内容提要

本篇文章主要讲述的内容是：通过梳理、反思目前的互联网教育产业，揭示自适应学习在未来的重要性，以及提炼了新时代自适应学习的核心精神，并以案例探讨了自适应学习的核心价值所在和操作手段。最后是我从自适应学习出发进行的商机评价和最近落地实践的情况汇报。本文撰写时参考的资料已经放在文后附录。

关键词：自适应学习 互联网+教育

第一章 理论背景

现有互联网+教育产品的现状

1-1 目前互联网教育产业的简要梳理与反思

自20年代末到2010年左右为以新东方为主要代表的网校出现，标志着培训学校开始角逐在线教育市场，这段期间是我们国家在线教育的萌芽期。2012年左右，国内在线教育受国外可汗学院的运营模式得到启发，迎来较大发展，开始受到互联网巨头的重视，涌现出了一批移动端的教育产品。目前行业的主要有影响力的平台也基本上在2015~2016年左右稳定运营模式，监管也及时跟进，该行业相对从此进入到稳定期。

至今已经过去了五六年，目前我们看到的K12在线教育市场仍然是这个样子的：

本图来源：艾媒咨询，《2020上半年中国K12在线教育行业研究报告》

虽然K12确实是当前教育行业的重要组成部分，但绝不是全部。

下面这张图还概括出了K12之外的教育行业产业链的状况：

本图来源：艾瑞咨询，《2020年中国终身教育行业研究报告》

另外，还可以从平台内容产出方，分为以下两个类型（此处只看上面的图谱清单进行简单归类）：

• C2C（品牌方提供平台、工具，重要的是用户/KOL之间能产生交流）

K12行业：无

终身教育行业：小鹅通、千聊、荔枝微课、知乎、知识星球等

• B2C（品牌方自己产出内容）

K12行业：几乎全部

终身教育行业：得到、网易公开课、技能培训类、资讯类、资格培训类等。

可能你看上面的东西还觉得有点复杂。没关系，我根据人的生命线整理了关系链出来：

再进一步延伸产品应用场景思考问题，你会发现：K12类的大产品，几乎都和应试脱离不开关系。

终身学习类的大产品，都在回归教育的本质，无论是尝试让人脱离内卷、职场PUA，或者只是单纯充电也好，这些场景都建立在使用者自发性使用情绪的基础上。

换句话说，K12行业目前利用了公众的应试教育心理得到了较大发展，用户使用这些产品的心态建立在学业、舆论和从众心理三大方面上。但是当用户脱离应试环境后，他要用的产品一定是建立在他对自己未来的职业规划上的。倘若没有足够面对职场的心态，这些用户又会回去以应付一些考试的心态去使用产品。

另外，通过第七次人口普查的相关新闻发布会可以知道，我们国家的人口数量可能已到了一个顶峰，而大学的办学规模却还在高速增长，这或将推动学历内卷进一步恶化。内卷的本质原因是因为大家在课程大纲的学习内容都相互差不多，导致彼此与社会需求匹配的技能点高度相同，造成被迫用体力劳动差异化的方式来拉开职位差距。破除内卷的方式，就是要让每一个人都有资格与资源按照那个最适合本我的发展方向去差异化培养自己，我愿意称之为“本我演化”，这样唯学历论、名校论等错误的、导致内卷的导向才能得以破除。

