學習，作為人類的一種本能，它讓人們逐漸改變著自身和世界；教育，作為學習的主要方式之一，也隨著時代的發(fā)展、技術(shù)的進步而改變著。

11月參加芥末堆主辦的GET2017教育行業(yè)大會，眾多行業(yè)大咖發(fā)表了自己對教育、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能的看法，收獲很多。結(jié)合自己的體會，談談對幾個問題的思考。

一、教育的本質(zhì)是什么？

這其實是很大的一個題目，從幾千年前孔子開始，大家就在追尋答案。提到教育，必然會引出另外一個概念：學習。學習和教育之間是什么關(guān)系？先拋開這復雜高深的問題，想一個更容易理解的場景。

“吃”是人類基本需求，也是生存需要。餐飲業(yè)是滿足人類“吃”這種需求的一種形式，相信大家對此應該很容易理解。中華美食源遠流長，八大菜系精彩紛呈，好的美食帶給人們極大的享受，同時，沒有任何一款美食能獨占世人的味蕾，人們還不斷尋找新奇的美食滿足“吃”的欲望。

回到教育和學習的關(guān)系，我認為學習也是人類的一種本能需求，教育是滿足學習需求的一種形式。幾萬前年的“智者”通過學習使用工具讓自己在殘酷的競爭中生存下來，并不斷地改造和影響世界。在那個時代，學習的主要方式來自與自然斗爭的過程，很少存在所謂的現(xiàn)代教育模式和方法。如今，人類的生存環(huán)境發(fā)生了很大變化，人類進化到了食物鏈的頂端，但為了生存而探索學習的本性并沒有失去。在學習的過程中，教育這種學習的方式也在不斷發(fā)展和進化，成為目前人類獲得知識的主要途徑。

教育是一個過程，它會增強個體或集體取得自己真正想要的結(jié)果的能力。教育的本質(zhì)就是讓個體或集體認識到這個世界存在的眾多“套路”，獲得對自然結(jié)構(gòu)模式的發(fā)現(xiàn)、理解和表達的能力。

二、學習的動機是什么？

如果理解了教育的本質(zhì)，其實也會很容易理解學習的動機。

從“吃”這件事來看，“吃”的動機有兩種：內(nèi)因和外因。隔一段時間，人類就需要進食，這種饑餓感可以歸為內(nèi)因，例如，如果兩天沒吃飯，人就會非常饑餓，對食物就有迫切的需求，這時吃什么已經(jīng)不是很重要；美食的“色香味”可以理解成外因，商家總是想辦法用各種手段誘惑人們?nèi)ハM，讓即使吃飽的人也忍不住再來頓夜宵。

同樣，學習的動機也分內(nèi)因和外因。內(nèi)因是人類的好奇心帶來的“知識焦慮”，這種知識焦慮就像是一種饑餓感，會驅(qū)使人們?nèi)ふ覇栴}的答案，在這種焦慮的驅(qū)使下，教育的形式就不是特別關(guān)鍵的需求。通過學習得到“成就”則可理解成外因，比如各種有趣的教育游戲，其實是通過各種成就來誘惑人們，點燃大家學習的動力。

因此，教育首先要解決的問題，就是如何引發(fā)學習者的動機。個人認為有兩種方式，一種是營造“知識焦慮”的氛圍，讓人覺得饑餓，另外一種是展現(xiàn)出學習誘惑，提起人們學習的胃口。

當然，有些人天生愛吃，有些人天生愛學。

三、教育的效率瓶頸是什么？

從“吃”這件事來看，大家身邊會做飯的人不少，手藝好到能開個飯館的可能并沒有幾人；每年從廚師學校畢業(yè)的廚師不少，能開飯館并生存下來的有多少？這些飯館里面，有創(chuàng)新菜的又有幾個？

某個飯館的菜做得不錯，想規(guī)?；瘮U張，發(fā)現(xiàn)店開多了以后，菜的品質(zhì)很難保持一致性。于是通過“中央廚房”的模式改進菜品的生產(chǎn)體系，中餐也走上了連鎖標準化經(jīng)營之路。

從這一點出發(fā)，可以發(fā)現(xiàn)，教育和“吃”其實有很多相似之處。

在教育行業(yè)中有個觀點：在廣大人群中，能把一件事講明白，適合當老師的人不超過10%；同時，在這少數(shù)人中，有能力體系化輸出知識的也不到十分之一，也就是說不到普通人群的1%。在這極少人里，能實現(xiàn)知識原創(chuàng)的就更少了。因此，總結(jié)來看，教育的效率瓶頸有以下幾點：

