不明覺厲的自適應學習到底有沒有用？

小U說

自從本月月初朗播網發布了國內首款自適應英語學習系統TOEFL Online 3.0，英語流利說和51 offer 緊隨其后，同時發布了各自的自適應移動英語產品——懂你英語和51pass。那么，自適應學習系統——這一頂著AI人工智能光環的產品，真的能為我們帶來更好的教育嗎？

自適應學習：理想很豐滿，現實很骨感

自適應學習技術是人工智能在教育領域中的一種拓展，很多人賦予了它顛覆傳統學習模式、讓學習更有效率的厚望，然而在實際操作中，自適應學習技術在理論和實踐上都引來了各方質疑。

首先，教育是一門具有人文氣息、需要植根于人與人之間的互通交流的事業。而“人性化”這一點，顯然是目前的自適應學習所無法達到的。雖然人工智能近年來已經取得了長足發展，然而究其本質，仍然是通過擴大數據儲量、提高運算速度，從而基于大數據的“量變”所引起的“質變”。

其次，教育一詞可拆解為“教”、“育”二字。如果說“教”即“教書”，而“育”則是“育人”，二者相輔相成，不可割裂。然而針對中國教育重應試的現狀，中國學生更為缺少的是“育”的部分。例如德育教育、“三商”教育等等。可是，以朗播網的產品延伸路線為例，從托福考試逐步拓展至雅思、SAT、GRE，其集中解決的還是以應試為目的的“教”這一部分，而“育”的方面，還是要靠真正的教師來完成，而非自適應技術。

第三，“教學有法，教無定法，貴在得法”。教師在教學方面應該更注重于關照不同學生的個性化發展、因材施教。然而目前自適應學習的教育產品，其深度學習和個性化匹配的能力尚不達標。目前的自適應學習產品的總體思路主要是“通過數據收集，將原本非標準化的英語學習過程標準化”。如果說，AlphaGo贏得人機大戰的主要原因是遵循了一套固定不變的標準和章法，那么對于教育而言，是沒有一套這樣的標準和章法可以遵循的。

最后，自適應學習拼的不是簡單的代碼或者幾個算法，而是收集、分析、運用和維護海量的學習數據，涉及到大數據的沉淀、檢測和推薦算法的精準性。這需要有一個頂尖的研發團隊來做，而在這其中，數據科學團隊是最重要的。數據科學團隊需要懂得貝葉斯理論、信息論等高級的算法和數據分析技術，而且還要不斷地對算法進行優化，甚至根據需要開發新的算法。縱觀全國，目前自稱為“自適應學習”的公司都還不具備這樣頂尖的數據科學團隊。

自適應學習：最好的定位是輔助工具

互聯網+時代的大背景下，通過互聯網技術助力其他行業領域的發展是其關鍵內涵。因此，自適應學習技術對在線教育的輔助性作用還是值得肯定的。

縱觀目前的在線教育市場，與自適應學習技術的結合主要存在于語音識別、手寫識別和智能解題技術、智能輔導系統領域。

在K-12領域，自適應學習技術在在線題庫產品中的運用還是可圈可點的。自適應學習技術可以提供覆蓋初高中所有知識點的練習題，并實時提供做題報告，評估能力，預測考試分數的功能。

在語言培訓領域里，英語流利說的付款產品“懂你英語”則是通過語音識別技術，給予多維度、多粒度的口語評分和反饋；英語學習平臺vipabc則是通過動態課程系統來根據學習者的學習進度、水平、興趣、反饋等來智能匹配學習教材和外教。

古語有云，師者，傳道授業解惑也。自適應學習技術，目前最多可以達到基礎的“授業”水平，教育的真諦“傳道”與“解惑”，還是必須要依靠人去完成。沒有人的參與，只能是自學，而不能稱之為教育。

圖片來源：網絡

內容來源：互聯網學習觀察家（ID：elearninggcj）

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