内卷：本来是一个社会学术语，大意是指社会文化模式发展过程中的停滞。目前具有负面意义，强调竞争的不必要、不理性、对人精神的打击和摧残。

但这种演化必须要有这些基础才能实现，缺一不可：

• 一是发现本我潜能，找到最适合自己的突破口是什么。

• 二是这种突破口对应着学者需要补充何种知识。

• 三是知识必须转化为实践，才能变成生产力。所以要给学者一个合适条件的实践机会。

目前“终身学习”行业中确实有产品在助推着“本我演化”的实现。不过他们的交互逻辑还局限在传统论坛交流、课堂互动的经验基础上，难以把这三步给真正跑通。

如论文大标题所述，“自适应学习”或许就是促发教育行业大变革的一种产品架构思路。

1-2 当“自适应学习”遇上了互联网

关于⾃适应学习⼀词，早在20世纪80年代就出现了。

传统说法对此指的是“在⾏为主义⼼理学、认知⼼理学理论基础上，开始探索⼈的⾃我去适应⼀个学习模式，并产⽣习惯性的条件反射信息加⼯系统”。

如上梳理，⽬前互联⽹教育⾏业本质上⼤都是把线下课程搬到了线上来进⾏，较少案例可以从⾃适应学习的理论出发做出产品，导致产品本⾝的教育教学质量不如⼈意。

我认为，新时代的很多⾃适应学习相关研究更应关注互联⽹+下的教育产品的⽤⼾⼈性设计问题，即从互联⽹产品本⾝去思考学⽣主动发现学习、解释学习、例（做）中学的三⼤流程是否涵盖了基本的需求。在我看来，互联⽹+下的⾃适应学习的最基本功能是自动引导学⽣进⾏最适合他⾃⼰的下⼀步学习内容和活动：如，当学⽣在学习中遇到困难时，课程的难度会⾃动降低。⽼师也可以使⽤它的实时预测技术来监测每个学⽣的知识空⽩进⾏快速调整，配合机器来为每个学⽣提供个性化教学。

划重点：最适合学生的内容、自动引导。在传统教学模式中，前者可以搭配一对一老师指导高成本地解决这个需求。然而后者告诉我们，这一流程是依靠自动算法完成的，在正常情况下应不需要人力介入，目的是把边际成本做到最好，变成互联网产品的样子。

现在你知道了“自适应学习”在互联网下的可能面目。我把“本我演化”三部曲，加入目前有的互联网教育产品，试图完善这一逻辑图：

绿色的一侧，说的就是现状。而且，我考虑的是产品线比较完善的终身学习模式，如果再画一张K12行业的三部曲图，那很可能是画不出来的。

但是，由于K12的学生学习内容相对比终身学习要单纯的多，为了方便理解与表达期间，接下来的讨论我将先用K12之中的“高中教育阶段”完善“本我演化”的图景。

第二章 诠释图景

2-1 “本我演化”以高中教育阶段场景为例的实践分析

也为了表述方便起见，我将这部分学生的学习范围先限定为高中必修课程的部分思考，不考虑他们的课外活动。

• 第一步，发掘潜能。

高中学生的学习任务很简单，就是用尽一切手段提高高考分数。举个例子说吧：

该例子为表述方便经过改编，与考试政策不太相符

今有一学生（小王），目前高三，2020年12月的模拟考成绩如下：

该考生成绩其实已经不错，但是离重本线（优先投档线）还有一定距离，如果总分能再提升30分，那么过线就相对轻松得多，这同时是他近期的大目标。

如根据常规的思路，那根据“哪门弱补哪科”的原则，他首当应该考虑解决的是他的数学成绩。

可是，他自从初中以来的数学成绩就一直不是很好——自从他漏听了一节重要的课程后，他就再也搞不清楚数学是何方神圣了...而且，他已经在高一、高二连续两年报读了数学专项补习班，可效果并不尽如人意。

那么，他还要死磕数学，作为他提升成绩的手段吗？答案肯定是错误的。

好吧，那么要不要再看看别的科目呢...比如说英语？语文？化学？这三门课程的总分离满分还是有相当差距的，是不是可以作为冲刺的参考？

但是你又怎么确保他不会再次掉入到类似上面这种“数学成绩死活提不上去”这种坑里？是选择三个科目一块发力，还是选择一个呢?

