界面新聞記者 | 查沁君

界面新聞編輯 | 宋佳楠

“大模型可以作為教育工具的一部分，但不能替代專業(yè)的教育設(shè)計和教學(xué)過程?！?/p>

日前，智能學(xué)習(xí)科創(chuàng)公司洋蔥學(xué)園推出了最新一代AI智能學(xué)伴，并首次公開集團旗下的智能學(xué)習(xí)產(chǎn)品矩陣。該公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼董事長楊臨風(fēng)在接受界面教育采訪時表達了上述觀點。

“比如讓一個沒有學(xué)過方程的孩子通過提問來學(xué)習(xí)一元一次方程，這是不現(xiàn)實的?！?/span>楊臨風(fēng)認為，大模型公司訓(xùn)練的是底層的互聯(lián)網(wǎng)廣義語料，可能并不系統(tǒng)，無法根據(jù)個人的認知水平深入淺出地解釋復(fù)雜概念。在教育未成年人的過程中，最重要的是認知水平的匹配，即如何將復(fù)雜概念以孩子能理解的方式解釋清楚。

他提到行業(yè)目前應(yīng)用大模型的現(xiàn)狀，很多公司急于推出所謂的AI助教，但實際上這些產(chǎn)品只是一個3D或2D的人物頭像，下面是一個對話框，帶有一個人設(shè)。用戶只能進行一些淺層的、表面的互動，而無法得到系統(tǒng)性的深度引導(dǎo)和支持，沒有真正深入到教育的本質(zhì)。

在他看來，真正的智能學(xué)伴應(yīng)該是深入到學(xué)習(xí)科學(xué)底層，分析學(xué)習(xí)場景，找到學(xué)習(xí)痛點，并針對性地提供相關(guān)功能，如激勵、交互、互動、學(xué)習(xí)方法和內(nèi)容等，形成一個有機的服務(wù)整體。

十多年前，畢業(yè)于美國哈佛大學(xué)計算機科學(xué)專業(yè)的楊臨風(fēng)，出于對教育領(lǐng)域的興趣，與幾個學(xué)生時期的伙伴開始研究科技在教育行業(yè)中的應(yīng)用。

在正式創(chuàng)建洋蔥學(xué)園前，他曾花兩年時間在中國農(nóng)村地區(qū)的學(xué)校走訪，感受到人機交互在教學(xué)中的重要性——低成本地將數(shù)字課程資源帶給農(nóng)村地區(qū)學(xué)生，這也是后來洋蔥學(xué)園的創(chuàng)辦動力。

2013年，“洋蔥數(shù)學(xué)”（洋蔥學(xué)園前身）成立，早期僅提供數(shù)學(xué)課程，如今已覆蓋小、初、高全科以及中職數(shù)學(xué)。其創(chuàng)辦理念是用微課和數(shù)字化學(xué)習(xí)的模式，讓學(xué)生尤其是農(nóng)村學(xué)生改變單向接受老師“灌輸”，對學(xué)習(xí)產(chǎn)生興趣來更高效地學(xué)習(xí)。

與當(dāng)時市面流行的大班課、一對一、小班課等在線直播模式不同，洋蔥學(xué)園可以說是一家“非典型”的在線教育企業(yè)，采取100%人機交互學(xué)習(xí)的教學(xué)模式，不搞直播、不做校外培訓(xùn)、不用真人教學(xué)，取而代之的是以創(chuàng)意動畫視頻課程來輔助學(xué)校課堂教學(xué)，自主研發(fā)課程體系，實現(xiàn)人機交互的AI教學(xué)創(chuàng)新模式。

這家公司用十年時間制作了8000多節(jié)課程，區(qū)別于常規(guī)的課程形態(tài)，洋蔥微課時長5到8分鐘左右，包含了課堂上20到30分鐘的知識容量。

一節(jié)課程在公司內(nèi)部的流水線大概要做兩個月，約幾十個環(huán)節(jié)，需要把至少一個學(xué)科、一個學(xué)段所有的課程進行精細化拆分和教研，再給每一節(jié)課制作動畫、視頻，做逐字稿的拆分，逐幀制作、剪輯、配音。

“雖然這種模式在初期發(fā)展較慢，短期內(nèi)收益不明顯，但一旦成型，市場和用戶口碑就會起來?！焙饬恳粋€智能學(xué)習(xí)產(chǎn)品是否真正智能，關(guān)鍵在于它是否能夠吸引學(xué)生主動使用，而不僅僅是依賴家長的引導(dǎo)。洋蔥學(xué)園注冊學(xué)生用戶已超過1.1億，是國內(nèi)目前應(yīng)用最普及的AI智能學(xué)伴。

楊臨風(fēng)透露，在微課制作方面，其投入遠超十億，已實現(xiàn)盈虧平衡，每年都有盈余。2014年至今，洋蔥學(xué)園已融資至E輪，投資方包括春華資本、昆侖萬維、騰訊投資等。

其課程收費也低于傳統(tǒng)輔導(dǎo)班的費用，目前一二線城市的輔導(dǎo)班年費用約一萬元左右，而洋蔥教育的年費是488元。該公司業(yè)務(wù)也從最早的學(xué)科教育拓展至素質(zhì)教育、職業(yè)教育、和硬件產(chǎn)品。

