文/百草
来源/智能相对论（ID：aixdlun）
最近我迷上一档热播夫妻综艺，广告依旧在节目里频繁软植入，但令我吃惊的是，总冠名被一款AI教育APP拿下，立白、美克美家等大企甘愿陪衬报幕。
人设大好的谢楠也为这款斑马AI课代言，晒出切身体会：吴所谓用斑马AI学习可入迷了，收他iPad不肯，嚷嚷着还要学，还会主动纠正大人的口语发音。
除了在推广上大张旗鼓，今年双11天猫中小幼教育类目，斑马AI课以1975w总成交额位居榜首，学而思网校、掌门1对1、作业帮、猿辅导等在线教育龙头的真人课程沦为陪跑。
家长们如此买单少儿AI教育，在AI自适应教育行业To C方面实属罕见。迄今，斑马AI课在华为应用市场下载量已过4300万，真人课程作业帮直播课和有道精品课6600万，跟谁学2100万，而全国第一家推出AI自适应学习引擎的松鼠AI下载量只3万。
但早前，AI教育饱受诟病，一度被骂吹嘘“万能”实则无用“骗子”，长期徘徊外围应用落地而难切内核教育实质，更无法得到家长们的普遍认可。莫非，家长们现在开始普遍认可AI教育，认为其可以减轻起跑线焦虑，愿意买单？
一、买单AI还是其他？
教过不少孩子的我，一开始其实挺怀疑斑马AI课是否如谢楠所说，能让孩子如此沉迷。特地下载进行切身体验后，结果我万万没想到。
我从怀疑变真香，后续没完
我本以为斑马AI课程会是千篇一律的录播视频，把真人换成其他角色，再用技术秀一波讲课操作，AI技术还是老一套。这种方式其实换汤不换药，不过是真人老师换卡通、教学技术更酷炫，教学模式与传统没有本质区别。
但下载点开后，我惊了！开屏五个字，神奇魔术帽，还是2D动画风格，这闹啥？不讲课改放动画片？
看着魔术帽飞来飞去，大嘴博士在几个小孩子面前炫耀魔术帽的物品复制功能，唯一让我感觉有点乐子的就是，小猴子贪吃往魔术帽里倒果汁，直接把帽子弄短路了。博士火气一下子上来，但紧接着机器人助手一把就把帽子连果汁扣在博士头上，还提醒道：“博士，别把他们吓跑了。”这倒让我有点吃惊，动画制作者居然考虑了照顾小孩情绪，小孩看到这一幕，不怕反乐了，然而，跟教育还是毫无关系。
截图来源斑马AI课
1分35秒，我又惊了，做题居然能修好帽子！大嘴博士直接亮出黑板，一本正经地讲看图形找规律，跟我数学老师是一模一样，然后又抛出几道练习题强制触屏完成，这让我一下子从动画片急转到课堂。待老老实实完成练习后，系统突然来了句“你真棒”，本科学历的我，老脸自觉通红，然后迫不及待跟着动画剧情走，把剩下两个相同套路的图形类比题也做了，还跟着哼起了总结儿歌。
又相继体验英语、思维、语文等其他课程后，我的看法完全不一样了。学不会知识都无法继续看动画，更别说进行对话交流等其他情节任务，我直接从怀疑变真香，2D动画“爷青回”！一想到我小时候只有弱智版天线宝宝，而不是这种寓教于乐的动画，一把辛酸泪，两眼水汪汪。
1921年爱因斯坦获得诺贝尔物理学奖，访美时说过一句名言：“大学教育的价值不在于记住很多事实，而是训练大脑会思考。”这其实在各教育阶段通用，教育在“教”一字，教授知识与技能，更在“育”一字，教授知识与技能的正确使用、应用，教导孩子学会思考。
毋庸置疑，斑马AI课确实做到了教育二字，通过动画吸引孩子注意力，剧情引导、反复教学结合触屏识别、语音识别等技术应用，再用专业教学团队自研教材、录制有趣教学视频，从而打造出大量吸金的非真人沉浸式教学课堂。
但它很少涉及K12教育具体层级与稍深层次的语言学习，只是通过动画和趣味教学进行泛化浅层教学，内容比较低龄化，因此仅适合启蒙，广告所说的2-8岁适龄，或许还要再砍上一两岁。
