作者：赵雨林

智能系统和人类唯一共同点就是智慧。不过，智慧的总量是不变的。系统占的多了，人的智慧就少了！根据用进废退原理，可以这样说"因智能，会方便；因方便，得愚蠢" 。

君不见，因为导航系统，今天有多少驾驶员离开导航，连回家的路都找不到！省时省力的效果之由如兴奋剂，后果之由也是兴奋剂。我不是排斥智能，只是认为凡事必有两面性，所以人类要懂得科学地发展和利用智能。

笔名"万能的大熊"在7月4日发表了一篇名为"区块链共识崩塌，李笑来承认割了罗振宇的韭菜"的文章里最后一段写道："时间不是朋友，是裁判。其次，新东方这几位老师都很不可信，要么是骗你不买房的，要么是骗你买手机的，要么是骗你买币的。。。韭菜真可怜。"

对币我没有特别兴趣，我的笑点来源于这段话："新东方这几位老师都很不可信，……"。

我认为，之所以会是这样的结果，主要还是因为新东方的一位老大。呵呵，原谅我不厚道地笑了。是的，这个老大就是老俞！

大家熟知俞敏洪，是因为他创办的新东方教育集团，在英语教育方面当属龙头企业，应该说俞先生在这方面的成就的确是令人钦佩的。而且俞老板也特别有眼光，为了更好地提高新东方的影响力和社会形象，很早就启动了家庭教育的工作。

遗憾的是，他是一位有想法的家庭教育推动者，但在家庭教育方面的一些观点和认识，显然与他在英语教育方面的成就无法相提并论。准确地说，他只是一位令人钦佩的家庭教育业余爱好者。不好意思，有点跑题。关于他在家庭教育方面的问题，我将在以后的文章里做解读。今天就说说老俞在AI教育方面的问题吧。

近日看到一篇和老俞有关的消息。在《乂学教育"松鼠AI"品牌发布，创始人透露新一轮融资额达10亿》的报道中，老俞发言了，因为他投资了。

显然，俞老板向来不缺乏的就是对商业的敏感度，现在能对AI教育抛出橄榄枝，一点都不意外。可遗憾的是，老俞作为一位成功的教育商人，有任性做教育项目投资人的本钱，但谈教育，奈何力有所不逮。

先看看老俞在乂学教育"松鼠AI"品牌发布会现场的一段发言：

"我认为在知识点教育领域，依靠人工智能、科技进步，可以逐步替代老师的教学。对各种知识点的连接和讲解，说不定未来会在中国全面实现，而且比老师本身讲得好。未来教育一定是人工智能化对孩子个性化的学习计划、学习辅导，可能跟优秀老师的教学内容一种结合。很多时候优秀老师的教学内容，最后会被人工智能技术所取代。"

看到这里，很多人不禁会想："人工智能真的能逐步取代教师的教学吗？"片刻疑惑之后，鉴于当前科学技术之进步，譬如汽车飞机可以自动驾驶了，厨师都快被智能机器人取代了。站在技术的角度去看，对"人工智能应该可以逐步取代教师的教学。"的看法也是可以表示接收。

试问，有多少人站在教育的角度去审视过这个看法？

别人我不知道，但至少老俞没有，或者说，老俞不懂。事实上，当你用教育者的眼光去审视这些问题时，不禁发现：这看似可以成立的结论竟然没有想象中那样靠谱。

不可否认，人工智能对于教师的教学工作是大有裨益的，其辅助教学的作用毋庸置疑，但是要说取代教师，还是有待商榷的。自动驾驶出现了，但不能取代人的旅行。说起智能系统，计算器可算是我们人类比较早的基于算法而开发的一个智慧系统，它可以替我们人类进行一些计算，省去很多时间和精力，然，何时曾见那个国家因它的发明而不用学习算术？反之，所有的老师都在要求学生学习算术，并严禁学习算术阶段使用计算器。

