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2017年財(cái)富全球論壇上，有人問馬化騰下一波能超過BAT的千億美金市值公司會(huì)出自哪里？馬化騰回答：AI+教育或AI+醫(yī)療。

在艾瑞咨詢發(fā)布的《2018年中國人工智能行業(yè)研究報(bào)告》，在教育領(lǐng)域，自適應(yīng)教育才是“AI+教育”的核心?！秷?bào)告》中介紹：人工智能自適應(yīng)教育是一次行業(yè)改革實(shí)驗(yàn)，對(duì)機(jī)構(gòu)、對(duì)學(xué)生、對(duì)老師三方都具有降本提效的價(jià)值,其核心價(jià)值是把教育行業(yè)從勞動(dòng)密集型的農(nóng)業(yè)時(shí)代帶向成本更低、效率更高的工業(yè)時(shí)代。

目前國內(nèi)共有41家做人工智能自適應(yīng)教育的公司，兩大教育巨頭自2015年起，就下重金布局人工智能自適應(yīng)教育，自適應(yīng)教育儼然成為下一個(gè)風(fēng)口之勢。

什么是自適應(yīng)教育？

自適應(yīng)教育最早出現(xiàn)在上世紀(jì)90年代美國的“智能輔導(dǎo)系統(tǒng)”中，當(dāng)時(shí)所謂的智能其實(shí)就是按學(xué)習(xí)水平的高低對(duì)學(xué)生做一個(gè)簡單的分層，把學(xué)生分成好、中、差等幾大類，讓每一類學(xué)生都匹配到他最需要的學(xué)習(xí)內(nèi)容和路徑。這是一種十分粗糙的個(gè)性化教育，其理念類似于分班。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)就是通過算法，將獲取到的學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)分析反饋給已有的知識(shí)圖譜，為學(xué)習(xí)者提供個(gè)性化難度和個(gè)性化節(jié)奏的課程和習(xí)題等，從而提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)效果。

自適應(yīng)學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)教學(xué)的不同在于主要教學(xué)方式不同：傳統(tǒng)教育通常是以班、組為單位的，由老師提供統(tǒng)一的教學(xué)內(nèi)容和進(jìn)度安排的，學(xué)生的練習(xí)和需要做的測評(píng)也都是統(tǒng)一化的，而自適應(yīng)教育是以個(gè)人為單位的，接受不同的學(xué)習(xí)進(jìn)度和學(xué)習(xí)內(nèi)容，練習(xí)與測評(píng)內(nèi)容的個(gè)性化程度高。

自適應(yīng)教育憑什么成為“AI+教育”的核心

目前，基于人工智能技術(shù)的教育產(chǎn)品包括拍照搜題、分層排課、口語測評(píng)、組卷閱卷、作文批改、作業(yè)布置等各種產(chǎn)品伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、新高考改革等一波接一波的浪潮，熱熱鬧鬧地生長了起來，這些工具應(yīng)用了先進(jìn)的人工智能技術(shù)，但應(yīng)用場景只停留在學(xué)習(xí)過程的輔助環(huán)節(jié)上，其價(jià)值也停留在減少重復(fù)勞動(dòng)的層面上，并不會(huì)直接帶來教學(xué)質(zhì)量和效果的提升。而越是學(xué)習(xí)核心環(huán)節(jié)，越依賴于對(duì)教育行業(yè)和學(xué)習(xí)規(guī)律本身的理解（這一點(diǎn)對(duì)技術(shù)人員來說越陌生），也越依賴于對(duì)先進(jìn)科技的靈活運(yùn)用（這一點(diǎn)對(duì)教育人員來說是困難），創(chuàng)造出的產(chǎn)品也就越少。自適應(yīng)則能夠把人工智能技術(shù)滲透到教學(xué)的核心環(huán)節(jié)中，打造教學(xué)機(jī)器人，從根本上改進(jìn)學(xué)習(xí)的理念和方式，是正式意義上的教育變革。

美國人工智能教育領(lǐng)域獨(dú)角獸Knewton創(chuàng)始人Jose Ferreira認(rèn)為，自適應(yīng)教育最大的優(yōu)勢在于能夠定位到每位學(xué)生的知識(shí)漏洞，而且在中國教育的課外輔導(dǎo)市場尤為有效。老師的精力都是有限的，一名最優(yōu)秀的名師也不可能全面了解到學(xué)生的知識(shí)漏洞，更不可能跟蹤到學(xué)生的學(xué)習(xí)情況隨著學(xué)習(xí)時(shí)間的變化，自適應(yīng)教育借助于人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)便能夠做到這一點(diǎn)。

突破瓶頸是關(guān)鍵

在過去的10多年間，自適應(yīng)教育一直不溫不火，主要瓶頸在于知識(shí)點(diǎn)拆分不夠精細(xì)——該把一個(gè)知識(shí)拆分成多少知識(shí)點(diǎn)，才能讓每一個(gè)學(xué)生都有自己最適合的學(xué)習(xí)方案？理論上來說自然是越多越好，但知識(shí)拆分的越多，對(duì)機(jī)構(gòu)的測評(píng)和教研能力要求就越高，一般機(jī)構(gòu)無力企及；即使機(jī)構(gòu)能夠企及，高昂的成本也會(huì)抬高產(chǎn)品售價(jià)，令一般用戶望而卻步。這也是為什么人工驅(qū)動(dòng)的一對(duì)一教學(xué)模式雖然低效，但仍然廣泛存在的原因，而計(jì)算機(jī)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)雖然美好，但實(shí)踐起來總是虛晃一槍。

目前來看，知識(shí)點(diǎn)的拆分就是自適應(yīng)教育產(chǎn)業(yè)中一個(gè)非常大的難題，只有更細(xì)膩地拆分每個(gè)知識(shí)點(diǎn)，并且利用人工智能技術(shù)全面介入到學(xué)生的課前測試、學(xué)習(xí)流程、課后測試、作業(yè)流程等整個(gè)學(xué)習(xí)過程中，進(jìn)行可定義、可測量、可傳授的個(gè)性化教育，才能讓每個(gè)學(xué)生都成為學(xué)霸。

近幾年，有些企業(yè)基于人工智能技術(shù)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)不僅能夠做到一人一個(gè)學(xué)習(xí)方案，而且還能根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)的實(shí)時(shí)情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整下一步的學(xué)習(xí)內(nèi)容和路徑，從而實(shí)現(xiàn)可規(guī)?；膫€(gè)性化教育。

如今，自適應(yīng)教育已正成為下一個(gè)風(fēng)口，許多企業(yè)紛紛地?cái)D入這個(gè)行業(yè)，它不依賴于名師，只是在模擬一個(gè)優(yōu)秀名師的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)經(jīng)驗(yàn)。相比于過去的以老師為中心的在線教育，自適應(yīng)教育則是以學(xué)生為中心，帶給學(xué)生更靈活、更有效的學(xué)習(xí)方式。但有些企業(yè)并沒有真正做到自適應(yīng)教育，只是借自適應(yīng)教育之名來獲取用戶，這些企業(yè)未來必將會(huì)被高質(zhì)量的自適應(yīng)教育所取代，誰能夠突破自適應(yīng)教育的瓶頸，誰就有機(jī)會(huì)成為下一個(gè)行業(yè)獨(dú)角獸。

本文轉(zhuǎn)自微信公號(hào)“中關(guān)村互聯(lián)網(wǎng)教育創(chuàng)新中心（ID：zgc-mtb）”，作者陳帥。