“學(xué)校的目標(biāo)應(yīng)當(dāng)是培養(yǎng)有獨(dú)立行動(dòng)和獨(dú)立思考的個(gè)人，不過(guò)他們要把為社會(huì)服務(wù)看作是自己人生的最高目標(biāo)。”

——愛因斯坦

在文章的開篇，我想先把愛因斯坦這段在《論教育》中關(guān)于學(xué)校的表述寫出來(lái)。這一段內(nèi)容發(fā)表于1936年，正好處于西方的實(shí)用主義教育與人本主義教育觀念交替的時(shí)期，很大程度上代表著當(dāng)時(shí)對(duì)傳統(tǒng)教育的批判及受教育者綜合實(shí)踐能力的追求。而在80多年后的今天，國(guó)內(nèi)教育界站在踐素質(zhì)教育的探索上，同樣面臨著困惑。

2018世界人工智能大會(huì)剛剛在上海閉幕，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)大佬們的發(fā)言記錄不難看出一條信息——AI技術(shù)于所有人，都尚處于探索或戰(zhàn)略布局階段。

然而反觀教育圈，隨著教育這一“百年大計(jì)”不斷在理論與政策層面遞進(jìn)的同時(shí)，于企業(yè)而言呈現(xiàn)的往往是一個(gè)又一個(gè)“風(fēng)口”。截至目前，“AI+教育”正是整個(gè)2018年最火熱的一個(gè)，但不乏大佬站臺(tái)的AI技術(shù)，真的可以實(shí)際作用于教學(xué)嗎？

這一點(diǎn)上我個(gè)人表示懷疑，原因如下：

是“AI”還是“大數(shù)據(jù)”？

2015年“大數(shù)據(jù)”概念廣泛興起的時(shí)候， 網(wǎng)絡(luò)教育普遍面臨著一種尷尬，那就是數(shù)據(jù)采集手段不健全，數(shù)據(jù)樣本不夠大，難以建立動(dòng)態(tài)豐富的數(shù)據(jù)維度。

轉(zhuǎn)眼在線教育進(jìn)入“下半場(chǎng)”，但似乎尷尬還是那樣的尷尬，只不過(guò)主人公換了個(gè)演員——缺少AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)，缺少可用于訓(xùn)練模型的樣本、難以把控?cái)?shù)據(jù)的實(shí)際評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

尷尬歸尷尬，事實(shí)上隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步，原本很多的數(shù)據(jù)問(wèn)題都已經(jīng)得到了解決。但我關(guān)心的問(wèn)題點(diǎn)在于，盡管一些企業(yè)能夠認(rèn)清自身數(shù)據(jù)服務(wù)的基本方向，并能夠提供較為合理的大數(shù)據(jù)服務(wù)，但相較于宣傳中的智能技術(shù)，其真正能夠提供的服務(wù)也僅僅止步于此了。

教育行業(yè)的容錯(cuò)率真的這么高嗎？

還是說(shuō)，許多人所說(shuō)的“AI”僅僅只是2018年大數(shù)據(jù)的別稱而已。

是否能夠提供策略

談到AI+教育時(shí)我們往往談?wù)摰氖菨M足“千人千面”的素質(zhì)教育要求，那么不妨先來(lái)設(shè)定個(gè)目標(biāo)：為教學(xué)場(chǎng)景的參與者提供策略服務(wù)。

讓我們先來(lái)看看地圖產(chǎn)品的使用場(chǎng)景。

當(dāng)用戶走在馬路上忽然不確定要怎么樣走到目的地的時(shí)候，打開手機(jī)地圖-輸入目的地-搜索，地圖馬上給出怎么去、幾種方式、各需要多少時(shí)間、路況如何、推薦方式等等，說(shuō)不定還提供了吃飯/住宿服務(wù)（手動(dòng)微笑）。這樣的服務(wù)是相對(duì)具有工具性特征的，但也是最具有AI策略服務(wù)的特征。

教學(xué)情景則是另一回事。

在學(xué)校場(chǎng)景中，由于涉及到不同的管理層級(jí)、教學(xué)環(huán)節(jié)與用戶角色，單純針對(duì)某個(gè)環(huán)節(jié)（如習(xí)題）設(shè)置AI，仍然難以對(duì)一個(gè)角色提供策略服務(wù)的支撐。

