深度好文丨AI時代的教育洞察：技術將在哪些層次影響教育？
AI教育的熱度不斷攀升，但是有兩個大難題擺在行業面前。
首先，AI技術迭代速度極快，人類尚未明確當前AI的能力邊界。若未來數月內發布更先進的ChatGPT5，以其過去的每次新版本新能力表現，將迫使現有AI教育產品重新定位與設計。再如，AGI（通用人工智能）如部分專家預言在三至五年內實現，現行教育體系將面臨徹底重構。當前的教育機構和體系，基于印刷術這一技術建立，僅有五六百年歷史；因新技術而變革教育體系實屬正常。
其次，這代AI技術與教育的關系牽涉計算機科學、腦科學、現代哲學、社會學、語言學等多學科領域，單純從教育視角討論AI與教育，難免失之偏頗。這代AI不可簡單定義為概率模型，其創新與推理能力應被重新審視。AI能創造出世界上不存在的充滿想象力的圖像，已體現出其創新能力。建議多參考具備跨學科背景的世界級專家觀點，尤其是腦科學、現代哲學、語言學領域的學者，他們的觀點不一，但可以獲得超出預設的緯度。
假使是頂級專家，對此仍存爭議，因此，本文要先聲明一點：今天所談內容也許有90%的概率是錯誤的，只是希望能為大家探索未來提供一些啟發。
一 為什么AI對教育影響巨大？
在ChatGPT3.5剛發布時，身邊的教育行業從業人員就對三個問題頗有興趣：
1.這一代AI的能力上限在什么地方？AGI是否未來十年可實現？
2.美國教育委員會（NEA）是否考慮修訂課標（CCSS/NGSS）？
3.Canvas、Duolingo等公司是否認為建構主義教學與當下的學習科學需要修訂？LMS（Learning Manage System）是否不再適用？
在有機會走訪美國十多個各領域專家，并與企業高管訪談后，這三個問題得到的答案是這樣的：
1.不知道。即使美國AI大廠的技術人員有的認為AGI在未來三五年可以實現，有的認為不可能。
2.不知道。與一位NEA專家委員會的人聊了，他們目前正在討論這一問題，但尚無結論。
3.Canvas等公司說不知道，他們確實擔心LMS系統有被顛覆的可能性，也想聽我們的意見。
換句話講，AI教育這事情太復雜了，對岸與我們一樣處于懵的狀態。為什么全都處于一個不知道的狀態？“技術決定教育”的觀點認為，媒介技術決定教育，決定教育的三個層次：1）決定知識體系與學科體系；2）決定人應該獲得與可獲得的能力體系，也就是教育目標與評估標準；3）決定人的三觀，人生觀，價值觀，世界觀。
簡單地講，人類的大腦也是一個有上千億參數的生成式AI，在出生之前經過預訓練，不同人有些許差異。影響后天智能水平是數據量與數據模態，并且這個AI是否能夠獲取到自我價值感，獲得愉悅感，也是輸入到這個AI的數據量與多模態決定的。
一個有些憂傷的案例是，一個孩子天生的智商，有遺傳性但更多是隨機性。在后天中，其成長家庭會對其智商發展影響巨大。一個父母均為高知教授的家庭，日常對話比普通家庭多出上萬個詞匯，特別是一些思維性詞匯，如“結構”“論證”“全局”“辯證”“自洽”等等，這些詞匯對兒童大腦結構的生成影響巨大，某種意義上講，教授家庭出中的孩子大腦可能比普通家庭多于上萬個由復雜詞匯演化成的微型CPU。
再進一步講，系統性思維能力的培養，與孩子寫作文章的長短有關。手寫八百字的文章，與電腦輸出萬字的文章，結構復雜度就是兩碼事。美國小孩子從小用電腦進行萬字以上文章的輸入輸出，其長大后系統性思維的能力就比中國孩子用手寫八百字要高出很多。長期使用Miro，Notion等復雜媒介工具進行問題研究的孩子，其長大后就比用Word寫個千字文章孩子的復雜問題解決能力高很多。