因为家庭教育安排不同，有些低龄孩子确实需要恶补启蒙阶段的教育，但有些孩子已经接触更高层面的知识，并不需要吃回头草，如果再学趣味动画课，那么家长就买错单了。
而且斑马AI课的技术仍然局限于机器知觉应用的语音识别技术和触屏技术，内容方面的教学内容、情节设计、强制模式、动画互动、鼓励方式、成绩生成等都是提前设计好或者录播的，依旧由人工完成大部分工作，不过实际效果很好，被家长们争相买单。
但这样的AI教育其实仍停留在轻人工智能层面，可称伪AI。
其实都是伪AI
美国麻省理工学院的温斯顿教授给人工智能下过这样一个定义：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”
即AI必须具备人所特有的部分能力，完成人才能完成的部分复杂工作。而在教育中，一个优秀老师最值得为人称道之处，在于能提供针对性指导来帮助学生查明弊病以期提升，讲课技巧、知识量、技术手段等皆为辅助。
而低龄儿童现阶段最缺的，就是学习习惯与自学能力的培养。少儿教育行业普遍认为，2岁以下儿童没有专注力，2~4岁儿童专注时间为7~12分钟，5~6岁15分钟，7到10岁的孩子的专注力时间为20分钟。所以要培养少儿形成良好学习习惯，家长首先要知道怎么做、教什么，再计划如何做，期间需要耗费大量精力和时间成本，少儿教育费用又一向高昂。
而AI教育主打的人工智能自适应教育，提供自主学习养成方案，可以根据不同年龄、年级安排相应课程，或通过测试进行排课，从讲课、练习、批改等方面都能与少儿园和小学同步。对于愁没时间又不知道怎么教孩子的家长来说，诱惑力太足，跟宝宝天配。
目前AI教育C端有200多款app，新东方在线、好未来、VIPKID等龙头品牌占领主要市场，作业帮、小猿搜题、掌门一对一、扇贝单词、英语流利说等APP享有最多的用户。其中的AI技术应用囊括拍照搜题、分层排课、口语测评、组卷阅卷、作文批改、作业布置等，孩子的课程安排、学习成果检验、作业批改等繁琐事情根本不存在问题。
然而，这些都只是外围教育环节，自适应学习教育往内核一走，其实经不起推敲。
图片来源艾瑞咨询
截图来源买购网
最直接体现莫过于，知识讲解、概念普及、作业布置、鼓励机制等花样百出，但只要稍微有问题，比如孩子就任意问题提问软件，希望给出答案，AI立马就露馅，答非所云。所谓互动对话、交流反馈环节，屏幕里看起来有“活人”，其实都是设计好的程序和知识，无法解答孩子的疑问。别忘了，少儿阶段的孩子，最喜欢的就是提问！
少儿天性就是对所有新鲜事物充满好奇心，这也是他们学习的最大动力。如果app的学习模式清一色预设完毕，完成所有固定布置任务才可能达到页面所给学习效果，那稍大点的、自律性强的孩子可能完的成，天性顽皮的少儿就别指望了。真人老师都要实时跟随少儿情况，不断修改课程内容和布置新作业，如此针对性才敢确保学习有效果，而AI教育app给出的固定解决方案，对孩子的实际情况根本无从了解，在教学内容和作业布置上或许更具有参考价值。
所有当前AI自适应学习要求的，是孩子拥有自觉学习能力和较强执行力，而不是AI的辅助能力，这对尚在初阶学习段的少儿很不友好。
总之，目前AI教育To C方面，AI技术主要还是工具作用，更多工作还需要真人老师来完成。艾上AI疫情期间已放弃AI老师，转换为直播课+AI工具训练+在线辅导的教学模式，斑马的在线趣味AI课+线下社群老师教学模式，其中动画制作、情节设计、教学内容研究等工作仍是人工完成，AI的弱势不过被动画角色和趣味性的强势所遮掩。
弯弯绕绕各种转悠，AI教育其实还在原地踏步，C端产品几乎都是伪AI。
二、少儿家长真正需要什么?
