披着科技外皮伪命题的AI人工智能大数据＋教育

如果说所谓的人工智能适应教育概念更多是个伪命题，那么结果就是做的教育就是假教育。

看明白这个内容需要一点教育方面的基础知识。在此，为了帮助大家可以科学地清醒地认识AI智适应教育的局限性，有必要占用各位半盏茶的功夫，给大家普及两个关于教学的常识。

1.教与学的过程如何影响到最后的学习结果？

我们都知道，教学是教育的基本活动；而教学是由教师的教与学生的学所组成的一种人类特有的人才培养互动。那么，这个互动的内在逻辑和过程是什么样的？如何可以使这个互动变得更有效能？这些都是教育工作者关注的基本问题。

我曾提出“3A学习沙漏理论”，这个理论可以很好地解释这个互动过程。教师的“教”是作为学生“学”的第一个环节而存在的，是学生习得知识的主要途径之一。

正如上图所示。第一阶段是输入期，教师通过讲授将知识输送给学生，也是学生大脑接收知识的过程，是对知识进行内化的第一阶段。显然，不是所有的知识都会被学生接收到，所以为了全面精准地掌握知识，需要进行强化；

第二阶段是强化期，接着学生对最新接收的知识进行巩固性训练，通过练习得到强化，譬如做作业是练习的主要形式之一。很快我们发现，学生在做作业等练习的过程中，会有错题的现象，导致这个现象的原因是学生对知识的理解和掌握有不到位的地方。总的来说，这就需要进行对知识仓库进行优化。

第三阶段是优化期，优化主要的行动之一是对错题的纠正，即纠错。经过纠错环节之后，学生习得的知识得以优化。至此，知识的获得就得到一个比较圆满的成果。

简单地讲，教师讲授的知识经过学生的聆听、练习、纠错环节后，学生对于教师讲授的知识，无论是在掌握的质量上还是数量上都会达到个体最优。从上面的示意图中可以看出，，教师教的如何对学生学的效果是有一定影响，但是，学生自身的认识、能力、基础对学生学的效果也是有很大影响的。只有教师的教与学生的学相得益彰，才能实现有效教学。

从以上这个图也可以很容易解释出，现实中为什么会出现很多“老师很优秀但学生却很差”，“老师很一般学生却很棒”等现象。

常识2.不同层级教师与学生可能的互动成果

所以，据上表可知，如果学生是一类的，那么，即使是面对一位三级教师，他也可能会表现出一流的学习成果；同样，如果教师是特级的，那么，无论面对什么样的学生，都可能获得一流的学习成果。所以有句话这样讲：没有教不好的学生，只有不会教的老师。因此，理论上讲，只有面对一类学生，这个AI智适应教育系统的作用才可以发挥到较深的水平。

如果学生是二类甚至三类的，那么，教师的实际作为对学生的影响就比较大了。因为这类学生本身缺乏良好的自主学习的认识和能力，这就意味着，他更需有教师的积极调整与管控。因而，对于这类学生，如果教师没有即时和及时的督导，其学习的效果可想而知。那么，在那些号称的智适应教育系统下的学生，其学习的效果又能好到哪里？客观地说，AI智适应系统充其量算是一位二级水平的教师，那他又如何凭一己之“智”，教好每位学生？

一言以蔽之，AI智适应系统并非适用于所有学生。因为，AI智适应系统的应用场景对学生自身的学习品质是有较高要求的。换句话说，不是所有的人都能用好智能手机的。譬如，邻居的大妈总是让我帮助清理她手机的消息。

在了解上述两个教育常识的基础上，接下来的分析，大家就可以容易看得明白了。为了帮助大家更好地理解AI智适应教育的“真相”。那我们姑且就从义学教育公开声称的“在AI智适应教育领域取得的五项行业领先成果”说起吧。

【超纳米级的知识点拆分。比如，把初中的知识点从原本的5000个拆分至3万个。因而，在松鼠AI系统辅助之下，学生的学习就可以按图索骥，如同使用GPS定位一样，很容易找寻到目标。”】

