培养下一个埃隆马斯克？AI+教育可以成为好起点

文 | 曾响铃

来源 | 科技向令说（xiangling0815）

20世纪上半叶，“人工智能之父”艾伦·图灵写下了第一个下棋程序，这是人类探索“机器思维”的开端，而机器思维，也就是后来人们所说的“人工智能（AI）”。

到了21世纪初，人工智能得到了迅猛发展，语音控制、无人驾驶、无人商店等都在应用AI技术。在万物皆可AI之下，AI在教育领域的应用也越来越多。

然而，AI+教育真的是万能药吗？它该怎么做到既有形而上的概念，又能真正落地实行呢？

AI+教育是万能药吗？

知之为知之，不知为不知。然而教育的难点正在于，老师如何知道学生的“不知”，学生如何自查自己的“不知”，然后通过学习，将“不知”变成“知”。

老师们通常的方法是通过做题来检查学生的学习情况。但考试的范围能否覆盖知识的范围首先就是一个问题，再者说，考试答对了，未必知识就真的掌握了。

AI+教育能一夜风靡，最主要的原因是它能够解答这个普通教育很难解决的难题。

首先，在AI的帮助下，用系统就可以将知识点相关的题库建起来，还可以跟踪和分析学生的错题，再让学生通过多次重复练习相关知识点的题目来加强和巩固学习。

其次，在传统的大课堂上，老师一样的教，学生们一样的学，老师没有时间和精力针对学生的特点进行个性化学习。但有了AI后，可以从千篇一律的教育，转向因材施教，AI能帮助教师根据学生的个性化数据反馈来调整授课内容。

第三，AI能够实现跨地域教育，更大范围地实现教育的普及。一二线城市通常有更好的教育资源，而一二线城市名校的教育更是优中选优。有了AI，学生们可以通过互联网，和名校老师实现联结，和名校学生沟通交流。地域的屏障一旦被打破，接下来被打破的就是教育的屏障了。

然而，想法虽好，真正落地却发现困难重重。

2019全球人工智能与机器人峰会的智慧教育专场，腾讯AI教育总经理关俊辉就曾指出：“人工智能的数据处理整体上还处于比较简单的阶段。数据处理包括多模态的数据收集，比如课程音视频数据、学习交互数据、日常练习数据；数据化处理，如图像识别分析、语音分析；可挖掘的数据分析，譬如学情分析、综合测评分析。”

这意味着，AI+教育虽然在人工智能领域的风口已极速升温，解决了部分教育中的难题，但仍然还有很多更现实的问题需要解决。我们认为，至少有下面三个问题很难落地：

首先，AI+教育只针对有标准答案的知识，无法针对没有标准答案的知识。AI虽然能帮助建立题库，但题目的类型必须是可以通过机器识别对错的，也就是那些有标准答案的知识。至于问答题，以及发散性思维的题目，AI也爱莫能助。

其次，AI+教育的应用场景只局限于答题上，缺乏多维度、多场景的项目式教学，比如如何动手制作模型，如何发起一场讨论等。

最后，教育很大一部分，不只在于学知识。师者，传道受业解惑也，老师的作用更多是给学生们一种言传身教式的潜移默化，是对学生言行的提点，对其思想的影响，而AI在教育领域的应用远还没有达到这个地步。

以学生为主导，让AI+教育落地

要让AI+教育真正落地，难的不止是技术，还有技术背后的资源。该如何搭建一个真正可用、好用的“资源库”，而且这个“资源库”是以学生的需求为核心和主导的呢？响铃认为，可以从跨地域、跨学科、跨课堂方面考虑。

AI+教育的应用中，跨地域教育看起来最容易实现。但其实，要实现“跨”这个动作并不难，让不同地区的老师学生通过视频建立沟通就可以了，真正的难点在于如何实现地域的多样性，以及地域教育的多样性。

