文｜适道
7 月 17 日凌晨，前 OpenAI 联合创始人，前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 官宣了自己的创业项目 Eureka Labs，一家 AI+教育公司。其首款产品将是一门指导学生训练 AI 模型的本科课程 LLM101n，类似于缩小的 AI Agent。
他描述了一种全新的学习体验：学科专家稀缺，精通外语的学科专家更稀缺，正如费曼无法亲自指导全世界学物理。然而，这一切将由 GenAI 改写——帮助教师设计课程，帮助学生完成课程，让全球 80 亿人革新学习体验。
Karpathy 指出，无论是在特斯拉搞产品开发，还是在 OpenAI 搞 AGI 研究，都是副业，如今的 Eureka Labs 才是自己的心之所向。
热衷教育行业的科技大佬不在少数。例如吴恩达，他与 Daphne Koller 共同创办了在线教育平台 Coursera。
另一位就是酷爱翻教科书的比尔·盖茨。上周，他更新了博客文章 My trip to the frontier of AI education，讲述了自己最近一次 「奇幻之旅」——新泽西州纽瓦克市的第一大道小学。
想象一下，在化学课堂上，学生不再对着枯燥的公式发呆，而是用棉花糖、水瓶、气球等日用品，自己动手做实验，通过观察棉花糖在不同气压下的体积变化。化学老师 Melissa Higgason 采用了 AI 的建议，将抽象的 Boyle 定律变成了趣味实验。
在语文课堂上，学生不需要绞尽脑汁揣摩作家心理，而是与 「AI 版盖茨比」 对话几个回合，探索出 「他为什么看远方绿灯」 的更多细节，顺便完成一篇读后感。课后，老师不必逐字批改 180 篇作业，因为 AI 有能力处理学生们的开放性回答——按照给定标准划出评分依据，便于老师最终打分。
在 AI 工具的帮助下，未来教育的诸多景象已经上演。
这款让比尔盖茨盛赞的 AI 教育应用，就是由可汗学院开发的 Khanmigo。作为 「全科学霸」，它不仅能够解释复杂的概念，创建相关数学问题；还会通过苏格拉底的方法鼓励学生独立解决问题。身为 「全能助教」，它不仅能够帮助老师编写教案、规划课程；还能批改作业，跟踪每一位学生的学习进度，将 AI 深入融进教学工作的各个环节。
众所周知，教育与眼下这波 AI 浪潮完美适配，已经成为 GenAI 落地的绝佳领域。据 Techcrunch 报道，美国最受欢迎的 AI 辅导应用皆为中国制造——「大厂」 派：作业帮 Question AI、字节 Gauth；「非大厂」 派：Answer AI。
看似还是老一套 「拍照搜题」，其底座却是 ChatGPT 等优秀大模型，实现了 「丝滑体验+强悍能力」 的完美结合。这些 「出海卷王」 凭借不到 100 美元的年费，抢夺着 Kumon 等传统教培巨头的饭碗，卷出了千万美元年营收。
但如果我们跳出来看，可以发现——虽然聊天机器人在教育领域初见成效，但它绝对不是 AI 教育的终极形态。那么，AI 教育存在哪些确定的趋势，哪些未被察觉的机遇？
既定：教育变革的大框架
去年年初，ChatGPT 引发全球兴奋和恐慌之时，a16z 率先得出结论：教育不会被 AI 替代。因为人类对学习的渴望源于自驱力，属于一种本能。反而，大家会因为资源的唾手可得，展开更深入和广泛的学习，例如维基百科。
一、1v1 将成为主流
科学家发现，接受 1v1 教学的学生，比传统教室的孩子表现更好。对此，学术工具 Numerade 的 AI 导师 Ace，可以生成个性化学习计划，根据学生的技能水平策划合适的内容。
AI 还可以成为专家和学术名家。对于重视 「师徒传承」 的行业，等于彻底将技能传给了普通人。想象一下，当你和 「AI 版比尔盖茨」 聊天；「AI 版柏拉图」 聊天会是什么体验？这正是创业公司 Delphi 尝试的方向。我们也在上述 Khanmigo 中看到了类似创新。
二、个性化学习变为现实
有了 AI 加持，无论是从学习方式、需求 （视觉与文本与音频）、内容类型 （引入最喜欢的角色或最喜欢流派），再到课程，一切都可以变得个性化。例如，Cameo 推出了一款以 Blippi、蜘蛛侠和其他动漫 IP 为特色的儿童产品。有位妈妈甚至要求 「蜘蛛侠」 鼓励孩子学习和训练，这很有效。
而且，AI 可以游刃有余地应对不同类型的学习者：无论是学科天才，后进生，还是敏感不爱举手的孩子等等。ADHD 狂喜。
三、定制版 AI 工具崛起
a16z 认为，大学是一个理想之地。因为其环境人员和组织密集，受欢迎的产品可以通过学生组织、俱乐部活动迅速铺开，收集口碑。
学生和教师是很多生产力软件的第一批采用者。例如，Canva 创始人所在大学的学生，利用设计平台制作学校年鉴；西北大学营销学教授使用 Qualtrics 为 MBA 和博士生收集数据。
除此之外，很多老师容易被琐事拖累，工作强度高但工资低。AI 可以创建计划和教学大纲初稿，减轻教师的工作量。通过释放时间，教师可以专注于其他工作，比如给予学生更为个性化的关注。