這些描述，學術上并不嚴謹，只是向大家說明一點：因媒介技術提升了信息輸入輸出能力，那么腦結構會不同，教育水平就會因此大幅提升。國家提出的以教育數字化為突破口建立教育新優勢與新賽道，是非常正確與緊急的，我們國家已經落后兩代，美國已經教育AI化，我們還沒有完成教育數字化。各項教育數字化投入并沒有落實在媒介技術上，沒有落實在影響高質量數據吞吐上，而是落實在精準刷題的低質量機械學習上，落實在了大量華而不實的智慧校園上。
媒介技術同時也決定了人的三觀。勒石燕然，青史留名，那也得有紙有墨有石頭。有了紙墨，這些英雄才子們才有了洛陽紙貴、流芳百世、遺臭萬年的成就，如果沒有媒介技術，英雄人物們只能黃土一埋連塊墓碑都沒有，活在虛無縹緲的傳說中。
還有一點，當一個人的哲學造詣、專業造詣達到一定高度后，大腦結構確實不同，令其產生愉悅感的事物也不同，某種程度上會更加注重精神層面而不是物欲層面。所以古羅馬追求哲學家治國是有腦科學依據的。
對媒介技術與教育的關系，這里不細講太多，總結為一句話：這一代AI技術，屬于人類所有的文字語言再發展，與印刷術、互聯網有相同甚至更深遠的影響力，將重構教育的所有架構：重構知識與學科體系；重建教育目標、評估標準與教育組織；重新尋找人之為人的人生價值。
二 教育科技類產品的AI研發動向觀察
觀察教育科技類產品在AI方面的動作，以ClassIn為例，其在AI方面主要有三個產品：1）AI Classroom；2）ClassIn未來學習空間；3）TeacherIn教師社區。前兩個與大家關系較大。（注：ClassIn在AI教育方面的產品計劃建立在一個前提下：建構主義教育理論不會顛覆，LMS為核心的教育數字化產品體系不會發生根本性變化。）
一） AI Classroom
教室是當下教學的第一場景，ClassIn AI Classroom的基本構件包括：
· 耳朵：AI陣列麥克風。一個這樣的麥克風，可以收取70平米左右的聲音。
· 眼睛：前后AI攝像頭。由前后兩個AI攝像頭。
· 嘴巴：自然聲場吸頂音箱。
· 四肢：由觸控雙屏組成。
· 大腦：ClassIn 軟件
ClassIn AI Classroom會使用AI增加三方面的能力：
第一方面是語音指令。例如：老師在教室中任何位置，實現打開PPT、翻下一頁、打開計時器、隨機點名等指令，這個容易理解。
第二是智能體或具身功能。例如：通過AI攝像頭、AI麥克風與自然聲場的配合，可以自動放大站起來回答問題的學生的聲音，不用傳遞話筒，這個功能在大教室中特別重要；可以自動計算出教室內舉左手、右手、舉兩只手，不舉手學生數量，這個功能在每個課堂上都十分重要；可以將學生回答顯示在黑板上，將發音不正確單詞標出，并做出點評。
第三是RAG——增強問答。例如：可以幫助老師尋找資料回答學生的發散型問題；可以對黑板上的題目舉一反三，找出相類似的題目；微調的模型甚至可以直接講題，效果不弱于名師。
第四類產品也在研究中：Co-teacher，智能助教。幫助老師進行課堂評估等等。
如果教室中實現了完整的數字化，每個學生配備了學生終端，那么AI可以發揮的能力將至少增加兩倍。
老師與學生的聯接有三個維度：知識傳遞聯接、能力培養聯接、情感共情聯接。理論上，在AI環境下，知識聯接會減弱，情感共情聯接會增強，這對老師的要求會越來越高。實踐中，人性是復雜的，可能與理論預期完全不同，需要做大量的學術研究。
二）ClassIn 未來學習空間
這是ClassIn6.0版本的核心界面——學習空間。將今天的班級概念、課程概念升級為學習空間。在這個空間中，有人群，最為重要的是知識體系與學習計劃，以項目制的結構呈現。每個項目由課堂、資料、測驗、作業、討論、錄播課、協作文本，還有打卡、AI口語、AI作文等十多種教學組合而成。每個項目都有學案、教案與數據三個屬性。
