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【GET2024】位晨:AI和爱,展望教育未来

2024-11-15


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学而思公益基金会理事长位晨在GET2024教育科技大会演讲


11月11日至12日,芥末堆在北京举办以“质学习力,通向更美好的教育未来”为主题的 GET2024教育科技大会。在11日的领袖论坛上,好未来执行总裁、学而思公益基金会理事长位晨就《AI和爱,展望教育未来》进行了主题分享。


以下为演讲实录,经编辑:


大家好,我是学而思的位晨。我上一次参加GET大会是在2022年,在过去两年时间里面,我们在AI和素质教育方面有一些新的探索,借此机会跟大家分享。


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PPT上是一道题目,大家可以先看一下。为什么把这个题拿出来,这是一个真实的案例,是在我们一个同事的朋友圈看到这个题,说他们家小朋友是五年级了,她想要知道如何能不用方程的形式,让一位小朋友理解的方式,去解答这道题。


她去求助于大模型,问了几个其他大模型,给她的答案都是用方程来解,而且是用大段文字输出来解释这个题。我们同事又试了一下学而思做的一款APP“随时问”,终于给出了她需要的思路。


可以看到,“随时问”做到了AI多模态讲解、多模态追问、多模态互动。我们为什么提到多模,我们把自己回复到学生真实场景,我们问老师一个问题,老师不会把答案给你,老师会帮助你们解析一下这个题,老师去讲这个题的过程当中还会不断地问你问题,我作为一个学生,我没有听懂也会再去反问老师,我什么地方听懂了,没有听懂,还有一个追问的过程,继续提问的过程。最后我们在教室场景当中,老师会用板书给大家讲一讲题如何。来去解答这个问题的时候,不仅仅是需要一个用文字来解答给出答案的过程,更重要的是需要有图形,类似于板书,我们以图文并茂的方式给学生讲这个题,这样是非常有助于学生去做更好的理解,会提升我们学生的学习效率,最终让我们在学习上效率的提升,可以相对更轻松一些。


根据我们的估算,我们现在全国有一亿多在读的中小学生,平均每个学生一天遇到两道难题的话,每天的题目往少说也要有2亿道。如果我们能够让这2亿道题被学会的效率更高了,能够让上亿家庭的家长的辅导负担和焦虑减轻了,那一定是非常有意义的事。我们理解这就是一种“新质学习力”,也呼应今天大会的主题。同时,“孩子喜欢,家长省心,科技驱动”,就是我们学而思和好未来的价值主张。


好未来过去三年时间里面我们一直在做转型,我们做了非常多的产品迭代,大力投入AI。但不管我们怎么去做,我们对于教育的理念和初心是没有改变的。我们的使命从原来的“爱和科技让教育更美好”,调整为“爱与科技助力终身成长”。不管是教育还是终身成长,都体现着我们希望通过产品创新,科技创新,内容创新,能够和同行们一起去推动整个教育行业持续长期平衡的发展,最终给这个社会带来增量的价值。


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好未来已经成立21年了,我们一直在持续做大量的工作,都是希望能够找到一种方法,让我们经常谈论的教育领域的不可能三角——“个性化、高品质和大规模”,能够同时存在。我们回顾过去的教育培训行业20多年,线下小班的时候,我们能够解决个性化和高品质的问题,但又没有办法做到大规模;线上双师大班解决大规模的问题,又做不到个性化,如何能让这三者同时并存,这是我们一直以来去思考的问题。


随着人工智能和AI生成式大模型的出现,给这个不可能三角的解决带来了期待和曙光。


我给大家来介绍一下,我们在大模型方面的实践。


学而思做大模型,不是说头脑一热、大家都做我们就做了。从我们成立那一年,2003年开始,21年前成立这家公司的时候,我们就开始在想怎么样把我们的数据有一个沉淀,我们那个时候成立了教研云,做数据沉淀,到2017年的时候,我们成立了人工智能实验室,然后探索人工智能,AI和教育的结合,会产生一些什么样的反应和助力作用。2019年成为智慧教育国家新一代人工智能开放创新平台的承建单位。2023年8月份的时候,我们上线了学而思九章大模型,当时我们起的名字叫MathGPT,去年11月份,通过了备案,成为国内首批通过备案的教育大模型。


从我们刚开始做大模型到现在两年的时间里,学而思九章大模型也是在不断的进步和迭代,到现在来看,我们的大模型已经相对来讲是全能型的选手了,从解题能力、对话能力、批改能力、讲题能力、推荐能力这五个方面都已经有所积累,而且已经应用到我们的产品,包括智能硬件和APP当中。


我们应用的产品包括作业批改,中文英文的作文批改,口语练习等等。我们给大家举一个例子,比如说在我们的智能硬件当中,我们如何去落地大模型的能力。智能硬件其实是大模型落地一个非常好的载体,在这样一个载体当中,我们可以实现内容、AI、用户数据的全链打通,通过这样全链打通让AI更好地发挥作用。


