谷歌教育歐洲南部負責人Lopez今年6月在一場公開活動中發(fā)表了一段驚世駭俗的言論：

錯誤的人正在評估學生。對評估學生學到多少負責的應該是公司；老師應該停止教那些非常具體的技能，要突破現(xiàn)有課堂規(guī)定的內容進行教學；過去200年見證了教學質量為數量做出的犧牲，隨著教育科技公司角色的變化，我們最終會放棄依據年齡不同，來決定教孩子什么。

坦率來說，Lopez這番話有些過激，這套理論也很難讓人接受。因為把教育從學校手中過渡到公司手中是一種很難讓我們普通中國人接受的方案。還不能夠像美國，教育、電信運營商、軍火都是私營。

我們從小生活在大班制中，被應試教育這把尺子所歸馴，雖然期待個性化教育，但卻無法想象。我們知道，應試教育雖然不夠好，但它足夠公平，在龐大的人口基數中也是效率最高、成本最低的教育方式。這是迫不得已中的最優(yōu)解。

不過，Lopez的話字里行間核心方案都是一點：

AI讓教育個性化，提高教育質量和效率。我們甚至可以期待，用AI來改變應試教育。

寒冬中的熱潮

2018年雖然被看作是互聯(lián)網和資本的寒冬期，但卻依舊可以看到教育投資熱潮。巨頭、資本、創(chuàng)業(yè)者在寒冬中蠢蠢欲動，為春天到來提前播種。

1、擼袖子和投棋子的巨頭

中美互聯(lián)網巨頭們對教育從未如此青睞。有些巨頭擼袖子自己親手干，有些則是不斷注資投上幾枚棋子。

像百度今年發(fā)力的智慧課堂產品，在ToB的方向面向學校和老師、學生，提供AI內容和智能工具解決方案，提供學情智能分析服務。微軟則是基于自身的語音識別、語音合成、自然語言理解等AI技術推出了少兒口語學習產品“朗文小英”

相比于百度和微軟的產品，F(xiàn)acebook的個性化教育平臺Summit Learning Program（SLP）的體系化則是更完善——SLP注重學生個性化數據收集和分析，能夠給予老師很大的自由度來決定給不同學生安排不同的項目。

向來注重投資的騰訊僅僅在2018年上半年就投了6家教育企業(yè)：VIP陪練、洋蔥數學、考蟲、寶寶玩英語、VIPKID、百詞斬。其中洋蔥數學、VIPKID都是以AI為概念的教育產品。

2、搶標的和播種子的資本

億歐網在今年下半年匯總顯示，上半年有60家以AI為方向的教育創(chuàng)業(yè)企業(yè)獲得了融資——相比于其他領域來說，教育創(chuàng)業(yè)熱度一點都沒有降低。

我們可以從這份表格中看到，創(chuàng)新工場、聯(lián)想之星、真格基金這類資本方對教育的重視程度。當然，新東方、好未來、中科院這類企業(yè)和機構對AI＋教育的投資同樣不容忽視。中科院投了專注托福雅思AI智適應方向的智課AI教育，好未來則是投資17年宣布中小學AI智適應戰(zhàn)略的作業(yè)盒子、“將老師的板書和課程內容數據化結構化”的海風教育。

值得注意的是，號稱14年中國最早做AI教育的乂學教育松鼠AI的投資方里既有東方卓永（新東方旗下基金）、又有學而思教育科技（好未來旗下），同時還有俞敏洪的個人投資，甚至還有中科院的投資。

創(chuàng)新工場合伙人郎春暉在今年3月的一場公開活動中談到為何資本方看好AI教育。她提到，一方面市場將進一步下沉到三四線城市，另一方面素質教育將迎來黃金期。因此創(chuàng)新工場有七八條線教育投資都是圍繞技術作為推動力，追求“內容、場景和數據”。

不僅如此，二胎政策放開帶來的教育人口紅利，80后家長對教育的重視；中高考改革從局部試點到整體推廣進程以及中國旺盛的留學需求、留學低齡化趨勢都在為投資教育造就空間，資本提前布局顯然正當其時。