学生也喜欢寻找创造性的方法，典型代表就是 「拍照搜题」。a16z 举了 Chegg 的例子，预测 AI 教辅应用的机会来了。
这点已经得到验证，Chegg 最新推出了一个新的自动回答系统，并开发了一个教育专有的人工智能平台，包括 26 个大语言模型，这些模型专门为教育领域进行了垂直化定制。除此之外，还有专注解决数学题的 Photomath、Numerade 等应用，以及刚刚列举过的 「出海卷王」——Question AI、Gauth、Answer AI。
四、旧时代的标尺不再适用
用 AI 写作业算作弊吗？a16z 的观点是，不能拿着旧时代的标尺给 AI 时代的作业打分，新的评估工具将被开发出来。
下一代工具可以帮助学校更好地评估学生的学习成果和颁发证书，这些工具也可能会成为应用人工智能的杠杆，给老师和学生减负。
可汗学院创始人，萨尔·可汗在新书 Brave New Words 中，专门开辟了一章讨论作弊。他指出，作弊在 AI 之前也很猖獗。如果要说有什么不同，AI 只是把这个问题凸显了出来，或者说让作弊 「平权」。即，让人人都可平等地作弊......
不过，一个 「中间地带」 值得我们思考。例如在 Khanmigo 上，你可以与 AI 一起写作业，但 AI 提交时，老师收到的不仅是最终输出，还包括学生和 AI 的交流过程。AI 会说：我和 Adam 写了四个半小时，发现她在论点陈述上有困难。你看，这是完整的对话记录。」
五、事实核查至关重要
华盛顿大学刊登在 WSJ 的一项研究显示，72% 的受众在阅读 AI 撰写的新闻时，认为其是可信的，尽管事实并不准确。
在 AI 时代，人们会盲目信任自己认为值得关注、尊重的人物、品牌和 「专家」。
我们可能会创造这样一代人：有能力，但不了解基本细节，当底层细节的详细知识变得重要时，这可能会导致边缘危机。以 Web 开发为例——大家远离低层次的硬件、基础设施和后端，进入了一个 GitHub Copilot 的世界，前端工程师几乎不需要接触数据库或后端。甚至还存在针对普通用户的无代码解决方案。一旦后端出现关键的错误，没有任何人明白如何修复时，将会发生什么事？
机遇：AI 教育应用的全景 「藏宝图」
比尔·盖茨在为萨尔·可汗的新书 Brave New Words 作序时写道：每一次变革创新，都会有人担心机器会抢走工作。但说到教育，AI 工具和辅导员永远不可能，也不应该取代教师。AI 能做的是支持和增强教师的能力。
这个观点与 NFX「持续性创新」 不谋而合。即，一些行业在引入 AI 后，规模也会无限扩大，催生出一些利基市场。这里正是初创企业的制胜之地。关键在于，你要认清行业将发生何种变革，流程将出现哪些变种，机会蕴藏在变化之间。
目前，AI 教育应用百花待放，「拍照搜题」 似乎独占鳌头。然而，在巨大的市场中，不可能只存在围绕单一环节的单一工具。那么，在 a16z 预测的大框架下，会诞生何种六边形战士？
近日，K-12 机构创始人 Laurence Holt，TeachFX 产品负责人 Jacob Klein 共同更新了 A Map of Generative AI for Education。全文长达 2 万字，涵盖了 AI 教育的方方面面——详细探讨 AI 工具在教师帮手、课堂材料、评估与反馈、学生帮手等 5 大环节的 70 个细分场景。
不夸张地说，在教育行业内，每一个正在发生，即将发生的 AI 变革机遇都体现在这张 「藏宝图」 中。
一、教师好帮手
1、课程生成工具
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受教师指导——例如，x 分钟的小组合作，y 分钟的课堂讨论等。
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融入课程中，建立连贯的知识体系——例如，能够记住并理解两周前的内容，以及接下来会出现的内容。
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生成高质量标准的课程——例如，根据 Rosenshine 提出的教学原则或其他类似的评估标准生产课程。
2、教学辅导工具
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工具允许教师录制课程，并生成自动分析和反馈。
例如，TeachFX、Edthena 在课后提供分析。未来工具可能会进行实时指导，帮助教师在基于数据的框架 （如 Marzano 或 Danielson） 上进行指导，支持全校实施。
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音频质量仍然是一个未解决的问题。
3、教学顾问
一位小学教师发现一部分学生不理解负数，怀疑是他的教学方法出了问题。因此，他采用 AI 顾问，评估教学计划和学生的课堂反馈。AI 顾问帮他联系了志同道合的教师，推荐了文章、论文，促成了一场包括 AI 学科专家在内的讨论会。最后，这位教师找到了一种新的教学方法。
