传统教育的四大痛点是什么？又该如何突破？

近两年，自适应学习、教育机器人、AI老师开始成为教育行业的热词。目前，对个性化教育的追求和教育资源分布不均衡，一直是教育行业的两个核心痛点，人工智能技术带来了解决问题的新的可能性。

近日，松鼠AI智适应教育合伙人马刚在FUS猎云网2019年度人工智能产业峰会上，围绕着传统教育的困境，以及AI赋能教育以效率发表了一场精彩的演讲。他提到，为了让中国的孩子从题海战术中解脱出来，他们研发了松鼠AI智适应学习系统，通过这个系统，所有的孩子努力通过对知识点、学习能力和学习方法的拆分，去建立非灌输式教育，让不同区域的学生都能够享受到均等的优质教育资源，在学习中做到事半功倍。

在他看来，目前的传统教育存在以下问题。

困境一：特级教师千里挑一优质资源分配不均

优质教育资源难以均衡是现在我国教育最大的痛点。对于中国人来说，学区房一房难求，特级教师千里挑一。但AI可以突破地域和时间的限制，改变传统教育模式。我们可以打造一个吸收了特级老师智慧的人工智能教师，给学生一对一授课，让优质教育资源不再稀缺。

困境二：千人千面的学习内容

学生学习，就像我们看新闻一样，应该是千人千面的。在今日头条出现之前，每个人都看一样的报纸、一样的内容。但实际上，和看新闻一样，每个孩子的知识状态、掌握程度、兴趣都是完全不同的，只有AI教育，可以达到千人千面的个性化教育，实现因材施教。

困境三：统一化的学习速度

现在的教育，让学生以统一的内容、统一的速度去学习，而不是针对每一个孩子的学习能力和他对每个知识点的学习敏感性，这其实是对学习效果极其不利的。

困境四：只注重对孩子知识掌握的训练量

传统教学方法，能让孩子通过记忆知识拿到高分，而这种学习方式忽略了能力、思想和方法的培养，孩子很难学会举一反三。大部分的刷题，可以看作是浪费孩子的时间。但AI教育，能够真正甄别到每一个孩子大脑中的不同之处，每一个孩子自己性格的特长和学习的偏好，然后针对他的水平来去给他进行教育。

人工智能如解决教育困境？

第一，保持学生的专注度。教育本身是反人性的动作，阿尔法狗通过对棋手的判断不断地改变自己的布局，通过战略布局调整自己的下棋策略，鉴于此，可以通过内容难度跟学习的类型匹配。

第二，个性化的匹配。AI可以根据不同的孩子掌握的状况，给他做个性化匹配的方案。

第三 ，学习的速度也是不一样的。同样一个孩子学习不同知识点的时候，所消耗的时间也是完全不一样的，就像浩瀚的星空云图一样。AI可以追根溯源，就像一堵墙一样找到它的漏洞在哪里，填一块砖在那里，这就是追根溯源。

以下为马刚致辞实录，经整理删改：

这两年，大家可能在非常多的场合听到了松鼠AI，这是因为人工智能，我们在全国通过两年多的时间，在线下开了1800多家学校。除了香港、澳门、台湾等还没有我们的学校，西藏、新疆都已经开始铺设我们的学校了，触达面非常广，目前在校学生接近200万。

这个结果是因为什么？为什么一家公司在教育这个非常传统的领域迅速铺开来，让从东到西、从南到北的的学生甚至家长都能够接受这样的方式，这其中有几个原因。

第一，传统教育目前存在几个困境，首先，特级老师非常少，今天面临教育资源不公平很大的原因是因为我们的老师资源不公平，北京和上海的资源在西藏和新疆这样的地方享受不了，甚至在北京顺义享受不到人大附中这样的资源，家长不断买学区房，希望能够通过学区房的方式让教育公平。对于这种资源分配不均的状况，我们试图通过人工智能的方式解决。

我们希望通过人工智能模拟有经验的特级教师，通过这样的方式，不管在海南还是在东北、在新疆、西藏、还是在北京、上海，可以突破时空的概念，让所有的孩子都能够享受到相对比较先进的教学。

第二个困境，因为千人一面的学习过程，就像今天这样的会场，我相信很多人来冲着某一个演讲者来的，很多人想听投资，一些人专门想听教育，还有一些人希望能够从这个会场当中学到一些东西。

但是每个人来的初衷和目的不一样，我们主办方的方式可能只能按照我们已有的程序安排给大家，就像我现在的演讲一样，很多人希望快速的听到我们系统的理念，我必须把我的逻辑讲给大家听，这实际上是现在这个教学的形式所带来的。

我们的孩子从小学到初中都是在一个班级里面按照学校的教学大纲来进行教学，这是典型的千人一面。而所有的学生学习的状况是完全不一样的，我们没有办法按照每个孩子独特状况来给他进行教学，因为一个老师负责几十个学生甚至上百个学生，他没有时间和精力做千人千面的教学，只能给到千人一面的教学，这是因材施教所碰到极大的问题。

大家知道，2000多年前孔子在树下对着3000弟子进行教学，那个过程中已经在倡导因材施教，最终实现有教无类这样的大同世界。2000多年以来，几乎没有办法能够实现这个场景，只不过把大树变成我们的教室，只不过把他的演讲场面或者说场景变成了我们今天的教学环境。仅此而已，真正个性化的学习应该关注到每个学生自己的个性。