第一個項目，可能是“課程表”，進去后全是排好的課時，不區分線上課還是線下課，有音視頻互通便是在線課，沒有就是線下課而已，線下課也可以接入外部專家。上課時點擊進入教室，無論線上還是線下，都可以互動，錄課。
第二個項目，可能是國家指定“教材數字版本”。學生看到的是一個學案，這是一個多模型AI文本編輯器，有些像飛書，不過里面可以插入作業、討論、錄播課等上述學習活動。將教材或者學習資料完全交互化。
第三個項目，可能是“疑難問題討論區”，全部由討論組成。
第四個也許是“名師視頻課”，由視頻課與課后測驗組成。
第五個是“魯迅講過的話”。用學案功能生成閱讀體驗，插著“討論”與“協作”的項目式學習平臺。
第六個也許是“成都研學營”。項目式、探究式教學。
所以這些活動，都可以輸出到TeacherIn平臺上，成為老師個人的項目庫或者學校的校本資源庫，如果老師愿意，可以將這些內容上傳至項目社區。并且還有開放的項目庫給大家使用。TeacherIn與其他內容平臺不競爭，是以項目而不是文件為單位的內容平臺。每個項目有一系列活動有機組成，并且有教案與學案融合這些教學活動給老師與學生學習指導。
ClassIn學習空間中的AI應用，也有四個層次：
第一層是所有活動都會因AI而重構。最為簡單的是AI口語，AI寫作這些與AI接近的，這些容易明白。但是AI的能力不止這些，會在作業的每道題后加一個AI按鈕，當老師判了作業后如果學生有什么不明白，可以問邊上的AI按鈕直接問AI。經過微調的大模型可以很準確地給學生講這道題。
第二層會有“AI原生”的教學活動。例如這個AI作業，就是讓學生寫出合適的提示詞由AI完成第一步，然后學生評價AI的作業，做出最終提交給老師的作業。這種作業是基于未來的工作形態設計的，用于培養學生與AI共同完成某領域工作的能力，如翻譯，如寫作，如財務分析，如律師工作等等。
第三層就有些前沿，但是技術上沒有障礙。如果在空間里有一個學科智能體，是否可能為學生直接生成高質量的“項目”？這個學科智能體同時還作為助教，應用RAG，用整個學習空間中的課堂錄像、視頻資料、資料等等為學生答疑。
第四層，便不在單個學習空間內了。在每個學習者的學習空間外，是否為學習者直接構建出一個由AI教師主導的學習空間？ 如果大家熟悉字節的豆包、騰訊的元寶這類智能體合集型產品，便會知道這種應用是什么樣式。
當下所有的教育產品，這里說的是所有，無論是自研的還是第三方的，無論是獨立APP還是小程序。都是構建一個學習空間，由人群、目標、腳手架、社交管理、數據評估五個縱向維度組成一個一個環節，在教室里上課只是一個環節，作業、測驗也是環節。
ClassIn 6.0 以學習為核心，AI Classroom只是其中一個場景，當然是當下中國教育最重要的場景。并不僅是面向校內校外學生，而是終身學習。在每個由AI支持下的學習空間中，由于自主學習體驗與效率大幅上升，將“烏托邦”似的實現建構主義教育理想。老師在AI技術的支持下，以設計各式活動幫助學生：1）自主學習的空間；2）進行社會化協作共創的項目；3）獲得自我的成長感知的體驗設計。這對老師的要求其實在大幅提升，對老師的AI素養與數字素養要求提升，對教研與教學組織的要求也在大幅提升。
如果上述的“老師”解決也被AI取代了，就進入到哲學范疇了，不是今天討論的話題。如果這個發生了，也就沒有必要討論教育，而是要先討論一下人類存亡。
三 AI影響教育的三個層次
整個ClassIn AI功能設計，在走向三個方向，或者說三個層次上。在《從口語到互聯網：技術如何改變了人類認知與教育》一書中，提到新的媒介技術影響教育的路徑，分別是：
第一個層面，是舊知識的重構。將AI功能融到教與學的各個環節中，AI Classroom，口語打卡，語法工具、K12虛擬教師等等。