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EduGPT 等工具已经出现，扮演教学顾问的角色，以及扮演针对不同科目和主题的多个顾问。
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如果对教学法进行微调，AI 工具可以扮演教师的教练——就教师讲授的具体方法提供建议，提出替代方案，诊断学生的优势和误解。
例如，TeachingLab.ai 和 Coteach.ai 等工具可以理解现有课程，向教师提出改进建议——包括改变节奏、加入内容、活动来检查学生是否理解、提供支持以确保学生掌握基础技能，与学生已学的概念建立联系。
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AI 驱动的协作工具可以为在线专业学习社区注入新的活力，否则这些社区往往无法吸引足够的教育工作者。AI 可以了解每位教师的工作重点和挑战，将他们与类似处境的教育工作者相匹配，并在对话中注入相关研究和博客文章。
4、课堂管理模拟器
模拟器广泛地用于培训飞行员、外科医生，甚至 CEO。为什么不能用来培训教师呢？教师发展信托基金正在研究这个问题。
深夜，一名白天遭受 「重挫」 的教师，想通过模拟课堂场景来磨练自己。AI 可以扮演学生，不仅重现白天的 「惨状」，还会表现出学生们的真实个性。教师在尝试不同方法的过程中，将得到可行的专家建议。未来工具可以利用 AI 代理扮演特定个性的学生，然后实时与人类教师互动。
5、学生数据分析
一位小学教师通过数据以分析接受干预的学生成长情况：成长是否加快了？谁对干预措施有反应，谁没有？作为一个集体，他们最常遗漏的字母组合是什么？他们不再需要学习哪些技能？教师用这些数据来优化教学，并将学生重新分配到更适合他们的干预小组。
虽然学校收集了大量数据，但可利用的只是一小部分。
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AI 工具可以抽取学生数据 （例如，以 CSV 格式或通过 API 从 SMS、LMS 或专有应用程序中） 并进行分析，建议最佳的学生分组、重点领域，生成意见。
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AI 工具能够执行分析，生成数据可视化的工具——包括 OpenAI Advanced Data Analysis 和 Fluent。例如，特定理解教育数据的工具，如 Doowii 和 Strived.io，正在出现。
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AI 工具允许进行多层次的分析——例如，你可以上传几届学生的 NWEA MAP 数据，要求工具找出增长最快和最慢的领域；提出更高层次的问题，包括分析暑期可能出现的学习退步，辅导计划是否产生了积极影响；将多个来源的数据结合起来，以构建一个详细、跨学科的班级画面。
二、学生的好老师
1、全天候 1V1 辅导员
AI 不仅是一个练习 APP，更有望成为口袋里的辅导老师，就像在与真人辅导员互动。目前，AI 工具在语言方面的表现最为突出——写作辅导员 （Quill、StoryBird.ai、Caktus、StorySeed）；外语辅导员 （Duolingo、LangoTalk、Iago、Supernova）。但在编程方面，其表现只能说是帮手——编程工具 （CodeSignal Learn, Replit)。奇怪的是，AI 并没有在学习数学方面利用其天然优势。
待解决的问题有很多。
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Khanmigo 使用成本很高，尽管肯定会下降。但 CK-12 的 Flexi 与其类似，却直接可以免费使用。
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所谓 AI 辅导员的用户体验往往更像跑步机，不像与人类辅导员那样建立信任关系。例如，他们使用的是文字聊天界面，部分原因是文字转语音的速度仍然太慢，让人感觉不自然。
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「作业辅导」 现有工具，如 Brainly、CourseHero、Project Chiron、Studdy、CheggMate、Symbolab 等；实践应用，如 edia；测试准备应用，如 r.test 和 Archer。这些工具提供了逐步解决方案，但不能算是一个真正的辅导体验，因为它们剥夺了学习者寻找自学路径的机会。