如果不去对他的丢分点进行深入的探究，发掘到他对应的知识点、方法论缺失状况，还有填补这些漏洞的难度系数，我们就很难做出相对正确的决策了。

• 从表面+经验上看，语文的分数是最难提上去的。对正常考生来讲，阅读理解、作文是最大的拦路虎；但是我分析他的考卷，发现他在默写诗歌上失分非常严重，9分只能拿到2分。这里就是很简单的背诵问题，他就可以拿回7分。

• 再看到他的地理考卷，虽然考了92分，但仔细一看失分点，居然有一个是对气候类型全球分布这个知识点的缺失，导致了他主观题的逻辑判断失误，遗憾失去3分。

• 看到他的英语考卷，发现他在短文填空、作文上的失分非常严重。这意味着他在英语语法认知上存在较大缺陷，不是短期能解决的问题，但其实也是关于规律的记忆不熟练导致的。远期来看只要好好背语法，还可至少提10分。

• 看到他的政治考卷，发现失分主要在主观题上。进一步阅读发现是因为答题句式不规范，或者写的太简略导致失分。但政治的主观题答题是有很强套路的，也是需要通过记忆得到的东西。短期来看可以提至少6分。

就不一一打出来分析过程了。至少从这四个科目上的失分点来看，该考生平时很不注意记忆管理（能看出有一定答题经验），知识点遗忘现象比较严重。因此，对于这个考生的提分解决方式，就是给他空白的知识点思维导图，令其默写，不能默写之处就是缺失项。再对这些缺失项进行单独背诵记忆，提分应不是难事。

以上分析是我们一个线上学习组织在去年12月给到他的意见节选，据反馈他已经可以在二模中考出527的总分（不含听说成绩），已经达成了过线目标。

但是，今天我们在这里看这篇文章，不是让你学习高考提分思路的，而是要从这套分析的实践中找出问题来：

1. 这个事考生自己是单独完成不了的。如果我们不去这样提醒，他到现在还会把死磕数学作为首要目标，等于说没把时间花在刀刃上。也就是我们前面讲到的发掘潜能的流程，他做不到。

2. 判断他的失分点所在，不是简单的罗列小题分得分情况去分析，而是要具体到他的作答内容来推测他的失分背景点在哪里。也就是说，这一步发掘潜能的流程必须配合人工智能深度学习+手写体识别技术，才有可能让机器把这件事替代掉人工。

3. 在上面的案例中，我们需要给到他的事后资料有空白的知识点导图和对应的背诵资料。前者可能对于每一个学生用于查漏补缺是通用的（市场上有这样的教辅卖），但是后者的背诵清单很明显是一人一版比较合适，这份清单上就写他遗漏的知识点，高效直击痛点。

4. 其实还漏了一点：我们可能需要根据艾宾浩斯曲线遗忘理论来定期动态地生成他需要查漏补缺的内容。这件事让人工做的工作量极大，但让机器很轻松，因为这个理论就是一个很简单的倒计时。

再者，在以上场景的各项数据可以被机器记录下来，形成关于每一个学生的私人定制数据库。当数据足够详实，配合人工智能去做到帮助安排学生每天的学习任务、计划等等，是很容易实现的事情。那时学生将有更多的时间用以投入到课外知识的学习中，进一步促使人才实现多样化。

2-2 以数字出版专业为例探讨图景

只是探讨，没有冒犯的意思，这种图景还有个实现前提是得有足够的老师（我清楚目前是不够的）

目前新数版专业事实上主要有三条发展路线，分别是新媒体运营、产品经理和前端开发。虽然三条路线彼此之间的技能有所重叠，但总体上客观存在一定的学习负担大、学而不精的问题。

这部分分为短期和近期来看：

• 短期改造

1. 根据上面“本我演化三部曲——发掘潜能、学习知识”的理论，可以考虑在大一下学期通过填报课程的方式重新安排一些专业课的上课内容。例如如果选择了走新媒体运营这门课程，那么就去除掉代码课程，多增加视频剪辑进阶/VR课程来更深层次的培养学生单项能力。

