為什么自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)不是K-12教育的救世主？
在《像淘寶店一樣做個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦——論萊布尼茨系統(tǒng)的誕生》一文介紹了基于知識(shí)圖譜的個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的基本原理。那篇文章解釋了做一個(gè)合格推薦系統(tǒng)所需的人力成本和時(shí)間成本。如果一個(gè)教育公司不關(guān)心遺產(chǎn)而關(guān)心資產(chǎn)的話，它很難打造出在國(guó)際上有競(jìng)爭(zhēng)力的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的。 這篇的觀點(diǎn)更為激進(jìn)。即使我們能做出一個(gè)完美的基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)推薦系統(tǒng)，也無法革命性地改進(jìn)K-12教育的生產(chǎn)力（特別是在公立學(xué)校系統(tǒng)中）。請(qǐng)注意我并沒有為這個(gè)判斷加上“中國(guó)”這個(gè)限定詞；事實(shí)上，在美國(guó)K-12場(chǎng)景中，沒有任何一款以知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在大規(guī)模可控實(shí)驗(yàn)中證明了教學(xué)效果的優(yōu)越性。為什么自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)看上去這么美，現(xiàn)實(shí)卻這么殘酷？第一，K-12對(duì)于個(gè)人學(xué)習(xí)速度差異的容忍度太差（教學(xué)進(jìn)度被大綱高度約束）；第二，我們對(duì)于學(xué)習(xí)過程本身的理解太淺了，止于測(cè)評(píng)，而不及教學(xué)。因此，在不比寬度只比深度的K-12領(lǐng)域，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)沒有優(yōu)勢(shì)。這并不是說它一無是處，而是說需要找到它自己的產(chǎn)品市場(chǎng)契合（product market fit）。在學(xué)生學(xué)習(xí)自愿，學(xué)習(xí)深度較淺，學(xué)習(xí)速度是客戶剛需的學(xué)習(xí)任務(wù)中，自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)有其用武之地。基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)究竟有啥用？假設(shè)有人把《五年高考三年模擬》這套書變成一個(gè)基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)推薦系統(tǒng)，它和紙質(zhì)原版的優(yōu)勢(shì)在哪里？有兩類題不用刷了：已經(jīng)掌握的（比如答對(duì)概率>95%），根本沒有掌握的（比如答對(duì)概率<30%）。雖然不同人可以跳過的題是不相同的，但是我保守估計(jì)在相同效果下，每人的刷題數(shù)量可以降低30%以上。第一，前置知識(shí)點(diǎn)不掌握的優(yōu)先刷；第二，過難的題目排后刷。（3）知識(shí)點(diǎn)的掌握程度的定量測(cè)評(píng)作為自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的副產(chǎn)品，用戶可以看到自己在各個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度的估計(jì)。從提分的角度，我愿意大膽猜測(cè)這些改進(jìn)并沒有什么用處：對(duì)于大部分高三學(xué)生而言，少刷題省下來的時(shí)間干什么？答案是繼續(xù)刷題。只要邊際回報(bào)率為正，即使是0+（向右趨近于0），學(xué)生也會(huì)刷題。在現(xiàn)行考評(píng)制度下，自學(xué)大學(xué)內(nèi)容的回報(bào)率可能還是負(fù)的。沒有額外教學(xué)環(huán)節(jié)，刷題的提分效果有天花板對(duì)于非天才而言，如果刷題有用，還要老師干嘛？因此，單純的練習(xí)（即使是帶文字講解的練習(xí)）是有提分上限的；更高效的練習(xí)只是更早地碰到這個(gè)提分天花板而已。如果時(shí)間不夠，可能有人達(dá)不到這個(gè)天花板；但是對(duì)于大部分人而言，時(shí)間是充裕的。推薦非練習(xí)類學(xué)習(xí)內(nèi)容？非常遺憾，這不是基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠做的。成績(jī)提不上去的原因主要是不學(xué)，而不是學(xué)了不會(huì)大部分買了《五年三年》的學(xué)生并沒有啃完這個(gè)大部頭，因?yàn)樗麄內(nèi)狈ν瓿蛇@項(xiàng)艱巨任務(wù)所必須的動(dòng)機(jī)和毅力。盡管有證據(jù)顯示降低難度從而給與學(xué)渣更多的成就感可以增強(qiáng)他們的投入程度，但是從邏輯上講自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)本身并不解決動(dòng)機(jī)問題。雖然改造《五年三年》是一個(gè)極端的例子，但是它是自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)在K-12應(yīng)用困境的一個(gè)縮影。