AI的风潮自从起来后，就没停下。但是在教育上，却总感觉隔靴搔痒，雾里看花。AI真的会像说的那样“颠覆教育”吗？我们的孩子能赶上这波热潮吗？可汗学院创始人、网课“祖师爷”Salman Khan一口气把这些问题全说明白了。

　　有的家庭，人在北美也逃不开“提前学”，前前后后体验了很多数学辅导班，就为了找到一个适合孩子的……

　　从科学的角度来说，个性化辅导确实有用。1984年，芝加哥大学研究员、教育心理学家Benjamin Bloom的实验，就证明了这一点。

　　1984年，布鲁姆写了一篇论文，他发现，受一对一辅导的学生的表现，比通过传统课堂教学方法获得教育的学生，表现更加优秀。

　　然而，受制于有限的教育资源，即使在今天，不论中外，把孩子分成30-40人的班级，并进行标准化测试，依然是大多数学校的常态。而一对一辅导，也不是每个家庭都负担得起的。

　　长久以来，老师、家长都被困在这样一个有心无力的框里。直到AI技术的发展，带来改变的契机。

　　眼看着别人都能拿AI做私人定制家教了，到底怎么才能拥有一个定制化的AI？

　　这些问题，网课“祖师爷”、可汗学院创始人Salman Khan，在ChatGPT正式推出之前早在考虑了，他也比一般人想得更深更远。

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　　AI究竟如何才能打破个性化教育的困境，真正走进每个孩子的生活，并帮助孩子在成功的道路上走得更远？

　　他把自己的思考写入了近期推出的新书《教育新语》（《Brave New Words》）之中。

　　毕业于麻省理工学院计算机科学专业的Khan，对AI并不陌生。他知道当时的AI技术已经能够写出不错的作文，但是在他看来，这项技术似乎还没有真正掌握知识，也缺乏进行逻辑、演绎推理、或是生成可靠的事实能力，而这些却是教育的核心诉求。

　　Greg和Sam从大学理事会（ College Board）官网上选取了一些AP生物选择题，然后问Khan答案，紧接着给GPT-4输入了问题，并得到了一模一样的答案。

　　Khan感到身上的鸡皮疙瘩要起来了：“AI已经能做AP水平的生物题了？你们能不能问问GPT-4是怎么得到这个答案的吗？为什么其他答案是错的吗？”

　　几秒钟后，GPT-4给出了非常简洁又全面的解释，有那么一瞬间，Khan甚至都分不清屏幕前的是人还是机器。

　　随后，Khan又问GPT-4可否出一道AP水平的生物题，很快GPT-4就出了一道，然后又写了10多题。

　　2024年加州大学圣地亚哥分校的2位研究者实验表明GPT-4已通过图灵测试，该测试就被视为判断计算机是否具有模拟人类思维能力的关键。

　　此时的Khan意识到改变教育的契机很有可能出现了，脑海里面开始畅想GPT-4可能应用到教育场景的方式。

　　回想20年前，为了帮助众多亲戚家孩子补习数学，Khan开始编写数学练习软件网站。如此一来，孩子们不仅可以查缺补漏并按照自己的节奏学习，而且Khan也能追踪他们的学习进度。

　　这个网站就是如今的可汗学院（Khan Academy）雏形，Khan也被誉为“网课祖师爷”。

　　在AI尚未普及的年代，可汗学院打破了传统教育方式，学生可以通过平台视频和个性化练习等工具，根据自己的时间和节奏学习，获得即时反馈并弥补学习差距。有50多项研究表明，每周投入30-60分钟进行个性化学习的学生，学习速度加快了20%-60%。

　　学生在观看了在线教学视频并完成了相应练习后，无法提出后续问题来更好地理解概念或者该概念与真实生活之间的联系。

　　学生能做的仅限于在输入数字、方程式、多项选择或是开放式回答，虽说可汗学院有设置基本目标和目标跟踪，但是就如同用手机APP背单词一样，有正确与否的反馈和数据仪表盘的总结，但无法给人一种和老师一对一交流的感觉。