爱文世界学校在跨地域教育上，有多个校区同步，比如爱文纽约校区，爱文圣保罗校区，爱文深圳校区以及正在计划筹备中的硅谷、迈阿密、上海校区等。地域的多样性决定了沟通交流人群的多样性，以及教育资源的多样性。这就让学生和老师的日常协作和深度讨论更具碰撞效果。

然而，跨学科教育要难于跨地域教育。

语数外、政史地、生化物，这些学科听起来泾渭分明。但我们都知道，其实知识并没有所谓的分门别类。以知识为主题，而不是以学科为主体的跨学科教育，更能帮助学生对知识融会贯通。爱文世界学校以项目为主导，实现多学科融合，强调打破传统学科界限的思考，让学生们在多学科知识的联系与牵引下，自主进行问题的多角度观察。

比如爱文的AR增强现实沙箱就是将地理知识、生物知识以及动手能力结合在一起的典型的例子。值得一提的是，AR增强现实沙箱是爱文高中生自主研发的项目，用于小学部的地理学习。在课上，老师会让学生们自己在沙箱中“创造”一条河流。接着，让水沿着河道流动，他们可以看到水是怎样沿着各种路径流动，最终注入大洋的。在河口处还会形成三角洲，因为沙粒开始在那里沉积。就气候和地形的关系，沙箱会投影出不同颜色，学生们能够发现，海拔越低，气温越高的规律。在此基础上，老师还会传授在不同地形区域种植相应的耐寒植物和耐旱植物的知识。这样，看似枯燥的知识点就变成了一场别开生面的有趣实验。

而对于高年级的学生来说，他们会在科学和艺术上有更多更深度的探索与尝试：十一年级和十二年级的学生通过计算机技术编写程序，让机器人完成极简主义艺术代表索尔·勒维特的一副作品，并通过数学、艺术等多维度对其作品和观念进行深入研究。

不过，跨课堂教育相比于前两者，难度则更进一层。

究其原因，还是因为课堂内的教学是集中的、高效的、可控的。走出课堂之后，如何持续高效地达成目标，如何应对复杂的突发情况，需要老师在设计教学内容时有更明确的方案，和更灵活机动的预案。

爱文在跨课堂教育上做过成功的尝试。这个尝试是让学生们在四周的时间内，尝试自己做一个手机。第一阶段是课堂内的学习，学生们要学习电流和电压在手机制作当中的相关概念，探讨在科技发展迅速的今天，人们如何面对和智能手机的关系。第二阶段，学生们走出课堂，去市场上采购零件，组装一个可以互相打电话的设备。第三步则又回到课堂，学习绘制手机雏形的原理图，学习蚀刻电路板印刷电路板的原理图设计，印刷电路板完成打印，第四步则是再次走出课堂，去华强北接着采购零件，最后一步则是完成组装。

决胜未来，以爱文为起点

发射火箭、投资电动车特斯拉，被称为“硅谷钢铁侠”的埃隆·马斯克说：“我喜欢把那些对于未来真正重要和有价值的技术，以某些方式变成现实。”

