圖片來源：unsplash

自適應(yīng)學(xué)習(xí)/智能化教學(xué)（Adaptive Learning/Adaptive Teaching）概念，伴隨上世紀(jì)70年人工智能概念而興起。在當(dāng)時(shí)人們相信計(jì)算機(jī)終將獲得人類的自適應(yīng)能力。一個(gè)基本前提假設(shè)是，自適應(yīng)學(xué)習(xí)可以調(diào)整學(xué)生/用戶的學(xué)習(xí)方法/路徑，以幫助學(xué)生達(dá)到更有效的學(xué)習(xí)效果、獲得更好的體驗(yàn)。

拆解自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，一般包括四部分/四個(gè)模型：

• 專家模型。該模型存儲(chǔ)了要授予學(xué)生的信息/知識(shí)。

• 學(xué)生模型。該模型可以追蹤、學(xué)習(xí)學(xué)生行為數(shù)據(jù)。

• 指導(dǎo)/教學(xué)模型。該模型用以傳輸信息。

• 指導(dǎo)/教學(xué)環(huán)境。系統(tǒng)支持互動(dòng)的用戶界面。

最初的自適應(yīng)學(xué)習(xí)是基于相對簡單的邏輯樹/規(guī)則進(jìn)行，現(xiàn)在商業(yè)化落地的自適應(yīng)學(xué)習(xí)應(yīng)用了更為復(fù)雜的AI算法（如無特別說明，文下均指后者）。

來源：鯨準(zhǔn)研究報(bào)告

在70年代，自適應(yīng)學(xué)習(xí)無法普遍落地的主要障礙有兩個(gè)，一是計(jì)算機(jī)成本高昂、體積龐大，并不適合落地，二是當(dāng)時(shí)的用戶交互界面不利于學(xué)習(xí)過程。到現(xiàn)在，兩個(gè)障礙已經(jīng)不存在，且其實(shí)現(xiàn)需要的算法、計(jì)算能力與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)越加成熟，自適應(yīng)學(xué)習(xí)逐漸在教育領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化落地——國內(nèi)外都出現(xiàn)了頗有意思的初創(chuàng)公司，做教育的大公司也逐漸在自適應(yīng)學(xué)習(xí)上投入技術(shù)資源（文末會(huì)引用并呈現(xiàn)國內(nèi)外對應(yīng)公司的版圖）。

一、自適應(yīng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的基本邏輯

• 自適應(yīng)學(xué)習(xí)與其他AI技術(shù)在教育的落地區(qū)分

自適應(yīng)學(xué)習(xí)是基于AI相關(guān)算法技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，在呈現(xiàn)自適應(yīng)學(xué)習(xí)基本原理之前，先了解AI在教育中的全版圖落地，會(huì)有助于相對全面地判斷自適應(yīng)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的意義：它所處的位置在哪里，角色的重要性如何。

借用艾瑞研究報(bào)告的整理，一圖看清自適應(yīng)學(xué)習(xí)與AI其他技術(shù)落地在教育中的角色區(qū)分：

來源：艾瑞研究報(bào)告

自適應(yīng)學(xué)習(xí)與其他AI技術(shù)落地教育的場景有較明顯的區(qū)分，自適應(yīng)學(xué)習(xí)更多解決教學(xué)的問題，在學(xué)生學(xué)習(xí)路徑、內(nèi)容、能力探測與預(yù)測方面，更重在“內(nèi)核”的影響，其他的更多在于“外在形式”或者工具輔助上，比如圖像識(shí)別下的搜題、語音交互上的對話等。

• 自適應(yīng)學(xué)習(xí)落地基本流程
  

對自適應(yīng)學(xué)習(xí)落地與其他AI技術(shù)落地教育角色區(qū)別有一個(gè)大致區(qū)分后，再回到自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)原理。AI算法執(zhí)行的一個(gè)基本流程是：數(shù)據(jù)輸入-計(jì)算分析-方案輸出。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法執(zhí)行的基本流程同理，第一步是獲得訓(xùn)練樣本（即訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，然后輸入）。然后對樣本進(jìn)行特定模型訓(xùn)練（即計(jì)算分析過程），在這一步，涉及的模型包括學(xué)科要素、教學(xué)方法/策略、學(xué)生認(rèn)知特征等要素。