目前，C端（面向個人用戶）業(yè)務(wù)約占收入的八成，B端（面向教育局、學(xué)校）業(yè)務(wù)占兩成。洋蔥智課為學(xué)校提供了兩種模式：“人機雙師教學(xué)”和“人機精準教學(xué)”模式，這兩種模式均為學(xué)校開放并收費，但在特定條件下，如貧困山區(qū)的學(xué)校可免費使用。

他對界面教育表示，之所以堅持用“學(xué)伴”模式，是因為希望把學(xué)生作為主體和尊重對象。“我們經(jīng)常開玩笑說，家長典型常犯的20個無意識的教育錯誤，其中排第一的就是盯著孩子寫作業(yè)?！?/span>

在他看來，孩子在成長過程中需要意識到問題并自己解決，如果家長總是控制孩子的思考和解決問題的過程，孩子就無法學(xué)會獨立。從教育的底層邏輯來講，所有的學(xué)習(xí)都有輸入和輸出，學(xué)生需要內(nèi)化，可能每個人內(nèi)化知識的方法不一樣，但共性是一定要自己完成。

“十年前，我們決定培養(yǎng)學(xué)生的自學(xué)能力，讓中國學(xué)生主動愛上學(xué)習(xí)。當(dāng)時，全行業(yè)都覺得我們瘋了，因為沒有人相信中國孩子能自主學(xué)習(xí)。”但楊臨風(fēng)堅信，每個學(xué)渣心里都有一顆成為學(xué)霸的心，只是需要正確的方法和工具。就像攀爬一座高峰，如果提供清晰的路徑，讓他們每一步都能看到自己的進步，就能持續(xù)前進并最終達到目標(biāo)。

洋蔥學(xué)園于2017年左右開始探索自適應(yīng)學(xué)習(xí)，這是將AI能力嵌入已有核心學(xué)習(xí)流程的重要探索。洋蔥學(xué)園App產(chǎn)品負責(zé)人林健日前在多知網(wǎng)Open Talk上介紹，在推出這一功能前，團隊思考的問題是，到底是用AI能力為學(xué)生創(chuàng)造新的學(xué)習(xí)場景或?qū)W習(xí)能力，還是將AI能力嵌入學(xué)生已有的學(xué)習(xí)流程、助力現(xiàn)有的學(xué)習(xí)場景？

市場上很多產(chǎn)品都提供了幫助學(xué)生總結(jié)課程重點、生產(chǎn)學(xué)科素材、進行作文批改等能力，這些功能可讓學(xué)生以更便捷的方式、更低廉的成本獲得學(xué)習(xí)內(nèi)容，具有一定價值，但仍是“授人以魚”。在林健看來，為學(xué)生創(chuàng)造新的學(xué)習(xí)場景或者學(xué)習(xí)能力，并不是最能夠彰顯AI能力價值的點。

AI工具是一種新的交付方式，但是否是“更好”的交付方式，則完全取決于背后將技術(shù)產(chǎn)品化的教育者。例如當(dāng)涉及到文章批改、總結(jié)等，AI在經(jīng)過精心設(shè)計的prompt和工作流的基礎(chǔ)上，可以做到以較高的水平給到用戶一些建議，但要提升交付的質(zhì)量和可用性，背后少不了有經(jīng)驗的教育者參與。

基于現(xiàn)有的用戶基數(shù)和學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，洋蔥學(xué)園為所有課程內(nèi)容、習(xí)題和講義打了科學(xué)系統(tǒng)的標(biāo)簽，再加上AI能力的加持，希望能讓用戶學(xué)到的是適合內(nèi)容。“我們已經(jīng)能夠在用戶學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)比較少的情況下，評估某一道題用戶做對做錯的概率，準確率已超過70%。”林健稱。

如何平衡技術(shù)推薦與教師的專業(yè)判斷，以確保學(xué)生能夠得到最適合他們的教育內(nèi)容？

楊臨風(fēng)的觀點是，技術(shù)難以判斷學(xué)習(xí)順序和效果，其主要用于評估學(xué)生在哪些方面存在困難，而具體的學(xué)習(xí)方法則更多依賴于人的教研經(jīng)驗。

關(guān)于大模型常見的“幻覺問題”，他表示目前行業(yè)還沒有完美的解決方案，但有一些共識的做法。例如，基于標(biāo)準答案對題目進行解析擴展，并讓系統(tǒng)自我核查解析是否正確。如果解析出現(xiàn)錯誤，系統(tǒng)會重新生成解析，通過這種方式反復(fù)核驗來提高準確性。

作為“偏科生”的大模型，在文科尤其是語文方面的應(yīng)用相對成熟，但在數(shù)學(xué)上卻經(jīng)常碰壁。楊臨風(fēng)認為，目前大模型端到端地給學(xué)生提供教學(xué)是不現(xiàn)實的?！拔覀儾粦?yīng)該神話大模型，它目前還遠未達到通用人工智能（AGI）的水平?！?/span>

在他看來，大模型能更多地在情感陪伴和文科類的互動溝通方面發(fā)揮作用，比如將其用作留言回復(fù)和情感互動的輔助工具，而不是直接用于心理診斷。“大模型的能力有其邊界，我們必須清楚這一點?！?/span>