教育资源部均衡的突破口,自动解题就是教育资源核心的发动机。这就是我们为什么做自动解题。

在这里学习能力跟态度的所有知识点是每个学习个体的情况,我们能够说清楚每一个学生个体在学习过程中碰到哪些问题哪些点,以及用它的学习质量的东西评估它的所有的学习情况。所有的老师在可以像管一个银行一样管整个学习的过程,然后来把这个事情判断的更清晰。

我们的逻辑就是能不能让所有老师成为80分水平的周老师,我们认为做到这些事情之后教育的个性化才能做到。

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这是我们模仿自动驾驶机车L1—L5级别,我们做的个性化教学的演进之路。刚才白老师提到一些东西,我觉得我们要说清楚一点,我们就是干这个事情德人。我们现在处于L0的作业,授课1V5我,授课就是人工统一化的,学制12年,内容统一的。我们部分领先的技术达到了L2级别,但是在L1这个级别,我们将会看到数字化的跟作业将会开始,机器提供部分的数据,人工进行整体分析,但是没有改变的是学制跟内容。

未来在3年左右的时间里,我们将会看到L3的出现,同校直播互动,今天的双师模式是未来模式的一种眼前的临时解决方案,并且分层作业体系跟人机合作的模式将完全被推出,技术可以在三年左右的时间里准备完成。但是应用实施的结果将会通过另外一种模式才会实施,我不知道需要多长时间,但是一定会实现。

到了最后个性化教学的真正解释方式是L5级别,也就是说一个老师同时对10万人进行讲课。但是他们的水平要非常的接近,请大家注意这里没有人工智能任何关系,今天一个最基本的想要同时给10万人进行低延迟、低扰动率的讲课,并且是多向传输的,所有10万人给你传输数据也是可以解决的,这些没有解决,这些都是基础的技术,大家会看到未来几年内逐步被解决掉。

今天的教学模式是来自于普鲁士教学法,当工业革命完成之后,普鲁士为了培养海量大批量的工人产生出来的东西,所以学制一样、课制一样、内容一样,所后考试合格的进工厂,不合格的淘汰掉。但是教育学领域,理论体系里都存在精准教学法,就是说我不应该考虑你到底现在是不是要学这个东西,我要考虑你是不是适合这个东西。

也许L5级别的时候,我们看到纯个性化的学制可以出现,9年可以学完小学到高中的,但是也可能15年,我的限定是限制最低而不是最高。这个过程中纯教育化的模式可以真正被打开

技术上应该要突破的是L3到L4级别,核心的突破点人工智能,在我们行业里叫语言处理、自然语言处理、深度识别的一系列东西,这些东西是真正能够突破整个这个体系的。

重复刚才讲过的一句话,个性化教育是解决中国的学生压力过大跟教育不公平最核心的突破点。所以回头看这个东西,我们一直以来的使命就是干掉学区房,只有干掉学区房,才发现中国教育体系个性化的东西可以腾出来更多的时间,去做有价值启发学生价值的东西。