芥末堆 子航 11月16日 報道

11月15日下午，在以“共建·讓更好的教育來得更快”為主題的GET2017教育科技大會“學術發(fā)展論壇”上，三位嘉賓就大數據在教育領域的應用展開了圓桌對話。

杜昶旭：朗播網CEO

劉穎：慕華尚測CEO

方海光：首都師范大學教育技術系教授

以下為圓桌對話內容（芥末堆略有刪改）：

Q：教育過程性數據的采集和評價實際做到了什么程度？

劉穎：現在我們給很多的教育局，其中區(qū)縣級多一些（因為區(qū)縣教育局直接管學校），包括北大附小等學校，提供了從四年級往上的過程性評價或者是發(fā)展性的評價。

在評價的內容方面，首先，我們是兼顧學?，F有的三期基礎；同時，因為大家知道學科的變革未來是核心素養(yǎng)，所以我們在這些學校機構操作的時候是A+B方面，A是傳統的評價的內容，B是核心素養(yǎng)、學科素養(yǎng)的內容。

新高考后，我們人才選擇多元化，各高校未來自主招生空間越來越大，所以這些與我們合作的教育局、學校也會在過程當中評價學生非學業(yè)的因素以及潛能。例如，小學四年級我們開始會測邏輯思維、學生認知能力、創(chuàng)新思維和問題解決等方面的要素，并反饋給學校，測試他們在能力培養(yǎng)方面怎么樣，而到了初中我們會加測批判性思維這樣的一些思維能力的診斷和測試。

同時我們在小學段、初中段、高中段都會測學生的學習適應性，其中包括學生的考試焦慮、學習動機、學習興趣，社會關系等方面的因素，并將這些評價的信息反饋給學校、老師和孩子家長，在這個基礎上在組織教師的研討會、家長反饋的報告會。

Q：隨著AI與大數據技術的發(fā)展，老師這個職業(yè)的角色發(fā)生了怎樣改變？應該如何去適應？

方海光：從2016年以后，業(yè)內基本上已經有觀點，老師不是像以前的金飯碗了，因為AI的技術老師已經有失業(yè)的風險了，然后學校會有新的形態(tài)轉變。未來老師的角色會轉換，因為老師在人文關懷上、或者其他方面的人性化、文化方面是強勢，但在互聯網方面相對來說是弱勢。

杜昶旭：從2007年開始，我們就在研究一個問題，在學習方面，計算機到底在多大程度上能代替人。但我們有一個限定叫多大程度上，今天大家可能都很容易產生一個感覺，就是這個世界是非此即彼的。比如說今天AI起來了，大家說你看機器人是不是可以把人全部干掉，我們當然這樣的焦慮。但是我個人理解，這個事情未必是一個顛覆性的實行，因為這個世界不是非此即彼，還有很多中間態(tài)。

我覺得技術發(fā)展帶來的有兩種可能，一種是更替，這個東西徹底沒了，我們今天也看到有很多職業(yè)，過去有的現在就徹底沒了，這是技術和社會發(fā)展所帶來的某個結果。未來，我們相信可能有我們遇到過的些職業(yè)，慢慢地都會出現一些變化，也許是消失也許轉型。

我覺得老師也是一樣，過去我們的老師在學校、培訓機構做的事情是服務。換句話說，作為一個老師我們是靠什么掙錢，來獲得回報的？是靠我們的時間，比如我們去講課、備課，給學生答疑、改卷子、判作業(yè)，我們付出的有腦力、體力，但更多的是時間。

但是老師客觀上會存在的問題是什么？它是一個完全非標的事情，你沒有辦法量化這個老師到底好不好，即便有職稱和其他的評價體系，我們很難量化。但是技術能解決的問題是，我們可以讓一些優(yōu)秀的東西標準下來。

所以我們從十年前開始做一件事情，就是是經驗模型化。我們有若干優(yōu)秀的老師他們的教學經驗可不可以被數學模型化，讓技術來代替老師來做一些事情。如果這件事情可以，也就意味著老師做的事情和今天做的事情不一樣。以前老師的作用更多的是在做知識的傳遞，本身不產生新的知識，只是一個演繹者。那傳遞這件事情是否一定要通過人來完成，比如說我們今天換成一個AI老師，是否也可以實現這個過程。