人工智能单方面地按图索骥输出，使用者机械式地按图索骥执行，这何尝不是一种被动式的灌输！人工智能带来方便的同时，大大降低了使用者的思考机会和体验。对于学生来说，又何尝不会减少观察、思考和探索的过程？

那么，作为教学的组织者，学习的指导者，教师应该被人工智能所取代吗？答案不言而喻。

老俞发言字字句句看似在谈教育，细细琢磨，竟不免有些为其资本流向作辩护的嫌疑，再次证明俞先生确实是一位成功的教育商人。

有人说了，你不要光给老俞扣帽子，你倒是说说人家怎么就不懂教育了？

首先，我们的立场是什么？用教育者的眼光，而非教育商人的眼光，去审视"人工智能是否可以逐步取代教师的教学"这个观点，结论肯定是不一样的。我们都知道，文科生的思维和理科生的思维是不同的；男性的思维和女性的思维也是大相径庭的；同样，在看待教育相关的问题上，教育者与非教育者审视问题的思维也是不同的。

作为教育者，在思考"人工智能是否可以逐步取代教师的教学"这个观点时，我们首先会去思考：

"教师的教学真的可以被人工智能所取代吗？"

"什么是可以替代的？什么是根本无法替代的？"

"被智能替代的教学一定是好事情吗？"

回答以上的问题，首先要明白的概念是：何谓教学？

教是手段，学是途径。目的是获得知识和技能、提高思维和情感，最终获得善于发现问题，分析问题，并创造性的解决问题的能力。所以，教学是教师和学生共同的复合型活动，只有教师的"教"，没有学生的"学"，显然是对教学主观的简单化的臆断。如果再深究"教"的内容和"学"的内容，我想智适应系统教出来的应该是个"移动的硬盘"

教学不等于教授知识，教授知识不等于学习。所以，不以受教育者的"学"为核心的"教"都可能是徒劳。而学生的"学"和其个体的状态、动机、情绪、认识等有太多的关系，试问，未来的AI系统是如何了解和把握学生的"心智"？

乂学教育自称"就像AlphaGo模拟围棋大师，乂学AI系统模拟特级教师给孩子一对一量身定做教育方案并且一对一实施教育过程，能够比传统教育效率提升5到10倍。"

试问，这个系统是如何定义特级教师的教学逻辑和模式的？参照的标准是北京的？广西的？男的？女的？再请问，如何计算出比传统教育效率提升5到10倍的？莫非特级教师是一般老师教育效率的5到10倍？

就目前所公布的技术细节而言，乂学的AI智适应教育能做的无非只有"给系统认为学习者缺乏的知识"而已！如此一般，何德何能去替代老师？所以，如果 AI智适应教育系统以应聘者的身份参加招聘会，最适合它的岗位不过是"助教岗"而已！

以智能汽车为例，它可以按照目标和相关数据设计出相对适合的路线，得到人的确认后启动自动驾驶模式，一旦遇到有特别状况时，依然是由人出面进行干预及调整。同理，AI智适应系统在教学过程中能发挥的重要价值是毋庸置疑的，但依然是要在教师的授意和授权下完成。因为教师的不可替代性决定了系统与教师的合作关系。而两者的完美合作，必须建立在依据正确的教育理论和模型下开发的智适应系统。

退一万步讲，即使请了一个这样的智能助教，也很难让这个高级"助教老师"发挥出作用。因为很多老师连教育教学的基本规律都不明白，这个系统如何体现智能？

在我看来，所谓的智适应教育概念更多是个伪命题，做的教育当然就是假教育。

何以见得？看明白这个内容需要一点教育方面的基础知识。在此，为了帮助大家可以科学地清醒地认识AI智适应教育的局限性，有必要占用各位半盏茶的功夫，给大家普及两个关于教学的常识。

常识1.教与学的过程如何影响到最后的学习结果？

我们都知道，教学是教育的基本活动；而教学是由教师的教与学生的学所组成的一种人类特有的人才培养互动。那么，这个互动的内在逻辑和过程是什么样的？如何可以使这个互动变得更有效能？这些都是教育工作者关注的基本问题。

