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教育的终极形态依然在演化进程当中，教育的未来是属于"智慧“的时代，是Intelligence Technology带来的人工智能革命。教育会与更多的技术相结合，语音语义识别、图像识别、AR/VR、机器学习、脑神经科学、量子计算、区块链等等。这些技术我们统称为智能化技术。这些技术已经开始并且持续地、加速地在与教育产业结合在一起。教育产业的智慧化升级正在如火如荼进行中。

人工智能（AI）是信息科学领域最前沿的学科之一，经历60余年的发展之后，AI对医疗、交通、商业、航天、农业等领域产生了重大影响。人工智能的突破性进展是人类发展史上一个重大转折，人类的思维方式和工作方式将发生重大转变，将推动信息时代进入人工智能时代、信息社会向智能化社会转型。

中国对人工智能技术的发展给予了很强的政策支持。2015年5月，国务院发布《中国制造2025》，把实现世界制造强国作为总目标，并提出九项战略任务和重点。该文件重点强调了人工智能技术对于各行各业发展的重大应用价值，并阐明人工智能技术能够促进战略任务的完成和实施。2016年5月，发改委和科技部联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，再次把人工智能技术作为实现知识经济时代创新性强国的重要推动力。在信息技术快速普及的今天，连接人与信息的信息流，成为信息时代的常态，而人工智能技术是构建信息流的关键技术。尤其是2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确提出：“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。未来社会对人才的需求将更多的侧重于能够发现问题，综合运用多学科知识解决问题的创新人才，他们需要具备良好的计算思维、编程能力和对智能化社会的深度认知。“

自适应学习

在所有教育领域的智能化技术应用场景中，最典型的一个就是自适应学习（Adaptive Learning）。自适应学习致力于通过计算机手段检测学生当前的学习水平和状态，并相应地调整后面的学习内容和路径，帮助学生提升学习效率。自适应学习的运作过程是这样的：搜集学生学习数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。

自适应学习早在20世纪90年代的美国就已存在，目前已得到较为广泛的应用。美国K-8（相当于中国的小学、初中）自适应学习公司DreamBox Learning曾在2010年后做过一项调查（调查样本超过480个，其中大部分人为K-8公立校教师）, 结果表明49%的人正在自适应学习软件上教授补充课程，42%的人正将其作为核心课程平台使用。

自适应学习产品在国外各个学习阶段都有应用，包括早幼教、小学、初中、高中、大学、职业领域等，并已覆盖多个学科。早幼教领域的kidaptive, K12领域的Knewton, 企业培训领域的area9, 素质类培训的newsela, 语言培训领域的lingvist 等等都是各自领域的佼佼者。

2014年美国的自适应教育突然有了突飞猛进的发展，当时有个标志性的事件，美国有三家最大的自适应教育集团Knewton、 Realizeit、ALEKS做了几场人机大战，比赛结果引起了很大的轰动：在取样的学生群体当中，机器人教学的成绩比优秀的老师教学的成绩高了17分！而且在人机大战中机器不仅战胜了老师组真人授课的成绩，同时还把及格率提升了一倍。

这个事件令美国教育界感到震惊。以前我们都认为在线教育，尤其是没有直播形式、没有真人现场授课的教育形式，只适合“学霸”而不适合“学渣”。因为学霸专注力比较强，自控能力比较强，自学能力比较强，相对来说他们更容易独立完成学习，而学习较差的学生在互联网上进行学习几乎是一件不可能的事情。所以很多人说教育是反人性的，一直讲教育不可能在互联网领域取得突破性的成功。而在2014年人机大战的结果在美国的教育行业让大家都意识到人工智能给教育带来了新的形态，可以取得不一样的结果。

美国媒体预言，人类自适应教育的元年到了，未来世界所有的教育都会是自适应性的。资本也开始大量关注这个领域，美国的Knewton公司累计融资了1.5亿美金；印度有一家叫byju’s的公司在宣布转型自适应之后，拿到了比尔盖茨基金会和扎克伯格基金会1亿美金的融资；美国的一家传统的教育机构 Duolingo在宣布转型自适应之后也获得了8000万美金的融资；澳大利亚的SmartSparrow，韩国的KnowRe等都融资可观。人工智能自适应的教育公司在全球像雨后春笋一样不断出现。

提到自适应平台，必然要提其中的佼佼者Knewton。它为发行商、学校及全球的求学者提供预测性分析及个性化推荐，其覆盖的学生范围包括 K12、高等教育及职业发展教育等。Knewton的平台有三个重要功能：首先是推荐课程内容功能。系统抓取学生的学习数据，并分析下一阶段应该学什么，这与亚马逊、淘宝的推荐类似；第二，预测性的学习数据分析。这或许是Knewton和出版商最大的差别，出版商让学生知道做题的对错。而Knewton是预测你未来的学习程度，你现在做的怎么样，未来能做怎么样。比如说一个学生测试得了60分，但系统基于学生数据分析和对内容的了解，可能会显示学生水平要高于60分；第三，内容数据分析。系统会评估课程的内容质量，以及对学生学习有什么影响，最终对内容本身做出评价和调整。

