文：董指导
6月6号，第二场“董指导连麦”系列，组了一场聊AI+教育的直播。这场直播聊的话题，恰好也是这次高考全国卷语文作文的一个题目。也是符合我们系列的主题，聊正在发生的趋势、应该关注的趋势。
这场AI+教育的嘉宾分别是：
袁琳 女士，听力熊联合创始人；范士闯 先生，学通教育和图灵范式公司的CEO；康雅雯 女士，中泰传媒互联网首席分析师；派派老师，北大中文系本硕，前学而思名师。
近两个小时的直播连麦，聊了AI和教育的几个话题。但是，教育话题非常宏大，两个小时也不能聊尽所有。因此，后续还会持续聊一聊AI+教育。
我用AI根据聊天记录做了一个非常纲要的总结，它这么认为的：
本次会议围绕人工智能在教育领域的应用展开。
首先，人工智能的应用将对教师、家长、学生和整个教育体系产生重大影响。其次，人工智能的应用将让学生更全面地了解自己的优势和缺点，并能拓展他们的眼界。最后，人工智能在学生和家长中得到广泛应用，为学生提供更多的数据和探索方向。
同时，人工智能的应用也可以辅助教师的教学，如体育课的精细化数据化教学。此外，人工智能的应用也在教育领域中得到广泛应用，如学校教育场景的教学流程管理，以及国家对教育数字化的重视。
最后，会议围绕教育产品的设计和迭代展开，强调了陪伴式教育的重要性，并指出产品应以正面的方式引导学生，而非灌输学习。
大概方向都提到了，一些核心内容，我也手动做了整理，放在下文，供大家阅读。
AI会对教育带来什么影响？
生成式AI，和之前的AI相比，生产力提升显著。之前教育领域的AI产品，许多实际上只是一个“数据库”比对，功能单一、效果一般。而生成式AI，则带来了更多可能性。
年轻人对科技的接受度是非常高的，未来一批批“AI原著居民”成长起来，这不得不令我们去思考，AI必然会对教育带来影响，应该如何应对。
接下来，我们通过“老师、家长、学生”三个点的角度出发分析。
AI如何影响老师？
嘉宾分享了一些实际使用过程中的经验。
首先，可以提升工作效率。比如，AI可以帮助老师预备教案，快速搜寻所需要的资料；再比如出考题，可以让AI学习几个经典题型后，快速生成一批题目，自己再稍微修改一下就可以了，几分钟就可以搞定。
再比如，老师从精力上而言，很难将每个学生的作业都进行完整分析、发现每个人的薄弱点，但用AI就可以做到了。不仅可以分析作业，也可以根据作业提供个性化的建议，也许以后每个学生的作业就是不一样的了。
从而先在作业端实现“个性化”，再逐渐向教学端发展。
其次，可以实现“能力补位”。不可否认的是老师之间也有区别。有些能力强的、有些能力弱的；有些是出题名师，有些还需要摸索。AI就可以帮助老师提升能力，比如AI出题，就可以帮助不会出题的老师提高水平。尤其考虑到一些三线或偏远地区的老师，同事也少，多个AI助手。
这也是教育平权的一个途径。
另外，当老师的部分工作被AI取代后，也许会有更多精力，转而面向更多教育探索。比如教学方法、比如学生心理健康等。
AI的发展，是教育数字化大路线里的一个阶段。目前看，AI仍是“助教”的身份，并不能取代老师。在标准化的领域，AI会越来越强；但是在非标准化的领域，依然需要老师。
比如，教育需要关怀，并不只是讲课。如何关怀，这是AI所不具备的。另一方面，教育是有技巧的。比如，优秀的老师，并不是什么都讲，而是知道什么时候讲什么、什么时候装傻。这有点类似于“看人下菜”的经验，AI可能需要非常多的数据才有可能具备这样的效果。
嘉宾举例认为，像看图写话这样标准化、套路化的内容，AI会很得心应手。与此同时，用看图写话来做考试题的意义，可能也会越来越低。
整体而言，虽然AI仍是助教身份，但如果老师不改变，还是自己做题、刷题、出题、讲题，那一定会被善于用AI的老师淘汰，甚至在某些科目里，被AI所取代。
AI如何影响家长？
家长在儿童学业教育中，大致有三大痛点：知识不懂、技巧不会、耐心不够。数学的封顶基本在五年级，语文的封顶基本在二年级，英语的封顶基本从上学开始。即使有些题目自己会做，但要清晰讲出来，还是有难度的。
更常见的是，无论坐到写字桌前是怎么一幅好笑脸，辅导几道题之后，都会变成“江东狮子吼”。不仅对孩子学习无益处，对亲子关系也是伤害。
AI的“无感情”，这时候就可以成为优势了。可汗学院创始人上传了一段他和儿子一起使用GPT的视频，AI在教学过程中，温柔地引导，一遍又一遍也不会生气、发火，依然充满鼓励。
这情绪价值拉得满满的。单单这个功能，就是很大市场。而且，AI还可以根据孩子回答问题的状况，不断积累数据，从而形成更个性化的辅导效果。