“超纳米级的知识点拆分”，真的很好奇被拆分成为三万分支一后的知识点是什么样的？估计被拆成渣了吧，还是超纳米级的渣。什么是知识点？如何评价一个知识点？确认一个知识点的标准是什么？什么样的知识点才算是无法再被拆分的？请问，义学教育的评判标准是什么？是否可以得到学术界的认可？显然，所谓的“超纳米级的知识点”不过是个伪概念。坦率说，这样的说法更多是取悦那些对学习倍感恐慌的家长。

请看最后一句话“如同使用GPS定位一样，很容易找寻到目标。”对于学生而言，学习的智慧不在于获得目标，而是如何找寻到。如果变得那么容易，那么当没有这个GPS的时候，学生如何找寻目标。因为导航系统，今天有多少驾驶员离开导航，连回家的路都找不到！因为省时省力的效果之由如兴奋剂，后果之由也是兴奋剂。这样的培养模式只会造就更多低能的学习者，只有对教育最大误会才能做得出来。古语云：授之以鱼，不如授之以渔。

【对学习能力和学习方法进行拆分。对于学生而言，学习能力的培养异常重要，义学教育的目标就是建立可定义、可测量、可传授的学习能力模型。利用松鼠AI系统，后进生也可以学习到优秀学生的学习方法和技巧，包括直觉判断能力、三分理论法等等，从而真正掌握受益终生的学习能力。”】

看到“对学习能力和学习方法进行拆分”的表述，不知道该机构如何定义学习能力和方法的，不知道如何拆分的？尤其“直觉判断能力”、“三分理论法”被列为学习方法和技巧时，我表示蒙圈了。因为不曾有所耳闻，所以赶紧上网查询，无果。恐吾非圣人，所以无法内化！

【全球首创非关联性知识点的关联概率。义学教育在AI算法上取得重大突破，所创的非关联性知识点的关联概念算法，可以通过识别知识点之间的关联性和间接关联性，让智能系统用更少量的题目测试获得更精准的判断。”】

在下每次看到“全球”字样的时候，就莫名的害怕。

字面上说“所创的非关联性知识点的关联概念算法”，乍看起来，很吓人。既然知识点是非关联的，那你的关联概念是怎么做出来的？

说实话，在教育方面对于智适应的研究，为什么国外反而不像中国这么热？原因很简单，是因为人家根本不认为这样是教育的。

【在全球最早提出错因重构知识地图概念。以往，人们对于错误的原因可能归结为粗心、审题不清等大致的几个类型；而在义学教育看来，只有将其归结到某个知识点的谬误上才具有价值，做了大量的努力，花费了大量的心血。在真正找到错因的基础上，AI智适应教育系统才能为孩子制定个性化的学习方案，最终解决问题。”】

我们都知道知识地图是已经获取的知识以及知识之间的关系的可视化描述，具有分布性、联系性、导航性、认识性四个主要特征。所以，在一定程度上而言，知识地图本身就是一种存在，无需重构，更无需进行所谓的“错因重构”。更何况这里所依据的“错因”本身就是一个非常错误的说法。

请注意：义学教育看来，“只有将错误原因归结到某个知识点的谬误上才具有价值”。

这样的说法，更是非常不教育的说法，试问：义学教育是依据什么逻辑或理论，将错误的原因都一一归结到某个知识点的谬误上？如果这个依据存在，那它到底是什么？如果依据不存在，那么，义学教育将孩子学习中的错误如此选择性失明地判断为只有知识性的错误，不免令我们质疑：所谓松鼠智适应教育的科学性与有效性到底何在？这个“智”体现在什么地方？

事实上，教师和学生都知道认识错的原因是很重要的。否则，也不会知道错题本的重要性和好处。可是，在实际的使用过程中，错题本往往并不能得到学生的广泛青睐。

为什么呢？原因很简单，就是因为学生作为错题本的使用者，缺乏足够的获得感。换言之，就是满意度；也可以说，是体验不够好。因为使用效果有限，所以缺乏持续使用的动力。

那又是什么原因导致学生获得感不足呢？道理也很简单，由于错误地对待错误导致改错低效或无效，让学生缺乏足够的获得感。学生为什么会出现错误地对待错误的现象呢？正是由于对错误类型的分类和确认有误。