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　　來源|dowell之自言自語

　　作者|林路

　　編者按：

　　本文系轉(zhuǎn)載，作者為北極光創(chuàng)投合伙人林路，他2012年加入北極光，已在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域深耕10余年，他參與投資及投后管理的項目眾多，其中教育科技項目有VIPKID、火花思維及美奇互動等。

　　本文中，他剖析了以Newton和Alt School為代表的個性化教育的典型思路，“模式看似可行，但現(xiàn)實中的成本卻極其高昂”。他認(rèn)為，在人文學(xué)科，尤其是語言學(xué)習(xí)領(lǐng)域，大語言模型則可能帶來質(zhì)的飛躍;語言教育或許是AI在教育領(lǐng)域最容易實現(xiàn)突破的“低垂果實”。

　　01AI語言教育的個性化學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)飛輪

　　談到AI教育，大家首先想到的往往是個性化學(xué)習(xí)。我們今天的教育體系源自普魯士模式——一個老師面對30到60個學(xué)生，這是最具性價比的方式，解決了“人人都能接受教育”的問題，但對學(xué)困生和尖子生都并不友好。尤其是對學(xué)困生而言，當(dāng)他們已經(jīng)聽不懂老師當(dāng)前的講解時，只能被動地坐在課堂里。

　　個性化教育的典型思路，如Newton，是將知識拆解為知識圖譜，在學(xué)生學(xué)習(xí)過程中持續(xù)檢測其掌握情況，并通過實際問題追溯到遺漏的知識點;在為學(xué)生講解完未掌握的題目后，還能生成類似題目來驗證學(xué)習(xí)效果。又如Alt School，強調(diào)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)和練習(xí)，系統(tǒng)則將學(xué)生暴露的問題整理出來，由老師進(jìn)行查漏補缺。形式上，這些模式看似可行，但現(xiàn)實中的成本卻極其高昂：Newton斥巨資研發(fā)的系統(tǒng)未能帶來匹配的收益，而Alt School作為商業(yè)公司，不僅難以實現(xiàn)盈利，還因身份限制無法像傳統(tǒng)學(xué)校那樣獲得外部捐贈。Newton在從面向消費者轉(zhuǎn)向面向企業(yè)的過程中，我的被投公司曾與其接觸過，他們單個課程的報價高達(dá)數(shù)百萬美元，最終只能作罷。最終，Newton以低價被收購，而Alt School也在家長們的惋惜與不舍中走向關(guān)閉。

　　因此值得思考的問題是：當(dāng)下的大模型技術(shù)，是否真的能夠顯著降低個性化教育的成本?在理科方向，我認(rèn)為其效率提升依然有限;但在人文學(xué)科，尤其是語言學(xué)習(xí)領(lǐng)域，大語言模型則可能帶來質(zhì)的飛躍。以英語為例，學(xué)生在學(xué)習(xí)一個新詞時，大模型不僅能夠生成多樣化的例句，還可以展示該詞在不同時態(tài)、不同語境中的具體用法。更進(jìn)一步，若能結(jié)合配圖與動畫，AI所帶來的效率提升將更加明顯。倘若有經(jīng)驗豐富的教研人員能夠熟練運用AI工具，其開發(fā)效率很可能實現(xiàn)數(shù)量級的提升。由此看來，語言教育或許是AI在教育領(lǐng)域最容易實現(xiàn)突破的“低垂果實”。當(dāng)這一方向逐漸成熟并積累足夠經(jīng)驗之后，再將其方法論推廣到其他學(xué)科，才是更為務(wù)實的創(chuàng)業(yè)與投資路徑。

　　從小學(xué)到初中再到高中，我們不斷更換老師，師生關(guān)系也始終處在磨合之中。由于教師需要面對大量學(xué)生，很難真正洞察每個人的薄弱環(huán)節(jié)，往往只能籠統(tǒng)地評價一句“他的聽力不行”或“他的閱讀能力較弱”。但如果一個學(xué)生從零基礎(chǔ)開始學(xué)習(xí)英語，在系統(tǒng)中完成背單詞、上課程等環(huán)節(jié)，AI系統(tǒng)就能夠持續(xù)追蹤其學(xué)習(xí)軌跡，準(zhǔn)確掌握知識點的掌握情況。比如，當(dāng)你在平臺上閱讀繪本時，它可以為你推薦合適難度的材料，標(biāo)注不熟悉的單詞，對新詞組進(jìn)行專項講解，甚至解釋一篇文章為什么要這樣寫。這就像擁有一位大學(xué)教授水準(zhǔn)的導(dǎo)師，始終陪伴在學(xué)習(xí)過程中，大幅提升學(xué)習(xí)效率。更關(guān)鍵的是，一旦你能夠全面掌握學(xué)生的個人詞庫和知識盲點，構(gòu)建起高度個性化的學(xué)習(xí)畫像，其他競爭者就很難輕易切入并替代。