1.優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的生產(chǎn)效率瓶頸

優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的生產(chǎn)有沒有“套路”？ 社會在發(fā)展，知識也在不斷迭代更新，對新的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的需求是一個永恒的話題。

2.教育機構(gòu)擴張的人才瓶頸

優(yōu)秀老師總是稀缺資源，能否建立一個體系化的教師培養(yǎng)體系很關(guān)鍵。這其實又回到了教育的本質(zhì)，本身就是一個挺矛盾的問題。如果教師可以批量化復制生產(chǎn)，那教育本身怎么還會存在效率的瓶頸？

3.不同個體導致個性化瓶頸

個體的差異導致需求的不同，也給教育方法帶來挑戰(zhàn)。因此，沒有一個適用于所有人的教育方法，也沒有能搞定所有類型學生的老師。

理解了教育的本質(zhì)、效率的瓶頸，才能更好地思考技術(shù)對教育的影響?，F(xiàn)在很多技術(shù)公司進入教育行業(yè)，創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的大潮不斷涌現(xiàn)。我也在思考那些成功公司的經(jīng)驗和模式，到底是技術(shù)+教育，還是教育+技術(shù)？

兩者有區(qū)別嗎？當然有！我認為是教育+技術(shù)，也就是說其本質(zhì)還是應該聚焦在教育上，系統(tǒng)的骨架還是教育，依然需要遵循教育本身的規(guī)律，不要妄想技術(shù)可以從根本上改變教育，技術(shù)只能幫助教育做得更好而已。

四、互聯(lián)網(wǎng)給教育帶來了什么？

當一項革命性技術(shù)出現(xiàn)的時候，任何行業(yè)都不可避免受到影響，教育也不例外。隨著互聯(lián)網(wǎng)和教育的結(jié)合，出現(xiàn)了很多創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新公司，多到每天都會有新公司、新故事出現(xiàn)。那么，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)到底給教育帶來了哪些影響？

1.傳播效率的提升

互聯(lián)網(wǎng)的去中心化，帶來傳播效率的極大提升，人們獲取信息比以前更加方便。通過網(wǎng)絡可以更容易接觸到大咖們最新的想法、行業(yè)的最新動態(tài)，也可以更快地獲得問題的答案。常言道“聽君一席話，勝讀十年書”，古人跋山涉水，就為了得到名師的指點；大師們將知識體系化送到普通民眾手上，更需要多年的時間。

傳播效率的提升，帶來了口碑的爆裂效應，好的老師依托內(nèi)容成為“網(wǎng)紅”?？鬃痈F其一生，也就弟子三千。然而，現(xiàn)在沒有上萬“信徒”的老師，都不好意思出來站臺了。

基于用戶總時間恒定這個前提假設，在線教育其實不光是同行之間的競爭，其實他們的對手還包括游戲、娛樂等這些需要占據(jù)用戶時間的東西。這樣的環(huán)境下，只有那些能接受市場考驗的產(chǎn)品可以存活下來，并收獲最大的紅利。

教育的概念實在太大，用戶的需求也實在太多樣化。因此，很多公司總可以在一個細分領(lǐng)域找到突破口并活下來，但能不能長大就看其產(chǎn)品迭代和擴張的效果，是不是可以實現(xiàn)用戶數(shù)和ARPU值的雙增長。

互聯(lián)網(wǎng)的去中心化，在很大程度上改造了傳統(tǒng)內(nèi)容分發(fā)模式。以前，人們?nèi)粝胼敵鲎约旱闹R，必須通過出版社、電視臺等機構(gòu)。一個有想法的老師，期望將自己的教育方法傳遞給更多的人，必須得到這些機構(gòu)的青睞才有可能。如今，自媒體的出現(xiàn)，使得一些有個性、善于教學的老師，可以在社交網(wǎng)絡上收獲無數(shù)的粉絲。此外，在一夜暴富等故事的驅(qū)動下，加上資本的推波助瀾，越來越多的人投入到內(nèi)容生產(chǎn)的大潮中，互聯(lián)網(wǎng)上的信息因而出現(xiàn)爆炸式增長，人們每天被各種有效或無效的信息刷屏。整個社會的“知識焦慮”在這樣的氛圍下進一步被放大，知識付費的浪潮一波接一波，“智商稅”也逐月看漲。