分级阅读

除了自适应学习，人工智能技术与教育可以从多个维度进行结合，比如构建和优化内容模型，建立知识图谱，让用户可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给用户适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。

相较于传统分级阅读只是根据学生年龄推荐阅读书目，无法根据不同学生阅读能力、兴趣爱好进行个性化精准阅读，分级阅读类的产品替代了教师的收集书目、推荐书目、阅读监督等工作，大大提高了教师的工作效率，同时实现了学生自适应阅读，达到了分级阅读的核心目的——匹配适合学生个人的书目，解决了学生阅读太难的书会失去阅读兴趣、阅读难度低的书无法提升阅读能力的问题。通过人工智能赋能的分级阅读优势明显：提高学生阅读兴趣、养成学生阅读习惯、清晰个人阅读水平、清楚了解阅读能力变化、教师和家长全方位监测、分析报告快捷精准。分级阅读类的产品发展空间巨大，目前该类产品主要集中在英文分级阅读，国内市场上亟需中文类的分级阅读产品。同时，目前国内英文分级阅读产品的分级方式主要采用国外分级方式，该方式适用于母语是英语的国外儿童，但对于非英语母语的中国学生的适用性仍有待观察。

Newsela是一家2013年成立的公司，公司的主打产品是适用于青少年儿童阅读的新闻，从而把英语学习融合在新闻阅读的过程里。它运用了科学算法来测量用户的英语水平，把来自《彭博社》、《华盛顿邮报》等主流媒体的内容改写成适合从2年级到12年级学生可以阅读的版本，从而提升青少年儿童对社会的敏感度和认知程度。同时Newsela也会给用户推荐个性化的新闻内容，用户也可以自己调整阅读的难度。

自动答疑

除了应用于个性化学习方案的制定外，人工智能技术还可以落地在自动化辅导和答疑子领域，这也成为了教师面授外的有效补充。下一代培训机构一定是智能型的机构，从大数据进化到人工智能。语音识别、图像识别、手写识别、语音分析等技术的发展，让机器模拟人来答疑、服务成为可能，这类应用会越来越多。最初机器是用来辅助人工教学的，未来的趋势则是人辅助机器，而这个过程会一次次重塑未来的学习和教育。

比如学霸君、作业帮等软件都是借助了智能图像识别技术，学生遇到难题时只需要用手机拍成照片上传到云端，系统在一到两秒内就可以反馈出答案和解题思路，而且这类软件不仅能识别机打题目，手写的题目的识别正确率也越来越准，目前已经达到了70%以上。

智能批改

大数据、文字识别等技术的发展，还推动了文字的规模化自动批改和个性化反馈。如何利用人工智能减轻老师在作业、试题、作文领域的批改压力，实现规模化又个性化的作业反馈，是未来教育的重要攻克领域，也是国内外众多企业看中的市场。比如美国的计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件，能够联系上下文去理解全文，然后做出判断，它提高了英语翻译软件或程序翻译的准确性，解决了不同国家之间的交流问题。语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。中国的批改网，也是在这个领域做出探索的一款产品。

虚拟教学场景

AR/VR也是一种得以普遍应用的智能化技术。AR/VR在教育领域的应用最大的贡献是虚拟教学场景的呈现。首先从整个AR/VR细分领域来看，发展乐观。GSV预测整个产业将会达到2000亿美元的规模。同时很多行业巨头也通过AR/VR技术把目光投向教育领域，比如微软Hololens和培生教育集团合作，通过运用微软的全息图，学生们可以更加清楚地了解一些系统的构造，并且在虚拟的世界里体验一些在现实生活中体会不到的内容。北美另一大科技巨头Facebook，在OC3大会上也宣布将投入1千万美金到VR教育领域。不仅是北美，韩国科技巨头三星也在德国推出了VR教育系统，这个VR教育系统主要是给7年级和9年级的生物课提供应用。通过佩戴Gear VR，学生就可以观察到器官是如何工作的。

虽然AR技术并不是全新的,不过AR在教育领域的应用才刚开始。AR技术特别适合教育,因为它很好地匹配了情景教学和建构主义教育思想。AR技术可以让学习者自主探索各种有趣的学习材料,并且可以在做实验犯错的情况下也不会有任何严重后果。学习者通过AR技术进入一个和现实高度仿真的环境,可以动态地进行交互形式学习。因为是虚拟和现实交融在一起,AR技术让学习在正式和非正式的学习场景之间快速切换,也可以在学习和教育中使用移动技术。AR在教育行业有非常广泛的应用,比如虚拟场景培训、AR图书、AR游戏学习、AR建模等。尤其是在职业教育领域，比如医疗和建筑等领域的技能培训，AR技术已经有比较深入的应用了。