我曾提出"3A学习沙漏理论"，这个理论可以很好地解释这个互动过程。教师的"教"是作为学生"学"的第一个环节而存在的，是学生习得知识的主要途径之一。

正如上图所示。第一阶段是输入期，教师通过讲授将知识输送给学生，也是学生大脑接收知识的过程，是对知识进行内化的第一阶段。显然，不是所有的知识都会被学生接收到，所以为了全面精准地掌握知识，需要进行强化；

第二阶段是强化期，接着学生对最新接收的知识进行巩固性训练，通过练习得到强化，譬如做作业是练习的主要形式之一。很快我们发现，学生在做作业等练习的过程中，会有错题的现象，导致这个现象的原因是学生对知识的理解和掌握有不到位的地方。总的来说，这就需要进行对知识仓库进行优化。

第三阶段是优化期，优化主要的行动之一是对错题的纠正，即纠错。经过纠错环节之后，学生习得的知识得以优化。至此，知识的获得就得到一个比较圆满的成果。

简单地讲，教师讲授的知识经过学生的聆听、练习、纠错环节后，学生对于教师讲授的知识，无论是在掌握的质量上还是数量上都会达到个体最优。从上面的示意图中可以看出，，教师教的如何对学生学的效果是有一定影响，但是，学生自身的认识、能力、基础对学生学的效果也是有很大影响的。只有教师的教与学生的学相得益彰，才能实现有效教学。

从以上这个图也可以很容易解释出，现实中为什么会出现很多"老师很优秀但学生却很差"，"老师很一般学生却很棒"等现象。

常识2.不同层级教师与学生可能的互动成果

所以，据上表可知，如果学生是一类的，那么，即使是面对一位三级教师，他也可能会表现出一流的学习成果；同样，如果教师是特级的，那么，无论面对什么样的学生，都可能获得一流的学习成果。所以有句话这样讲：没有教不好的学生，只有不会教的老师。因此，理论上讲，只有面对一类学生，这个AI智适应教育系统的作用才可以发挥到较深的水平。

如果学生是二类甚至三类的，那么，教师的实际作为对学生的影响就比较大了。因为这类学生本身缺乏良好的自主学习的认识和能力，这就意味着，他更需有教师的积极调整与管控。因而，对于这类学生，如果教师没有即时和及时的督导，其学习的效果可想而知。那么，在那些号称的智适应教育系统下的学生，其学习的效果又能好到哪里？客观地说，AI智适应系统充其量算是一位二级水平的教师，那他又如何凭一己之"智"，教好每位学生？

一言以蔽之，AI智适应系统并非适用于所有学生。因为，AI智适应系统的应用场景对学生自身的学习品质是有较高要求的。换句话说，不是所有的人都能用好智能手机的。譬如，邻居的大妈总是让我帮助清理她手机的消息。

在了解上述两个教育常识的基础上，接下来的分析，大家就可以容易看得明白了。为了帮助大家更好地理解AI智适应教育的"真相"。那我们姑且就从乂学教育公开声称的"在AI智适应教育领域取得的五项行业领先成果"说起吧。

●乂学号称的领先成果 1 ●

【超纳米级的知识点拆分。比如，把初中的知识点从原本的5000个拆分至3万个。因而，在松鼠AI系统辅助之下，学生的学习就可以按图索骥，如同使用GPS定位一样，很容易找寻到目标。"】

"超纳米级的知识点拆分"，真的很好奇被拆分成为三万分支一后的知识点是什么样的？估计被拆成渣了吧，还是超纳米级的渣。什么是知识点？如何评价一个知识点？确认一个知识点的标准是什么？什么样的知识点才算是无法再被拆分的？请问，乂学教育的评判标准是什么？是否可以得到学术界的认可？显然，所谓的"超纳米级的知识点"不过是个伪概念。坦率说，这样的说法更多是取悦那些对学习倍感恐慌的家长。