第二個層面，是新的表意會產生新知識，影響到商業與非商業的組織形態。這一點比較難理解。
1）AI支持下，學生自學的效果與體驗在急劇提升。AI合成視頻質量超過真人視頻，AI-Tutor一定出現且爛遍街。能夠與學生建立情感聯接的優秀教師依舊緊缺，但混合式學習成為常態。
2）AI支持下，教室內的體驗會不同，要注重線下教學點的體驗，以圖書館、咖啡廳為未來標準思考線下網點方向，這可能引發另一輪“硬件升級”。
3）會出現全新的商業模式，不要低估以學為中心，輕“教”付的業務形態。
4）全面數字化、三五年BYOD成為教室中常態。AI化的前提是數字化，學習過程完全數字化與LMS系統全面普及。
5）會有大量全新的課程出現，多樣性課程與AI時代的課程。音樂、繪畫、編程、設計思維，當然這需要家長意識到這些能力是AI時代必備。
前面講到的“AI原生教學活動”，就是一種新的表意下出現的新課程。大量的新課程、新業態會浮現出來。AI時代，學習將成為人類最重要的行為與最大的商品。
6）評估體系。這是最最重要的一點，也是AI最終將現有教育體系攪得天翻地覆的一點。現在的評估，建立在印刷術下的紙面形態，即使有機考也是復制紙面。未來也許就是AI面試官。一旦AI可以隨時隨地完成對人的準確評估，企業開始大規模使用，就是今天教育體系的巨變之時。
第三個方向，是重新思索AI時代的人才培養目標，以此重新構建AI原生的課程體系與教育組織。
坦率地講，中國今天的教學體系是落后兩代的。今天中國的教育體系是為培養工程師與技術工人為核心的，是適應工業時代的。美國的CCSS與NGSS是以數字時代為目標，培養領導型人才與開拓型人才。但當下正在快速進入到AI時代。AI時代需要教育目標是什么？也許是多樣性、創新型、包容心、設計思維人才。
蘋果樹下的朋友曾提到，在這個過度碎片化時代，需要加強培養孩子們的“厚讀”能力。AI時代，有另一種閱讀能力也非常重要，遠讀能力（Distant Reading），這是一個源于文學理論的術語，指能夠迅速讀完一個作家或一個時代的著作。在AI的幫助下，這種遠讀能力也是AI時代非常重要的。這便是一個可能在數字化時代沒有出現但在AI時代十分重要的能力。
另外，未來時代每個孩子在AI幫助下都可以寫歌，畫畫，制作視頻，編寫代碼。這并不需要孩子們掌握素描技巧，但是需要他們有美術、音樂鑒賞力，計算機基礎知識。具備這些訓練量不大的能力，可以讓孩子在工作中獲得極大的助力，在生活中獲得極大的愉悅，建設出一個更加充滿創造力的，充滿美的世界。而這些能力也是數字化時代并不作為教育重點但在AI時代可能至關重要的。
直率地說，這個層次應該是校內教育改革的目標，或者大家賺夠了錢想開個創新學校，或者大家情懷驅動下，要做這個事情。校外機構做這個屬于越俎代庖，既賺不到錢也可能由于不合時代認知而得不到好評價。
但我們也畢竟是父母，也畢竟是生活在這個土地上。教育不進步，商業不可持續健康。如果以這個為目標， 那么我們設計的課程可能完全不同。例如：以語文學科為例，可能會學生全部配置著終端，學生寫作課寫的不是作文，而是運營視頻號、小紅書、B站UP主。數學課，學生做的可能是社會調查，做的可能是自學歐式幾何。今天中國整體的教育體系，同西方發達國家相比，不匹配AI時代要求的。只是由于中國有全世界最優秀的，校內校外的中小學教師與校長，有全世界最愿意花錢給教育的父母，他們盡心盡職，才不至于落后太多。所以，大家有余力的時候，也可以思索一下這個層次上變革，做一些有意思的事情。
最后，需要再次表達：本文講的，大概率都不對。AI對于教育，唯一可預料的是出乎預料。大家需要保持著關注度，才能在變革時代不被甩出浪潮。
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