在線教育行業(yè):從數(shù)據(jù)到內(nèi)容
編輯導(dǎo)語(yǔ):如今,AI發(fā)展的如此迅速,許多行業(yè)已經(jīng)逐漸使用AI代替勞動(dòng)力。那么,對(duì)于教育行業(yè)來說,AI是否能給取代老師的位置呢?本文作者基于這個(gè)問題為我們談了談他的一些想法。
作為一名在線教育行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理,長(zhǎng)久以來,我都堅(jiān)持一個(gè)觀點(diǎn):總有一天,AI 要取代老師。
誠(chéng)實(shí)地說,以目前的技術(shù)水平,這一天還很遙遠(yuǎn)。AI 現(xiàn)在可以落地的,只是拍照搜題、語(yǔ)音評(píng)分、作業(yè)批改這些不涉及教學(xué)核心邏輯的邊緣場(chǎng)景。但是,AI 取代老師,或者說取代傳統(tǒng)的授課型老師,是一件一定要做的事。
為什么?
——因?yàn)榻逃茉炝巳?,而好老師是一種稀缺資源。
想要抹平教育資源分配的不平等,只有將“好老師”這個(gè)角色抽象出來,將它賦予到一個(gè)有著無限分身,又能因材施教的“新生物”上。
AI,某種程度上,承擔(dān)著教育普惠的希望。對(duì) AI 來說,最重要的有兩個(gè)部分:一個(gè)是算法,一個(gè)是數(shù)據(jù)。如果把它限定到學(xué)習(xí)場(chǎng)景,那么最重要的就是學(xué)習(xí)算法和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。
羅馬不是一天建成的,學(xué)習(xí)類 AI 也不可能一蹴而就。
一開始,AI 通過人為設(shè)定的規(guī)則去執(zhí)行對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)策略,學(xué)生通過與 AI 的交互,產(chǎn)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的喂養(yǎng),AI 可以逐漸演化出一套自適應(yīng)的學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)千人千面的教學(xué)方式。
在 3 月以前,我一直以為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)是一款產(chǎn)品最重要的資產(chǎn)。在此之上,我們可以構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的、基于人工策略的學(xué)習(xí)算法。這樣,學(xué)生的學(xué)習(xí)效率一定會(huì)成倍提高。
直到近 5 個(gè)月,我深度參與了教研內(nèi)容的制作后,才發(fā)現(xiàn)了一個(gè)很樸實(shí)的道理:知易行難。
我一直認(rèn)為,未來的在線教育會(huì)有四大特征:
- 知識(shí)的體系化:將知識(shí)以圖譜的形式表現(xiàn)出來,包括知識(shí)的層級(jí)關(guān)系、難易劃分和關(guān)聯(lián)程度;
- 內(nèi)容的形象化:將抽象的知識(shí)以具象的方式表現(xiàn),讓知識(shí)點(diǎn)更清晰易懂;
- 學(xué)習(xí)的交互化:主要是以游戲化的方式,提高學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)力和興趣;
- 過程的數(shù)據(jù)化:將學(xué)生的學(xué)習(xí)水平和對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度量化,由學(xué)習(xí)算法根據(jù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)規(guī)劃學(xué)生的學(xué)習(xí)路徑。
在這四大特征中,以前我覺得最難的是知識(shí)的體系化。
