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① Ai和Id結合使用難不難

圖片來源@視覺中國

文 | 智能相對論（ID：aixdlun），作者 | 百草

最近我迷上一檔熱播夫妻綜藝，廣告依舊在節目里頻繁軟植入，但令我吃驚的是，總冠名被一款AI教育APP拿下，立白、美克美家等大企甘願陪襯報幕。
人設大好的謝楠也為這款斑馬AI課代言，曬出切身體會：吳所謂用斑馬AI學習可入迷了，收他iPad不肯，嚷嚷著還要學，還會主動糾正大人的口語發音。
除了在推廣上大張旗鼓，今年雙11天貓中小幼教育類目，斑馬AI課以1975w總成交額位居榜首，學而思網校、掌門1對1、作業幫、猿輔導等在線教育龍頭的真人課程淪為陪跑。
家長們如此買單少兒AI教育，在AI自適應教育行業To C方面實屬罕見。迄今，斑馬AI課在華為應用市場下載量已過4300萬，真人課程作業幫直播課和有道精品課6600萬，跟誰學2100萬，而全國第一家推出AI自適應學習引擎的松鼠AI下載量只3萬。
但早前，AI教育飽受詬病，一度被罵吹噓「萬能」實則無用「騙子」，長期徘徊外圍應用落地而難切內核教育實質，更無法得到家長們的普遍認可。莫非，家長們現在開始普遍認可AI教育，認為其可以減輕起跑線焦慮，願意買單？
一、買單AI還是其他？
教過不少孩子的我，一開始其實挺懷疑斑馬AI課是否如謝楠所說，能讓孩子如此沉迷。特地下載進行切身體驗後，結果我萬萬沒想到。
我從懷疑變真香，後續沒完
我本以為斑馬AI課程會是千篇一律的錄播視頻，把真人換成其他角色，再用技術秀一波講課操作，AI技術還是老一套。這種方式其實換湯不換葯，不過是真人老師換卡通、教學技術更酷炫，教學模式與傳統沒有本質區別。
但下載點開後，我驚了！開屏五個字，神奇魔術帽，還是2D動畫風格，這鬧啥？不講課改放動畫片？
看著魔術帽飛來飛去，大嘴博士在幾個小孩子面前炫耀魔術帽的物品復制功能，唯一讓我感覺有點樂子的就是，小猴子貪吃往魔術帽里倒果汁，直接把帽子弄短路了。博士火氣一下子上來，但緊接著機器人助手一把就把帽子連果汁扣在博士頭上，還提醒道：「博士，別把他們嚇跑了。」這倒讓我有點吃驚，動畫製作者居然考慮了照顧小孩情緒，小孩看到這一幕，不怕反樂了，然而，跟教育還是毫無關系。

