AI教育时代来临,精准学如何超越GPT-4o?
创始人
2024-09-30 13:26:26
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©商业与生活 文|朱晓培

校对|大道格

4个月前,GPT-4o发布会上,播放了一段可汗学院创始人Salman Khan让GPT-4o辅导儿子Imran学习数学的视频。视频里,GPT-4o会听会看会说,非常流畅地引导Imran解决了一个几何题。

视频一经发布,就引起了不小的震动,让很多人惊呼,AI教育时代来临。根据报道,包括美国、英国、韩国在内,已经有不止一个国家和地区计划在中小学课堂上使用AI辅助教学。可汗学院创始人Salman Khan表示,大多数家长对此都非常兴奋,能看到其中的力量。

而这,也让国内的一些人士担心,GPT可能会拉大国内外的教育代差。但是,9月19日,云栖大会上,精准学展示的1对1超拟人AI老师,可以让人打消了这个担忧了。

在展览现场,《商业与生活》看到,精准学AI老师的表现,比GPT更加先进、更有系统性。

在GPT-4o的演示视频里,我们可以看到,GPT会向学生提问哪个是斜边,然后给出斜边的定义引导学生思考,还能够延伸到正弦定理。

而精准学AI老师会先引导学生圈出题目中的重点要素,通过提问让学生复习相关的知识点,然后引导学生解题。如果学生跟不上思路,它还会主动调整节奏,还会与学生互换角色,让学生站在老师的角度,给它讲解解题思路,甚至还会反问,给学生挖坑。

“真没想过,有一天AI老师能上课上成这样子。”“你一问,它一答的,就像有个真人在跟你互动。而且比我们做家长的显得更有耐心、更亲切。”体验过精准学的AI老师后,人们纷纷发出感叹,迫不及待的要给自家的孩子入手一个。

精准学的AI老师,之所以能够做到如此“拟人”,是因为其采用的是精准学集团自研的语音端到端“心流大模型”。据精准学集团创始人兼CEO杨仁斌介绍,这或是全球首个具有体系化教学辅助能力的AI应用产品,也是首个按照“AI原生(AI Native)”原则设计研发的产品,能够让AI最大化还原真人老师,能够一对一辅导孩子进行个性化的学习。

精准学超拟人一对一AI老师的诞生,意味着大模型从千篇一律的“AI做题工具”真正进化到普适化的教学应用场景,开始成为一个“体系化的教学辅导老师”。可以说,在这一局中,来自中国的AI领先国际,真正打响了全球教育垂直大模型落地的第一枪。

01

六年磨一“师”

精准学的AI老师,不是凭空冒出来的。实际上,这家公司已经在AI教育赛道深耕了6年。

早在2018年1月,精准学创立之时,依托当时以知识图谱为基础的AI技术,就希望通过“精准学的方式”,做“自适应教育”,即千人千面的学习,并在同年推出了AI学习机作为教学的核心教具。

早期,所谓“精准学的方式”,简单来说,可以看作是“AI错题集”。学生在精准学上完成测评,AI通过分析错题,找到学生掌握不牢的知识点,并自动推荐类似的题目。精准学通过穷尽足够多的语料、题库,对其进行标注(比如一道题目关联了数个知识点),形成一套知识体系,相当于给学生们做了在学习过程里的导航。

传统教培机构的优势是对课程的研究,而精准学使用AI技术辅助学生学习。这种新的学习方式,很快就吸引了教培机构的注意。到2022年,国内多家头部教育机构与精准学达成合作,使用“精准学”的个性化教学SaaS服务和AI学习机。如今,“精准学”功能已经成为了学习机行业的产品的标准配置。

2023年,ChatGPT的崛起,让精准学看到了AI教育产品重构的机会。精准学开始从面向教培机构,直接面向学生。

以阿里通义千问大模型为基础,精准学自主研发了“心流知镜”大模型,并基于此研发了自有的AI教育应用,也就是精准学一对一的AI超拟人老师,搭载在硬件之上——AI辅学机“Bong系列”,直接面向学生提供服务。

“AI大模型最核心的能力,一个是自然语言的对话能力,另一个是蕴含在语言里面的知识能够被AI运用,而这恰恰是老师的核心能力。某种意义上来讲,我们创造了一个AI老师,它是一种全新的生产力,是过去从来没有过的事。”杨仁斌说。

目前,精准学的AI教育应用已经覆盖了至少95%地区的教材版本。因为,过去6年,精准学团队一直在服务于全国各个地方的专业的教育机构,因此,也积累了足够丰富的本地化教学内容。

坦率地说,这6年,精准学走得并不容易。因为对于一个全新的科技产品,越地的推向市场,面临的挑战和质疑就越大。特别是2021年之后,“双减政策”让K12教培赛道遇冷。但是,精准学团队始终没有放弃的想法,并在2024年重新等来了春天。

今年8月,《国务院关于促进服务消费高质量发展的意见》正式出台,为教育培训机构注入了新的活力,让这个行业重获生机。同时,精准学也确认获得获得阿里巴巴新一轮2亿元的融资,将用于产品的研发和推广。

“幸好我们坚持下来了,把这件事做对了。”杨仁斌感慨。

获得阿里的战略投资后,精准学把重点放在了做AI-native的教育新产品,也就是AI辅学机。现在,市面上已经拥有了众多品牌的AI学习机,但它们大部分仍是老思路,要么只能看教学视频,要么是按照传统的“错题集”方式设计。而精准学的AI辅学机,则是一个全新的形态,以一个超拟人的AI老师去辅导,去代替传统的录播课、直播课。

在《商业与生活》看来,某种意义上,精准学AI开创了一个全新的AI教育时代。

02

体系化能力为何胜过GPT?