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目前还没有针对在人类辅导中最有效的——一周三次密集课程设计工具。随着时间的推移，这个问题将得到解决。AI 辅导员可能会更进一步：提供一种身临其境的场景 (例如，通过 VR） 和基于叙事的学习情景 （例如，通过视频、 EngageAI Institute），它们极具吸引力，能更好地反映真实世界。
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聊天机器人缺乏对学生草图做出回应的能力。这种情况很可能在 2024 年发生改变，因为多模态是人工智能模型创新的核心重点。（这段写于 2023 年，目前已经得到改善）。
2、孩子们的阅读教练
一位小学教师为学生提供了一个工具，让他们根据正在学习的希腊神话单元创建自己的课外读物。AI 工具可以按照每个学生最喜欢的神话人物为他们生成一本 Mini 书，并绘制匹配插图。书中包含了嵌入在文本中的理解检查。
年龄小的读者需要大量的阅读材料进行练习。但是，根据学生的阅读水平和兴趣来策划一套叙事性和非虚构性相结合的书籍非常具有挑战性。
对此，AI 工具，如 LitLab、Project Read 和 Storywizard.ai 可以在教室图书馆中找到合适的课文，或生成适合的新课文，根据学生的语音表现来确定适当的教学策略，并在教学过程中包含理解检查，以确保学生对所学内容的理解程度。它们也可以确保词汇在课文中得到强化，而不是只出现一次，那样会增加学习难度。
随着语音转文本能力的显著提高，例如 Microsoft Reading Coach、Ello、Edsoma 和 Amira 等工具已经融入了倾听学生阅读、给出实时反馈，基于阅读科学构建学习路径的能力。
孩子们可以自定义角色，将自己置身于故事中，选择情节的展开方式 （学习故事结构），甚至改变插图风格。
3、好奇心教练
一名学生刚刚上完一节无线电传输课。她很好奇为什么天线能传递信号，而直流电路中的电线却不能。因此，她询问 AI 工具，并获得了一个插图概念地图——展示她的探索路径和其他探索建议。于是，这名学生通过伽马射线的介绍，进入了黑洞的话题，与两周前结束的探索产生了联系。最后，她意识到自己还需要进一步了解黑洞。
在 K-12 学生的生活中，很少有时间自主探索。AI 工具有望在这方面发挥作用。它们可以记忆大量的信息，超过任何一个人类。因此，其能够提供更多、更广泛的知识资源，帮助学生进行自主探索和学习。
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HelloWonder 是一个带有聊天机器人的安全浏览器，旨在满足小孩子的好奇心。Curio 和 Moxie 类似，采用的是语音机器人。Portola 同样适合小孩子，更注重创造力。
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SocratiQ，类似 Miro+维基百科。这类工具像在大型图书馆里漫步，或者像 Neal Stephenson 小说 《钻石时代》 中的 Young Lady's Illustrated Primer。
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这些工具也可以成为社交工具，让孩子和志趣相投的同龄人联系起来，激发它们对深入研究或新项目的兴趣。这些工具还可以向家长、老师和专家提供信息摘要，便于他们引导孩子的好奇心，并进入某个领域的专业世界。
4、学生的学生
费曼学习法的关键环节：假装将自己学到的知识教给一个小孩子。
AI 工具可以扮演 「小孩子」 的角色，让学生教授给定的主题；充当苏格拉底式的提问者，以加深学生的理解；充当教育游戏中的 NPC 完成相关任务，扮演学生的学生。
5、「双 A」 学习者的福音
假设你是一名患有 ADHD 的高中生，你的 AI 助手可以登录并浏览学校的 LMS，帮你将作业分解成易于管理的任务，给出 DDL 并提醒。该工具可以跟踪你的行为，为最佳工作时间段提供建议等等。而且，它还加入了游戏功能，对专注和任务完成情况进行奖励。
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AI 工具能够为特殊学生的整个教育过程中提供额外支持，效果尤为显著。
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AI 工具可以提供辅助写作支持 （如启动提示）、替代输入法 （如语音识别）、执行功能支持 （如计划工具）、视觉支持以及实时课堂支持 （如文本到语音和语音到文本）。
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AI 个性化学习工具能够调整教学进度，提供替代性解释，并为特定技能提供支撑。例如，Goblin.tools 利用 AI 帮助阿斯伯格学生完成撰写读书报告等任务，并将这些任务分解成一系列更简单的步骤。
