文 | 曾響鈴

來源 | 科技向令說（xiangling0815）

20世紀上半葉，“人工智能之父”艾倫·圖靈寫下了第一個下棋程序，這是人類探索“機器思維”的開端，而機器思維，也就是后來人們所說的“人工智能（AI）”。

到了21世紀初，人工智能得到了迅猛發展，語音控制、無人駕駛、無人商店等都在應用AI技術。在萬物皆可AI之下，AI在教育領域的應用也越來越多。

然而，AI+教育真的是萬能藥嗎？它該怎么做到既有形而上的概念，又能真正落地實行呢？

AI+教育是萬能藥嗎？

知之為知之，不知為不知。然而教育的難點正在于，老師如何知道學生的“不知”，學生如何自查自己的“不知”，然后通過學習，將“不知”變成“知”。

老師們通常的方法是通過做題來檢查學生的學習情況。但考試的范圍能否覆蓋知識的范圍首先就是一個問題，再者說，考試答對了，未必知識就真的掌握了。

AI+教育能一夜風靡，最主要的原因是它能夠解答這個普通教育很難解決的難題。

首先，在AI的幫助下，用系統就可以將知識點相關的題庫建起來，還可以跟蹤和分析學生的錯題，再讓學生通過多次重復練習相關知識點的題目來加強和鞏固學習。

其次，在傳統的大課堂上，老師一樣的教，學生們一樣的學，老師沒有時間和精力針對學生的特點進行個性化學習。但有了AI后，可以從千篇一律的教育，轉向因材施教，AI能幫助教師根據學生的個性化數據反饋來調整授課內容。

第三，AI能夠實現跨地域教育，更大范圍地實現教育的普及。一二線城市通常有更好的教育資源，而一二線城市名校的教育更是優中選優。有了AI，學生們可以通過互聯網，和名校老師實現聯結，和名校學生溝通交流。地域的屏障一旦被打破，接下來被打破的就是教育的屏障了。

然而，想法雖好，真正落地卻發現困難重重。

2019全球人工智能與機器人峰會的智慧教育專場，騰訊AI教育總經理關俊輝就曾指出：“人工智能的數據處理整體上還處于比較簡單的階段。數據處理包括多模態的數據收集，比如課程音視頻數據、學習交互數據、日常練習數據；數據化處理，如圖像識別分析、語音分析；可挖掘的數據分析，譬如學情分析、綜合測評分析。”

這意味著，AI+教育雖然在人工智能領域的風口已極速升溫，解決了部分教育中的難題，但仍然還有很多更現實的問題需要解決。我們認為，至少有下面三個問題很難落地：

首先，AI+教育只針對有標準答案的知識，無法針對沒有標準答案的知識。AI雖然能幫助建立題庫，但題目的類型必須是可以通過機器識別對錯的，也就是那些有標準答案的知識。至于問答題，以及發散性思維的題目，AI也愛莫能助。

其次，AI+教育的應用場景只局限于答題上，缺乏多維度、多場景的項目式教學，比如如何動手制作模型，如何發起一場討論等。

最后，教育很大一部分，不只在于學知識。師者，傳道受業解惑也，老師的作用更多是給學生們一種言傳身教式的潛移默化，是對學生言行的提點，對其思想的影響，而AI在教育領域的應用遠還沒有達到這個地步。

以學生為主導，讓AI+教育落地

要讓AI+教育真正落地，難的不止是技術，還有技術背后的資源。該如何搭建一個真正可用、好用的“資源庫”，而且這個“資源庫”是以學生的需求為核心和主導的呢？響鈴認為，可以從跨地域、跨學科、跨課堂方面考慮。

AI+教育的應用中，跨地域教育看起來最容易實現。但其實，要實現“跨”這個動作并不難，讓不同地區的老師學生通過視頻建立溝通就可以了，真正的難點在于如何實現地域的多樣性，以及地域教育的多樣性。

