語言教育或許是AI在教育領(lǐng)域最容易實現(xiàn)突破的“低垂果實”。
從AI教育看AI創(chuàng)業(yè)（中）
來源|dowell之自言自語
作者|林路
編者按：
本文系轉(zhuǎn)載，作者為北極光創(chuàng)投合伙人林路，他2012年加入北極光，已在傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)與移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域深耕10余年，他參與投資及投后管理的項目眾多，其中教育科技項目有VIPKID、火花思維及美奇互動等。
本文中，他剖析了以Knewton和Alt School為代表的個性化教育的典型思路，“模式看似可行，但現(xiàn)實中的成本卻極其高昂”。他認為，在人文學科，尤其是語言學習領(lǐng)域，大語言模型則可能帶來質(zhì)的飛躍;語言教育或許是AI在教育領(lǐng)域最容易實現(xiàn)突破的“低垂果實”。
01 AI語言教育的個性化學習和數(shù)據(jù)飛輪
談到 AI 教育，大家首先想到的往往是個性化學習。我們今天的教育體系源自普魯士模式——一個老師面對 30 到 60 個學生，這是最具性價比的方式，解決了“人人都能接受教育”的問題，但對學困生和尖子生都并不友好。尤其是對學困生而言，當他們已經(jīng)聽不懂老師當前的講解時，只能被動地坐在課堂里。
個性化教育的典型思路，如Knewton，是將知識拆解為知識圖譜，在學生學習過程中持續(xù)檢測其掌握情況，并通過實際問題追溯到遺漏的知識點;在為學生講解完未掌握的題目后，還能生成類似題目來驗證學習效果。又如 Alt School，強調(diào)學生的自主學習和練習，系統(tǒng)則將學生暴露的問題整理出來，由老師進行查漏補缺。形式上，這些模式看似可行，但現(xiàn)實中的成本卻極其高昂：Knewton 斥巨資研發(fā)的系統(tǒng)未能帶來匹配的收益，而 Alt School 作為商業(yè)公司，不僅難以實現(xiàn)盈利，還因身份限制無法像傳統(tǒng)學校那樣獲得外部捐贈。Newton 在從面向消費者轉(zhuǎn)向面向企業(yè)的過程中，我的被投公司曾與其接觸過，他們單個課程的報價高達數(shù)百萬美元，最終只能作罷。最終，Knewton 以低價被收購，而 Alt School 也在家長們的惋惜與不舍中走向關(guān)閉。
因此值得思考的問題是：當下的大模型技術(shù)，是否真的能夠顯著降低個性化教育的成本?在理科方向，我認為其效率提升依然有限;但在人文學科，尤其是語言學習領(lǐng)域，大語言模型則可能帶來質(zhì)的飛躍。以英語為例，學生在學習一個新詞時，大模型不僅能夠生成多樣化的例句，還可以展示該詞在不同時態(tài)、不同語境中的具體用法。更進一步，若能結(jié)合配圖與動畫，AI 所帶來的效率提升將更加明顯。倘若有經(jīng)驗豐富的教研人員能夠熟練運用 AI 工具，其開發(fā)效率很可能實現(xiàn)數(shù)量級的提升。由此看來，語言教育或許是 AI 在教育領(lǐng)域最容易實現(xiàn)突破的“低垂果實”。當這一方向逐漸成熟并積累足夠經(jīng)驗之后，再將其方法論推廣到其他學科，才是更為務實的創(chuàng)業(yè)與投資路徑。
從小學到初中再到高中，我們不斷更換老師，師生關(guān)系也始終處在磨合之中。由于教師需要面對大量學生，很難真正洞察每個人的薄弱環(huán)節(jié)，往往只能籠統(tǒng)地評價一句“他的聽力不行”或“他的閱讀能力較弱”。但如果一個學生從零基礎(chǔ)開始學習英語，在系統(tǒng)中完成背單詞、上課程等環(huán)節(jié)，AI 系統(tǒng)就能夠持續(xù)追蹤其學習軌跡，準確掌握知識點的掌握情況。比如，當你在平臺上閱讀繪本時，它可以為你推薦合適難度的材料，標注不熟悉的單詞，對新詞組進行專項講解，甚至解釋一篇文章為什么要這樣寫。這就像擁有一位大學教授水準的導師，始終陪伴在學習過程中，大幅提升學習效率。更關(guān)鍵的是，一旦你能夠全面掌握學生的個人詞庫和知識盲點，構(gòu)建起高度個性化的學習畫像，其他競爭者就很難輕易切入并替代。
更重要的是，當下語言教學面臨的核心問題在于“實際使用”。許多中國學生學習了快十年英語，但真正能與外國人進行流暢交流的卻寥寥無幾。尤其是在日常生活中常見的場景化語言需求，如機場、打車、點餐等，往往是傳統(tǒng)教育所忽視的。韓國曾有一家名為 SpeakingMax 的公司，開發(fā)了大量實用場景，讓用戶能夠與模擬的 NPC 進行對話。然而，由于當時技術(shù)有限，用戶只能在預設(shè)規(guī)則內(nèi)交流，一旦超出程序框架，NPC 就無法正常回應。如今有了大模型，只需設(shè)計合適的提示詞，系統(tǒng)就能自然地扮演對話角色。
中國學生學習英語十年卻依然難以開口交流，其根本原因在于：口語表達所需的詞匯和句式必須高度熟練，而真實交流幾乎不給人思考的時間;長期刷題訓練的大腦，并不足以支撐“脫口而出”的流暢表達。大模型的出現(xiàn)，能夠高速生成并模擬各種真實場景，為學習者提供充足的口語訓練機會，使他們在反復強化中真正跨越“學會了卻不會用”的障礙。設(shè)想一下，一個孩子在完成英語學習后，可以隨時與自己喜歡的動畫角色自由對話，而角色會根據(jù)他的口語水平自適應地交流——在這樣的陪伴中，口語能力的提升已不再遙遠，而是觸手可及。
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