3、搶速度和找落地的創(chuàng)業(yè)者

今天的中國教育值得被AI重新改造一遍。雖說AI取代老師并不現(xiàn)實，但是AI卻可以讓教育的效率得到顯著提升。創(chuàng)業(yè)者要做的事情，便是搶著速度尋找AI＋教育的落地點，像好未來、流利說、松鼠AI都是在AI＋教育領域的典型案例。

今年7月，好未來在一次公開活動上宣布成立了AI Lab以及腦科學實驗室，提到要將教育數據以及師資資源，將視覺、語言、自然語言處理以及機器學習等多項技術進行產品化應用以及過AI技術建立標準化、公平化的多維度課堂質量評價體系。

流利說從主打語音識別，到16年推出AI智適應成人口語系統(tǒng)“懂你英語”，到今年在美國IPO喊出“中國AI＋教育第一股”。創(chuàng)始人王翌稱，依靠自主研發(fā)的語音識別、深度學習、自適應學習等人工智能技術，打造一個更加智能的AI英語老師。

松鼠AI就更簡單明了，直接提出了一個基于AI的“可定義、可量化測評、可傳授”的標準來定義每一個知識點。松鼠AI創(chuàng)始人栗浩洋甚至表示，在幾十萬個中小學各科知識點拆分之外，目前松鼠AI已經有了500多種學習能力、學習方法的拆分。

傳統(tǒng)的應試教育就像是一個粗放的、工業(yè)化的、規(guī)�；�的生產模式。甚至有這樣一種說法——80％都是無用功，班課填鴨式的教學導致學生在學�！俺圆伙枴被颉跋�化不了”。但是，AI技術的運用，把一切都變得精確化了。

被改變的教育

仔細去看今天的AI＋教育創(chuàng)業(yè)項目就會發(fā)現(xiàn)，AI對教育的滲透已經是從課堂建設到評價體系再到知識點以及課后輔導等各個環(huán)節(jié)，幾乎每一個環(huán)節(jié)都有著把教育變得更精確化、顆�；�的解決方案。

AI到底會如何改變傳統(tǒng)的應試教育？2016年，比爾蓋茨在接受記者采訪時提到，對絕大多數學校而言，教育仍是陳舊的“一刀切”：

一個老師對一個班的學生傳授同樣的知識，不管每個學生各自的學習能力和進度如何。但是AI可以改變這個弊端。

可以說，AI會造就教育行業(yè)的今日頭條，實現(xiàn)千人千面。AI在教育領域可以做到哪些事情？

1、實現(xiàn)因材施教，依據不同學生的個性偏好、學習習慣和學習風格，推薦最匹配的學習內容。

2、提高學習效率，自動規(guī)劃最適合該學生的學習難度和順序，規(guī)劃最佳的學習路徑，最大化學生的學習效率。

3、形成完善、科學的測量體系，通過檢測部分重要知識點快速逼近學生的知識狀態(tài)水平，識別特定學生的薄弱知識點，并且可以相應調整教學方案。

4、讓教育變得更公平，讓更多接受到同樣優(yōu)質的教育課程，被更科學的評價體系所測量，不管是好學生、壞學生都能知道自己的知識薄弱點，真正實現(xiàn)有教無類。

英語教學就是被AI所影響的典型案例。

AI可以通過智適應教育的方式，將所學的知識點分步地進行梳理、歸納和總結，理清知識脈絡。從點到面，構建知識網絡。

在松鼠AI的一個英語教師招聘信息中寫到了這樣一個職責：在前端教學反饋出的大數據基礎上進行錯因分析。準確挖掘學生考試做題時出錯的動因——包括知識點、能力素養(yǎng)、認知層次、學習習慣以及心理等方面，并結合人工智能系統(tǒng)和知識圖譜給出專業(yè)的學習指導建議。

挖掘學生考試做題時出錯動因的途徑則是教育數據挖掘（Educational Data Mining，簡稱 EDM）和學習分析技術（Learning Analytics，簡稱 LA），對學習過程和學習行為進行量化分析，在學生學習過程中采集學生的學習數據，包括學習時間，停留時間，測試準確率等。通過對數據的處理分析，建立不同學生的學習模型。系統(tǒng)還會將學生的錯題按照知識點、錯誤率、掌握程度、知識圖譜順序排列，便于學生復習或課后輔導。