在四化中,數(shù)據(jù)好采集,但難的是數(shù)據(jù)采集過來,我們要怎么根據(jù)學(xué)生的不同情況,去做下一步的規(guī)劃。比如我們可以設(shè)定量化的標(biāo)準(zhǔn),達(dá)到這一標(biāo)準(zhǔn),那么就算過關(guān)了;如果沒有,會(huì)有分支的流程去處理,比如重新學(xué)習(xí)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)。
新的問題來了,如果一個(gè)知識(shí)點(diǎn)達(dá)標(biāo)了,下一步要干什么——這要去依據(jù)這個(gè)學(xué)科的知識(shí)圖譜。
理科和工科,都有明確的知識(shí)點(diǎn),知識(shí)譜系已經(jīng)相對(duì)完善了。比如編程,先學(xué)數(shù)值類型,再學(xué)基于數(shù)值的運(yùn)算,再圍繞數(shù)值和運(yùn)算構(gòu)建更復(fù)雜的函數(shù)和數(shù)據(jù)集。
文科就不一樣,知識(shí)點(diǎn)混亂,缺乏結(jié)構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)答案。沒有標(biāo)準(zhǔn)答案可以接受,但缺乏結(jié)構(gòu),就不知道下一步該往哪兒走。為什么文科不如理科?原因之一就在于知識(shí)圖譜沒有理科完善。
知識(shí)圖譜也有高下之分,同樣的終點(diǎn),高手構(gòu)建出直線,低手走成一個(gè)圈,最后卻發(fā)現(xiàn)是歧途。這一點(diǎn),成年人體驗(yàn)尤其深刻。
當(dāng)一個(gè)行業(yè)處于開荒階段,所有的方法和道路都要靠從業(yè)者一步步摸索出來,而由于行業(yè)本身的分離,這些積累下來的經(jīng)驗(yàn)四散在各個(gè)公司,乃至個(gè)人的腦袋里。
知識(shí)的構(gòu)建是離不開人的,即使技術(shù)突破,沒有這樣的一群人愿意去做,那也是白搭。這是最核心的元素。
我原本以為,一旦知識(shí)圖譜構(gòu)建好,就可以根據(jù)圖譜和學(xué)生的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),去構(gòu)建對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)算法。但是深入?yún)⑴c到教研環(huán)節(jié)后,才忽然發(fā)現(xiàn)自己忽略了實(shí)際情況:即使我們可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況去構(gòu)建算法,并且對(duì)學(xué)生需要學(xué)習(xí)的知識(shí)有著清晰的路徑規(guī)劃,我們也沒有辦法解決學(xué)生不會(huì)某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的問題。
舉一個(gè)具體實(shí)例:
英語(yǔ)中有時(shí)和態(tài)的區(qū)分,時(shí)是事情發(fā)生的時(shí)間,態(tài)是事情存在的狀態(tài)。時(shí)和態(tài)組合起來,一共有 16 種情況:
比如:學(xué)生將來完成時(shí)這個(gè)時(shí)態(tài)不清楚,學(xué)習(xí)算法根據(jù)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)判斷學(xué)生當(dāng)前的情況,給他分配了對(duì)應(yīng)的講解,講解如下:“將來完成時(shí)是用于表示在將來某一時(shí)間以前已經(jīng)完成或一直持續(xù)的動(dòng)作,將來完成時(shí)是由shall/will + have +過去分詞構(gòu)成的。”
坦白講,這段話喚起了我高中時(shí)被語(yǔ)法書支配的恐懼。我多么想對(duì)出這些語(yǔ)法書的人說,朋友,我之所以錯(cuò),就是因?yàn)槲铱床欢愕脑挵 ?/p>
什么是將來某一時(shí)間以前已經(jīng)完成的動(dòng)作?這句話有什么高深的寓意嗎?是不是說,我雖然活著,但我已經(jīng)死了?
我們配備了高端的學(xué)習(xí)算法,我們構(gòu)建了完美的知識(shí)圖譜,但最終它呈現(xiàn)出來的是一句干癟、令人費(fèi)解且毫無新意的廢話。這種感覺就像范蠡心心念念的西施,突然被劉謙施法變成了東施。
這種情況如何解決呢?