另一方面，不論是學(xué)校教學(xué)還是在線教育，引導(dǎo)學(xué)生階段性的完成學(xué)習(xí)目標(biāo)，構(gòu)建獨(dú)立的知識(shí)結(jié)構(gòu)體系這一流程本身就是線性的。但在特定時(shí)間段內(nèi)用戶的學(xué)習(xí)成果存在不可逆性，一旦付出學(xué)習(xí)時(shí)間不能換取有效的成果，或者系統(tǒng)給出的策略出現(xiàn)了偏差，都會(huì)讓用戶失去對(duì)產(chǎn)品的信心。這一點(diǎn)上不少“滴滴模式”的C2C產(chǎn)品已經(jīng)吃到了苦頭。

想要完整的對(duì)學(xué)習(xí)者提供“路線圖”并非不可能，但出于安全性考慮，往往這樣的行為被簡(jiǎn)化成了數(shù)據(jù)推送。單純地關(guān)注教學(xué)中的某一環(huán)，很顯然是無(wú)法達(dá)到AI策略服務(wù)要求的，但這也喪失了我們一開始設(shè)想的目標(biāo)。

缺少足夠的學(xué)習(xí)樣本

AI在今年被抄的火熱，甚至一度有人發(fā)生認(rèn)為“AI+教育”能夠做到實(shí)際落地，相信離不開近兩年阿爾法狗的優(yōu)異表現(xiàn)。

說(shuō)實(shí)話，在柯潔落敗的一年后，宣稱AI能夠結(jié)合落地這一點(diǎn)其實(shí)聽起來(lái)蠻令人信服的。這樣的說(shuō)法是否有混淆視聽的嫌疑我們暫且不論，只要簡(jiǎn)單對(duì)AI進(jìn)行了解，我們就能知道，AI的學(xué)習(xí)是需要大量的樣本及對(duì)抗訓(xùn)練來(lái)完成的。而事實(shí)上早在1997年名為“深藍(lán)”的AI就層通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模式戰(zhàn)勝過(guò)國(guó)際象棋大師。

想要將AI技術(shù)應(yīng)用到教育場(chǎng)景中，也不可避免的需要通過(guò)樣本學(xué)習(xí)來(lái)建立模型。

就目前而言較為常見的大概有兩種形式：

1. 在線教育場(chǎng)景下的模式收集在線學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)（習(xí)題）
2. 課堂教育場(chǎng)景下進(jìn)行采樣或整體實(shí)驗(yàn)的形式收集數(shù)據(jù)（出勤、習(xí)題、情緒識(shí)別、綜合素質(zhì)打分）

現(xiàn)行智慧教育產(chǎn)品的部署往往采用試點(diǎn)的形式，一所2000余人的學(xué)校往往僅有不到200人能夠使用智慧教學(xué)設(shè)備進(jìn)行周期性的學(xué)習(xí)。而培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和在線1v1的服務(wù)實(shí)際上主打的是針對(duì)性，學(xué)習(xí)人群相較學(xué)校環(huán)境具有較為明顯的特征。

當(dāng)一名學(xué)生進(jìn)入我們的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，除過(guò)對(duì)其出勤、作業(yè)正確率等等可以通過(guò)產(chǎn)品功能業(yè)務(wù)流程結(jié)果產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集外，我們其實(shí)很難從更多的維度上對(duì)這名學(xué)生進(jìn)行更加全民的分析和評(píng)價(jià)，也缺少有效的手段在各個(gè)現(xiàn)有的維度間建立關(guān)系，盡管這和素質(zhì)教育的預(yù)期是不符的。

這么看來(lái)，“刷題”似乎成為了當(dāng)下唯一能夠滿足形成大量樣本的方式，但是刷題也僅僅能夠幫助企業(yè)做到自適應(yīng)和數(shù)據(jù)推送，不僅始終距離為學(xué)習(xí)者提供策略建議恐怕還有非常巨大的差距。這一點(diǎn)我們放在稍后的算法公平環(huán)節(jié)繼續(xù)討論。

知識(shí)點(diǎn)標(biāo)簽中的“大數(shù)據(jù)殺熟”

滴滴、淘寶、京東先后都爆出了大數(shù)據(jù)殺熟的問(wèn)題，甚至我們看視頻、看新聞也總是會(huì)“被標(biāo)簽”。這樣的殺熟往往標(biāo)志著用戶在產(chǎn)品的數(shù)據(jù)庫(kù)中所接受到的信息將會(huì)逐漸變得狹窄，最終體驗(yàn)到不符合自己預(yù)期的信息服務(wù)。

那么同樣的問(wèn)題是否會(huì)反饋在教師與學(xué)生的身上？

學(xué)習(xí)具有階段性，教師在某一個(gè)階段的集中備課時(shí)瀏覽的資源、學(xué)生在某一個(gè)知識(shí)點(diǎn)上犯的錯(cuò)誤，都有可能成為系統(tǒng)依照知識(shí)點(diǎn)標(biāo)簽進(jìn)行推薦的依據(jù)。

