朗播的教研已经低调了十年，不能再低调了。

过去长时间以来我们对教研的理解是什么样的状态呢，基本上大家一说到教研的时候，加起来三个事。

第一个事叫做出教参，体制内的学校干这件事特别多。大家知道以前读中学的时候，一般地方上有一个机构叫做教科所，就是写教参，出考卷，很多人理解教研就是出一些教学参考书或者考试题，这个就是教研了，这是多年前最基础的理解。

后来我们看到很多培训机构，大家经常说我们今天下午开一个教研会吧，基本上就是教新老师讲课，这是第二个大家对教研的理解。后来大家想了一个凶狠的词——批课，什么叫批课？基本上路径就是老师在上面讲，下面一堆老师恶狠狠说你这讲的不对，那讲的不对。

大家想一想，过去在这件事上我们批的是什么，我们批的是，第一你讲课的状态到底对不对，我经常看到很多老师跟新老师讲，怎么在课堂设计一个包袱，怎么变得更幽默，这是一类流派，这类流派十个有九个讲的都不怎么样。

还有一个就是讨论一下，这个题，张老师你是怎么做的，李老师这个题答案应该选哪个，我们应该怎么给学生讲，聊着聊着就变成这种状态。

后来把这件事升级了一下，现在很多老师讲课讲不好怎么办，我们要做标准化，这个词也是差不多在 2012 年、 2013 年，或者再早一点 2010 年有人说做一个标准化课件，很多机构专门成立部门干这件事。一开始很多老教师对这件事很抗拒。后来他们找我，我说可以，拿走，这些东西也是公开的，教考研的都可以抄我的，我怕什么呢。

而且别的老师不可能拿着你做的课件讲课，这里有很多复杂的原因，每个人讲课都有一个节奏，每个人都有一个对课程的理解和构建的逻辑。这种教研的方式，到最后，无论改什么名字，集体备课、批课、标准化教研也好，坦率说没有一个做的是对的。

首先，教研到底要干什么，在我们公司，我们对教研的理解为两个词：Teaching & Research ，教研要做的是研究或者是研发。研究、研发的是什么，可能会有一些教学的方法论，这个毫无疑问，但是这个事情是最简单的，因为对于老师来讲，首先你知道怎么利用你自身的性格优势教好课，这是老师的本分，把话说清楚，讲的有逻辑，这也是讲话人的本分。所以我们要解决的不是教学方法论的问题，教研应该解决的是这个老师个体干不了的事，应该是，你要有在教学过程当中怎么产出的问题，这是我们对教研基础的理解。

我一直说教研是要以产品作为输出成果，大家可以衡量过去做过的所有教研，如果你的教研没有产品作为输出成果，你这件事绝对没有做好。

最早我跟坡叔还有老罗这些人聊的时候，我们都不会聊到底怎么讲课这件事，坦率讲我们都有各自的风格，我们只问一个问题，你觉得不觉得你今天讲的课可以变成一个产品。

所以大家在整个的教研过程当中，我们始终要秉承一个概念，就是有产品输出。那什么是产品，今天我要产生一个产品，这个产品应该是什么。

在我看来，在语言学习这个领域，不管是考试还是非考试，产品大概有几种：

第一种就是图书，这是大家最容易看到的标准化的产品。你作为一个老师，讲课的经验特别丰富，并且已经形成了一套可以适用于所有人的方法论，这时候请你做一件事，你想想能不能把你这套东西写成一本书拿给所有人去看。比如说 GRE 填空六步法，我当时提出这个方法以后，大家觉得不管你的基础好不好，不管你以前有没有接触过 GRE，所有人都可以用这个方法。讲了若干年以后，我们另外一个总监郝海龙老师，他说这个一定要变成一本书，他执笔写，把我的想法落实到书上了，我主要的贡献是写了序言:D。

但图书毕竟还是一个比较简单的东西，第二个是课程。我认为课程也是教研输出的东西，教研输出的不应该是张老师应该怎么讲课，李老师应该怎么讲课，而是我们设计一套课程，这套课程可以系统性解决学生的某些问题。