截圖來源斑馬AI課
1分35秒，我又驚了，做題居然能修好帽子！大嘴博士直接亮出黑板，一本正經地講看圖形找規律，跟我數學老師是一模一樣，然後又拋出幾道練習題強制觸屏完成，這讓我一下子從動畫片急轉到課堂。待老老實實完成練習後，系統突然來了句「你真棒」，本科學歷的我，老臉自覺通紅，然後迫不及待跟著動畫劇情走，把剩下兩個相同套路的圖形類比題也做了，還跟著哼起了總結兒歌。
又相繼體驗英語、思維、語文等其他課程後，我的看法完全不一樣了。學不會知識都無法繼續看動畫，更別說進行對話交流等其他情節任務，我直接從懷疑變真香，2D動畫「爺青回」！一想到我小時候只有弱智版天線寶寶，而不是這種寓教於樂的動畫，一把辛酸淚，兩眼水汪汪。
1921年愛因斯坦獲得諾貝爾物理學獎，訪美時說過一句名言：「大學教育的價值不在於記住很多事實，而是訓練大腦會思考。」這其實在各教育階段通用，教育在「教」一字，教授知識與技能，更在「育」一字，教授知識與技能的正確使用、應用，教導孩子學會思考。
毋庸置疑，斑馬AI課確實做到了教育二字，通過動畫吸引孩子注意力，劇情引導、反復教學結合觸屏識別、語音識別等技術應用，再用專業教學團隊自研教材、錄制有趣教學視頻，從而打造出大量吸金的非真人沉浸式教學課堂。
但它很少涉及K12教育具體層級與稍深層次的語言學習，只是通過動畫和趣味教學進行泛化淺層教學，內容比較低齡化，因此僅適合啟蒙，廣告所說的2-8歲適齡，或許還要再砍上一兩歲。
因為家庭教育安排不同，有些低齡孩子確實需要惡補啟蒙階段的教育，但有些孩子已經接觸更高層面的知識，並不需要吃回頭草，如果再學趣味動畫課，那麼家長就買錯單了。
而且斑馬AI課的技術仍然局限於機器知覺應用的語音識別技術和觸屏技術，內容方面的教學內容、情節設計、強制模式、動畫互動、鼓勵方式、成績生成等都是提前設計好或者錄播的，依舊由人工完成大部分工作，不過實際效果很好，被家長們爭相買單。
但這樣的AI教育其實仍停留在輕人工智慧層面，可稱偽AI。
其實都是偽AI
美國麻省理工學院的溫斯頓教授給人工智慧下過這樣一個定義：「人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。」
即AI必須具備人所特有的部分能力，完成人才能完成的部分復雜工作。而在教育中，一個優秀老師最值得為人稱道之處，在於能提供針對性指導來幫助學生查明弊病以期提升，講課技巧、知識量、技術手段等皆為輔助。
而低齡兒童現階段最缺的，就是學習習慣與自學能力的培養。少兒教育行業普遍認為，2歲以下兒童沒有專注力，2~4歲兒童專注時間為7~12分鍾，5~6歲15分鍾，7到10歲的孩子的專注力時間為20分鍾。所以要培養少兒形成良好學習習慣，家長首先要知道怎麼做、教什麼，再計劃如何做，期間需要耗費大量精力和時間成本，少兒教育費用又一向高昂。
而AI教育主打的人工智慧自適應教育，提供自主學習養成方案，可以根據不同年齡、年級安排相應課程，或通過測試進行排課，從講課、練習、批改等方面都能與少兒園和小學同步。對於愁沒時間又不知道怎麼教孩子的家長來說，誘惑力太足，跟寶寶天配。
目前AI教育C端有200多款app，新東方在線、好未來、VIPKID等龍頭品牌佔領主要市場，作業幫、小猿搜題、掌門一對一、扇貝單詞、英語流利說等APP享有最多的用戶。其中的AI技術應用囊括拍照搜題、分層排課、口語測評、組卷閱卷、作文批改、作業布置等，孩子的課程安排、學習成果檢驗、作業批改等繁瑣事情根本不存在問題。
然而，這些都只是外圍教育環節，自適應學習教育往內核一走，其實經不起推敲。