這個(gè)聽上去似乎很棒，但有一個(gè)小問(wèn)題——如何去判斷使用者需要終止這種數(shù)據(jù)服務(wù)呢？

盡管用戶在獲取資源、完成練習(xí)的過(guò)程中會(huì)使用到知識(shí)點(diǎn)標(biāo)簽幫助自己確定內(nèi)容的具體范圍，但現(xiàn)有的自適應(yīng)數(shù)據(jù)推送會(huì)忽視知識(shí)點(diǎn)之間可能存在的遞進(jìn)關(guān)系，而是僅僅根據(jù)手工標(biāo)簽不斷地向用戶推送內(nèi)容。甚至即時(shí)需要判斷學(xué)生是否掌握了該知識(shí)點(diǎn)時(shí)，同樣需要通過(guò)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的習(xí)題練習(xí)進(jìn)行判斷。

在缺乏綜合判斷能力的基礎(chǔ)上，集中式的內(nèi)容推送可能會(huì)極大程度地占用用戶時(shí)間并干擾實(shí)際使用體驗(yàn)。對(duì)于用戶而言，最直觀的感受就是“想要的時(shí)候沒(méi)有，不想要的時(shí)候又出現(xiàn)了”。

是否會(huì)透支安全感與隱私權(quán)？

每一家企業(yè)背后的終極目標(biāo)是通過(guò)創(chuàng)造價(jià)值盈利，那么在無(wú)法滿足教育輿論導(dǎo)向的時(shí)候，企業(yè)是否會(huì)通過(guò)現(xiàn)有的條件盡力創(chuàng)造某一種表象，來(lái)彌補(bǔ)自己無(wú)法達(dá)到的部分呢？

在前面的論述中我們談到了現(xiàn)有的AI技術(shù)仍需要豐富信息的收集，以幫助自身建立更好的評(píng)價(jià)維度。這其中極有可能包含了很多私密的個(gè)人信息，比如：通過(guò)攝像頭捕捉到的面部特征和情緒特征；比如：被錄入在通訊錄中的家長(zhǎng)信息與電話號(hào)碼；比如：學(xué)生可能上傳的電子化日記，在線付費(fèi)記錄等等。

這樣的信息在某種程度的封閉狀態(tài)下并非不可公開，但不論教師還是學(xué)生都無(wú)法保證這些信息，是否會(huì)有教學(xué)評(píng)價(jià)以外的去處，這樣想起來(lái)是很難以接受的。

我們以情緒識(shí)別為例，假設(shè)一個(gè)學(xué)生因?yàn)榕c同學(xué)的一些小矛盾造成了課堂上的不積極與短暫走神，在下課后或者大課間的某個(gè)時(shí)候，他就會(huì)被老師叫到辦公室去聊一聊今天究竟怎么了?；蛘咴谝恢芎?，突然被家長(zhǎng)詢問(wèn)，因?yàn)橄嚓P(guān)的報(bào)表已經(jīng)推送到了家長(zhǎng)手機(jī)上。

這樣的感覺糟糕透了，或許這樣的假設(shè)現(xiàn)階段沒(méi)有發(fā)生，可一旦學(xué)生和教師認(rèn)識(shí)到自己實(shí)際上處于智慧教育系統(tǒng)的“監(jiān)控”中時(shí)，教育關(guān)系中最基本的信任就已經(jīng)被打破了。這也是我們最不愿意看到的，將技術(shù)運(yùn)用到了不恰當(dāng)?shù)膱?chǎng)景中引發(fā)的災(zāi)難。

如何評(píng)價(jià)

在開篇提到的西方教育理念的變革，實(shí)際上在近一百年來(lái)在不斷的發(fā)生。尤其是以實(shí)用主義為開端，教育作為服務(wù)社會(huì)生產(chǎn)需求的第一道大門，源源不斷地為社會(huì)培養(yǎng)、輸送人才。每隔二三十年，進(jìn)步的社會(huì)體系和價(jià)值觀就會(huì)為教育提出新的需求，教育理論和對(duì)服務(wù)的基本訴求也會(huì)發(fā)生變化。

這樣的變化對(duì)今天的智慧教育產(chǎn)品提出的挑戰(zhàn)是：如何能夠確保自身的大數(shù)據(jù)和AI的分析標(biāo)準(zhǔn)是有效的？

