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聯(lián)系“鳥哥筆記小喬”
未來AI一定會改變教育
2024-10-17 14:09:00

我是李明Bright,前阿里產(chǎn)品專家,12年產(chǎn)品經(jīng)理,現(xiàn)在是一名獨立商業(yè)和產(chǎn)品博主。這篇分享下我對AI和教育行業(yè)的看法。

過去一年里,我在大廠負責教育AI產(chǎn)品,從一開始只有AI的大概念,到作為小白用戶使用AI產(chǎn)品,如ChatGPT、通義千問、Midjourney等,再到直接接手負責做一款教育AI產(chǎn)品,我負責的AI產(chǎn)品在大廠拿了年度最高產(chǎn)品獎項,此處并不是為了夸耀自己,而是表明自己確實是做過AI+教育的產(chǎn)品,深入一線,也許這樣的觀點會更加有價值。

我對AI的判斷,經(jīng)歷過一個峰值和一個谷值,峰值的時候是去年上半年的時候,ChatGPT和Midjourney風生水起,好像寫作和畫圖都不存在了,我當時認為AI一定會快速改變很多領(lǐng)域,但是接下來似乎就進入到一個瓶頸期,大家都在談?wù)揂I,但是AI真的對哪些領(lǐng)域有重大改變嗎?

好像并沒有。巨大的期望之下,是巨大的失望。從我去年開始接手做AI產(chǎn)品,到今年上半年,一年過去了,除了基礎(chǔ)的大模型產(chǎn)品之外,也沒有出現(xiàn)啥殺手級應用。前幾個月的時候,我對AI的預期降到了低谷,除了畫圖領(lǐng)域在視覺效果方面現(xiàn)在確實可以媲美人類最頂級的繪畫師,文生文依然還是一股子八股文的味道,一眼就能識別出來,也沒有出現(xiàn)啥特別驚艷的AI應用。

這段時間沒有在做AI產(chǎn)品,但是我在通過AI產(chǎn)品幫助我提高工作效率,我發(fā)現(xiàn)自己對AI的信心在恢復,其中一方面的信心,就是來源于教育領(lǐng)域。

我認為,未來AI一定會深刻改變教育,只是這個變化不是以日或者月計算的,而是以年計算的,為啥?

我之前把AI大模型比做掌握各種基礎(chǔ)知識,全科都能得到60分到70分的大學生,這樣的大學生你讓他去參加工作,馬上做出行業(yè)領(lǐng)先水準的表現(xiàn),那是不現(xiàn)實的,但是,你讓一個大學生去輔導一個小學生或者中學生,那是完全夠的。

AI應用在教育行業(yè),會有幾個大的優(yōu)勢。

第一個是成本,這個成本主要指經(jīng)濟成本。教育行業(yè)的雙減把明面上的教培給停了,但是需求并不會減少,千軍萬馬過獨木橋,那么家長一定會想各種辦法來提高孩子學習成績,包括但不限于單獨請私教,自己更多投入等等,現(xiàn)代城市里,家庭生活的成本除了日常的生活開支、旅游之外,主要就是房貸和教育開支,并且教育的開支是很大一部分,現(xiàn)在培養(yǎng)一個大學生出來那都是幾百萬的投入。

如果是請私教,一般來說每個老師都是分學科的,很少有能同時帶兩個學科的老師,即使有家長也不信任,因為人的時間總是有限的,能把一個領(lǐng)域做到足夠好,就已經(jīng)足夠,兩個已經(jīng)很不容易,何況更多?但是AI不存在這個問題,如果用AI來輔導孩子學習,一個AI助理是可以全科優(yōu)秀的,這就會極大地減少成本支出。

第二個是效率,教育行業(yè)一直以來有個追求,就是“提效減負”,做教育的不提這個詞,等于沒做教育。除了前面說的經(jīng)濟成本,時間成本其實更大,這里面包括孩子的時間成本、家長的時間成本、老師群體的時間成本等。人類之所以繁衍迭代但知識持續(xù)更新,就在于教育的傳承,有些是通過人傳承,有些是通過書本等傳承。而提效減負的核心就在于因人而異,實現(xiàn)差異化教學。

我過去8年的時間一直從事的是互聯(lián)網(wǎng)+教育的產(chǎn)品工作,其中思考的一個重要命題就是教育是否應該是千人千面的,還是應該是跟著大部隊走,我一開始的觀點是互聯(lián)網(wǎng)教育就應該做到千人千面,但是在做的過程中我發(fā)現(xiàn)做不到,效果也不好,反而是跟著大部隊走,一套教材統(tǒng)一培訓這種方式效果更佳,成本更優(yōu)。AI來了之后,我再重新review我的觀點,還是堅信應該做到千人千面,過去千人一面只是受限于成本。

