在线教育中“AI+教育”的发展还存在着哪些缺陷？

　　1、教育资源的局限
 

　　尽管自古以来我们一直强调“有教无类”，但是相对于庞大的人口规模，优质的教学资源无疑是稀缺的，不可能一视同仁地被所有人享有。有数据显示，特级教师只有1/10000的学生可享受，大部分学生面对的是普通低质量老师。于是，优质教育资源只能越来越集中在优势地域，而劣势地域则越来越缺少资源，马太效应由此形成。
 

　　2、教师精力的局限
 

　　尽管自古以来我们一直强调“因材施教”，但是教师不是超人，他的时间、精力和能力都是有限的，不可能兼顾每个学生的学习程度、阶段、能力、个性等。于是，采用固定的教学内容、固定的教学模式、固定教学手段的传统教育方式成为了“不得已”的解决方案。
 

　　基于以上两种情况，我们不难发现传统教育从一开始便和严格甚至残酷的“选拔制度”相伴，优质教育资源向优势区域集中，优秀教师精力向少数优等生集中。所以，只要有人能够拯救那些老师照顾不来的学生，解决教学资源问题，那么谁就可以从教育市场上分下一杯羹，一大杯羹。
 

　　通用性的教学没有办法真正做到“因材施教，教无定法，有教无类”的教学理念，但人工智能技术的兴起，更准确的说是神经网络技术的发展，让因材施教看到了极大的希望和曙光。如果说，今日头条是基于人工智能来了解每个人的兴趣爱好，推荐他关注的内容。那么人工智能教学就是基于人工智能了解每个学生的知识点掌握状态、学习能力、学习进度、阶段和特点，并给予相应的。
 

 

　　一套人工智能教学系统应该具备三个要件：
 

　　1、精准知识点。AI教育系统将学习科目的所有知识点进行纳米级拆分组合，并形成灵活弹性的系统，让学习内容和学习能力，思维能力，学习习惯之间产生相关性，例如摩恩网络也提供在线教育的网站建设方案等。具体可以跟摩恩网络在线客服人员了解咨询。

 

　　2、因材施教，一对一教学。AI模拟一名优秀的特级教师，通过知识图谱、认知诊断模型根据学生的学习、行为数据定位出孩子相应的知识掌握状态、薄弱环节，针对性的视频讲解、专项练习、专题测试来辅导与教学。
 

　　3、会更新。可以根据学生不同的阶段对知识点更新，算法还可以不断优化更新。当然，所有的知识点自身拥有一套不断迭代更新的算法和数据系统。
 

　　尽管相对于“人工智能”，人工智能教学对于大众来说是还是比较陌生的，但是在西方，该技术已经有了十多年的发展历史，其中最著名的就是美国Knewton的自适应系统，已经深耕此领域10多年，最近3年得到广泛认可，欧美已经有3000家中小学、大学使用了各家机构的人工智能教育技术。
 

 

　　AI+教育依然存在各种坑
 

　　“AI+教育”看起来非常美好，但当我们研究深了后，看过许多智能教育项目后，会发现这条道上存在着许多看得见的看不见的坑：
 

　　1、建立优质教育资源库
 

　　AI建立的是一个新的教学体系，所有的知识点和题目都必须是为了它的规则和目的特制的，只是将传统的知识结构、以前的题库照搬进系统，效果必然是要大打折扣的，围绕AI的本质和需求重建一套智能系统教育资源信息库是创业公司的重要能力。而且，中国地大物博，教育都是以行政区划为单位，各地教学大纲不同，教学重点不同，一套AI教育系统如何解决各地教学方案不统一的问题，是否可以满足一二线城市学生的需求，又可以满足三、四线城市学生的需求。
 

　　2、建立强大的算法
 

　　如何建立最强大的算法，真正了解每个学生？算法到底是一个程序的逻辑，而人则是活得，学生的多样性更加增加了算法的难度，如何避免头条式的兴趣阅读太过垂直的问题是一个问题。
 

　　这里的算法必须是策略型，要学会找到学生的不同的学习策略，类似AlphaGo，不能是单纯的识别型，通过图像捕捉来匹配题目答案，这是两个完全不同的人工智能。
 

　　3、样本数量充足
 

　　学习的刚性需求明显，但是特殊性也更突出。所以只有足够的学生使用，从而产生数据量，才能不断优化算法，因为数据的积累是人工智能技术和大数据技术最优运行的基石。而且企业样本数量的选择，需要从一二线城市到三四线城市甚至五线的县域城镇都必须有可以抽取的样本。
 

 

　　4、如何解决学生的注意力？
 

　　这个魔咒是人性的弱点，注意力是很反人类的，人工智能教学缺乏老师的约束和监督之后，纯粹依靠学生的主观能动性，是无法解决“注意力稀缺”的诅咒，到最后很可能是学生根本不沉浸在学习中。线上教育缺乏制约性的学习氛围，其结果就是学生购买课程却常常无法完成课程。当然，就连成年人也没好多少，就好比在知乎上买了live课程，你能全部听完？
 

　　5、如何解决家长的不信任问题？
 

　　没有人愿意当小白鼠来做这个实验，所以智适应说的再好，归根结底还是需要接受实际的论证，那么到底有谁愿意让孩子来接受在线教育的人工智能教学，而放弃传统教育？
 

　　6、强GR能力、强PR能力
 

　　人工智能教育系统技术开发是一个层面，如何将应用成果显性化，推广落地得到迅速支持，又是一个层面。商业模式真正铺开才是硬道理，而这又是难题。推广教育系统绕不开教育部门、学校、教师、家长等多个关口。如果能获得政府部门的支持，依托于教育主管部门，可以在公校迅速拓展认知和渠道的布点，渠道宽了，速度自然就快。社会渠道上，还需要通过一些社会化行动，迅速让社会获知成果，赢得家长信任，获得家长的认知。
 

　　到目前为止，应该还很难说在线教育系统的人工智能给教育带来什么样的根本性变革，而且摆在创业者眼前的六大坑的任何一个挑战，就足够让失败的案例远远多于成功的。
 

　　AI算法大牛加教育行业资深专家组成的优秀专业团队是成功的基础，至少可以让团队跳过第一、二坑，产出足够有说服力的产品。但如何推广、商业化，如何让用户用你的产品积累足够多的数据样本并优化算法才是值得行业人和创业者们的思考：
 

　　（1）、考虑真正的用户体验：你的用户是老师还是学生？真正的需求是提分培优还是提高工作效率和教学效率？这样的解决方案是老师和学生(家长)现在就需要吗？
 

　　（2）、尊重教育的规律，任何决策需要考虑到教育本身的特殊性：慢过程，低频，见效慢；考虑K12行业的特殊性：学习者和决策者不是同一个人，学生是学习者，而决策者是父母。