2.空間距離的縮短

互聯(lián)網(wǎng)帶寬的提升和視音頻低延遲傳輸技術(shù)的進步，使得人與人之間的空間距離逐漸縮短，特別是WebRTC技術(shù)的應用，使得在線1對1、1對多小班課、雙師課堂得到極大的發(fā)展。在這之前，教育機構(gòu)使用傳統(tǒng)視頻會議的技術(shù)進行遠程1對多教學，較高的使用成本和繁雜的設置成為限制其大規(guī)模應用的瓶頸。如今，視頻通訊技術(shù)越來越多進入到教學場景中，使得網(wǎng)絡進一步方便人與人之間的溝通。

3.知識的碎片化

移動互聯(lián)網(wǎng)改變了獲取信息的方式，也改變了人們的閱讀習慣。一篇短文、一個短視頻就能表達某個人們需要的信息，知識生產(chǎn)者也不斷迎合大眾的碎片化需求，每天1分鐘講一個道理，5分鐘講一個故事，30分鐘講一本書……人們在這種“食材”的喂養(yǎng)下，越來越追求快餐式知識消費，弱化了知識體系的梳理和對問題的邏輯性思考。

4.促進知識生產(chǎn)標準化體系的建設

互聯(lián)網(wǎng)不能從根本上提升知識生產(chǎn)的效率，但是會間接促進知識生產(chǎn)標準化體系的建設。純粹的說教在網(wǎng)絡上很難流行開來，有趣好玩的短視頻反而得到極大的認可。用戶的這種需求反過來又使得內(nèi)容生產(chǎn)者絞盡腦汁去琢磨其中的規(guī)律，總結(jié)10w+文章的秘籍、5分鐘短視頻的“套路”之類的新知識，將這種客戶化思維的產(chǎn)品開發(fā)模式套上“互聯(lián)網(wǎng)思維”的馬甲，進行售賣。

不可否認，通過這種大眾教育，不少傳統(tǒng)教育機構(gòu)和學校已經(jīng)開始研究網(wǎng)紅教師的課程內(nèi)容和講授方式，試圖有所借鑒。對于廣大學習者來說，這未嘗不是件好事，畢竟好吃的美食誰都喜歡。

有了互聯(lián)網(wǎng)和視音頻通訊技術(shù)，有人歡呼：在線教育的爆點來了。我不否認這些技術(shù)帶來的變化，但教育的本質(zhì)并沒有改變，互聯(lián)網(wǎng)教育的狂歡到來還早。

認知心理學和人類學習曲線的研究表明，通過聽別人講，大概只能接收不到10%的知識。只有通過練習和再輸出，才能達到接受知識的70%以上。學習這件事情，和網(wǎng)上看一個大電影或者一個娛樂短視頻有很大的區(qū)別。前者是要內(nèi)化到自己的認知體系中，后者在于快餐式消費。所以網(wǎng)上最流行、最容易成爆款的是雞湯和人文通識類內(nèi)容，最難的是技能類。很多人花了很多時間在網(wǎng)絡上，覺得別人講的都“好有道理”，但自己的問題并沒有得到很好的解決。

學習有很大一部分要通過練習來完成，這種體驗，目前互聯(lián)網(wǎng)給出的解決方案并不算太好。一部分產(chǎn)品在建設學習型社區(qū)，通過社區(qū)的互相監(jiān)督學習來提高用戶的留存率，這是一個很大的進步，說明互聯(lián)網(wǎng)教育企業(yè)也意識到線下運營的重要性。

“我有很好的刀具，但這和可以做出美食之間存在什么樣的邏輯關(guān)系？”同樣的，我認為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是教育的一個很好的“刀具”，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)會對所有的連接渠道產(chǎn)生深刻的變革。我自己所在的傳統(tǒng)廣播電視行業(yè)是代表之一，在這輪大潮中，受沖擊最大的是負責傳輸管道的廣電運營商。在雙創(chuàng)大潮下，受益的是有內(nèi)容制作能力的電視媒體人。

互聯(lián)網(wǎng)對傳統(tǒng)紙媒（報紙、雜志）也有很大的影響，但對紙質(zhì)書籍的沖擊并沒有想象得那么大。同時，可以看到，很多新媒體創(chuàng)始人都有傳統(tǒng)媒體背景，他們擁抱互聯(lián)網(wǎng)以后獲得了更大的發(fā)展空間。

