乂学教育CTO樊星：AI推动传统教育产业升级，让每个孩子都有超级老师

4月17日，以“进击•融合”为主题的《猎云网&AI星球2018年度人工智能产业峰会》在深圳大中华希尔顿酒店隆重召开。此次峰会由猎云网&AI星球主办，锐视角、猎云资本、猎云财经、创头条、蜂巢协办。上百位人工智能行业顶级专家、知名投资人和精英创业者到场，与会共同交流现今国内人工智能行业发展的创新变革与机遇，旨在促进行业整体向前发展。峰会现场干货满满，座无虚席。

乂学教育联合创始人兼CTO樊星作为演讲嘉宾，为与会嘉宾观众带来了一场主题为“ 人工智能如何推动传统教育产业升级 ”的演讲。他认为，我们现在的教育和三千年前孔子的教育没有本质的区别，我们可以看到，90%的孩子在学校有2/3的时间被浪费了，千人千面的教育和千篇一律的教学需要进行划分。

目前，网络教育已经在多个方面代替了线下教育，甚至大大超越线下教育。但是在中小学辅导里面，还没有看到靠谱的网络教育来替代，教育并不好做。乂学给出的解决方案为：用人工智能的方法让教学系统代替一个优秀的特级教师，从而给每个孩子带来个性化的教学体验。

樊星介绍到，乂学教育的自适应系统包含四方面：第一个是课程，第二个是内容，第三个是评估，第四个是个性化推荐。这是自适应系统的四大要素，自适应系统的运行，首先是对孩子进行实时评估，然后对孩子的知识竞赛情况进行精准化分析，最后再给他提供合适的内容。

乂学教育的AI系统、人工智能自适应老师，主要优势在于：第一是精准检测，其结果可以比人工老师高很多，通过精准检测我们可以看到有三点：一是准，二是细，三是测得快。

樊星举例说，我们可以想像一下，医院里面的CT机可以在你躺下10分钟以后得出精准的报告，用传统方法则需要要10天半个月的时间。AI系统在孩子的知识状态、孩子的情况基本检测里面，它的效果就相当于CT机。

第二是个性化推荐，乂学教育每次让孩子学的内容，都可以让孩子欲罢不能。这些要基于孩子的实时状态判断同时对他进行评估，然后给出合适的推荐，只有AI系统才能让个性化推荐达到这样精准化的程度。

第三个是自我学习，人工智能系统可以在一个季度或者半年时间里，实现很大的进步。

乂学希望每个人都能有超脑，集合亚里士多德、达芬奇这些优秀的大脑来培养孩子。孩子遇到的所有疑惑、成长的问题，都有超脑来进行指导。相信每个孩子都可以达到基因和意愿所限制的状态极限。

 

以下为演讲实录，猎云网整理删改：

乂学教育是一家人工智能教育互联网公司，目前已经完成2.7亿的天使轮融资，新一轮融资正在进行。我们在美国建立了自己的研发中心，在全国开办了500多家分校。乂学创立至今，一直致力于用人工智能的方法给大家提供个性化的教学体验。这里先简单介绍乂学。

教育市场的情况，从这里的表格可以看到，基本上，网络教育已经在多个方面代替了线下教育，且大大超越了线下教育。然而，中小学辅导里面还没有看到靠谱的网络教育来替代线下教育，教育不是这么好做的。现在的头部公司，比如新东方、好未来所占的份额只有5%，这里面，主要的原因是老师的资源有限，老师的量是不够的。老师的质量怎么样？同样一个老师在早上10点和晚上10点所提供的教学质量也是完全不一样的。还有一个原因是老师的位置，今天有一个好老师，但是可能和你不在一个城市，那他也没有办法给你提供好的教育。

从整个市场层面上看，现在整个行业的痛点是什么？我们现在的教育和三千年前孔子的教育没有本质的区别，我们可以看到，90%的孩子在学校有2/3的时间被浪费了，千人千面的教育和千篇一律的教学需求的直接划分。很多同事都有孩子，我们认为，老师在学校里1/3的时间讲的是孩子听不懂的，1/3的时间讲的是他已经听懂的，只有1/3是孩子听不懂且他应该学的，这也就是为什么说孩子在学校有2/3的时间是浪费的。这是我们现在面临的现状。问题意味着机会，我们怎么解决这个问题？

乂学给出来的方法是，用人工智能的方法让教学系统代替一个优秀的特级教师，从而给每个孩子带来个性化的教学体验。我们如果能系统性地复制无数优秀的特级教师，全中国每个孩子在每个学科里面都有这样的老师培养他，这个孩子的所有潜力、所有能力是不是都可以被挖掘呢？这是非常理想的情况。

现在人工智能提供了很多算法，我们可以看这张图所讲的例子。我们可不可以考虑把若干个老师的大脑装进一个系统里面去，这个系统可能就模仿了无数人的大脑，每个优秀的老师都有自己的套路，针对某些孩子的具体问题进行解决。如果这个AI系统能模拟很多老师，那是不是意味着AI系统可以对每个孩子都提供这样的服务呢？这个东西听起来有点天方夜谭，但实际上它已经被落实了。比如在导航系统里面，导航系统把地图放进去，加上无数的AI导航策略，从而完成给每个人提供个性化导航的任务。

做到这个以后，对行业的变革性意义有三点：教育资源不公平问题，因材施教这个喊了数千年的问题得以解决，我们培训机构无法扩张老师的教学资源，优势没有很好集中的问题也可以得到解决。