中国教育科学研究院副研究员张杰夫认为：“智能教育要改变的不仅仅是已经落后了的班级授课制，还有这种教学模式下所形成的教育理念和教育体制。”
国务院参事、清华大学经济管理学院院长钱颖一在《参事课堂》演讲提出，中国教育的最大问题，就是我们对教育从认知到实践都存在一种系统性的偏差，这个偏差就是我们把教育等同于知识，并局限在知识上。
而目前的AI教育最不担心的就是知识教育，最大的问题同样是传统教育中的系统性偏差，基于此，如何才能在To C上破入内核？或者说，少儿家长们到底需要什么样的产品？
一位为9岁孩子花销上万的欧阳妈妈告诉我，她尝试过很多在线app，最终选定51talk的英语1对1真人学习。购课后欧阳妈妈每天都会陪孩子听课至少半小时，半年后成绩终于有所进步，但她觉得，或许是因为在线超前学习英语知识，孩子在学校里学英语更有自信了，没有归功于app。
我一位同事在猿辅导上给孩子购买超前数学课，他同样觉得这样孩子在学校里会更自信，毕竟相当于再学一遍。他们所看中的，更多的是教学安排的时间灵活性，相当于在线上购买学校教育的预习课。
欧阳妈妈也试过AI课，“虽然价格不是特别贵，但没有针对性互动，因为语言学习要有听力输出”，她需要实质性内容、知识性和系统性的课程来帮助孩子应对高中分流。对AI课，欧阳妈妈表示，她孩子理解能力晚人一步，专注力也不足，如果AI能从孩子的性格品质、专注力上制定相应课程，她很乐意买单。
同样追求实际效果的刘妈妈花钱更多、用时更久，她精挑细选出DaDa英语，看中其纯正外教与AI功能，2年砸几万，结果别人孩子有效果，她孩子现在听天书。刘妈妈解释，线上课程需要预习、复习，不仅要求孩子有很好的自主学习能力和自律能力，对家长要求也高。
图片来源刘妈妈
她在学习上拿不住9岁女儿团团，两人经常闹矛盾，而团团拖延症晚期，做作业要比其他孩子多花几个小时，因此刘妈妈已经把希望转到了线下。而她朋友侯妈的8岁儿子航航，自己主动要求下载app在线学习，在伴鱼绘本开通VIP半年后口语进步明显。航航说，学校老师根本不会管他们的英语怎么样。
不难看出，不管是家长还是孩子，都需要个性化学习解决方案，而这与AI教育核心，自适应学习，不谋而合。
比较尴尬的是，国内企业的人工自适应教育仍在探索阶段，To B管考场景商业化进展明显，To C还只是口语测评与拍照搜题。企业想要提供真正让少儿家长普遍满意并愿意买单的产品，还得克服海量数据的获取与利用这个最大障碍。
2019年中国AI教育行业整体市场规模超过400亿，融资规模呈上升趋势K12和教育信息化领域最受资本追逐，但产业仍然处于初级阶段。
图片来源艾瑞咨询
而国内教育有明显的地区差异，大到不同省份要求有别，小到临近学校教材各异，高质量、差异化的数据资源会是决定企业产品实际效果的最大变量。
机器知觉之后，下一个能在教育行业尽快落地的AI应用，或许是多元智能，它包括了能连续直接获得有效数据的机器学习和安排针对性课程智能规划。
*本文图片均来源于网络
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