　　GPT-4的出现，极有可能解决这些教育缺陷，让每一个孩子都有一个私人家教。

　　别看GPT如今这么热火朝天，事实上AI的概念早在上世纪40年代就诞生了。

　　如今大家习以为常的机器翻译，就来自于1948年数学家Claude Shannon的一篇论文。通过统计学的方法，让模型输出最可能出现的词，而不是一一对应，从而实现“翻译”，句子听起来也很自然。

　　当然，这是一种极度简化的算法，如今的GPT-4，本质上可以算是Shannon研究的进阶版，是在大量书籍、文章、网站和各种书面材料的信息基础上训练出来的大型数字化“词汇大脑”。

　　从根本上说，GPT-4并没有真正“思考”，但却能输出相当不错的内容。也正是因为如此，GPT-4一经出世，就遭到了很多国家大中小学的禁用，担心学生会用AI来完成作业，代替自己思考。

　　基于这样的理念，结合了GPT-4的技术和可汗学院的素材，Khan和他的团队推出了一款AI助手——Khanmigo，取自西班牙语conmigo，意思是“和我一起”。目的就是希望孩子们能从“让AI全权代劳”转变为“引导学习”。

　　在Khanmigo的应用上，我们能看到很多理想教育落地的模样。而Khanmigo并不唯一，它也只是诸多教育AI模型中的一个，更重要的意义在于，让我们看到了更多AI帮助学习的可能。

　　如果说老师最担心孩子们直接向AI索取答案，那么让AI从直接给出答案转变为启发式提问，问题便迎刃而解了。

　　Khan也亲自体验过，他从未了解过“超新星爆炸”这个话题，在直接甩出定义前，Khanmigo反倒请他先聊聊：“在我们深入探讨之前，你能解释一下你认为超新星是什么吗？”

　　AI能做到的当然不止于此，强大的数据库让Khanmigo能够像真人一样，把学习和孩子的兴趣，甚至是未来志向联系在一起。

　　对于喜欢足球却讨厌数学的孩子，Khanmigo会让孩子想象自己是一名足球教练，要根据球队球员每周练习的小时数来建模他们的进球数量。这就遇到数学了：“你得出了以下多项式：3X^2-5X^2+2，你能找到这个多项式的次数和首项系数吗？”

　　即使学习别的学科，比如社会科学，Khanmigo依然会记得学生喜欢足球：“想象一个足球联赛，是不是有不同的管理方式？球队是按照自己想要的方式管理自己还是由中央机构来管理球队呢？联邦制是一种政府系统，权力在中央机构和较小的政治单位（如州或省）之间分配。”

　　更进一步，Khanmigo甚至可以直接化身成为作品中的角色或者作者本人，给予孩子“面对面交流”的机会。

　　就拿国外内孩子都觉得头大的阅读来说，年纪尚小的孩子总觉得阅读很枯燥，因为总是要求阅读者去揣摩、解读文字中的意味，就连考试也是选择题或是给定“标准答案”的主观题。

　　曾经，不管是学校，还是一对一辅导，都很难做到，但AI让这一切变成了可能。

　　在可汗学院与亚利桑那州立大学合作的在线高中，有位来自印度的年轻女孩想研究“《了不起的盖茨比》主人公杰伊·盖茨比为什么要看着远方绿灯”。但网上搜寻的结果她并不满意，于是，她求助于Khanmigo希望能和盖茨比本人谈谈。

　　最终，她和盖茨比的AI模型聊了整整好几个小时，在一次次深挖的提问中，她也对盖茨比眺望绿灯的缘由有了自己的理解。

　　这种超越时空的沉浸感颇有点科幻味道，但也正是曾经那些理想教育落地的模样。

　　试想一下，全方位的个性化教育要考虑多少东西：孩子的兴趣、个性、习惯，甚至是当日的心情，互动交流，即时反馈……

　　孩子们不必担心会提出“不够好的问题”而被批评，AI不仅任何时间都能解答，还可以风度翩翩、体贴周到、善解人意；

　　学习的时空也不再局限，甚至手机就可以做AI老师，得到个性化教育的成本大大降低……

　　在看到AI如此强大的功能以后，几乎每个人都会有困惑：看起来比学校老师还了解学生的AI，是否会取代老师，成为未来学校的主角呢？

　　教育如此。优秀的老师懂得如何灵活运用AI，是留一份当堂作文，还是让学生利用AI不断打磨作业，还是在和AI的对话中碰撞出新的理解……从这个角度来说，教师反而是大型语言模型时代，不太可能失业的那类职业。