听力熊创始人还分享了另一个AI的作用。许多孩子和家长说话比较少，但是他们会和AI交流，讲自己遇到的事情、困惑等等。AI也逐渐有了一定的心理辅导作用。
但是，有了AI并不意味着家长可以脱离教育。恰恰相反，家长一方面更应该多了解AI，时刻关注，要做好陪护、做好AI边界的保护。因为孩子对科技接受度更快，甚至会成为AI原住民。另一方面，可以将更多注意力孩子人格的培养上，改善亲子关系。
AI如何影响学生？
一方面，AI让想“偷懒”的学生，更得心应手。用AI来做作业，效果更好、速度更快。另一方面，AI确实又是好工具。目前而言，学生更多的是“被动接受”。AI影响的源头，依然在于父母、学校如何使用AI，如何引导学生使用AI。
学生更应该注重基础能力的培养，比如逻辑思考、思辨等。从这个角度而言，市面结构化能力很强的KIMI，其实并不适合中小学生使用。因为结构化思维、系统总结的能力，是受用一生的基础能力。学生应该先培养该能力，再使用。
一句话总结就是，AI应该是技能掌握之后再使用的高效工具，而不是一条“捷径”。
AI如何影响教育体系？
虽然大家都知道教育应该因材施教，但是在现有的资源条件下，大锅饭依然是现状。而AI对教育体系的首要变化，就是让“多样性”、“个性化”成为可能，可以有更加有针对性的教案、学习体系。
虽然，当全社会的评价体系、高考的作用没有发生大的改变时，教育的最终入口依然是一样的。但是，过程可以更加丰富一些。
另外，AI会导致标准化事物的意义下降，非标准化的价值会更加突出。这会逐渐改变社会评价体系。就像当前，会唱歌的网红、会手工的匠人，也可以获得比白领更高的收入。
同时，生成式AI也让“引导式”教育更加成为可能。也许每个人都可以拥有一位苏格拉底、一位孔子，通过问答的方式，引导每个孩子去思考来学习，而非死记硬背。
有人说，AI的出现，是为了让人类有更多时间看书写诗，而不是现在AI自己在写诗做对。这是有道理的，也许这波AI对教育的影响，会让教育更多地回归到本质，因材施教、引导思考、尊重多样性。
通用、还是垂直大模型？
通用大模型更好，还是垂直类更牛，这是大模型落地中一个经常讨论的话题。
回到教育领域，会发现，一方面，我们的教育希望做“通识”，为孩子提供更全更广的知识，能够联想、发散。另一方面，教育本身又是一个极具know-how的领域，尤其在教育技巧方面，名师和非名师之间的差别，还是客观存在的。
嘉宾认为，和十年前AI相比，即使不是生成式AI，大部分AI产品也都有了跨学科的能力。短期来看，教育垂直类大模型更占优。因为，更需要特色。否则，数据再多、也是冗余无效的。但长期看，还是通用大模型来解决问题，或者基于大模型再训练小模型。
最近高考结束，大家通过使用大模型来做题也发现，在语言领域，由于可结构化性更强，因而，大模型能力突出。但是在数学等理科领域，大模型依然能力不够。
因此，从创业角度来看，通用大模型最后胜出的，应该也就是目前的几家巨头；但是，在垂直类，依然有创业的机会。
另外，人工智能和人工智障依然是AI的硬币两面。目前在使用过程中也会发现，大模型回答问题还是会出错。考虑到这是教育产品，准确性，就格外重要。另外，教育还有一个重要因素是“内容安全性”，这个角度看，垂直类也会更加占优。
什么形态是更好的落地方式？
AI教育在帮助孩子的过程中，有两个大方向，一个是把AI变成一个个能力模块，让孩子不断探索学习，把AI能力转换为自己的能力。另一个重要原则是“陪伴”。
AI教育产品，在学生使用中，不能居高临下。可以像位“伴读书童”，以学习机的形态出现。
但更应该像位“朋友”，可以随时聊天交流，因此，应该是可便携、可语音输入的。这也是听力熊当时设计的思路。通过人类爱听故事的方式，引入知识。同时，也增加了语音对话功能，让听力熊不只是个听的东西，更是一个聊的伙伴。
未来产品形态也可以更加敞开，比如也许是个眼镜、项链等等。不过在C端落地中，挑战还是很多的。要做到模型本地化，不仅需要软件设计，也需要硬件结合。
因而，也有B端的业务模式。基于学校的固定场景，先将AI带入教育，随着和学生的互动增加，再根据数据改良C端产品形态。
综合而言，嘉宾们都认可生成式AI为教育带来的正向意义，新技术只能拥抱，而且学生会比家长、老师、教育体系拥抱得更快，因此也更需要提前做好应对。生成式AI会降低标准化事物的意义，鼓励非标准化的价值。因此，也期待教育能回归本质，因材施教，丰富我们的评价体系。
-全文完
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直播连麦第 01 期
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