今天的標題過于絕對了，但我相信你也不會只聽我一家之言。
“雙減”政策出臺之后，緊接著各省都出了對應(yīng)的落地方案。形式上大致都是嚴查校外培訓機構(gòu)，禁止周末、寒暑假、法定節(jié)假日補課，嚴禁超前教學，管控校外培訓機構(gòu)廣告和打擊虛假宣傳行為等等。
幾家知名培訓機構(gòu)也率先做出了響應(yīng)，發(fā)表了聲明，而且立刻取消了下個學期周末的課程。不許上市是資本壓縮，周末節(jié)假日不能上課是時間壓縮，嚴禁超前教學是內(nèi)容壓縮，廣告管控是宣傳壓縮，這一波組合拳下來，培訓機構(gòu)是涼了一大截。
但減不是目的，只能是手段。如果減負的同時也減掉了國民學習能力，那就是在為未來的科技發(fā)展和人才梯隊埋下大坑，那肯定是不行的。而且學習成績那是剛需啊，哪能說減就減得掉呢？
于是很多人就猜測，接下來打著托管、家政等名義開展補習的小作坊會多起來，音、體、美、編程這幾項明確劃在素質(zhì)教育范圍內(nèi)的培訓會紅火一波，周末不培訓了，各種游樂場、短途旅游的生意也會好起來；甚至有說周末在家沒人管的孩子，打游戲和看電視的時間也會增多。
但有一個業(yè)態(tài)正在悄悄發(fā)展，很有可能趁著這一波勢頭，成為最大的贏家，因為它可以從優(yōu)質(zhì)教學內(nèi)容、個性學習方案、知識漏洞查補和模擬游戲樂趣等幾個方面，同時解決教育公平與學習效率的問題。它就是智慧教育產(chǎn)業(yè)。
接下來我就從這四個方面和你說一說。
第一，是教學內(nèi)容
當你要學習一堆新知識的時候，應(yīng)該怎樣開始？是買書自己啃還是在附近找個培訓班呢？
我的方法是在網(wǎng)上找一套所有學過的人評價最好的課，買它，然后跟著這個老師先學一遍。一個講課能力強的老師能夠笑談古今、旁征博引，對激發(fā)學生的興趣以及搞懂學科知識的幫助那不是一點點。
既然教學大綱是定的，是不是意味著每一節(jié)課都有講得最好的那個老師？如果全國的每個學生都聽這個最好的老師講的課，是不是即解決了公平問題，又解決了效率問題？但是這里面還是有個難點啊，就是如果有A、B兩個老師都講得很好了，只是風格不同，就很難說用哪個老師的內(nèi)容更好了。
這對于AI來說根本就不是問題，通過大量聽課數(shù)據(jù)做基礎(chǔ)，以及對每個學生之前聽課的習慣進行畫像，AI就能做出接近最優(yōu)解的推薦。
第二，是個性學習方案
上一期內(nèi)容提到過，公立教育最難解決的問題，就是所有孩子所有課程的上課進度都是一樣的，造成相對學得快的浪費時間，學得慢的跟不上節(jié)奏。這里說的快慢是相對的啊，比如A同學語文能力強，但數(shù)學慢；B同學呢，數(shù)學能力強，但英語能力弱。
如果用統(tǒng)一的進度上課，造成的結(jié)果就是所有人的效率都很低。如果給不同的孩子上不同的課，這不就不公平了嗎？而且，要為每一個人定制課程，請多少老師都不夠啊。
這個難題用AI也是有解的。AI可以把每個學科的知識打散成知識點，再把這些知識點按照其前后、深淺等邏輯關(guān)系組織起來，就能推薦學生去學那些處在他知道與不知道邊界上的知識，這樣的知識學習，比起大量學習已經(jīng)懂了的知識和聽那些聽不懂的課，一定會高效許多。
第三，是知識漏洞查補
隨便請一個學霸分享學習經(jīng)驗，他十有八九都會提到錯題搜集和反復訂正。
記得之前駕照理論考試的時候，就是把題庫全做一遍，然后把剩下的錯題再做一遍，然后把又錯了的再做一遍，以此類推直到做對所有的題。考試之前把錯題再復習一遍，就能輕輕松松拿高分。
這種學習方法非常高效，因為在學習過程中，學會了的和沒學會的混在一起，反復學習那些學會的知識反而浪費了許多時間?？蓡栴}在于，一般的學生，很難建立搜集錯題的習慣，往往有了錯題也就過了，那么這個知識漏洞就藏在這里，過段時間也就找不到了。
而AI能輔助學生記錄錯題，并關(guān)聯(lián)到欠缺的知識點，便于一段時間后進行回顧。
第四，是模擬游戲的樂趣
學習最讓人堅持不下去的地方就是反饋時間太長，學了好多年的知識都不知道能不能用得上。為了增加學習動力，分數(shù)和排名最好使了，可是分數(shù)和排名這倆手段吧，怎么說呢？有點殘酷，而且容易讓人把學習目標變得更加應(yīng)試，這樣不好。
那學習動力怎么辦呢？解決的方法還是有的，就是和自己比。學生只要能和自己比，學習的知識越來越多，那學習總是在進步的，這種體驗相當好，可難就難在不好操作。要和自己比，就要為每個學科建立比較完整的知識樹、知識階梯，然后準確的判斷自己到哪個位置了。這可是個浩大的工程，考學生和家長或者一小撮人肯定搞不定。
但處理這樣大量的數(shù)據(jù)正是AI的強項，它知道你學哪一科學得怎么樣了，再用游戲行業(yè)玩爛了的積分、勛章、成就、任務(wù)系統(tǒng)都上一遍，學習就成了一個可以和自己比的充滿游戲樂趣的行為了。
老師會被AI替代嗎？
1997年5月，人工智能計算機深藍擊敗了人類的國際象棋之后，國際象棋這款游戲并沒有消失，它反而發(fā)展出了人+人工智能對戰(zhàn)另一個人+人工智能的形式。學習也是一樣，如果人工智能可以輔助人類的學習，當解決了上述四個方面的問題之后，人的學習效率就能提高一大截。
可能有人會問，教育都被人工智能代替了，那還要老師做什么？其實，不用擔心，今天我們說的這四個方面還只是學習的四個很具體和很小的場景，目前的AI解決不了的問題還有許多，老師可以從機械重復的教學中解脫出來，做更富智力的工作。比如學生的理想、心態(tài)、學習的榜樣、人際關(guān)系都是目前人工智能無法企及的。而且，人工智能在教授知識的問題上可以發(fā)揮巨大的作用，但在培養(yǎng)學生解決未知問題的能力上那就不知道還有多遠的路要做了。未知問題，就是連問題都不知道，你說該怎么教？這也是目前教育界最前沿的研究方向，包括人的批判性思維、創(chuàng)新能力、溝通能力、團隊合作能力的培育。
把學生培養(yǎng)成能解決未來未知問題的人，而不是變成已有知識的倉庫，才是教育應(yīng)有的目標。