這個(gè)問(wèn)題在應(yīng)試教育上向來(lái)不是太大的問(wèn)題，往往只是及時(shí)調(diào)整分?jǐn)?shù)線就可以滿足應(yīng)試訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)。不過(guò)一旦與評(píng)價(jià)沾邊，就很容易變得束手無(wú)策了。AI產(chǎn)品是否能夠建立跨地區(qū)、跨學(xué)科、跨門類、跨階段、能夠根據(jù)實(shí)際教學(xué)變化的評(píng)價(jià)系統(tǒng)，往往邁不過(guò)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)這一門檻。

“產(chǎn)學(xué)研模式”常被用來(lái)打“專業(yè)牌”，但產(chǎn)學(xué)研往往標(biāo)志著區(qū)域性的校企合作鏈，這中方式的合作極有可能表現(xiàn)為區(qū)域性的定制。

定制對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是一把雙刃劍，過(guò)去在業(yè)務(wù)應(yīng)用層面會(huì)采用SAAS模式進(jìn)行多元的功能定制，減輕企業(yè)壓力。但在數(shù)據(jù)處理的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)上，定制往往代表著多分支的產(chǎn)品維護(hù)，“產(chǎn)學(xué)研”模式始終不能代表通行的標(biāo)準(zhǔn)。

相比技術(shù)手段，保持教育的意識(shí)是最難的

除過(guò)技術(shù)水平限制外，我相信在AI進(jìn)行教學(xué)輔助的深度學(xué)習(xí)會(huì)是一個(gè)長(zhǎng)期持續(xù)地過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中必然需要不斷地糾正偏差。那么，AI的設(shè)計(jì)者對(duì)待教育的態(tài)度就成為了一項(xiàng)很重要的標(biāo)準(zhǔn)。

教育不單單是學(xué)生享受教學(xué)服務(wù)-提交試卷-獲得分?jǐn)?shù)這樣簡(jiǎn)單的過(guò)程，而是建立在人與人之間互相信任的基礎(chǔ)上，共同參與情感體驗(yàn)并跟隨人類心理發(fā)展特征探索規(guī)律的一個(gè)過(guò)程。任何一個(gè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)，在脫離的教育規(guī)律的情況下，都將迅速與學(xué)習(xí)環(huán)境的實(shí)際應(yīng)用脫節(jié)。

這也是為什么許多企業(yè)建立產(chǎn)學(xué)研鏈條，或培養(yǎng)自己的教研團(tuán)隊(duì)的重要原因。即便如此，一個(gè)企業(yè)以自身生存的角度出發(fā)，商業(yè)性與教育性往往處于不斷角逐的關(guān)系。引進(jìn)一項(xiàng)可以幫助企業(yè)盈利的技術(shù)非常容易，但始終保持教育規(guī)律優(yōu)先的意識(shí)、不斷對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行調(diào)整與變革是非常困難的。

小結(jié)

“教育是人工智能最好的應(yīng)用場(chǎng)景之一，一方面是今年的教育模式和100年前的相比還沒(méi)有很明顯的變化，一個(gè)教室，一群學(xué)生以及一位老師，這個(gè)產(chǎn)業(yè)亟需新科技升級(jí)創(chuàng)新。另一方面教育行業(yè)容錯(cuò)率高?！?/p>

——某智慧教育創(chuàng)始人如是說(shuō)

相較于現(xiàn)階段AI技術(shù)于教育領(lǐng)域應(yīng)用的限制，上述的這一番話，才是真正引發(fā)我擔(dān)憂的。說(shuō)出這番話的人，有著敏銳的市場(chǎng)眼光和準(zhǔn)確的場(chǎng)景判斷，并且號(hào)稱有著15年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。但是一個(gè)這樣的教育行業(yè)老兵，說(shuō)出“教育行業(yè)容錯(cuò)率高”這樣的觀點(diǎn)在我看來(lái)是極為危險(xiǎn)的。

技術(shù)應(yīng)當(dāng)與服務(wù)意識(shí)相結(jié)合，符合客觀規(guī)律。尤其是教育這樣重視經(jīng)歷的過(guò)程，不能簡(jiǎn)單以商業(yè)的角度去評(píng)價(jià)技術(shù)應(yīng)用的意義。利用新技術(shù)打開教育公平的瓶頸、服務(wù)教學(xué)本身，提升使用者的綜合能力，這才是AI+教育繼續(xù)前進(jìn)的方向。

不論是因?yàn)榧夹g(shù)人才的短缺，還是處于市場(chǎng)目標(biāo)考慮下的妥協(xié)，試圖去用一項(xiàng)自己尚未實(shí)現(xiàn)的技術(shù)解決問(wèn)題，都永遠(yuǎn)只會(huì)帶來(lái)虛假的繁榮和新的隱患。

本文由 @壹度叔 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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