Netflix是很早開始利用互聯(lián)網(wǎng)流媒體技術(shù)進行內(nèi)容分發(fā)的公司，HBO是很早開始進行內(nèi)容自制的媒體公司。Netflix早已開始投入巨資自制內(nèi)容，HBO也開始投入到互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容訂閱服務中。

教育的目的是增強人類取得自己真正想要的結(jié)果的能力。因此，我認為所有成功的互聯(lián)網(wǎng)教育公司，首先要是一家教育公司，競爭的本質(zhì)是看誰先實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)向教育的轉(zhuǎn)變?；ヂ?lián)網(wǎng)對教育最大的影響來自對信息傳輸效率的提升，并帶來基于社交網(wǎng)絡的新學習體驗。

五、人工智能給教育帶來什么？

人工智能是最近很火的技術(shù)類話題之一，有鼓吹的，也有唱衰的。

目前，人工智能有三個主要學派。第一個是用邏輯的方法做人工智能，叫作符號主義學派。第二個是以連接主義（神經(jīng)網(wǎng)絡）為基本工具，深度學習就是一個典型代表。第三個學派更多的是做自適應進化計算。國內(nèi)目前人工智能應用90%都在做同一件事：基于深度學習的解決方案，例如語音識別、圖像識別、智能推薦等。

那么，人工智能目前在教育行業(yè)都有哪些應用？

1.語言能力評估

語音識別技術(shù)應用在英語和普通話能力評估上的案例非常多。它很好地解決了一個以前教學中存在的效率問題：發(fā)音練習需要在有監(jiān)督和反饋的場景下去做，老師個人水平和時間投入上的差異，會導致學生出現(xiàn)發(fā)音不準，或形成不好的發(fā)音習慣。

2.以圖搜題

基于圖像識別技術(shù)，可以將手寫的試題或圖片轉(zhuǎn)成計算機可以理解的文本，結(jié)合在線題庫搜索，學生很容易就可以找到習題的答案。想想當年找別人借作業(yè)抄，還得請人吃冰棍，現(xiàn)在都可以不求人了。但是，現(xiàn)在的老師布置作業(yè)應該很糾結(jié)，怎么判斷學生作業(yè)是自己做的，還是抄的？

3.基于NLP的作文評分

隨著自然語言處理技術(shù)的進步，計算機對高考作文的評分水平已經(jīng)接近專業(yè)老師的能力，方差更小。一直以來，我都認為計算機在客觀題的處理上有優(yōu)勢，沒想到主觀題上也在不斷取得突破。當然，現(xiàn)在計算機還很弱，不能像老師那樣給出改進的建議，不能告訴你后面作文提高的方向在哪里。

4.知識圖譜

知識圖譜這個詞最先是由谷歌在2012年提出，用來支撐下一代搜索和在線廣告業(yè)務。知識圖譜也被很多公司用來做創(chuàng)新，例如用知識圖譜做知識的體系化建設。一個學科有哪些知識點？這些知識點之間的關(guān)系是什么樣的？ 目前基于搜索引擎和大數(shù)據(jù)的知識圖譜構(gòu)建技術(shù)已經(jīng)超越了人工，知識圖譜可以讓搜索更智能，讓計算機更懂你。

5.課堂效果評估

教育機構(gòu)在日常管理中，有一個痛點就是老師課堂效果的主觀評估，這是一件費時費力的事情。在傳統(tǒng)教育中，教研員或者督導承擔了這樣的角色，通過旁聽老師的課程，利用自己的經(jīng)驗對老師上課的互動程度、知識點講授的生動程度、學生的專注度和學生的接受度等多個層面進行綜合評估。

現(xiàn)在有技術(shù)將人工智與圖像模式識別結(jié)合，對課堂上學生的動作、表情進行捕捉，通過情感識別來判斷學生的專注度、與老師的互動程度等指標，期望在一定程度上通過計算機實現(xiàn)課堂教學效果評估，這對幫助教育機構(gòu)提升教學運營水平是非常有意義的事情。當然，技術(shù)如何和專業(yè)的教學評估相融合也是一件非常有挑戰(zhàn)的事。