截圖來源艾瑞咨詢
最直接體現莫過於，知識講解、概念普及、作業布置、鼓勵機制等花樣百出，但只要稍微有問題，比如孩子就任意問題提問軟體，希望給出答案，AI立馬就露餡，答非所雲。所謂互動對話、交流反饋環節，屏幕里看起來有「活人」，其實都是設計好的程序和知識，無法解答孩子的疑問。別忘了，少兒階段的孩子，最喜歡的就是提問！
少兒天性就是對所有新鮮事物充滿好奇心，這也是他們學習的最大動力。如果App的學習模式清一色預設完畢，完成所有固定布置任務才可能達到頁面所給學習效果，那稍大點的、自律性強的孩子可能完的成，天性頑皮的少兒就別指望了。真人老師都要實時跟隨少兒情況，不斷修改課程內容和布置新作業，如此針對性才敢確保學習有效果，而AI教育App給出的固定解決方案，對孩子的實際情況根本無從了解，在教學內容和作業布置上或許更具有參考價值。
所有當前AI自適應學習要求的，是孩子擁有自覺學習能力和較強執行力，而不是AI的輔助能力，這對尚在初階學習段的少兒很不友好。
總之，目前AI教育To C方面，AI技術主要還是工具作用，更多工作還需要真人老師來完成。艾上AI疫情期間已放棄AI老師，轉換為直播課+AI工具訓練+在線輔導的教學模式，斑馬的在線趣味AI課+線下社群老師教學模式，其中動畫製作、情節設計、教學內容研究等工作仍是人工完成，AI的弱勢不過被動畫角色和趣味性的強勢所遮掩。
彎彎繞繞各種轉悠，AI教育其實還在原地踏步，C端產品幾乎都是偽AI。
二、少兒家長真正需要什麼?
中國教育科學研究院副研究員張傑夫認為：「智能教育要改變的不僅僅是已經落後了的班級授課制，還有這種教學模式下所形成的教育理念和教育體制。」
國務院參事、清華大學經濟管理學院院長錢穎一在《參事課堂》演講提出，中國教育的最大問題，就是我們對教育從認知到實踐都存在一種系統性的偏差，這個偏差就是我們把教育等同於知識，並局限在知識上。
而目前的AI教育最不擔心的就是知識教育，最大的問題同樣是傳統教育中的系統性偏差，基於此，如何才能在To C上破入內核？或者說，少兒家長們到底需要什麼樣的產品？
一位為9歲孩子花銷上萬的歐陽媽媽告訴我，她嘗試過很多在線App，最終選定51talk的英語1對1真人學習。購課後歐陽媽媽每天都會陪孩子聽課至少半小時，半年後成績終於有所進步，但她覺得，或許是因為在線超前學習英語知識，孩子在學校里學英語更有自信了，沒有歸功於App。
我一位同事在猿輔導上給孩子購買超前數學課，他同樣覺得這樣孩子在學校里會更自信，畢竟相當於再學一遍。他們所看重的，更多的是教學安排的時間靈活性，相當於在線上購買學校教育的預習課。
歐陽媽媽也試過AI課，「雖然價格不是特別貴，但沒有針對性互動，因為語言學習要有聽力輸出」，她需要實質性內容、知識性和系統性的課程來幫助孩子應對高中分流。對AI課，歐陽媽媽表示，她孩子理解能力晚人一步，專注力也不足，如果AI能從孩子的性格品質、專注力上制定相應課程，她很樂意買單。
同樣追求實際效果的劉媽媽花錢更多、用時更久，她精挑細選出DaDa英語，看中其純正外教與AI功能，2年砸幾萬，結果別人孩子有效果，她孩子現在聽天書。劉媽媽解釋，線上課程需要預習、復習，不僅要求孩子有很好的自主學習能力和自律能力，對家長要求也高。

圖片來源劉媽媽
她在學習上拿不住9歲女兒團團，兩人經常鬧矛盾，而團團拖延症晚期，做作業要比其他孩子多花幾個小時，因此劉媽媽已經把希望轉到了線下。而她朋友侯媽的，在伴魚繪本開通VIP半年後口語進步明顯。航航說，學校老師根本不會管他們的英語怎麼樣。
不難看出，不管是家長還是孩子，都需要個性化學習解決方案，而這與AI教育核心，自適應學習，不謀而合。
比較尷尬的是，國內企業的人工自適應教育仍在探索階段，To B管考場景商業化進展明顯，To C還只是口語測評與拍照搜題。企業想要提供真正讓少兒家長普遍滿意並願意買單的產品，還得克服海量數據的獲取與利用這個最大障礙。
2019年中國AI教育行業整體市場規模超過400億，融資規模呈上升趨勢K12和教育信息化領域最受資本追逐，但產業仍然處於初級階段。

圖片來源艾瑞咨詢
而國內教育有明顯的地區差異，大到不同省份要求有別，小到臨近學校教材各異，高質量、差異化的數據資源會是決定企業產品實際效果的最大變數。
機器知覺之後，下一個能在教育行業盡快落地的AI應用，或許是多元智能，它包括了能連續直接獲得有效數據的機器學習和安排針對性課程智能規劃。（本文首發鈦媒體APP）
【鈦媒體作者介紹：智能相對論（微信ID:aixdlun）：AI產業新媒體；重點關注領域：智能家電（含白電、黑電、智能手機、無人機等AIoT設備）、智能駕駛、AI+醫療、機器人、物聯網、AI+金融、AI+教育、AR/VR、雲計算、開發者以及背後的晶元、演算法等。】

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