訓(xùn)練模型的用處在于與每個(gè)學(xué)生在學(xué)習(xí)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（比如答題正確率、偏好、缺漏等等）對比，使學(xué)生的數(shù)據(jù)更接近理想模型。簡單點(diǎn)理解，就是讓學(xué)生進(jìn)階至理想（比如高分）模型狀態(tài)，而實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，就要基于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)推薦匹配的教學(xué)信息、方案幫助優(yōu)化學(xué)生學(xué)習(xí)效率。

第三步是輸出方案，即推薦給學(xué)生學(xué)習(xí)的素材和路徑，或者是測評方案以及個(gè)性化分析判斷。

• 拆解教育產(chǎn)品環(huán)節(jié)，自適應(yīng)學(xué)習(xí)的應(yīng)用

教育環(huán)節(jié)可以分為：教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)、學(xué)習(xí)、練習(xí)、輔助測評、其他。應(yīng)用環(huán)節(jié)如下圖：

來源：艾瑞研究院

教育環(huán)節(jié)對應(yīng)的自適應(yīng)需求，分別需要：

• 內(nèi)容研發(fā)方面，需要比如認(rèn)知科學(xué)、學(xué)習(xí)心理學(xué)、學(xué)科教研、教育測量學(xué)的配合。

• 教、學(xué)、練環(huán)節(jié)，需要數(shù)據(jù)與技術(shù)開發(fā)。數(shù)據(jù)供應(yīng)端包括教學(xué)平臺(tái)、教學(xué)工具等；技術(shù)開發(fā)不僅是將目標(biāo)學(xué)習(xí)人群的數(shù)據(jù)輸入，還要基于AI的多種技術(shù)算法實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)教、學(xué)、測等需求。

值得一提的是，現(xiàn)在自適應(yīng)學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司，分別在面向自適應(yīng)管理、自適應(yīng)測評、自適應(yīng)練習(xí)環(huán)節(jié)切入，相對而言是較輕的。而在自適應(yīng)學(xué)習(xí)教學(xué)、內(nèi)容開發(fā)是難度較大，出現(xiàn)的明星公司有寥寥幾個(gè)，且集中在k12領(lǐng)域，教育行業(yè)其他賽道有待更多參與者探索。

• 自適應(yīng)學(xué)習(xí)落地的兩個(gè)類型

了解完自適應(yīng)學(xué)習(xí)的基本原理，來看看其落地教育的基本模式/類型。

基于教育環(huán)節(jié)的拆解，不難將練習(xí)、測評環(huán)節(jié)歸類為題庫類，這一類對應(yīng)的是題庫、測評與作業(yè)類自適應(yīng)公司。測、練、學(xué)、教的全過程要基于算法執(zhí)行，以采集學(xué)生數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)優(yōu)化效率的學(xué)習(xí)方案推薦等，這一類對應(yīng)的是自適應(yīng)系統(tǒng)服務(wù)商，比如為學(xué)校、企業(yè)提供自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的公司等。

二、自適應(yīng)學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域落地的價(jià)值

傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)路徑相對而言，是單一的。比如教科書每一章節(jié)順序是固定的、每個(gè)年級的方案是固定區(qū)分的。所有學(xué)生統(tǒng)一路徑。但在自適應(yīng)學(xué)習(xí)的應(yīng)用下，新的學(xué)習(xí)、教學(xué)方案是立體多維的，智能算法可以基于每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，形成個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑。

對于學(xué)生而言，自適應(yīng)可以提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案，其好處在于：相對精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)缺漏知識(shí)、并獲得補(bǔ)充方案；相對匹配水平的學(xué)習(xí)節(jié)奏。借用一家自適應(yīng)教育公司的圖片，以作面向?qū)W生端的效果：

來源：乂學(xué)教育

對于教師而言，作業(yè)的推送和批改可以獲得相對解放，且多個(gè)學(xué)生數(shù)據(jù)相對清晰、成體系地獲得并了解。對于教學(xué)機(jī)構(gòu)，相對減輕了對教師的重依賴——自適應(yīng)系統(tǒng)可以幫助提高教學(xué)方案推薦/指導(dǎo)學(xué)生的質(zhì)量，降低師資成本。