请看最后一句话"如同使用GPS定位一样，很容易找寻到目标。"对于学生而言，学习的智慧不在于获得目标，而是如何找寻到。如果变得那么容易，那么当没有这个GPS的时候，学生如何找寻目标。因为导航系统，今天有多少驾驶员离开导航，连回家的路都找不到！因为省时省力的效果之由如兴奋剂，后果之由也是兴奋剂。这样的培养模式只会造就更多低能的学习者，只有对教育最大误会才能做得出来。古语云：授之以鱼，不如授之以渔。

● 乂学号称的领先成果2 ●

【对学习能力和学习方法进行拆分。对于学生而言，学习能力的培养异常重要，乂学教育的目标就是建立可定义、可测量、可传授的学习能力模型。利用松鼠AI系统，后进生也可以学习到优秀学生的学习方法和技巧，包括直觉判断能力、三分理论法等等，从而真正掌握受益终生的学习能力。"】

看到"对学习能力和学习方法进行拆分"的表述，不知道该机构如何定义学习能力和方法的，不知道如何拆分的？尤其"直觉判断能力"、"三分理论法"被列为学习方法和技巧时，我表示蒙圈了。因为不曾有所耳闻，所以赶紧上网查询，无果。恐吾非圣人，所以无法内化！

●乂学号称的领先成果 3 ●

【全球首创非关联性知识点的关联概率。乂学教育在AI算法上取得重大突破，所创的非关联性知识点的关联概念算法，可以通过识别知识点之间的关联性和间接关联性，让智能系统用更少量的题目测试获得更精准的判断。"】

在下每次看到"全球"字样的时候，就莫名的害怕。

字面上说"所创的非关联性知识点的关联概念算法"，乍看起来，很吓人。既然知识点是非关联的，那你的关联概念是怎么做出来的？

说实话，在教育方面对于智适应的研究，为什么国外反而不像中国这么热？原因很简单，是因为人家根本不认为这样是教育的。

●乂学号称的领先成果 4 ●

【在全球最早提出错因重构知识地图概念。以往，人们对于错误的原因可能归结为粗心、审题不清等大致的几个类型；而在乂学教育看来，只有将其归结到某个知识点的谬误上才具有价值，做了大量的努力，花费了大量的心血。在真正找到错因的基础上，AI智适应教育系统才能为孩子制定个性化的学习方案，最终解决问题。"】

我们都知道知识地图是已经获取的知识以及知识之间的关系的可视化描述，具有分布性、联系性、导航性、认识性四个主要特征。所以，在一定程度上而言，知识地图本身就是一种存在，无需重构，更无需进行所谓的"错因重构"。更何况这里所依据的"错因"本身就是一个非常错误的说法。

请注意：乂学教育看来，"只有将错误原因归结到某个知识点的谬误上才具有价值"。

这样的说法，更是非常不教育的说法，试问：乂学教育是依据什么逻辑或理论，将错误的原因都一一归结到某个知识点的谬误上？如果这个依据存在，那它到底是什么？如果依据不存在，那么，乂学教育将孩子学习中的错误如此选择性失明地判断为只有知识性的错误，不免令我们质疑：所谓松鼠智适应教育的科学性与有效性到底何在？这个"智"体现在什么地方？

事实上，教师和学生都知道认识错的原因是很重要的。否则，也不会知道错题本的重要性和好处。可是，在实际的使用过程中，错题本往往并不能得到学生的广泛青睐。

为什么呢？原因很简单，就是因为学生作为错题本的使用者，缺乏足够的获得感。换言之，就是满意度；也可以说，是体验不够好。因为使用效果有限，所以缺乏持续使用的动力。

那又是什么原因导致学生获得感不足呢？道理也很简单，由于错误地对待错误导致改错低效或无效，让学生缺乏足够的获得感。学生为什么会出现错误地对待错误的现象呢？正是由于对错误类型的分类和确认有误。