這就要靠前面說的:知識(shí)的形象化。
拿上面的時(shí)態(tài)為例,形象化的方式就是用時(shí)間軸來表示,輔以具體的場(chǎng)景實(shí)例。
以前我以為,知識(shí)的形象化是可以大規(guī)模生產(chǎn)的,但事實(shí)證明并不行。拿我們?cè)谧龅膬?nèi)容來說,每一個(gè)知識(shí)點(diǎn),都是異質(zhì)的,不存在大一統(tǒng)的形象化的方法。
而且知識(shí)的形象化,首先要求做內(nèi)容的人,本身理解了這個(gè)知識(shí)點(diǎn)。上面的時(shí)態(tài)還好說,這些知識(shí)都比較簡(jiǎn)單。更深一點(diǎn)的,比如單詞與單詞之間的辨析,就要去追溯詞源,查更多的資料。
有一些高階的概念,懂的人就更少。更要命的是,懂知識(shí)點(diǎn)的人不一定能夠把這個(gè)知識(shí)點(diǎn)很好地表述出來,使他人也能夠很好的理解。
這也是名師為什么存在的原因。
所謂名師,首先是這個(gè)領(lǐng)域的行家,其次是一個(gè)好的傳達(dá)者。行家容易找,好的傳達(dá)者也容易找,但既是行家又是傳達(dá)者的人,就非常難找。而人本身是一個(gè)非常好的交互載體,這樣的三重屬性合在一起,造就了名師。
但名師個(gè)人,是有局限的。
比如一個(gè)名師要教一百個(gè)知識(shí)點(diǎn),他或許只有 50 個(gè)講得很好,雖然對(duì)于單個(gè)學(xué)生來說這已經(jīng)夠了。但對(duì)另外 50 個(gè)知識(shí)點(diǎn)來說,他就不起什么作用。
再次,名師全靠一張嘴,形象化是有限的,他的形象化只限于把抽象的東西,邏輯層面的元素理順了;而更進(jìn)一步的具象化,是沒有辦法達(dá)成的。
現(xiàn)在,我們要做知識(shí)的形象化。
能夠把知識(shí)形象化的人,如果知識(shí)比較淺顯,那么能夠去做這種形象化的人有很多。這里的知識(shí)可以指代高中及以下層次各學(xué)科的學(xué)習(xí),而更高層次的知識(shí),比如大學(xué)、研究生和工作后要求的專業(yè)技能,這些領(lǐng)域能夠做形象化的人就很少。
當(dāng)然,無論是低層次還是高層次,形象化內(nèi)容的制作者都必須掌握形象化的技能,他可以不是具體的創(chuàng)作者。
比如要畫時(shí)間軸,那他不一定要會(huì)畫畫,但他一定是一個(gè)策劃者;創(chuàng)意方案、如何構(gòu)建、如何精準(zhǔn)地將意思傳達(dá)出來,這是制作者必須要具備的能力。
能夠達(dá)到上述要求的,如果他從事教育行業(yè),無疑是精英。而一個(gè)公司如果要匯聚這么多的精英,就目前來說,恐怕連好未來和新東方都做不到。
像我們這種創(chuàng)業(yè)公司,目前能夠做到的,只能是低層次知識(shí)的形象化。
比如單詞,如何使得單詞從一個(gè)重復(fù)性材料轉(zhuǎn)變?yōu)檫壿嬘洃洠@不需要內(nèi)容制作者有很高的英語(yǔ)功底;那么只需要制定一些標(biāo)準(zhǔn)化的流程,而對(duì)每一個(gè)單詞去做異質(zhì)化的內(nèi)容構(gòu)建,這種方式仍然是可以嘗試的。
當(dāng)然,還有一種走捷徑的方式,當(dāng)團(tuán)隊(duì)中有人具備了專業(yè)能力的要求,即能看懂知識(shí)點(diǎn),那么這群人可以去搜集國(guó)內(nèi)外關(guān)于該知識(shí)點(diǎn)的優(yōu)秀解答和呈現(xiàn)方式,將這些形式搜集下來,再根據(jù)需求重新加工。
這樣,對(duì)于一些使用頻率較高的知識(shí)點(diǎn),就可以用這樣的方式,來降低對(duì)制作者創(chuàng)意和策劃的門檻需求。
除了尋找已有的優(yōu)秀形式,分工是降低門檻的另一重要元素。
如先前所述,名師是聚合了專業(yè)能力和表達(dá)能力的稀有產(chǎn)物,又兼有人的交互屬性(交互帶來情感,調(diào)動(dòng)學(xué)習(xí)的驅(qū)動(dòng)力),所以成為一個(gè)稀有物種。而分工就是將不那么稀有的物種組合起來,以達(dá)到稀有物種的效果。
一些初級(jí)的知識(shí),專業(yè)能力和形象化可以分離:那么有一部分人產(chǎn)出專業(yè)內(nèi)容;一部分人負(fù)責(zé)對(duì)專業(yè)內(nèi)容的創(chuàng)意;還有一部分人負(fù)責(zé)尋找優(yōu)秀的創(chuàng)意;最后有一部分人負(fù)責(zé)創(chuàng)意的實(shí)現(xiàn)。
更高級(jí)一點(diǎn)的,可能產(chǎn)出專業(yè)內(nèi)容的人和專業(yè)內(nèi)容的創(chuàng)意要合并,但后兩者仍然可以存在??傊?,在可以分工的情況下,做到最大程度的分工,以降低對(duì)人的需求。