我調(diào)研過很多的老師,看看他們在教學、管理的過程中有哪些痛點,接收到的反饋就是,要是能實現(xiàn)學生的個性化學習就好了,班級教學的進度是統(tǒng)一管理的,但是學生學習能力有強有弱,老師去做輔導或者布置作業(yè),可能出現(xiàn)已經(jīng)會的還是繼續(xù)學,不會的沒有時間去學習補充,會有極大的時間浪費在里面。不知道大家有沒有發(fā)現(xiàn),考試成績最終脫穎而出、出類拔萃的尖子生,很有可能更多的是靠自學,有自己的一套學習方法和節(jié)奏,這是有底層邏輯支撐的。

所有人的時間就是這么多,花在已經(jīng)會的知識、題目上就是重復浪費時間,花在不會的知識、題目上就是有效補足。

未來AI可以記錄一個學生會的知識點和不會的知識點,并且AI很容易舉一反三,針對不會的知識點出多道題型進行鞏固,讓學生把更多的時間花在不會的知識點和題目上。這就會極大的提高時間的利用率,最終反應到學習成績上。

以上就是我之所以認為未來AI一定會深刻改變教育,教育區(qū)分為使用AI技術(shù)的模式和傳統(tǒng)教育模式。這套個性化提效的模式在電商領(lǐng)域甚至籃球、游泳領(lǐng)域都已經(jīng)是廣泛應用了。

先說電商,最開始淘寶是貨架電商+簡單推薦的模式,通過固定的分類、搜索、商品的發(fā)布時間、銷量等等去推薦商品,所有人看到的商品是一樣的,后來做了一個重大的改革就是實現(xiàn)千人千面,不同的人看到不同的商品,結(jié)果就是商品銷量有很大的提升。再到后面抖音、拼多多把這個邏輯推到更加極致,索性主要就是靠推薦了。

再說籃球領(lǐng)域,喜歡看NBA的朋友可能知道,2014-2015年開始到現(xiàn)在,NBA主打空間籃球也就是所謂的“魔球”,大量地投三分球,節(jié)奏推得很快,比賽比分很高,這波風潮可以說是金州勇士隊拉起來的,他們不是最早探索這個思路的球隊,但是是最成功的球隊。

這股所謂的“魔球”風潮呢,其實來源于數(shù)據(jù)科學的統(tǒng)計,一個兩分球投中的概率是40%多,一個三分球投中的概率是30%多,如果以33%的命中率投中三分球,那就相當于50%的兩分球命中率,如果三分球的命中率能提升到40%,那就相當于60%的兩分球命中率,這比打入禁區(qū)艱難50%的命中率得分要有效得多,而且大量的投射三分球會把防守球員帶到外線,靠近籃筐就不那么擁擠,反而也提高了籃下球員的命中率。

這個是籃球技術(shù)的進步帶來了籃球理念的革新,最終不跟隨這個趨勢的球隊都無法取得好的成績。甚至NBA會有專門的數(shù)據(jù)統(tǒng)計某個球員在某個區(qū)域的命中率是多少,指導球員球場選擇和場下訓練,以提高其能力。

至于游泳領(lǐng)域,大家都知道今年獲得巴黎奧運會冠軍并打破世界紀錄的潘展樂吧。他不僅僅只有有天賦和勤奮訓練這么簡單,我看過一個報道,說潘展樂實際上采用了非常精細化的訓練方法,有多精細?精細到用設(shè)備去測量手臂劃水姿勢的角度的阻力大小,從而調(diào)整泳姿,最大程度減少水的阻力,所以過去1、2年潘展樂的成績提升非常快,連續(xù)打破世界紀錄。這也是技術(shù)革新帶來的紅利。

這個邏輯在教育行業(yè)也是一樣的,未來通過AI一定會大幅提升學生的學習成績,不用AI幫助學習的學生會很吃力,當然大家的成績都提高了之后,相信考試的難度也會繼續(xù)往上提,一輪又一輪地迭代,直到AI的紅利吃盡。

AI深刻地改變教育,現(xiàn)在還在早期階段,不過有一些廠商已經(jīng)提前沖刺,推出AI學習機或者AI搜題等能力。

不管你的教育行業(yè)從業(yè)者,還是學生家長,我都建議你關(guān)注下AI對教育的影響,早點嘗鮮,享受紅利。

科學技術(shù)是第一生產(chǎn)力,對于教育,也是如此。

李明Bright
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李明Bright
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李明Bright
前阿里產(chǎn)品專家、AI產(chǎn)品負責人,《AI產(chǎn)品周刊》主理人,公眾號:李明Bright
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