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我们是2023年2月份才向市场推出了第一款学习机,之后我们又推出几款其他学习机,屏幕上是我们在近期刚刚推出的学练机。学而思的智能硬件,第一个优势应该是好内容。不像最开始的学习机可能只是把内容放进了屏幕里,随着我们智能批改能力的出现,让学习机活了起来,当能够智能批改,反馈学习的情况,我们就知道针对学生此时此刻最适合的去提升的知识是什么。


比如,即使学习机里能放进10亿道题,我们也绝不是想让学生把这些题目全做完全看完。我们通过AI的推荐能力,给他推荐最适合的内容,让学生更高效的学习,只有他完成了高效学习之后,他有更多的时间,可以沉浸在其他所有的兴趣和爱好当中。整体来讲我们希望通过学习机,让孩子们能够以更高效和更轻松的方式完成学习。


作为家长,确实也可以做到更轻松,更高效辅导孩子,除了我刚才举例子,怎么帮助家长和学生学习的例子,家长也可以用这个工具,有的时候老师留作业,有听写,口算,这些可以通过学习机来完成的。真的体现不费妈,家长也可以省出更多精力,在这样情况下,我们的家庭氛围会更加轻松,亲子关系会得到更好的构建。


通过2C的产品和业务,我们确实感受到,这款AI赋能的学习硬件,可以帮助到很多家长和学生。我们也在想,如何能够在教育公益方面做一些事情,让我们的AI能力,我们智能硬件赋能到乡村,能够帮助到乡村教育更好的发展。


今年4月份,学而思和北大教育学院联合做了一个项目,把我们的学习机捐到大理弥渡,我们选了一个年级100名学生,每名学生赠送一台学习机。这个联合项目还成立了一个课题研究小组,来做对照组分析,来看科技和AI赋能,如何能够帮助到我们整个乡村教育,去做一些变化和提升。


今年6月,我们正式启动了学而思学习机手拉手公益行动。我们把学习机捐到了青海玉树的学校,虽然前期交流中没有老师谈到AI,没有老师谈到智能硬件和智能学习,但是这些老师拿到学习机之后马上就用了起来,他们试用学习机批改学生作文,通过字词句段篇和润色能力,帮助自己完成这些工作。


我们在贵州毕节捐赠学习机,学校建设了一个学习机教室。校长和老师给我们反馈说,用了智能硬件,孩子们在英语发音、解题思路、作文灵感几个方面都有了非常大的提升。


学而思学习机手拉手公益行动正式启动是今年6月份,我们目标是希望在未来的三年能把项目落地到100所乡村学校。现在四个多月时间,我们已经走进八个省,20所学校,我们会在项目进展过程当中不断的迭代和调整,我们很希望最终能够助力到乡村教育。


不管是人工智能还是大模型,它们都丰富了我们的教育形态,那如果提到我们今天会议的主题,教育未来,我们需要思考另外一个命题:如何去培养面对未来的能力。


在过去的三年时间里面,我们也在不断地打磨素养方面的教育体系。现在有包括从科学、编程,自然博物各个方面非常丰富的体系,已经建设起来了,我们认为这个事情非常重要。为什么这样讲呢?我们都知道,党的二十届三中全会提出,“教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑”。政策指向很清晰告诉我们,科学创新有多么重要,科技创新靠人才,人才培养靠教育。如何能够在科学素养方面,能够提供更多的好产品好内容给到我们的学生们,真正培养新一代年轻人面向未来的能力,包括创新的能力,包括合作的能力,包括能够整合各个领域,最后形成一个综合能力的提升,都变得比以往更加的重要。


举一个例子,我们学而思网校的一位初中学员,这位小姑娘一直在思考的一个问题是,如何让老年人就医这个问题得到更好的解决。通过在我们科学课上学习的知识和技能,她做了一个适老化智慧医院模型,后来在全国青少年科创大赛当中得了一等奖。类似这样的案例,我们的学员当中还有很多。在我看来,是不是得奖不是那么重要,让我最感动的是,他们通过学到的知识、技能,真正把学到的东西用到实践当中,最后能够解决我们的社会存在的问题,能够让这个社会更加美好,能够让生活更加美好,这是让我特别感动的地方。


19年前,2005年的时候,钱学森先生提出了“钱学森之问”:为什么我们总是培养不出杰出的科学创新人才?引发了全社会的思考和讨论。19年过去,我们看到,不管是从国家政策上,还是学校对于科学的重视上,还是家庭、家长对这个重视上,培养科技创新人才得到了充分的重视。上周五我正好在上海和一位家长交流,他说我报了你们科学课,他说不是为了孩子在学校成绩如何,我觉得你们课程产品真的做了非常大的改革,每一堂课都教我的孩子如何去思考一个问题,最后如何解决一个问题,他说这种思考问题,探索问题和解决问题的能力,才是面向未来,面向AI时代非常重要的能力。所以,家长的很多认知也在逐渐发生变化。我相信在从国家到社会、家庭各方的努力下,培养科学创新人才的问题,正在得到很好的解决。


今天非常开心能够看到这么多的同行在现场,一起去探讨新质学习力,一起去探讨怎么样来做未来的教育,我相信我们在一起,能够一起去打造一个更美好的学习未来,祝在座的各位同行,大家都能在自己探索领域越做越好,谢谢大家。



转自:https://m.163.com/dy/article/JH0GV35N051480G7.html