乂学教育合伙人马刚：松鼠AI，希望给每个孩子一个好老师

5月15日，由亿欧公司主办的“GIIS 2019中国教育行业创新峰会”在北京正式举行，此次活动以“新形势• 新突破”为主题，聚焦少儿英语、K12、早幼教、素质教育、职业教育、国际教育等多个领域，与教育行业人士一起探讨了未来教育行业的机遇与可能性。

在此次峰会上，乂学教育- 松鼠AI 合伙人马刚在会上发表了精彩演讲。

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马刚：松鼠AI从2014年开始创业，最早的时候叫乂学教育，去年开始品牌升级改成松鼠AI。这个公司做到今天为止一路走来有很多的坎坷和艰辛。对我们来讲，既传统又是一个相对比较新颖的行业就是教育行业。

教育行业，尤其我们做K12这个领域，所有的公司面临的问题都差不多。大概从1993年新东方创立开始做这个事情的时候，包括十年之后2003年好未来开始做奥数这个领域，你会发现有非常牛的公司和非常牛的人才不断地进入这个领域，开始对教育这个领域进行探索。

 我们发现再往前追溯到2000年以前孔子聊教育的时候，希望教育达到的境界就是做到有教无类的局面。但是我们发现2000多年来，随着整个社会、科技的进步，教育的本质和实质很难做到他所期望达到的局面。

我们看一下今天教育面临的状况和当年孔子席地而坐面对三千弟子讲书那个局面有什么大的区别？

我们会发现今天我们的教育资源的确匮乏，我们会发现在诸子百家的时代有幸能够得到孔子这样老师的教育是非常少的，到今天为止两千多年了，我们会发现中国优质的教师资源依然非常稀缺。稀缺到什么样的程度？我们甚至可以通过优质教师资源来推动整个房地产的发展，这是一个不可思议的现象。但是无可奈何，我们确实有非常多的家长通过买学区房，希望能够获得非常优秀的教师资源。但是这个核心点就在于今天整个学校，其实对它的老师来说，实际上优质的老师非常少，尤其是地域的差别，我们可能在北京、上海、深圳有非常优秀的老师，但是如果我们在西藏、新疆，甚至在比较三四五六线的镇上很难找到优秀的老师，这是今天教育第一大困境。

第二大困境，即使我们有一个非常优秀的老师，即使我们有一个自己认为可以解决学习上很多问题的老师，但是我们会发现这个老师能够带给我们的教学也是有很多不足的。他的教学经历有限，他能够hold住的学生数量有限，而且讲的内容基本上是千人一面，就像今天这个场合一样，我在这里讲，下面几百上千人听到的内容是一样的，没有任何区别。而实际上每个孩子的学习状况都不同，而今天每个人来这里你的目的也不同，每个人对我们聊的东西理解也不同，我们没有办法能够针对每个人的需求和目标给到你不同的点，但是很无奈这就是今天教育的现状。

第三个困境，我们会发现，为了解决一些教师资源的问题，甚至为了解决千人一面的问题，开始出现了两个东西：互联网+教育、一对一教育。我们认为用互联网的方式把非常优质的老师资源搬到线上，通过直播和录播的方式解决了时间和空间的限制，让更多的孩子在新疆享受到人大附中的教育，这种状况往往是我们美好的期待而已。第二，如果要解决千人一面的状况，让老师直接只教一个学生，当我把我所有的经历都面对一个学生的时候，意味着我可以对这个学生进行很好的把脉，同时给到这个孩子很好的教学。但是实际上我们发现这个状况到今天几乎很难解决教育的困境。

为什么？我们会发现这就是今天面临的第三个问题，叫做统一化齐的学习速度，当老师做到自己有教学目标和任务的时候很难从学生的角度来出发。今天很多一对一的场合，我不是诟病这个形态不好，只是聊本质的问题。我们会发现大量的老师有自己的教学大纲、教学目标，我只会根据自己的教学目标来教孩子，只是从物理空间上隔绝了而已。