决胜未来，改变世界，几乎是埃隆马斯克身上的标签。

谁不希望自己的学生能够成为下一个埃隆马斯克呢？

哈佛大学教授、著名教育专家托尼·瓦格纳在他的著作《为孩子重塑教育》这本书中，提到了学生们决胜未来的十大能力。

这十大能力分别是：

第一，要学会如何主动学习知识，而不是等待老师被动灌输知识；

第二，要学会有效地与他人沟通，不仅包括口头沟通，还包括正式的书面沟通和公开演讲；

第三，与他人建立有效协作，成为团队中的一分子；

第四，用创造力解决问题，而不是寻找标准答案；

第五，加强应对风险和压力的能力，能够坦然面对失败；

第六，学会成为一名领导者和变革者，而不是一位盲听盲从的追随者；

第七，能够正确取舍，做出好决策；

第八，学会制定目标，并按照进度完成目标；

第九，具有毅力和决心，学会自我驱动；

第十，不拘泥于个人得失，放开胸怀，用自己的激情和才华去影响整个世界。

总结起来就是一个人从个人学习能力、自我驱动能力，到与他人合作，如何成为一个领导者，最后在领导过程中解决问题、应对风险、达成目标的能力。

比起考试考99分，还是考100分，这些决胜未来的能力的培养，才是我们最应该给学生的教育。

爱文世界学校在对学生的能力培养上，和托尼·瓦格纳决胜未来的十大能力有异曲同工之妙。像下图这个酷似元素周期表的图，就是爱文为学生做出的设计—爱文世界元素（Avenues World Elements，AWE），这是由爱文专属研发团队泰格工作室（The Tiger Works）历经数年打造，是涵盖了从幼儿园到高中每个阶段核心教学成果的学习模块体系。60种元素，自由融合入11种学习体验，最大限度激发老师的创造力和学生的学习热情。

以AWE的第一个元素为例，“同理心”，就给出了针对不同年级的学生在爱文需要达到的教学目标。比如“小小世界”这个阶段是模仿同龄人和老师的情感，到了12年级，就需要区别认知同理心和情感同理心、同理心和同情心之间的差别了。

爱文的AWE也落实到日常的课程中，和中国国家课程相结合。比如爱文深圳小学部的语文课程将主要使用中国教育部统编小学语文教科书。在部编版教材的基础上做了主题式的划分与整合，让学生能够在同一主题下学习课文，从中培养汉字认知、阅读理解、表达与写作能力等，并在爱文探索课程中让所学知识得到拓展与延伸。

所以，AWE不仅打破学科界限，注重激发学生相互间的联系。进一步畅想未来的学生需要解决未来的问题，决胜未来。在中国，爱文也已经逐步从幼儿园扩展到一贯教育，在全年龄段推行特色教育。

当然，决胜未来的标准是不好衡量的，但如果能够进入到国际一流大学，并且能够在学习中有所收获，则可以管中窥豹，可见一斑。

在爱文2020年毕业的学生中，将近20%的毕业生前往了常青藤及常青藤级别（斯坦福大学、芝加哥大学、麻省理工学院等）的高等院校，60%毕业生进入全美Top 30综合大学或文理学院。

很多学生不仅以自己的优异表现进入了名校，在名校也能如鱼得水，非常适应。在斯坦福的Andrew在爱文就读高中期间，就和同学一起建立了非盈利食品摊位，带领小组一起通过食品安全检测、研究菜谱、寻找适合的售卖集市。在斯坦福大学，Andrew曾担任最大创业团体之一的联合主席，领导60人的团队进行活动。再比如在高中就喜爱法律的Olivia，创建了美国国内首个高中法律刊物《爱文法律评论》，获得了美国最高法院法官的赞赏与肯定。

总结

毫无疑问，AI+教育已经成为了风口，至于是夯实基础，让它成为培养学生能力的真风口，还是夸大其词，让它只是风口上的泡沫，关键还是看其是否以学生为中心，是否注重培养学生的能力，否则所谓的AI+教育不过都是画大饼而已。

而教育的本质始终是培养人有实现自我价值的动力。科技日益发达，在未来，人们可能不需要工作就能够很好地活下去，有没有内在驱动力都无关生活。然而，为人父母、为人老师，我们一定希望学生能够有追求自我价值实现的动力，有梦想，有行动，有快乐，有热爱。也许他去做技术，像乔布斯一样把一项技术做成艺术，也许他去外太空探索，像埃隆·马斯克那样尝试自行发射火箭，总之去实现他的价值。

如何让学生找到自我价值，这是一个教育界一直存在的难题，或许，从现在开始，尝试着关心他们的同理心、自我认知、诚信、信心等等，能够帮助他们更好地走向未来。

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