　　“如果让我在‘一个优秀的老师’但‘没有技术加持’，或‘有优秀的技术加持’但‘没有优秀教师’这两者之间做选择，我会选择有优秀的教师但没有技术加持。”

　　其他行业也是如此。如果你想成为一个有创造力的人，那么AI会放大这种意图。“创造力是我们创造出自己的想法，但我们的想法不是凭空产生的，它们来自我们接触到的东西。最有创造力的人，无论你想到的是爱因斯坦还是伟大的艺术家，他们都能以别人没有想到的方式将他们接触到的点联系起来。”

　　当我们不知道如何开始一篇文章时，让AI开个头，克服写作恐惧，无疑帮了大忙。但在Khan看来，这其实是不应该被滥用的技术，“我希望所有孩子都能够真正地面对一张空白页，并在上面写下东西”。

　　如果我的孩子们想成为一名编剧，我会告诉他们要非常擅长写剧本。然后，我会鼓励他们使用生成式人工智能，承担更多更有创造力的项目。甚至可以超越编剧这一身份，让AI帮助直接生成电影。

　　可这并不意味着学习写作就不重要。“在工作场合，更有效率的人也会更有优势”，但要始终牢记，“你需要精通一门手艺，才能知道什么是高质量的状态”。

　　AI时代的新要求还在于，那些拥有精湛和广泛技能的人更可能成功。基础的读、写、算能力比以往任何时候都重要，此外，在历史、艺术、科学、法律和金融等专业领域的扎实鉴赏力和理解力也会让人更加出色。

　　幸运的是，AI使得孩子们不必受困于填鸭式、听讲式学习，而是可以用更多样的方式掌握这些技能。

　　Khan提到，他觉得孩子们都应该成为企业家，并不是每个人都要创办企业，而是掌握一种掌控自身的能力——能够审视自己工作的各个部分，看到任何需要解决的问题，知道自己必须把研究重点放在哪里，并了解解决问题所需的各个环节。

　　想要在AI时代生活，不管是自己创业，还是为其他人工作，这样的能力都必不可少。这代表着掌握主动权，而不是被动地接收指令。

　　而一个掌握了主动权的孩子，更可能让AI来放大自己的意图，做些别人做不到的事。

　　这也回到了Khan所说的第一个原因，三者相辅相成，勾画出了AI时代中，人所处的位置。

　　Bloom的一对一辅导研究第一次展现了个性化辅导的优势，然而彼时的他，认为这是一个“问题”，因为当时的公共教育系统无法给每一个学生配备一位辅导老师，辅导带来的优势，对大多数学生来说是遥不可及的。

　　学校之外，中产阶级或富裕家庭可以为孩子请私人家教，但是让每个学生都有一个随叫随到的家教，成本过于高昂，也不现实。

　　时代的车轮滚滚向前，科技的进步为我们带来了前所未有的机遇。在AI技术的赋能之下，一个个曾经看似遥不可及的梦想正逐步变为现实。

　　一直以来，富裕家庭的孩子更容易获得优质的留学咨询与文书润色的机会，从而在申请中占据优势。而AI通过智能算法与大数据分析，使得学生无论其经济背景如何，都能享受到高质量的文书撰写与修改服务。

　　随着学生长期使用AI进行学习、交流及自我提升，AI能够积累丰富的个性化数据，深刻理解学生的学术能力、兴趣爱好、性格特征以及成长轨迹。基于这些深度互动的数据，AI能够直接作为学生的推荐人，生成一封既真实又富有洞察力的推荐信。

　　正如Khan在书中所言，最成功的学生将是那些能够善用AI技术，与之协作共进的学生。他们将在这场科技革命中，以指数级的速度成长，保持持久的竞争力，探索未知的领域，并创造更加美好的未来。

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