第四个，大量的孩子不断地通过刷题这样的方式来学习，实际上我们忽略了孩子能力、方法、思想的教育 ，今天尤其在面临中考和高考的孩子这样的状况会尤为严重，过去我在读书的时候，在中考和高考老师跟我说一样的话“书读百遍，其义自见”。他想告诉你的意思非常简单，你刷100道题和10000万道题结果完全不一样，所以你能刷10000道题的时候尽量就刷10000道题，你刷这么多题的结果可能就会带来你对这个知识点的熟，因为熟能生巧。但是实际上我们会发现大量的时间和精力浪费在无效的刷题上面，我们没有办法从方法、能力和思想上进行总结、培训。

这样的局面应该如何来破？我们从2014年开始做这件事情，2012年去日本看到有家机构叫做公文式教育，在全球有大概28000家左右的门店，在日本有接近18000家门店。公文式教育所强调的是最早的，它的老师不是作为教学智适应教育，它的老师不断地通过出题让孩子通过自己和题之间的互动提高孩子自己的学习成绩。而这个点后来当互联网来临之后，会发现有越来越多全球的公司加入其中，通过互联网实现这个改变，也就是说今天我们 人工智能 出现之后，这种局面被人工智能更加的推进了，我们会发现像Knewton、ALEKS这些公司不断地在全球各个国家开始推动人工智能 自适应 的教育，到今天为止全球海外有9000多万的用户在学习，而且他们的学习程度还不错。

我们会发现对我们来讲，如果在中国我们想要赶上海外已经有那么多牛公司的领域，我们只能从人才上不断的演进。国外有很多人工智能+教育公司，我们国内也很多，我们从2015年开始做这件事情的时候，有很多的同行非常不理解，他们认为人工智能无法改变今天教育的困境、现状，但是我们会发现到2017、2018年这两年有大量国内的同行，到目前为止有五六十家公司涌入这个赛道，这个赛道真正能够解决我刚才说的困境问题。

我们看看如何来解决？

第一，保持学生的专注度。 我们发现如果学生在网络上学习，网络上学习最大的问题就是没有办法及时保持自己的专注度，可能电脑一关就结束了，但是我们在教室里面你会发现受纪律、场景的约束没有办法随时可以离开。但是实际上真正的学生专注度不在这儿，你会发现学生在那里玩游戏。为什么愿意一关一关的打？是因为游戏不断地给到他互动，不断地让他阐述专注度的问题。我们在想如果能够让学生从30分到40分到50分不间断地有分层式的累积，比如我是30分的孩子，过去的老师希望我从30分的差距到100分的差距是70分，我会全部学到，如果我们只让学30到32分，意味着这节课希望你提高2分就可以，你大量的精力和时间不需要攻32分以后的内容，对于学生来说专注度更高的集中在这个地方，而且这种专注度会带来成就感，什么意思？原来尽管我是30分，现在尽管我提高了2分而已，但是我已经提高了。

我们刚才讲到如果是30分的孩子，只让他学32到35的东西，怎么来解决？第一，我们会发现这是传统教育当中的线性教学，我们大约有50个知识点，如果知识空间理论和信息论的方式不断地监测孩子的实际状况，我们会发现三个不同的状况。第一个孩子，他的学习状况非常棒，只有8%的知识点没有掌握。第二个孩子，大概有24%，属于中等的孩子。第三个孩子，大概58%的知识点没有掌握。如果我们能够让不同的孩子在学习所有的知识点的时候都能够精准的掌握自己的内容和自己应该学习的知识点，我们相信一定会事半功倍，这是精准检测带来的结果。

第二，我们发现给孩子30到32的内容，哪些内容真正属于30到32的，哪些内容我们看来是30到32的，但是未必对孩子来说是30到32的， 我们必须对学生画像和内容策写进行结合，而且给个性化的匹配 。比如说我们看一些关于时间的东西，我们用了10个孩子和10个知识点给大家阐述这个原理，我们发现10个孩子学习10个知识点的时候，你会发现每个孩子学习同样的知识点所消耗的时间完全不同，如果关注到所有的孩子学习到不同的知识点，这是人脑所完全无法实现的。但是今天人工智能来了，这个可以实现。