6.老師教學能力訓練

老師是教育機構(gòu)最寶貴的資源之一，老師的教學能力提升要通過大量的課程教學實踐來累積。這很像醫(yī)生的培養(yǎng)，總要有“小白鼠”給新醫(yī)生做實操練習，但病人總想找有經(jīng)驗的專家大夫，這是一個很難調(diào)和的人性。找老師這件事情也處于同樣的窘境，新老師如何成長？人工智能技術(shù)有沒有可能成為新老師訓練的“小白鼠”？ 隨著圖像視覺技術(shù)和自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，計算機可以在一定程度上對老師的演講表情、語言表達的生動連貫性、知識點的覆蓋度等基礎(chǔ)指標進行客觀評估。那么，新老師可否通過和計算機進行1V1互動的方式來練級？

7.個性化學習

不管是傳統(tǒng)教育，還是在線教育，和老師溝通的過程中，大家都會提到學生個體差異這個現(xiàn)實。想實現(xiàn)因材施教，就要有兩個輔助條件：能有效評估學生的學習效果，學生可以進行有針對性的練習。

對第一個問題，如果通過知識圖譜和有針對性的題庫設計，能給老師提供學生多維度的學習報告，例如，一個英文的閱讀理解題，做完以后評估學生到底是因為單詞不會，還是句子沒看懂，還是邏輯不清楚。這樣的學情報告是針對每個學習個體的，就像現(xiàn)在很多互聯(lián)網(wǎng)營銷公司做的用戶畫像一樣，為以后有針對性的課程設計提供數(shù)據(jù)支撐。

對第二個問題，就可以結(jié)合老師的1V1輔導，或者設計有針對性的在線練習來幫助學生完善自己的知識結(jié)構(gòu)。

Mooc這種模式已經(jīng)出現(xiàn)很多年，剛開始有人驚呼：傳統(tǒng)大學的末日來了！多年過去，現(xiàn)實數(shù)據(jù)和發(fā)起者的期望之間其實是有落差的。

為什么Mooc這種形式叫好不叫座？如果結(jié)合教育的效率瓶頸和學習的動機來分析，就會發(fā)現(xiàn)如下原因：

1.學習的動機

在線教育絕不是把線下課程搬到線上就行了。線下的大學，有明確的目標和動機才能讓學生走進課堂，即便如此，逃課也是大學永遠的主題。

2.個性化學習

在線Mooc缺少學習反饋，缺少有針對性練習，缺少人和人之間的互動。這些都會對學習效果產(chǎn)生影響，只有少數(shù)學習欲望很強的人，才可以完成枯燥的Mooc課程。

3.經(jīng)典但不精品

Mooc的課程不乏牛校的經(jīng)典課程，如果從內(nèi)容的角度看，夠精品嗎？大家想想，一部好的電影或者電視劇是怎么吸引人的？ 它需要通過一個好的情節(jié)設定和好的演員，加上合適的畫面吸引人坐在那里，讓人可以憋住“尿點”。同樣，我認為一個好的精品課程，也需要有好的“表演”和“劇情”，這樣才能喚起大家的“胃口”。

沒有邊界的互聯(lián)網(wǎng)讓信息的鏈接變得更簡單方便，是知識傳播的工具，但它不是教育內(nèi)容的生產(chǎn)力工具。人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合，有可能對教育行業(yè)產(chǎn)生更深層次的變革，因為它是教育內(nèi)容生產(chǎn)力工具。

人的智能分很多個維度：邏輯能力、語言能力、空間能力、感知能力、肢體的控制能力、人的自我反省，人際關(guān)系能力、自然探索能力等。當前人工智能只是在某些方面做的比較好，對老師創(chuàng)造性的工作還無法替代。基于大數(shù)據(jù)、知識圖譜和深度學習技術(shù)相結(jié)合，相信會在知識評測、個性化學習、知識推薦等方面產(chǎn)生很多的應用。

人工智能和教育的結(jié)合，相比人工智能和其他行業(yè)的結(jié)合，在應用場景上還有個優(yōu)勢，例如人工智能應用在自動駕駛上，哪怕1%的錯誤都會對應用普及產(chǎn)生致命的影響。但人工智能技術(shù)應用在語言交互式學習上，如果帶來的是10倍效率的提升，哪怕有1%的錯誤，眾多企業(yè)還是會將其推向市場。

雙十一期間，我買了一個智能音箱。我在想，我的孩子長大后，會不會覺得大人用觸摸屏好傻？就想當年我接觸電腦的時候，已經(jīng)有鼠標了，對鍵盤操作的DOS界面就覺得古老。

本文來自讀者投稿，不代表芥末堆觀點。