愛文世界學校在跨地域教育上，有多個校區同步，比如愛文紐約校區，愛文圣保羅校區，愛文深圳校區以及正在計劃籌備中的硅谷、邁阿密、上海校區等。地域的多樣性決定了溝通交流人群的多樣性，以及教育資源的多樣性。這就讓學生和老師的日常協作和深度討論更具碰撞效果。

然而，跨學科教育要難于跨地域教育。

語數外、政史地、生化物，這些學科聽起來涇渭分明。但我們都知道，其實知識并沒有所謂的分門別類。以知識為主題，而不是以學科為主體的跨學科教育，更能幫助學生對知識融會貫通。愛文世界學校以項目為主導，實現多學科融合，強調打破傳統學科界限的思考，讓學生們在多學科知識的聯系與牽引下，自主進行問題的多角度觀察。

比如愛文的AR增強現實沙箱就是將地理知識、生物知識以及動手能力結合在一起的典型的例子。值得一提的是，AR增強現實沙箱是愛文高中生自主研發的項目，用于小學部的地理學習。在課上，老師會讓學生們自己在沙箱中“創造”一條河流。接著，讓水沿著河道流動，他們可以看到水是怎樣沿著各種路徑流動，最終注入大洋的。在河口處還會形成三角洲，因為沙粒開始在那里沉積。就氣候和地形的關系，沙箱會投影出不同顏色，學生們能夠發現，海拔越低，氣溫越高的規律。在此基礎上，老師還會傳授在不同地形區域種植相應的耐寒植物和耐旱植物的知識。這樣，看似枯燥的知識點就變成了一場別開生面的有趣實驗。

而對于高年級的學生來說，他們會在科學和藝術上有更多更深度的探索與嘗試：十一年級和十二年級的學生通過計算機技術編寫程序，讓機器人完成極簡主義藝術代表索爾·勒維特的一副作品，并通過數學、藝術等多維度對其作品和觀念進行深入研究。

不過，跨課堂教育相比于前兩者，難度則更進一層。

究其原因，還是因為課堂內的教學是集中的、高效的、可控的。走出課堂之后，如何持續高效地達成目標，如何應對復雜的突發情況，需要老師在設計教學內容時有更明確的方案，和更靈活機動的預案。

愛文在跨課堂教育上做過成功的嘗試。這個嘗試是讓學生們在四周的時間內，嘗試自己做一個手機。第一階段是課堂內的學習，學生們要學習電流和電壓在手機制作當中的相關概念，探討在科技發展迅速的今天，人們如何面對和智能手機的關系。第二階段，學生們走出課堂，去市場上采購零件，組裝一個可以互相打電話的設備。第三步則又回到課堂，學習繪制手機雛形的原理圖，學習蝕刻電路板印刷電路板的原理圖設計，印刷電路板完成打印，第四步則是再次走出課堂，去華強北接著采購零件，最后一步則是完成組裝。

決勝未來，以愛文為起點

發射火箭、投資電動車特斯拉，被稱為“硅谷鋼鐵俠”的埃隆·馬斯克說：“我喜歡把那些對于未來真正重要和有價值的技術，以某些方式變成現實。”