乂学目前已经完成了国内首个教学全覆盖学前、学中、学后人工智能自定义系统的研发，基于这个基础，乂学走得比较激进，我们实现了70%的内容由AI系统老师教给孩子，只有30%是由我们的人工老师在教。我们是这样理解的，教育的教和育是拆开的。教是教学，教学这件事90%以上甚至100%可以用AI或者系统来替代，我们把育人的工作交给老师来做。我们认为，未来的教育会是这样的形式。经过乂学实际的实践，目前在我们的机构里面，已经在很大程度上摆脱了对老师的依赖或者说是降低了对老师的依赖。

去年10月份的时候，我们做了人机大战。当时有两个班，一个班40人，其中一个班由拥有十几年教龄的老师教，另外一个班是AI老师教。经过40个小时的教育，在分数上，AI老师教的比人工老师教的有着多于2倍的提升。之前有一个报告介绍能被AI代替的产业和职业，排在最后一位的是老师，我们的结论则刚好和这个结论是相对的。

所以，这一结论也在整个业界引起了极大的讨论，很多知名的媒体也参与了讨论。人工智能教育在什么场景、什么环节下可以代替老师？老师应该找什么样的角色？在当时各种各样的报道里面，各位专家都进行了较深的解读。因为这些实践，乂学也在国际的会议上进行了这样的论述。

这里有一个结论性的东西，去年的时候我们已经做到这点，乂学的AI系统，可以代替上海70%的，500元每小时1V1的老师，这个结论是可以被验证的。

自适应教育并不是新鲜事，其实在国外已经进行了很长时间的探索。国外也曾经在高校里面做了类似的人机大战，结果发现AI系统教的班比教授教的效果还要好，AI系统教的学生得分更高。自适应关键的几个点，主要是这几个点。怎么模拟一个优秀的教育老师？我们可以通过精准个性化推荐的方式。乂学目前已经做到3.6万个知识点和1.5亿条知识关联图谱。

我们模拟一个优秀的科技老师将会是什么样的情况呢？优秀的科技老师的做法是，他看到一个孩子会先对孩子进行评估，再给孩子制定个性化的方案，给出方案以后再监督方案的执行，最终得到一个结果。人工智能自适应系统就是模拟这样的流程。

我们可以看到自适应系统包含这几方面的东西，第一个是课程，第二个是内容，第三个是评估，第四个是个性化推荐。这是自适应系统的几大要素。整个系统跑起来以后我们将看到什么样的情况？系统跑起来之后，首先是对孩子进行实时评估，然后对孩子的知识竞赛情况进行精准化分析，最后再给他提供合适的内容。

我们的AI系统、人工智能自适应老师为什么比人工老师牛？牛在什么地方？它当然也有弱点，主要牛在三点：第一是精准检测，其结果可以比人工老师高很多，通过精准检测我们可以看到有三点：一是准，二是细，三是测得快。

人工老师却很难达到。这里面有一个类比，我们可以想像一下，医院里面的CT机可以在你躺下10分钟以后得出精准的报告，用传统方法则需要要10天半个月的时间。AI系统在孩子的知识状态、孩子的情况基本检测里面，它的效果就相当于CT机。

第二是个性化推荐，乂学教育每次让孩子学的内容，也可以让孩子欲罢不能。这些要基于孩子的实时状态判断同时对他进行评估，然后给出合适的推荐，只有AI系统才能让个性化推荐达到这样精准化的程度。

第三个是自我学习，人工智能系统可以在一个季度或者半年时间里，实现很大的进步。

第三个是自我学习，人工智能系统可以在一个季度或者半年时间里，实现很大的进度。

我们传统的分级方法是按孩子的分数分，但是孩子并不是这样的情况。同样90分的孩子需要掌握的内容可能也不一样，这是个性化匹配关键的点。永远要给孩子适合他70分的内容，就是让孩子掌握起来有一定的难度，同时又不能覆盖他的资源。

这样，在内容的激励下，我们有可能把孩子本身学习相对比较苦的事变成自我激励的事，系统有可能让学习对孩子来说不再是恶梦，而是不断得到成就、激励的效果。从图中可以看到，个性化的匹配，个性化学习的过程，我们发现每个孩子在同一个知识点所需要的时间、掌握的能力值，都是不一样的。这就是所谓的个性化，每个孩子掌握不同的知识点需要的时间和能力不一样。不同的孩子在不同的知识点，掌握的情况也是不一样的。

在乂学的引导下，人工智能自适应成为行业的共识，大家认为这是整个教学的未来，在这样的环境下，有很多同行在积极、快速的跟进，这是我们做的竞品的比较。

目前，乂学发展还是蛮迅速的，我们已经开展了500家线下门店。在乂学实际的教学里面，我们已经用采用人工智能技术的这个系统代替了老师，代替了70%的老师。这个东西是不是靠谱呢？从目前的教学效果和市场反馈来看，这条路走得是对的，是没有太大的毛病，而且可以走得更深更远的。

乂学（贤才、治理）的愿景是每个人都能有超脑，集合亚里士多德、达芬奇这些优秀人雾的大脑在里面，培养孩子，让孩子遇到的所有疑惑、成长的问题，都能有这样的超脑来指导他。我相信每个孩子都可以达到基因和意愿所限制的状态极限，而这个愿望的实现有待于各位同仁一起努力。

谢谢大家！