第三，刚才讲大量的孩子不断地刷题，因为我们希望他能够熟能生巧，希望他能够解决一遍又一遍的让自己的知识点不断地夯实。但是这个会非常浪费，如果我初一考60、初二考60，初三就意味着这个时候去刷题实际上初一欠了40、初二欠了40，我不知道大家认不认同我这个观点？如果我们不断地在刷初三的知识，你会发现初一漏的东西和初二漏的东西对我们来讲很难追根溯源，而人工智能最好的方式就是要找到你的漏洞，追根溯源你到底缺了哪里，我们甚至可以找到你小学三年级所学的某个知识点不是特别扎实，然后导致你现在的知识不能够很快的理解，这都可能是你的问题关键点，如果没有追根溯源，这个点很难做到。

当然，人工智能不仅仅有松鼠AI一家。我们做了什么？我们做的独创。

第一，纳米级知识点的拆分。 就像手机像素一样，当我们把它颗粒拆的越细，我们的成像越为清晰，像X光片和核磁共振一样，我们的单位越小才能够看得更为精准，实际上知识点也是一样。

第二，在学习思想能力和方法上的拆分。 这是我们物理思想的拆分，我们会发现如果专门讲物理知识点的话，你会发现在思想上，学生很难总结。做物理题的时候希望他有逆向思维、类比、发散、等效、分类讨论等等，而对这些东西进行有效总结会对他产生事半功倍的效果，包括能力的拆分也是。

做了这样的系统出来之后，我们进行了四次的人机大战，这四次相对来说效果还不错，其实我们进行了远不止四次，几乎每次都是机器教学战胜了人类老师。第一次在2017年10月在亚太地区做了人机对战，我们挑了三个17年平均教龄以上的高级教师，然后跟我们机器进行对战，我们会发现我们的系统以36.13分战胜真人老师，大概高了接近10分左右。第二次在2018年在成都，为什么在成都做这件事情？我们会发现有一个非常搞笑的事情，我们在郑州做完这件事情之后，很多人会认为说你们是不是把媒体买通了，你们是不是真的有这样的效果，是不是老师让着机器等等，就像阿法狗和李世石的对战是一样的。我们在这次对战当中引入了整个公证处的公证全程监督整个公证。第三次在山东东营。第四次在100个城市同时开展人机大战。

松鼠AI从2016年系统开始上线的那一天，我们在全国开始推线下的合作校，也就是从零建我们自己的体系，到今天为止我们已经突破2000家机构，2019年我们希望再建2000家以上的机构，就意味着今年我们累积自己的机构有4000家以上，我本人负责这个工作。

当我们的系统越来越好，当我们的竞争对手越来越多，当这个赛道越来越热闹的时候，何以能够保持你在这个赛道始终的领先？今天松鼠AI在人工智能+教育这个赛道当中无疑是NO.1，但是始终保持领先地位的话，我们还依然需要非常做非常多的领域。我们去年把机器学习教父Tom Mitchell教授签约到我们公司，作为我们公司首席人工智能科学家，这个对于我们非常大的利好。对整个人工智能行业和教育行业非常震撼，Tom Mitchell这样的身份何以能够加入我们的公司？本身就是教育这个行业的魅力，可以通过我们的努力改变更多的人，改变一代又一代的人。

 我们在国内做了很多的事情，在美国和斯坦福国际研究院合作，在国内和中科院人工智能研究所合作实验室。我们还有学生提分的项目，不同的孩子在不同的学科当中只要用了我们的系统，我们从小学开始一直到高中主流全科的课程都在我们的系统研发之内，今天不同教材的版本不一样，在不同的地区适用，我们把不同教材的版本也在这个系统当中加以适用。

对于我们来讲今天所有的孩子都有自己不一样的地方、学习需求、特点和能力，但是我们如何千篇一律的让孩子适应我们的教学？实际上非常难的事情。第二，结果也可以想像不是好的局面，或者是糟糕的局面。我们今天会发现是千军万马过独木桥，但是我们如果能够用个性化的模式让更多的孩子接触个性化，让更多的孩子得到尊重，让更多的孩子学习规律得以尊重，我们可以做到让所有的孩子都能够有一个自己相对比较好的学习结果。

松鼠AI的理想和目标是我们在全球对所有的孩子都能够送给他一个好的老师，这个好的老师就是苏格拉底+达芬奇+爱因斯坦的AI超级老师。

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