說穿了,內(nèi)容形象化就兩個(gè)難點(diǎn):一個(gè)是內(nèi)容多,每一個(gè)內(nèi)容都得異質(zhì)化;另一個(gè)是能做的人少。異質(zhì)化沒法解決,我們可以把客觀世界化約為一個(gè)個(gè)公式,但我們不可能化約為一個(gè)公式。
能做的人少,現(xiàn)階段只能靠分工;要么就是有更多優(yōu)秀的人加入到教育的行業(yè),要么就是有一個(gè) wiki 平臺(tái)。用戶可以自組織創(chuàng)造一些內(nèi)容,不過這種要求的門檻比較高,歷史經(jīng)驗(yàn)證明,門檻高的最后都死掉了。
還有一個(gè)更加異想天開的,就是每個(gè)大學(xué)都有一群大佬們不去寫論文而去琢磨怎么把知識(shí)更好地呈現(xiàn)出來,那可能對(duì)高端人才的需求會(huì)一下子被滿足掉。
#專欄作家#
善寶橘,微信公眾號(hào):善寶橘,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。一個(gè)崇尚終身學(xué)習(xí)的互聯(lián)網(wǎng)斜杠青年,擅長(zhǎng)學(xué)界理論與業(yè)界實(shí)踐結(jié)合,專注新媒體、游戲領(lǐng)域的運(yùn)營(yíng)策劃。
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我覺得作者一邊寫,一邊忽略了自己提到問題。即內(nèi)容或者叫做知識(shí)的形象化并不僅僅是全靠AI來實(shí)現(xiàn)的。在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi),是可以使用人工+AI的方式。即碰到文中例子“將來完成時(shí)”的問題的時(shí)候,如果單靠概念和強(qiáng)化練習(xí)仍然無法學(xué)會(huì),加入名師視頻對(duì)這個(gè)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行講解,是否就解決了形象化的問題?
共勉,我也認(rèn)為就以目前技術(shù)而言人工+AI可能是最好的方式了,本人從事直播泛娛樂行業(yè),最近在思索由AI+加人工的方式來實(shí)現(xiàn)直播場(chǎng)景中的千人千面的問題,有相同想法的同學(xué)歡迎探討哈哈
在你看來,教育僅僅知識(shí)傳授書本上的知識(shí)嗎?
我認(rèn)為ai會(huì)取代理科老師,哈哈。
標(biāo)題沒太看懂,部分觀點(diǎn)是認(rèn)同的。
教的部分包括體系化的內(nèi)容以及個(gè)性化的教學(xué)。內(nèi)容是基礎(chǔ),借助AI實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化教學(xué)是亮點(diǎn)。AI的應(yīng)用是把教育和科技結(jié)合,讓在線教育比線下教育更有效果
如果以學(xué)習(xí)效果作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的話,學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)能力才是決定性因素。專業(yè)的內(nèi)容可以讓學(xué)習(xí)過程更加高效,但很難有效影響學(xué)習(xí)效果。專注內(nèi)容,感覺有點(diǎn)舍本逐末的意思。同樣層次的內(nèi)容,學(xué)霸和學(xué)渣的學(xué)校效果完全不一樣。
確切地說是專注內(nèi)容形式,學(xué)渣也不是一開始就是學(xué)渣的,除了學(xué)習(xí)習(xí)慣外,還有一開始的知識(shí)點(diǎn)沒跟上,導(dǎo)致后面越學(xué)越困難。另一,讓學(xué)渣和學(xué)霸去琢磨 “1+1=2” 的背后原因,學(xué)霸也頭疼,這時(shí)候仍然需要內(nèi)容本身。學(xué)習(xí)習(xí)慣當(dāng)然很重要,但它是用戶側(cè)的,產(chǎn)品側(cè)是另一回事,雖然用戶側(cè)最后也要想辦法解決。
教育產(chǎn)業(yè)發(fā)展這么多年,內(nèi)容的廣度和深度已經(jīng)發(fā)展到較高的水平了。如果繼續(xù)專注內(nèi)容,一方面資源的投入較大,另一方面用戶的感知程度(很多精巧的設(shè)計(jì),學(xué)生感覺不到)存疑,目標(biāo)客群范圍(越特別的知識(shí)點(diǎn),真正需要的人越少)有限,那么對(duì)于企業(yè)來說,投入產(chǎn)出的效率需要好好思量。