如果是這樣的話，我認為老師的角色可能要發(fā)生改變了，不一定像過去那樣還是給在學校里面給學生講課，可能會變成經驗的總結者，他可能在后臺去總結優(yōu)秀老師在講這些內容的時候是怎么做的，我們幫助產品經理把其產品化。

在朗播，我們有一個非常強的教研團隊，很多老師都是做過多年一線英語課程教學的老師，但是他們現在都基本不教課，他們做產品，開始去總結他們過去教課的經驗，總結學生需要的東西，并將他們做成產品文檔。他們會轉型成幕后的人。

另一方面，技術有可能會降低教師的職業(yè)從業(yè)門檻。像我們現在做英語培訓，我們不需要所有的老師都變成教托福、雅思的專家，利用我們提供的AI的工具就可以給學生做輔導，老師的工作是給學生做一些基礎的指導，這樣門檻就降低了。

最后，我有一個建議，我覺得大家也不要感到恐慌，但一定要調整自己的心態(tài)。你不要認為我今天當老師了，我可能一輩子在這個崗位上可以繼續(xù)做下去，即便是在體制內，也未必是這樣子。所以我覺得心態(tài)上要調整一下，去思考我的未來在哪里，我怎么樣讓自己變得更好，這是我的建議。

Q：隨著人工智能的發(fā)展和各項技術不斷地創(chuàng)新，在線教育將來是否一定會替代傳統教育？

杜昶旭：我覺得大家首先要明確一件事情，教育這個事情是一個極度垂直和分散的一個事情，會被切分成非常非常多不同的領域，所以我個人認為可能要分領域來講，因為有的領域可能更適合在線化，有的領域可能不適合在線化。

未來教育有些品類，比如英語培訓，我覺得可能在線的比例就會比較高，因為互聯網最擅長的是信息傳遞的效率改善。所以，他本身做信息傳達是最直觀的。在我看來，大多數的教育基本上解決兩個問題：

• 1.信息傳達。

• 2.情感傳達。

如果我們說，在信息傳達這事，我認為線上的效率可能更高。同時，情感傳達其實互聯網也可以做到，要不然那些社交軟件它是怎么生存的呢？所以，我覺得我們不能講它100%會顛覆，但我個人至少認為在絕大多數的范圍內，對線下傳統教育來說，它會有非常明顯的一個替代和升級行為。

劉穎：我有個觀點，教育是有溫度的。像剛才杜老師所說，我們可以用AI、大數據解決一些知識的傳授或者是幫助老師提高效率，但是老師的存在一定是需要的，因為我們都知道對于任何一個孩子，老師的一點微笑，老師拍拍肩膀的一點點鼓勵，給孩子帶來的學習興趣、學習動力的影響可能是我們沒法想象的。

對于老師，我也建議做一些轉型，如何利用線下的課堂讓孩子的社會化變得更好，讓他們學會合作，學會在合作中一起去解決問題。那這個里面就離不開老師的啟迪、啟發(fā)、老師的組織、協調、激勵，給學生的正向的鼓勵。這些東西我認為，至少在今天機器是沒有辦法代替的事情。

方海光：大家都知道整個行業(yè)的發(fā)展，有些東西會超出我們的預期，我們很難估計五年以后到底是什么樣，但是五年以后我們設想一下，假如在線教育去碾壓所有的學校、所有的教師，里面會有兩個很嚴重的分歧。

第一，到底什么是教育？細致地去分有各種說法，學生的終身發(fā)展、個人成長真的是我們把所有的知識都能夠很方便地傳遞給他之后，他就能成長起來嗎？這是一個很奇怪的話題，但我可以肯定的是，今天我們用了這種手段，孩子學習的機會比以往任何時候的機會都要大。我們現在看見的孩子和我們當年的知識量相比肯定要大得多。