就像每个人手里都有手机，十多年前拿出摩托罗拉手机，几乎是千人一机的状态，就是型号上的差别。今天我们发现不论型号多么相似、系统多么相似，每个人的手机运营的APP是完全不一样的，不喜欢听音乐的人一个音乐软件都没有，不喜欢炒股的人一个炒股软件都没有，喜欢炒股的人有三四个炒股软件。

甚至我们的孩子回家做作业的时候，教给他学习的作业都是一模一样的，我自己的孩子今年小学三年级，9岁，在一家私立学校读小学，每天回来，他从小学一年级结束之后，二年级转到这家学校去的，一转过去之后非常大的不适应，不适应的原因，是因为私立学校的作业太多了，晚上十一二点还在做作业，做的急的要哭。

当我们检查会发现，很多作业当中布置的题目都是他平常已经会的、已经掌握的，但是没有办法，因为要保证正常学校的教学速度，必须整齐划一，也要规定学生的学习速度，必须在这个层面上也要进行跟其他学生一样的学习，这个时候才导致他花大量的时间去学，他已经掌握的东西，而这个时常是对效率和时间的极大浪费，我们必须根据孩子自身学习能力和速度给他相对比较个性化的方案。

第四个困境，目前我们去看中国有很多的关于应试教育和素质教育的纷争，我们发现，应试教育只强调孩子对知识掌握的训练，而我们希望能够通过方法、通过能力、通过思想给到孩子一些素质上的东西。就像我的儿子一样，他在学校里面已经掌握了知识，回家依然花两到三小时做作业，这些知识是他大量掌握的，因为要做已经掌握的东西没有时间踢球、没有时间交友，没有时间跟家庭交流，导致我们的素质根本没有时间进行，更别提能力、思想和方法的培养了。

如果从效率的提升当中把时间释放，进一步从能力、思想、方法中给孩子找到足够保证的时间，从这个层面来说已经功德无量了。

那么，人工智能智信系统到底如何实现或者解决刚才说的几个困境？

第一，我们首先保持学生的专注度。我们看到不同孩子学习线上产品的时候，几乎没有什么耐心，在这个地方坐两个小时到三个小时，一会儿要去玩儿、一会东张西望，如果给这个孩子打游戏，孩子在那个地方能坐半天甚至一天都不动。

为什么游戏能够让孩子保持如此高的专注度、如此高的自律？这是是我们所有做教育产品领域的人都应该去关注的。教育本身是反人性的动作，但是我们看阿尔法狗，它通过对棋手的判断不断地改变自己的布局，通过这样的战略布局调整自己的下棋策略，我们希望通过内容难度跟学习的类型匹配。

什么难度跟学生能力匹配？如果30分的孩子和90分的孩子放在一起的时候，老师教的内容和时间都是保持一样的，30分的孩子希望给他的内容永远保持在30到35分，当你学会35分的时候，我再给你推送30到37分，学会37分再推送30到40分的内容，始终能够保持孩子本身的成就感，在这个成就感本身的前提下，使孩子能够不断的保持自己的专注度。所以我们非常需要有精准的检测，对每个孩子能够做到千人千面的检测，掌握它的知识状况。

第二，个性化的匹配。只有如此，我们才可能让学生在教学过程当中，或者学习过程当中掌握好知识，才能够满足第一个大点，相对才有成就感。

第三，学习的速度也是不一样的。你会发现同样十个孩子和十个知识点，我们在班级教学过程当中或者在大班课教学过程当中保持永远的统一性和归一性，系统给出的东西是完全不一样的。同样一个孩子学习不同知识点的时候，所消耗的时间也是完全不一样的，因为不同的知识点对孩子来说，掌握的程度不同或理解的能力不同，消耗时间也不一样。就像浩瀚的星空云图一样，老师绝对没有能力来做到这个点的，这也是为什么在棋手李世石跟阿尔法狗对战的时候，为什么最后阿尔法胜能够获胜。

还有一个是追根溯源，中考和高考的孩子，越是这样的年级，面临中考和高考的压力越是不断地进行刷题，弥补过去的知识点。如果初一考60、初二考60，初三意味着初一欠我40分，初二欠我40分，如果不把时间和精力往回补到他初一、初二欠的80，初三下再多的功夫，花再多的时间和精力很难达到学习比较好的成绩，我们必须要追根溯源，就像一堵墙一样找到它的漏洞在哪里，填一块砖在那里，这就是追根溯源。

对我们来说未来的挑战也很大，第一大挑战是人才储备和算法、算力如何能够保持？在全球范围内，卡内基梅隆大学的教授跟我们合作，同时我们还建立了一个实验室，去年在斯坦福国际人工智能院一起建立了我们自己的联合实验室，包括国内的中科院下面的自动化研究所也建立了实验室，通过这样的方式保证我们能够有非常好的研发、技术壁垒，始终保持发展速度。

我们希望通过这样的方式，通过人工智能在教育领域的改变让更多的孩子享受到公平的教育资源，享受到更好的教师资源，享受到他们现在所获得不了教育的理念和方法。创业是一小步，只要我们踏出一大步，相信能够对中国教育的变革、对历史的变革起到非常重要的一大步。