Magic Leap是一家成立于2011年的AR公司，位于美国佛罗里达州达尼亚海滩。该公司已经从Kleiner、Perkins、Caufield& Byers和安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）等著名投资者那里获得了总共高达14亿美金的融资。这家公司在2017年12月发布了一款备受瞩目的AR眼镜，这款眼镜可以把互动图形、视频和真实场景重合在一起。从而可以更好地跟其他人在任何地点任何时间进行交流。

另一家成立于2011年的公司Blippar总部位于伦敦，该公司致力于开发视觉搜索APP，利用AR和AI技术帮助用户解读日常生活中各种实物信息。通过这款APP，学生可以随时搜索任何想了解的物品信息。而且通过AR，学生也可以更立体地了解几何、地理、物理等知识。Blippar目前已经从风投那里融了1.5亿美元。最近，Blippar刚从马来西亚国库控股公司获得了5400万美元的D轮融资。

课堂高效管理

人脸识别、语音识别等技术也已经引入在线课堂。在上课期间，人脸识别技术将通过对学生面部表情的识别，记录学生的课堂表现，并反馈给师生和家长，让在线课堂的老师“看见”学生的表现。 

2017年5月，好未来投资情绪识别引擎公司FaceThink。通过情绪识别系统，能够对孩子上课的表情进行实时采集，从专注、疑惑、高兴、闭眼四个维度分析其听课状态，形成注意力曲线学习报告，反馈给老师和家长，从而让老师根据学生的情况优化课程和教学内容。此外，2017年好未来还发布了IDO2.0个性化学习体系。通过个性化学习任务系统，人脸识别、语音识别、触感互动等科技手段在教育上的应用，为学生打造学习计划更明确、学习方式更多元的在线学习闭环，为在线教育提供智能化、个性化的解决方案。 

区块链

人类社会正在进行一场数字化的大迁徙，我们正在网络世界、虚拟空间里建立一个数字化的新世界。AR、VR、AI、区块链等新兴技术正是人类驶向数字世界的帆船。区块链作为一种新兴技术，也开始在各个行业广泛地应用。

区块链可以理解为一种公共记账的机制，它并不是一款具体的产品。它的基本思想是：通过建立一组互联网上的公共账本，由网络中所有的用户共同在账本上记账与核账，来保证信息的真实性和不可篡改性。

区块链可以被用作一种存储教育信息的集中分类记账方式，比如学位信息、文凭信息以及考试信息等，这些信息将作为一种“数字化文字记录”。这既能被用作防止信息的欺诈和篡改，也可以开放给第三方用于求职面试的参考。

区块链解决的痛点还包括信息确认。之前要核实一个人的学位是一件非常痛苦且耗时的事情，需要一个学校接一个学校的获取需要的信息。在基于区块链的系统中，每个人的学习相关信息都被会被永久保存且不会得到篡改。

索尼公司及其旗下的索尼全球教育公司（SGE）借助区块链的属性，通过开放且安全的方式将教育学习中的数字记录和数字成果加以多方多次的利用。该系统将来自多个教育机构的数据进行集中式管理，这也使得记录和参考这些教育数据成为了可能。索尼的这一区块链+教育系统具有两个主要功能：

1、对教育数据的使用权限进行验证和使用权限控制；

2、用于教育机构处理这些权限的应用程序编程接口。

另一个案例是EduCoin。EduCoin是一款服务于在线教育内容分享的数字加密虚拟货币，用于教育服务的消费和提供教学产品和技术的共享，以及教学质量的检测和评估。

相信未来还会有更多的应用于教育领域的区块链产品诞生。区块链在教育行业能够发挥的最大作用就是解决信用问题，教师的信用、学生的信用、还有机构的信用。比如在前些年经常会有培训机构“跑路”的负面消息，最主要的问题就是信息流和现金流不够透明，但如果区块链成为行业的底层技术，这一切都会不会发生。

智能化的技术还有很多教育领域的应用场景，无论是教学管理还是行政管理方面都有用武之地。从产业投资的角度来讲，智能化技术的应用产品还没有达到足够成熟的地步，依然有待市场的验证。但毫无疑问，这些技术和应用代表了未来教育行业发展的方向，在市场爆发的前夜投资布局可以期待指数型的增长。                          

未来智能化技术会贯穿教育的教、学、练、测、评、管等所有环节，大数据、云计算、区块链会成为所有教育应用的底层技术，教育的数字化、移动化、智能化将成为普遍的规律。这一天已经临近，未来已来。

本文转自微信公众号“拼图资本”，作者王磊。文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场，转载请联系原作者。