融資5億美金VIPKID高級副總裁項碧波在未來教育大會上說，通過數據挖掘，實現(xiàn)了精準學生畫像于教學路徑的個性化匹配；在智能化教學上，實現(xiàn)了教學測評練場景中AI對老師的最大賦能。

最早專注于智適應方向的松鼠AI從14年開始大力投入AI技術研發(fā)，其科學家受邀于美國舉辦的Education Data Mining 和倫敦舉辦的Knowledge Discovery in Database等專業(yè)會議發(fā)表學術演講。

語文這門“玄學”同樣可以被AI所影響。

如果說中學英語有單詞、語法這些固定知識點做支撐，AI的介入有跡可循，那么在很多人看來，語文這個學科太過感性化，尋找不到邏輯。不過，AI同樣可以把語文學科理性化，把龐大的學科體系拆解幫助學生提高分數的。

比如說，在松鼠AI的技術解構下，線索題舉例被分成7大類，比如說時間線索題目、地點線索題目、空間線索題目、人物線索題目、情感線索題目。有的學生只會在情感線索題目中出錯，讓學生在這個類型的題目中反復訓練，未來則不會再犯。閱讀理解則是可以做到9級的知識點拆分，并對考點進行詳細分析。用創(chuàng)始人栗浩洋的話來說，在語文教學中，希望把中醫(yī)變成西醫(yī)，把玄學變成科學。

數學教育本身就和AI有很大的親和性。

除了原本的AI評價體系以及AI知識圖譜之外，AI＋數學很大一部分著力點在于通過AI啟發(fā)學生的抽象思維，知識、能力、思維三者相互連接，幫助孩子學習掌握數學的思維方法——這需要對腦科學有更細致的研究。

以好未來的數學教育為例，它很大程度就依賴于啟發(fā)式數學學習、圍棋和珠心算等與認知科學研究成果相關的精準教學內容。

總的來說，新的教育數據挖掘、學習分析技術以及知識圖譜體系正在讓學生的學習無限逼近各個科目中的一個個枝脈下的知識點，而且在逼近的過程中，AI會幫助學生規(guī)劃最佳的學習路徑，遇到問題時在教師的配合下生成“錯題”，在不斷解決“錯題”的過程中一點點填滿所有知識漏洞，考試分數也自然會因此提升。

被解放的學生

應試教育本質上是過往低效率教育方式的極端演化——我們只能靠不斷做題，讓七八十人一個班的學生能在整體上得到最優(yōu)教育效果。

比爾蓋茨曾吐槽，目前教育只有兩極化的選擇：

“合格，繼續(xù)深造”與“不合格，上補習班”。因此我們才會存在如此驚人的輟學率。借助個性化學習工具能夠找出學習上的不足究竟在哪里。數學里有幾百個概念，個性化工具可以指出哪些概念是你的弱項，從而有針對性地查漏補缺，無需花上一整年時間呆在數學補習班。事實證明許多人甚至只需一兩個月就能達到大學入學標準。

比爾蓋茨基金會發(fā)布白皮書稱“智適應教育是我們當下最需要的東西。”

“只需一兩個月就能達到大學入學標準”這句話固然有些夸張，但在AI＋教育的幫助下，我們至少可以縮短學生的學習時間，把一些低效、重復的學習剔除出學習規(guī)劃中，把更多時間用在更多知識漏洞上。

當下國情，題海戰(zhàn)術、應試教育似乎才是最好的選擇。大多數家長和孩子沒辦法選擇脫離這個教育體系，但是可以利用AI來解放自己。

AI起到的作用，讓學生能在當下的教育體系中以最高效的方式獲得最好的成績。學生可以用最少的時間，獲得更好的成績，剩余的時間則是可以用于拓展自身興趣愛好，提高綜合素質。

假以時日，在智慧課堂這樣的體系真正在中國普及時，我們或許可以看到這樣的場景：

五年高考三年模擬這樣的試卷也不再是學生備考的最佳抉擇，學校不再需要通過填鴨式的方式來喂養(yǎng)大班制的學生。

AI教育體系幫助每一個學生填補自己的知識漏洞，一些天資聰穎的學生在AI的課程安排中，課程進度可以提速，在高一就把函數、代數、幾何全都熟稔于心，更多時間則是被用于功課那些薄弱科目的薄弱知識點。

這可能，就是AI在中國當下教育體系中最大的價值。