2. 在“知识转化为实践”这部分，可以考虑通过校企合作的方式引入难度适中的企业实操任务，当作课程作业完成。

• 长期改造

1. 除了以上内容，学院升格为本科后可多出一部分场地，这部分场地建议通过考核的方式进行精英培养，学习东区主要学院，通过引入企业导师进行高强度的合作育人为基本培养手段，培养出一批能够带领学院对外冲刺的学生代表，对应了“发掘潜能、学习知识、分层培养”的理论。

2-3 区块链、VR技术、游戏化场景等于此之应用初探

我并不是人工智能方面的研究者，但其实有很多种方式可以让机器代替人工思考和人工交互来解决类似上述的问题。这里我再提若干个可能实现的技术/UX设计场景：

1. 区块链

该技术不允许人们随意删除或或修改原始操作记录，并可以保障安全的多人协作。这意味着在未来应上述场景而开发出的巨大数据库，如果采用这一技术，就可以在某一区块上进行多次修改，而无需担心著作者信息的遗失，避免版权风险。另外，这还意味着创作内容可以永久在线，并保留所有人对区块的改编权限——由于区块对应的数据同时也具有唯一性，违法违规内容也可以通过一次处理即可规避，重复上传违规内容的风险大大降低了。

2. VR/AR技术

最常说的莫非于物理、化学实验可以通过虚拟环境完成而无需担忧安全风险，地理学科也可以实现“所见即所得”的全新解题思路体验。目前有两个问题阻挡了该技术的应用：一是当学生需要这些内容时可以随时让其浏览的能力，这里还可以关联着学生的个人数据库，在需要的时候进行精准推送，在合适的场景下尽可能用它提高学习效率。

3. 游戏化场景[1]

在《产品游戏化》这本书中提到：

成功的游戏都有一个共同特征：快乐的本质在于培养技能。烧脑让我们感觉良好：增进技能，并且沿着一条道路前进，最终精通这个领域。

这句话从侧面说明了游戏顺应人性的背后，就是“发掘潜能”的充分掌控（自我治理）、知识的学习与实践结合带来的巨大快感（知识精通）、以及这种快感带来的目标驱逐感，可以带来向上的力量——因为他们看到离自己感兴趣的、更伟大的事物又近了一步。这恰是一个非常良好的循环。而游戏之所以有这个循环，就是因为他的困难“跳一跳就解决得到”，所以快感产生的频率非常之高。

在发掘自我的时候，用户最好可以成为任何想成为的角色（游戏就是这样），这样用户会更感兴趣

游戏化场景下，用户之所以能产生源源不断快感，还有一个原因，就是它可以随时看到自己的进度：比如这游戏有50级，你现在是2级，打完一场游戏你可以获取到确定的经验值，就升到3级了。

现在教育之所以不能游戏化，就是因为这些进度、经验值是不透明的。倘若有了学生个人数据库，再配合相互串联打通的知识，把一个个关于职业的梦想变成剧情、故事、任务的知识体系世界，让学生攻破一个个知识壁垒，尽管“教育是反人性的”，但如果这样的机制反馈足够完善，此时带来的欺骗效果已经可以让学生快乐好久一阵子了。

目前的编程教育其实已经部分实现了上述的设计，但其实文科也是很适合这样做场景的（配合着AR、VR技术来实现），不过今天谈论的限于篇幅没有这么深入，日后有机会我还会再做详细解析。

第三章 目前的落地实践

您可能也看出来了，要实现上述理论，除了我要进一步加深研究层次外，还需要一些高质量的软件工程人才资源。虽然我已经将这些理论融入到我的创业体系中，但目前我们的小团队成员皆为传播学院的同学，没办法进行高强度编程，所以最后落地时我进行了一些取舍。

以下内容曾发在了我的个人微信公众号上。不再复述，可点下面两个链接查阅：

将所看到的教育产品机会点合在一起，我看见了未来

深圳肄苑科技（筹）商业规划公众版