然而，我们发现，对错误分类不正确的做法也已经广泛存在于各个学校、教培机构，并不是所有的学生都用的不好。在具体的使用过程中，对错题本使用频度高和依赖度高的人群，多以学习成绩较好的学生为主。为什么会这样？因为这类学生的错误类型比较单纯，基本以知识类型为主。所以，他们使用错题本的效度就很好。但是，对于普通的学生来说，大量存在非知识类的错误，所以简单地进行抄写和修订，对学生而言是无效的。

既然不同类型的学生出现的错误类型不一样，那么，对待错题的做法也应该不一样，否则改错就失去了它本身的意义。在我看来，错误类型只有两种——知识类错误和非知识类错误。其中，知识类错误有两种：概念不清，关系不清；对策分别是学和练。而非知识类错误也有两种：由于运算操作有误导致的，以及由于应试素质不佳导致的；对策分别是罚和训。

举一个例子：如果是真正意义的粗心，那就属于运算操作类错误，通常会给学生计负分，最后罚的方式可以是让孩子做俯卧撑，或打扫卫生，甚至可以罚点小额金钱等大家事先确认的方式。如果不是运算操作类错误，那么就要进入重新学习模式或强化练习模式。

在确认错误类型时，我们不建议使用形容词性的、主观性的概念来对错误类型进行描述，而是必须使用名词性的概念。所以类似"粗心大意"、"审题不清"等错误类型的说法是非常不准确和严肃的。连错误原因都搞不对，我们如何期待系统给一个正确的对待？

对于老师来说，对错题进行分类和原因确认是一个非常基本的技能。当然，在实际的教学中，的确有许多老师对这方面的修养和关注不足；于是就让学生陷入了刷题的怪圈。事实上，学生和体育运动员是一样的，光靠刻苦和勤奋是不够的，一定要讲究科学的训练策略；只有这样，才能将损伤降低到最少，最大程度挖掘学生的潜能。学生也如此。中国学生收获的多是疲倦和痛苦；尤其对于位次偏后的学生来说，他们太需要获得一个学习上的成就感。老师，不仅是知识的传递者，还应该成为把孩子从泥潭里拉出的那个人。

总之，就这个所谓的领先成果来看，团队里只要有一个具备本科学历的心理学或教育学专业的人都可以避免的。很难想象如此低级的错误出自于这样的公司。

● 乂学号称的领先成果5 ●

【对抗模型。在未来松鼠AI智适应系统的对抗模型中，学生与老师在系统里是模拟的，像AlphaGo二代一样，通过自我对抗来超越、迭代。"】

最后的一个领先成果，我就简单吐槽吧。教师与学生之间的课堂互动，学生课后的反复做练习，小组成员间或小组之间的互动......真实有趣的对抗无处不在。这不是王者荣耀，哪有那么多的乐趣和期待？所谓的"对抗模型"，不过是"旧酒新包装"，"换汤不换药"的噱头。

至此，这五大成果的科学性、真实性和有效性真的令人存疑，难道中国的AI智适应教育系统是靠这种成色来撑门面的吗？

对于教育工作者来说，很容易就能看出：目前的AI智适应教育几乎不过是一场教育忽悠。

● 后记 ●

人生病是很正常的事，但不幸的是，到一家医院之后却再也出不来了。

为什么？这个医院看到患者来了后特别开心，想着法儿地热情地把患者滞留在医院。于是无止尽的各种吃药输液，续费，然后再吃药输液，续费，反复无尽。总之，不能治好病。因为病好了就意味着生意结束。

今天中国家长和孩子就是如此不幸！被各种教培机构套路。君不见，各类教育培训机构的论坛上无不以招生和续费为核心话题。今天许多的教育项目和所谓智能系统，都是在认真地把学生往愚蠢的方向带领，都是在疯狂地从家长的钱包里掏钱。

只怪"时势造英雄"。智适应教育生得正是时候——"智热"时代，千人追，万人捧，不火也难。只是，但愿"智热"不会让你我变得盲目，变得蒙昧；相信，我们足够智慧，可以理性对待、有效利用AI智适应教育。

必须再次强调的是，功利的教育观终只会使教育行业无底线堕落。