但比如愛因斯坦或者是霍金，真的就是我們拿他所有的數據和經歷加在一個新的孩子身上，就能成為愛因斯坦和霍金嗎？為什么？因為孩子還有天生的差異。所以，我們用機器學習培養(yǎng)孩子可能會成功，但是也可能會出現很大的差異。

我想說的是兩方面：

• 1、一個人的成長過程有很多不定的因素，有其天然的天賦。

• 2、體制內學校有它根深蒂固應該有角色，不能是說因為互聯網的沖擊，所有的學校全上了，雖然你現在看到了這個趨勢，但是我覺得里面有很多深層次的問題需要考慮。

總而言之，從我的角度來講，我很支持在線教育和新技術的應用，因為它能打開我們看不見的東西，用我們以前沒有辦法做到的手段，做得非常漂亮。但如果我們把這個孩子的成長像機器一樣變成各種技能傳授給他就行了，沒有任何的感情，那是不對的。

比如說我個人的成長，其實之所以做老師，是因為我的老師曾經怎么樣培養(yǎng)我，我是在傳承一種教育情節(jié)，我怎么傳承？在QQ上我能看得見嗎？在微信上我也許能看得見，但是真不好說。

包括杜老師、劉老師有很多粉絲、學生，學生對他們的感情不僅僅是因為你教了他一個單詞，而是因為你在他的成長過程中激勵過他，讓他的人生有一些新的追求，我覺得這個更接近于我們對教育的認識。

Q：現在學校中的評價體系，有哪些是落地的？

劉穎：首先，在公立體制內，評價的手段確實是受體制內的一些局限影響，比如說計算機上機的測試是比較難的，紙筆的測試、考試、調查問卷和一些成長記錄這種比較常見的，也有一些學校現在是線上線下相結合來做一些測試。

我想跟大家分享，在大學招生的時候，我們的評價手段特別多元。我們講一下西安交大的少年班是怎么選的。

• 第一，我們當然有考試，基本學業(yè)、潛能、思維的測試，這是必不可少的。

• 第二，跑步，扔鉛球，體育的測量。

• 第三，心理壓力測試。

• 第四，因為是工科為主院校，會給學生一些原器件，用很短的時間自己去創(chuàng)作一個東西，這是動手操作類的測量。

所以你看一個學生被選進少年班有多么不容易，再后來就是有小組的討論或者是測量。我們會給兩個小組各自都是同樣的任務，讓他們先組內合作完成任務，之后組間PK，看他們的思維反應，包括情緒控制等等這方面的一些東西。

事實上，這樣的形式無論在復旦大學的選拔面試、筆試，在負擔、清華的選拔中已經越來越常見，選拔的方式很多元。只是在公立體制內，現在因為孩子太多，體制內有一些束縛，實施起來還相對單一。

Q：當前，大數據能夠給教育帶來的是什么？

方海光：我認為這個問題還是比較難回答的

第一，如果要進行一些大數據應用，首先得有技術，但一般的設備平板，如果技術不暢可能數據采集的會更少。因為一般的學校技術都沒達到一定的程度，做大數據還比較難。

第二，現在，大數據最難的是進課堂。所以我們的思路是如何改善課堂，這也是最有意思的地方，因為你可以在課堂上發(fā)現很多新的內容。就像劉老師說的，你能找到一些規(guī)律是相關的，這就足夠了，又比以前進了一步。

第三，目前的業(yè)內大家都是做標準，但是做標準其實也很麻煩。現在最致命的一點就是數據集不公開，但這個也不可能公開，這個是一個悖論。大家想一想共享單車現在只有兩家，兩家能把數據公開嗎？誰會先公開，這個是不可能的。這個是最麻煩的一件事情，所有的都不公開，都不公開的數據意義著大家所有的模型都是自己家的模型，所有的算法都是自己家的算法。

我們把計算機通的算法來過來去分析這種課堂不現實，我們可以做簡單聚類是可以的，但是真的有可能不現實的。然后，我們各個企業(yè)有自己的模型，每一個都做一個的模型，沒有公開的測試級，誰都說不清那個算法是對的。

