觀點：關于智慧教育的三種趨勢
我們的教育永遠都在進步，但目前相對西方國家，依然比較落后。
今天的孩子們接受到的教育的深度和多元化水平，是100年前的人們根本無法想象的。然而，全世界都在實踐的主流教育模式，在過去100年間卻基本沒有變化：學生早上來到學校，和其他幾十個學生一起坐在教室里，面對著老師，聽他滔滔不絕地講解45分鐘，休息10分鐘后換一個老師，換一個話題，接著來。
這樣每天6到8個小時，所有的孩子讀著同樣的課本，解答同樣的習題，背誦同樣的詩文。成年人的希望是美好的：孩子們接受了這樣系統的12年基礎教育之后，就能長大成人，進入社會，找到自己的角色。
18世紀歐洲的小學課堂
21世紀歐洲的小學課堂
這樣的教育模式既然存在了這么久，自然有它存在的理由。一代又一代的孩子這樣長大，不斷推動著社會的飛速進步。但是在這個系統里的每個人似乎都不怎么快樂。
先說老師吧。這個職業真的是無比辛苦，備課、講課、批改作業、解答學生的疑問、和有困難的學生交流、和家長溝通一個老師通常要帶幾十甚至幾百個學生，照顧到每個人是不可能的，但至少要在學生需要的時候幫助他們。
學生呢？每天被嚴格的時間表約束，幾乎沒有自己可以隨意安排的時間。不管喜不喜歡每個科目，都得按照老師的節奏和方式學習。回到家里還得做千篇一律的習題，不管這些習題對自己到底有沒有幫助。更悲哀的是，各種考試連綿不絕，孩子似乎每天都活在焦慮和陰影中，因為每次考試的成績似乎都會成為一個貼在腦門上的標簽。
做家長的是不是相對輕松一些呢？這個取決于家長自己。你可以把孩子交給學校就不管了，也可以每天陪孩子做作業，每周給老師打電話詢問情況，周末陪孩子去各種補習班。中國的家長大多數屬于后者，辛苦程度不言而喻。
為什么大家都不快樂？因為我們的教育模式是靜止的。每個人都是不同的個體，然而他們接受的教育卻是一模一樣的。這種模式看起來似乎很公平，然而卻是在泯滅人類一些寶貴的天性。
這種模式迫切需要革新。好消息是，巨大的改變正在悄悄發生。互聯網、大數據和人工智能的飛速發展已經為新一輪的教育變革打下了基礎，教育正在全球范圍內重新被定義。我們不妨把這種新的教育模式稱作智慧教育。
為什么叫智慧教育？因為這種新的教育模式不再是靜止的，而是動態的；不再是千篇一律的，而是個性化的；不再是單一呆板的課堂教學，而是體驗式的學習。這種教育模式用機器的力量使人類的智慧更自然更有效地發展和發揮出來。智慧教育具體有什么特點和趨勢呢？下面就來具體聊一聊。
一、個性化學習
雖然我們的大腦結構都是相同的，但每個人的思維方式卻截然不同。比如說，一些人喜歡用邏輯思考和分析問題，另一些人則更習慣用感知來了解事物。很多科學研究發現，學生如果用自己天性喜歡的方式學習，則學得更快，知識在大腦里留下的印象也更深刻。此外，學生只有在認為所學的知識或技能對自己很重要的時候，才會將學到的東西存進大腦的長期記憶中。所以，學習自己感興趣的東西，效果要比不感興趣的好得多。
所以，教育研究界有一個共識，就是老師在教孩子知識之前，首先要激發學生的靈感和興趣，英文是Inspire。最高境界的教育，不是把知識或者技能灌輸給學生，而是發掘學生自身的興趣，讓學生主動學習，主動思考，并在此基礎上創新。這就意味著，每個學生所學的科目和主題是完全個性化的，是學生自己主動選擇的。
但是要做到教學科目和方法的完全個性化，在傳統的學校課堂里是不可能的。一個班四五十名學生，m.dekuna.com，怎么可能照顧到每個人的興趣和偏好呢？如果這個任務完全交給老師來做，那一個老師肯定沒法照顧到幾十上百個學生，這就意味著，老師和學生的比例需要大幅提高，而這樣做的人力成本就太高了，也許只有一些收取天價學費的貴族學校才有可能做到。
可不可以讓機器來分擔這個工作呢？答案是肯定的。人工智能的飛速發展已經讓所謂的自適應學習成為可能。首先，電腦通過收集學生的學習行為數據，產生關于學生學習習慣和偏好的大量數據，然后，庫卡機器人，算法通過對數據進行系統地分析，自動調整學生下一步學習的內容，推薦適合學生的習題，甚至改變教授知識的方法。這個過程不斷地進行，數據越多，機器對學生的習慣和偏好掌握得越透徹，推薦的內容和方法也就越精確地匹配學生，學習效率自然不斷提高。
二、精細化學習
很多人上學的時候都有這種經歷：一開始學得很輕松，但隨著年級的升高，一些科目學得越來越糊涂，后來只能靠死記硬背和大量習題應付考試，考完之后立馬還給老師，最后似乎什么也沒學到。
為什么會這樣呢？原因是我們學習的過程太粗糙，一個概念還沒有理解透徹，就匆忙開始學下一個。很多知識，尤其是理科知識都是互相關聯的，前一個概念沒有完全理解，下一個就會有些糊涂，再下一個就完全摸不著頭腦了。這時候很多人可能會覺得自己不是學這個的料，開始厭惡這個學科，甚至對自己失去信心。其實大多數時候，這種情況和個人本身的智力和能力沒有太大關系，只是因為知識鏈條中的一個環節沒有掌握好，于是整個鏈條就斷了。
真正有效的學習應該是精細化的，就像幾百年前歐洲手工匠人的學徒制：一門手藝的每一個步驟都要練習到爐火純青，才能開始下一步。一個學徒，沒有十年以上的修煉，做出的東西是不可能像師傅做的一樣賣個好價錢。如今這個時代，已經很難找到這樣精細的學習了。知識爆炸、信息充斥，我們的時間也都碎片化了，每個人都沒有耐心進行深耕式的學習，很多東西僅僅學到一點皮毛就匆忙進入了下一步。
雖然并不是所有的知識和技能都需要精細學習，但是，在培養孩子學習方法和習慣的K12教育中，精細化學習是絕對不可忽略的。我們要培養學生嚴密的思維習慣和縝密的邏輯，就需要他們至少對一門學科能夠有全面深刻的理解。這對教學的要求無疑非常高。在一個四五十人的班級里，老師只能按照大家的平均進度教課，但班里面可能沒有一個人的學習進度是和老師的教學進度完全吻合，這樣的教學肯定無法使學生達到精細化學習。
人工智能則可以改變這個現狀。學生的學習進度不是由老師來決定，而是由無時無刻不在觀察學生學習的機器來進行實時調試。人工智能算法根據學生練習的表現推測學生哪些知識點沒有掌握，然后用加強練習、復習概念、舉更多例子等方法來彌補學習中的缺陷，直到整個知識體系鏈條掌握完整為止。這種方式的好處在于，一方面防止學生在掌握必要知識之前就跳到下一步，另一方面也節省了做無用練習的時間，使學習效率大幅度提高。
三、沉浸式學習