具體而言：（1）因?yàn)椴还膭?lì)學(xué)習(xí)速度的差異化，所以提高速度沒有意義每個(gè)學(xué)段都有按部就班的教學(xué)大綱，老師的考核以完成這個(gè)教學(xué)任務(wù)為準(zhǔn)，而不是以最大化學(xué)生學(xué)習(xí)內(nèi)容為準(zhǔn)。此外，因?yàn)楣降目剂亢蛶熧Y能力的限制，也不鼓勵(lì)學(xué)生根據(jù)自己的節(jié)奏學(xué)習(xí)，學(xué)得快孩子還是得在終點(diǎn)線上等大部隊(duì)過來匯合。（2）對(duì)于教學(xué)指導(dǎo)而言，自適應(yīng)教學(xué)系統(tǒng)的分析粒度太粗老師并不怎么關(guān)心粗粒度知識(shí)點(diǎn)的掌握狀況（比如一元二次方程的求根公式），而比較關(guān)心學(xué)生對(duì)于知識(shí)點(diǎn)細(xì)節(jié)的掌握（比如求根公式的b前面是不是忘記添加負(fù)號(hào)）。分析引擎不能提供細(xì)粒度的教學(xué)數(shù)據(jù)支持，就無法切入教學(xué)環(huán)節(jié)，提高教學(xué)質(zhì)量。而之所以不能把老師批卷子的過程自動(dòng)化，事實(shí)上體現(xiàn)了算法對(duì)于學(xué)習(xí)行為的理解還是太少。學(xué)習(xí)是承認(rèn)自己的無知，并拿出撞了南墻也不回頭的倔勁與自己的無知做斗爭(zhēng)的過程。除非對(duì)于所學(xué)內(nèi)容非常感興趣或者有超乎常人的意志力，否則學(xué)習(xí)就是一件反人性的事情。一個(gè)學(xué)生同時(shí)喜歡語數(shù)外+文綜三科或者理綜三科的概率小到可以忽略不計(jì)；因此總有一科（或者幾科）對(duì)于學(xué)生而言是打心底里討厭，再怎么自適應(yīng)也是討厭。超越基于知識(shí)圖譜的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)籠統(tǒng)的說，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析要解決的大問題是以下三個(gè)：（1）學(xué)生現(xiàn)在學(xué)成什么樣了？任何一個(gè)學(xué)習(xí)淘寶/amazon/Netflix/今日頭條的推薦系統(tǒng)，它都在第一個(gè)問題上做功夫；因?yàn)樗仨氉鰞蓚€(gè)核心假設(shè)：（2）系統(tǒng)的任務(wù)是識(shí)別并利用偏好，而不是改變偏好。然而不幸的是，學(xué)習(xí)這件事違反了這兩個(gè)核心假設(shè)。知識(shí)點(diǎn)的掌握程度是可變的，因而不是穩(wěn)定的；學(xué)習(xí)系統(tǒng)的目的不僅在于識(shí)別知識(shí)點(diǎn)掌握程度的強(qiáng)弱，更在于讓學(xué)生習(xí)得其薄弱的知識(shí)點(diǎn)。如果說第一個(gè)假設(shè)還是個(gè)技術(shù)問題，那么第二個(gè)假設(shè)就是方向問題了。讓我繼續(xù)用淘寶推薦的例子來解釋目前主流的推薦系統(tǒng)和學(xué)習(xí)推薦的核心差別。假設(shè)明天教育部宣布，所有人都必須喜歡闊腿褲，而不能喜歡連衣裙。那么淘寶面臨的問題是，怎么樣引導(dǎo)用戶通過一系列搜索行為，讓歡樂頌同款連衣裙的粉絲最后買了闊腿褲。我相信有過協(xié)同推薦算法經(jīng)驗(yàn)的同志看到這個(gè)問題肯定是一臉蒙圈了，但是這就是學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)要解決的問題。教育部說所有人都要掌握力的平衡，但是現(xiàn)在用戶就是對(duì)找力無感，怎么樣通過一系列題目的練習(xí)使得用戶變成力平衡小達(dá)人？這個(gè)問題事實(shí)上涉及到我們對(duì)于學(xué)習(xí)過程的理解，而大多數(shù)情況下學(xué)習(xí)過程對(duì)于我們而言是一個(gè)黑盒。我也沒有看到哪家自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)真正系統(tǒng)性地思考這個(gè)問題。即使是行業(yè)標(biāo)桿，在推薦時(shí)，主要以提高測(cè)評(píng)精度為主，而不是以提高教學(xué)效果為主。如果測(cè)評(píng)內(nèi)容和學(xué)習(xí)內(nèi)容的相關(guān)性不高，那么基于測(cè)評(píng)設(shè)計(jì)的自學(xué)推薦系統(tǒng)不能真正提分也不讓人驚奇。從美國(guó)經(jīng)驗(yàn)來看，真正有效的學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)是從后兩個(gè)問題入手的。這里介紹一個(gè)從第三個(gè)問題入手的翹楚，Reasoning Mind。Reasoning Mind將俄羅斯小學(xué)數(shù)學(xué)的紙質(zhì)教案變成類似于人機(jī)對(duì)話的人工智能輔導(dǎo)，不僅大大提高了學(xué)生的課堂投入時(shí)間（根據(jù)一項(xiàng)測(cè)評(píng)指標(biāo)投入度從60%提升到90%），而且多次在大范圍的隨機(jī)試驗(yàn)中獲得統(tǒng)計(jì)上顯著的提分效果。而頗讓我震驚的是，Reasoning Mind事實(shí)上沒有任何比算平均分更復(fù)雜的測(cè)評(píng)技術(shù)。整篇文章有些悲觀，因此末了來點(diǎn)雞湯提提神：作者：馮俊晨
圖片來源：網(wǎng)絡(luò)
內(nèi)容來源：愛行知（ID：k12edu-tech）
轉(zhuǎn)載：在線教育行業(yè)觀察（ID：edu-look）
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