決勝未來，改變世界，幾乎是埃隆馬斯克身上的標簽。

誰不希望自己的學生能夠成為下一個埃隆馬斯克呢？

哈佛大學教授、著名教育專家托尼·瓦格納在他的著作《為孩子重塑教育》這本書中，提到了學生們決勝未來的十大能力。

這十大能力分別是：

第一，要學會如何主動學習知識，而不是等待老師被動灌輸知識；

第二，要學會有效地與他人溝通，不僅包括口頭溝通，還包括正式的書面溝通和公開演講；

第三，與他人建立有效協作，成為團隊中的一分子；

第四，用創造力解決問題，而不是尋找標準答案；

第五，加強應對風險和壓力的能力，能夠坦然面對失敗；

第六，學會成為一名領導者和變革者，而不是一位盲聽盲從的追隨者；

第七，能夠正確取舍，做出好決策；

第八，學會制定目標，并按照進度完成目標；

第九，具有毅力和決心，學會自我驅動；

第十，不拘泥于個人得失，放開胸懷，用自己的激情和才華去影響整個世界。

總結起來就是一個人從個人學習能力、自我驅動能力，到與他人合作，如何成為一個領導者，最后在領導過程中解決問題、應對風險、達成目標的能力。

比起考試考99分，還是考100分，這些決勝未來的能力的培養，才是我們最應該給學生的教育。

愛文世界學校在對學生的能力培養上，和托尼·瓦格納決勝未來的十大能力有異曲同工之妙。像下圖這個酷似元素周期表的圖，就是愛文為學生做出的設計—愛文世界元素（Avenues World Elements，AWE），這是由愛文專屬研發團隊泰格工作室（The Tiger Works）歷經數年打造，是涵蓋了從幼兒園到高中每個階段核心教學成果的學習模塊體系。60種元素，自由融合入11種學習體驗，最大限度激發老師的創造力和學生的學習熱情。

以AWE的第一個元素為例，“同理心”，就給出了針對不同年級的學生在愛文需要達到的教學目標。比如“小小世界”這個階段是模仿同齡人和老師的情感，到了12年級，就需要區別認知同理心和情感同理心、同理心和同情心之間的差別了。

愛文的AWE也落實到日常的課程中，和中國國家課程相結合。比如愛文深圳小學部的語文課程將主要使用中國教育部統編小學語文教科書。在部編版教材的基礎上做了主題式的劃分與整合，讓學生能夠在同一主題下學習課文，從中培養漢字認知、閱讀理解、表達與寫作能力等，并在愛文探索課程中讓所學知識得到拓展與延伸。

所以，AWE不僅打破學科界限，注重激發學生相互間的聯系。進一步暢想未來的學生需要解決未來的問題，決勝未來。在中國，愛文也已經逐步從幼兒園擴展到一貫教育，在全年齡段推行特色教育。

當然，決勝未來的標準是不好衡量的，但如果能夠進入到國際一流大學，并且能夠在學習中有所收獲，則可以管中窺豹，可見一斑。

在愛文2020年畢業的學生中，將近20%的畢業生前往了常青藤及常青藤級別（斯坦福大學、芝加哥大學、麻省理工學院等）的高等院校，60%畢業生進入全美Top 30綜合大學或文理學院。

很多學生不僅以自己的優異表現進入了名校，在名校也能如魚得水，非常適應。在斯坦福的Andrew在愛文就讀高中期間，就和同學一起建立了非盈利食品攤位，帶領小組一起通過食品安全檢測、研究菜譜、尋找適合的售賣集市。在斯坦福大學，Andrew曾擔任最大創業團體之一的聯合主席，領導60人的團隊進行活動。再比如在高中就喜愛法律的Olivia，創建了美國國內首個高中法律刊物《愛文法律評論》，獲得了美國最高法院法官的贊賞與肯定。

總結

毫無疑問，AI+教育已經成為了風口，至于是夯實基礎，讓它成為培養學生能力的真風口，還是夸大其詞，讓它只是風口上的泡沫，關鍵還是看其是否以學生為中心，是否注重培養學生的能力，否則所謂的AI+教育不過都是畫大餅而已。

而教育的本質始終是培養人有實現自我價值的動力。科技日益發達，在未來，人們可能不需要工作就能夠很好地活下去，有沒有內在驅動力都無關生活。然而，為人父母、為人老師，我們一定希望學生能夠有追求自我價值實現的動力，有夢想，有行動，有快樂，有熱愛。也許他去做技術，像喬布斯一樣把一項技術做成藝術，也許他去外太空探索，像埃隆·馬斯克那樣嘗試自行發射火箭，總之去實現他的價值。

如何讓學生找到自我價值，這是一個教育界一直存在的難題，或許，從現在開始，嘗試著關心他們的同理心、自我認知、誠信、信心等等，能夠幫助他們更好地走向未來。

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