目前，我覺得教育大數據從國際的角度來進，應該是略超前的。因此我們在探討一些深層次的問題，不僅僅是簡單的應用了。尤其是傳統的測評這一塊，我覺得有很多的經驗可以復制到其它的領域，而大數據我覺得就有可能真的對企業(yè)有著眼點的，如果你找對了一個點，只針對這一點做一個APP，你可能就會影響全國，我覺得這個是很需要發(fā)揮智慧的。

例如，可能是你課堂當中的某一個環(huán)節(jié)，或者是課后的某一個環(huán)節(jié)，而真的把這個數據能夠聚集起來，我覺得這個來還是蠻吸引人的，聚集這個點是以前看不見的，看不見的這種現象，而且又困惑的?，F在你抓住這個點，用數據把它呈現出來，然后能解決，或者往前走一步，這樣就非常漂亮，我覺得所有的投資人都會很喜歡。

Q：新科技如何改造班級教學，如何在班級教學中充分運用大數據？

方海光：我們研究有一些階段性的成果，但是落不到課堂，這是大學研究對可怕的地方，中間差的就是產業(yè)。

第一個環(huán)節(jié)是減負，我們采用數據化的方式去減負。一個場景，以往我們老師留的作業(yè)，都是一樣的，但我們給你一個措施，讓作業(yè)留的不一樣，通過課堂的數據分析，來斷定知識點以及內容，決定課后留的作業(yè)是什么，這是真正的減負。我們之前說減負是把書包變輕，但這是讓學生的作業(yè)變少，我們會假設一些環(huán)節(jié)，有些學生回去做的作業(yè)根本沒必要，只做它有必要的作業(yè)，這個能做到就非常好了。

第二個問題是，現在數據都有了，但老師們就會遇到很多數據，拿到數據不知道怎么辦。我們最新的研究是這樣，到底什么樣的數據對學生的課堂有關？我們給您這么一個啟發(fā)，給您五個參考要素，其他的就不要再考慮了。

• 看視頻。

• 看文本。

• 論壇當中的討論。

• 做練習。

• 做測試。

這是我們最新的一個研究的結果，大量的數據匯集出來，只要考慮這五個維度就能斷定這個學生的水平達到什么程度，基本上能夠幫助你從繁重的數據減化出，所有的后面的工作都以這個為基礎做就好了。這是課堂部分，不存在體制和其他的一些內容。

Q：如何在營地教育中引入評價？

劉穎：包括STEM教育在內，很多公司都在想引入一些評價，其目的是告訴家長，我們做這件事情是很有價值的，能夠幫助你的孩子提升能力。

我舉個例子，首先要分析一下營地教育最有可能幫助孩子提升的是哪些方面的素質，這是很容易去看到的改變的。例如，可能數學知識在營地教育里沒有變化，這個測起來沒有意義。當確定主要通過營地教育能夠改變的一些素質以后，第二步我們就說這些數字怎么樣去評測它。關于評測方面，我剛才說了評價有很多手段，例如說我們通過觀察、通過測試，可以量表等等。

尤其提醒，一般我們做前后測，入營的時候先是定位測，先測一下你想要改變的素質前期是什么樣的狀況。但前期測的時候很難用觀察法，更多地是一些小組討論加上筆試、考試等測試。在中間過程中，很多的時候老師需要記錄孩子的變化，但是很多時候老師不知道該記什么，甚至是瞎記一切。

這其中有一件事情很關鍵，我們現在特別強調行為化解析，尤其你在觀察的時候。因為你只能看到他的行為，對老師來說行為觀察比較簡單，但因為不是心理學出身，所以要評價一個人的性格確實有難度，包括我們現在在企業(yè)里面面試也是這樣。因此，我們把溝通能力，解析為若干個細節(jié)，讓老師來進行過程性的操作就比較容易，同時對家長來說會有更加感性的認識。

我建議，一是確定評價維度，二是確定評價的方法，采用前后側，更多地把一些評價的行為具體化，最后得出報告。