三、自適應(yīng)學(xué)習(xí)的迭代方向

在上文提及自適應(yīng)學(xué)習(xí)落地流程的三個(gè)環(huán)節(jié)。其對應(yīng)的迭代方向，基于三個(gè)環(huán)節(jié)分別對應(yīng)：

• 數(shù)據(jù)輸入環(huán)節(jié)。在樣本數(shù)據(jù)獲得/輸入后，需要更細(xì)粒度的維度拆解，進(jìn)而對人群畫像更細(xì)粒度區(qū)分，進(jìn)而為之后更精準(zhǔn)的推薦方案提供基礎(chǔ)

• 計(jì)算處理環(huán)節(jié)。訓(xùn)練模型在模型構(gòu)建上需要更接近真實(shí)人學(xué)生人群特征、學(xué)科要素、學(xué)科方法論等。在訓(xùn)練算法上需要更高效。

• 輸出方案。需要在學(xué)習(xí)內(nèi)容豐富度、測評效果準(zhǔn)確度、學(xué)習(xí)方案調(diào)整智能水平上進(jìn)行不斷優(yōu)化。

以上迭代思路來自：

從自適應(yīng)落地難度來看，上面也提及測評、練習(xí)，即題庫類的自適應(yīng)學(xué)習(xí)應(yīng)用落地是相對容易的。而更難的在于自適應(yīng)內(nèi)容的構(gòu)建——需要顆粒度更細(xì)、內(nèi)容品質(zhì)更高（使其具備面向千人、乃至萬人級別學(xué)生的質(zhì)量要求）的內(nèi)容研發(fā)與構(gòu)建。

四、一些實(shí)例

自適應(yīng)學(xué)習(xí)頭部公司最受關(guān)注之一Knewton，其為高校、公司等提供教學(xué)自適應(yīng)產(chǎn)品，目前融資額達(dá)1.82億美元。去年在中國布道過自適應(yīng)學(xué)習(xí)在課外作業(yè)輔導(dǎo)的高效性。其實(shí)現(xiàn)流程，主要為：一、拆解學(xué)習(xí)內(nèi)容、形成關(guān)聯(lián)的知識(shí)圖譜（這一部分的難度較高，前文已提及）。二、搜集、分析學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。三、基于學(xué)生行為數(shù)據(jù)，推薦個(gè)性化學(xué)習(xí)方案、設(shè)置任務(wù)與目標(biāo)。

如下圖：

來源：鯨準(zhǔn)

國外其他自適應(yīng)教育公司版圖可參考下圖，從圖中不難看出，自適應(yīng)學(xué)習(xí)方案在k12、高教的應(yīng)用相對高。另外值得一提的是，語言培訓(xùn)公司Duolingo在2016年轉(zhuǎn)型自適應(yīng)教學(xué)技術(shù)公司后，獲得8000萬美元融資，是一個(gè)典型的傳統(tǒng)培訓(xùn)教育公司轉(zhuǎn)型新技術(shù)教育公司的案例。

國內(nèi)也有松鼠AI面向K12的自適應(yīng)學(xué)習(xí)解決方案，目前累計(jì)融資近10億元，已經(jīng)在全國30多個(gè)省市自治區(qū)、直轄市簽署了1800家合作學(xué)校。另外一個(gè)案例是：智課網(wǎng)，其教學(xué)系統(tǒng)在學(xué)、練、改、測上引入了自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)，是一個(gè)典型傳統(tǒng)教育公司從主打名師、到主打服務(wù)，升級主打智能自適應(yīng)系統(tǒng)的教育（國際留學(xué)等業(yè)務(wù)類）的案例。

其他國內(nèi)自適應(yīng)公司暫不展開，值得繼續(xù)關(guān)注一個(gè)維度在于在不同教育領(lǐng)域的落地：現(xiàn)在主要在k12和語言培訓(xùn)，上文已提及。那在其他領(lǐng)域相對亮眼的公司可能性如何？比如Knewton（K12+高教）等，國內(nèi)的對標(biāo)可能在哪？其他如早幼教、企培、職教又如何？

本文轉(zhuǎn)載自“36氪”，作者何沛寬。文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表芥末堆立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者