小站教育创始人王浩平：不以提升效率为目的的AI教育都是耍流氓

2018年6月13日-15日，由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导，上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合主办，拼多多协办的“2018全球智能+新商业峰会”在上海长宁世贸展馆举办。

本次峰会以“AI落地，产业升级”为主题，现场聚集超过5000位AI行业内外人士，共同探讨AI目前面临哪些挑战，当下如何商业落地，未来将会怎样发展等问题。中国科学院院士王曦、阿里巴巴集团技术委员会主席王坚、加利福尼亚大学伯克利分校教授Michael I.Jordan、猎豹移动董事长兼CEO傅盛、科大讯飞执行总裁胡郁等作为演讲嘉宾出席峰会。

在6月15日智能+教育峰会上，小站教育创始人、CEO王浩平发表了主题为《算法和数据正在改变教育逻辑和教育方式》的演讲。

他提到：

1、教育的本质是知识的传递以及情感的互动；

2、个性化教学3.0时代是基于知识图谱和能力模型的个性化教学；

3、数据是AI的肉体，效率是AI的灵魂，一切不以提升效率为目的的AI教育都是耍流氓；

4、通过教育+AI要做到比学生更了解学生，比老师更了解老师。

现场演讲速记如下，经亿欧教育编辑整理：

今天给大家分享的主题是《算法和数据正在改变教育逻辑和教育方式》。八年前，小站教育是中国出国留学考试培训行业里第一个尝试做线上教育的机构，在那个年代，市场对互联网教育还存在非常大的质疑。但今天互联网教育行业处于非常好的时代，所有的媒体、用户、资本以及政府相关的领导，都非常关注这个行业，这也是小站今天所面临最大的机遇。

“教育+AI”，我想把这个题目一分为二：

首先什么叫教育？

古人曾说过，教育是传道、授业、解惑，但是我做了一点补充，我认为， 教育的本质是知识的传递以及情感的互动。

对于教育来说，情感互动也是非常重要的。

举个例子，在去年暑假之前，有一个来自新疆高中生的妈妈，她带着孩子找到小站教育，希望帮助孩子提高成绩。她希望孩子托福考到100分以上，因为这是申请海外高等学府的基本要求，所以家长把孩子交给老师的时候，其实我们感到非常惊讶，因为这个孩子已经考了八次托福。

所以在这样的情况下，如果我们还是围绕传道、授业、解惑的方式去帮助学生，将很难提高学生的成绩。当老师和学生深度互动之后，发现这个学生已经有了考试心理障碍，学生看着题目的时候内心已经颤抖了。最后这个问题如何解决？其实并没有很多高深莫测的方法，而是陪伴。老师对这个学生更多的是鼓励、认可，缓解他内心的焦虑以及告诉他出国留学只是人生道路的中转站，通过这样的沟通、交流，最后这个学生很快就通过了托福考试。最后，他拿到了美国康奈尔大学入取通知书。

其次什么是AI？

AI是新生态，对于它的解释，我比较认同美国麻省理工学院的温斯顿教授的观点，他提出，AI就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。

基于教育的功能属性，小站认为教育最高效的形式是个性化教育， 个性化教育可以分为三个阶段：

第一个阶段是个性化教育1.0时代， 它主要形式是一对一教学，过去在线下传统机构培训的时候会有很多班型，如大班、小班、一对一等。大班一般是指一对五十人以上，小班是一对三到一对十人以下，第三种就是一个老师对一个学生，这就是最古典的个性化教育。

第二个阶段是个性化教学2.0时代， 它主要是根据学生的实际学习情况进行知识点的智能化匹配，类似于今日头条的智能推荐模式，是基于一整套大数据、人工智能算法推荐系统。

第三个阶段是个性化教学3.0时代，它主要是基于知识图谱和能力模型的个性化教学。

以托福考试为例，在传统的个性化教学方式下，学生做错了，教师只是给学生讲这道错题；个性化2.0时代，题和题之间有了关系，学生做错一道题，可以推荐一道差不多的题再练练；但是在3.0时代，每道题目后台都对应着能力标签，比如某道题的主要考察点是“逻辑推理-因果判定”，辅考察点则有“发音连读现象”、“生僻学科词”等，这些标签就被贴在这道题上。学生每练过一道题，后台能力模型上的数值相对应并产生变化，一旦某个步骤或者某道题出错，就会被按权重赋予数值到相应的能力项上，当学生练题的数量积累到一定的程度，系统就能基于学生的过往学习轨迹，描绘出这名学生的能力模型，有了能力模型，再为能力项设计针对性的辅学方案，才能进一步提升备考效率。

通常，外界对AI会有疑问：AI教育的基础和衡量AI教育是否有效的标准到底是什么？我认为，无论是AI+教育，还是AI+金融，其实AI的基础都是数据，数据必须是“双高”——高质量和高量；而衡量AI教育是否有效的标准则是“效率”。

小站给用户提供的学习场景主要分成两大类模块：第一类叫购买小站完整课程的学生；第二类叫潜在用户，主要是指虽然没有购买完整课程，仍然有权利免费学习小站互联网教育服务产品的学生。小站不仅每年服务超过十万个付费学生，而且每年有数百万用户使用小站的APP进行刷题以及备考经验的分享和学习，这都是小站数据的主要来源。在小站的服务体系里，学习的过程分为了解备考期、准备备考期、深度备考期、冲刺备考期，学生可以针对自己所处的学习阶段进行选择性备考，小站也可以获得不同类别的精准数据。

同时小站的互联网分成PC端和移动端，具体而言，PC端分为客户端，移动端分为APP和小程序，因而小站在pc端和移动端上都对科目进行了完整的覆盖，包括托福、雅思、GRE、GMAT、ACT、SAT、IB、AP等，这些学科是小站的主打科目。目前，小站刷题数据有18.21亿，单词记录12亿、3600万篇作文，13.8T的音频记录、8.058T上课记录，这都是小站智能化的基础。

只有拥有了完整、高质量、高数量的数据，未来才会实现更多AI的可能性。

那么，小站AI具体的布局和应用的方向主要有哪些呢？

其实，教学是一个复杂的过程，包括老师怎么教，学生怎么学，学生愿不愿意学，小站将其分为教、学、练、测、评五个环节，引入AI后，需要对学生进行学习轨迹分析，形成学习分析报告，并根据每个学生个性化的情况制定教学计划，老师也要智能备课，实现全方位细致的监控，有效的提升了教学的效率。

小站认为数据是AI的肉体，效率是AI的灵魂，一切不以提升效率为目的的AI教育都是耍流氓。不仅仅是AI教育，所有行业的AI被问有没有价值？AI改变了什么？其实问题的本质就是效率有没有改变和突破。

最后简单做一个总结：小站希望通过教育+AI做到比学生更了解学生，比老师更了解老师。谢谢大家。

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