GPT-4o的教学能力,正在教育行业产生深刻影响。不过,作为通用大模型,它的缺点也显而易见。

密歇根大学教育技术教授、《学习的技术:美国教育系统的研究、趋势和问题》一书的作者Mesut Duran就表示,课堂上使用的许多AI技术并不是为学生而开发的。OpenAI推出ChatGPT时,主要考虑的,也不是在教育场景下的。因此,它并不能体系化地教学,做不到“一对一AI老师”的标准。

Mesut Duran认为,要在教学场景使用AI,就“需要彻底重新思考在课堂上评估和使用技术的方式,”教学过程中使用的技术,必须有教育工作者参与。

而这正是精准学AI不同于ChatGPT的地方。

“大家都知道,文本大模型并不擅长处理数理化这样的符号科学知识;也不擅长教学中内容的个性化调整等规划类任务。我们的观点是,没有必要用语言大模型硬搞。 所以,我们结合了AI大模型技术,同时又充分利用了过去6年我们精准学的精准教学引擎和知识图谱技术,相当于一个主脑加上一个副脑,这才能做出超拟人一对一AI老师。”杨仁斌说。

GPT 4o没有完整的教学体系。而精准学发布的“超拟人一对一AI老师”通晓国内超95%地区、100多个中考考区的个性化教研数据;精通3-9年级的各层级教学内容、擅长构建各学科知识体系,并能够带领孩子高效完成知识点预习、作业检查、考前复习及备考冲刺等各个重要学习环节。是真正在中文语境下为中国孩子学习量身定制的一位全能老师。

简而言之,GPT是一个通用大模型,而精准学AI是转为中国9年义务教育设计的垂直大模型,这让它能有规划、有体系地对孩子进行一对一学习辅导。这种技术能力,在全世界,也是第一次。

03

普惠,致力于实现教学资源均衡

创办精准学之初,杨仁斌和创始团队就坚信一定要通过技术,让每个孩子都能掌握终身学习的方法。

“中国四大发明有两项是跟教育科学相关的。一个是造纸,一个是印刷,这两项技术都让知识的载体‘书’的成本大幅度下降,让教育平权,让中国成为历史上的教育大国,造就了中国的强大和大一统。AI老师并不是抢真人老师饭碗,因为教育的核心问题是老师不够,所以AI老师是一种技术普惠,我们希望让更多人享受到优秀的教育资源。教育资源与机会的公平,这是一个社会最重要的公平之一。”杨仁斌说。

在海外,ChatGPT的出现,让人人有家教成为可能,但是ChatGPT的使用门槛很高,使用者需要具备一定的技术能力、提问技巧,因此,不可能真正地实现普惠。实际上,自ChatGPT崛起以来,关于大模型是普惠还是会拉大社会鸿沟的争论,一直存在。

在精准学看来,ChatGPT和市面上的众多AI产品,本质上都是让精英更精英。而精准学的理念,首先是普惠,其次是让精英更精英。

因此,精准学在设计产品的时候,是让AI先开口说话,让AI老师主导教学。如果去对比GPT 4o的演示版本和精准学的产品,就会发现,精准学的学习过程中是AI老师在主导,在提问的,在使用教学技巧来驱动学习的,但同时也保持了沟通中学生主动发言,反客为主的沟通方式。

如果说,ChatGPT是一个通才,不论它已经达到了本科生还是博士生的水平,让它去辅导一个小学生或者中学生,既是大材小用,也是强人所难。就像很多学霸家长,面对自己的小学生束手无策,鸡飞狗跳一般。

辅导学生需要一定的师范素养。因此,精准学在产品设计上,更像一个师范生,虽然没有ChatGPT的通用能力,但是却受过专业的师范训练,拥有优秀老教师的教学经验。而且,为了让AI老师更像一个老师,精准学特地选择了听起来比较严肃的语音。

深耕AI教育6年多的精准学,为了进一步推动教育公平,积极响应和落实教育普惠的原则方针。云栖大会开幕当天,在杭州市西湖区政府领导的见证下,精准学携手钉钉、通义千问共同发起了超拟人一对一AI老师普惠计划。后续不仅将通过全国各公益机构,为偏远地区及弱势群体持续带去AI辅学资源,还将联合钉钉,把部分AI智能技术开放给全国家校使用。

杨仁斌相信,当有了AI一对一的老师之后,所有公立学校的老师可以投入更多的时间去培养孩子的个性,去关注孩子的成长,让学生身心更健康。而这,也是未来教育更好的形态。未来的老师不会被AI取代,因为育人也是AI做不到的事情。

《商业与生活》相信,精准学的的超拟人的一对一AI老师,只是中国AI应用落地大潮中的一个序章。接下来,国内还会有更多的创业者和公司,弥补我们在AI大模型的算力、能力和芯片上的短板,推动AI原生应用在国内场景中落地。

—End—

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