这个课程如果建立在讲题的基础上，还是没有进入到真正的教研输出产品的状态，因为讲题这个过程不可能系统化的呈现，要想系统化呈现还得有方法论作为支撑。

比如写作这个东西有没有方法论，肯定有的，但一讲就变成了词汇替换，就变成了怎么把文章的句子写的看起来更复杂。我认为其实就是三个方面，结构、内容、语言。

再比如口语，现在方法论层面做的最不好的学科，口语容易讲的天马行空，所以老师讲口语课的时候，要么一上来就秀自己的口语，他是不断用各种各样的方式让学生觉得他的口语好，学生觉得老师牛逼，但学生自己还是不会，这叫没有方法论的支撑，课程就变成这样。

教研就是来解决这样的问题，我们要输出有方法论支撑的课程体系。

第三个叫做学习产品。这个东西是最难的，但是过去你会发现传统的培训机构在这件事上不作为，不作为的原因很简单，因为他不会。

举个例子，你跟学生把单词讲完了后说我们有一套背单词的方法，基本的方法是很多老师花了大量的时间解释买哪一本词汇书，然后学生买了一本词汇书以后按照自己的方法背，基本处于自娱自乐的状态。你想一想如果我们讲一个背单词的方法，这个事讲完了，是不是可以有一个工具，让学生按照你讲的方法把单词背了。那么这个产品应该长什么样，是一本词汇书，还是一个 APP，还是一个小程序，这就是一个非常简单的学习产品的概念。

没有学习产品支撑，整个学习过程有 70% 是空的。这就是学习产品也是教研要输出的东西，在很多程度上，我们有一个最基本的原则，我们的教研部门要做的事情，就是发起这种最底层的需求，我们应该做什么样的学习产品，这个产品是不是真正能解决学生的语言能力改善的问题。

今年大家谈一个概念很多，就是区块链，很多人问我说我们可以不可以把教研放到区块链做，我个人有非常强的保留意见，教研的中心化特征太明显了，而且还不是完全分散的。

好几年前我有一个想法，网上有大量的独立教师存在，我当时想搞一个独立教师联盟，当时聚集了一大批人，我想让大家在一起做做研讨，每个人贡献一些自己的力量，把一些事情做的更好。后来发现根本不行，因为所有人都是站在自己的角度想这个事情，而且完全是孤立的，互相之间也没有任何的分享，导致的结果就是各干各的。

所以你会发现我们做的所有教研有一个非常强的指导思想，我们就是要用技术、产品解决问题，所以我们全公司往这里面投入来做这件事。

我们说数据化教研的基础是什么呢，一定是内容标准化和产品化，我们必须把内容做成一个标准模型才能在上面跑算法，我们有 AI 有大数据，必须具备标准化的模型，否则是无法用这些数据做产品迭代的。

对于教研来讲，我们需要什么样的数据能够让教研做的更好，比如刚才提到我们要做产品，我们要有图书，有课程，这些东西都是要建立在标准模型基础之上，这不是做一个课件就完事了。

我们需要什么模型呢？将整个学习过程划分为两块，一块叫知识传达，这块大概解决 30% 的问题，另一块叫吸收内化，可以解决 70% 的问题。过去培训机构基本都停留在第一个环节——知识传达，不管下面多少人，吸收内化这一部分根本解决不了。其实这 30% 是师傅领进门，这 70% 是修行在个人。

就有人说，我们是不是可以在知识传达阶段搜集数据，现在一些机构在做用人脸识别技术，听起来很牛逼。

其一，上课的时候采集到的学生面部表情和情绪，其原因很可能是与上课无关的，例如和朋友吵架、家里有事。其二，我自己去体验过，站在摄像头跟前，屏幕上一会愤怒，过一会焦虑，过一会惆怅，其实我脸上一点表情都没有。这件事它确实能够采集一些数据，但是有效性很差。

还有人说我们是不是可以搜集听课过程中的数据，比如哪个地方暂停了，重放了，就能表明一个学生的特征。那你想一想这有多少可能的原因，也许是接了个电话，也许是取了个外卖。

这个我们叫数据纯净度太差，无法真正解决学生在学习过程当中的行为状态的问题。

那么来到吸收内化阶段，这一阶段的数据，包括过程性数据，例如练习数据、测评数据等，可以帮助我们实现过程管控。还有一些结果性数据，包括分数、备考时长等等，这些可以作为评判效果的依据。

有了这些以后，我们可以把 AI 应用到教研上，所以从数据化教研的角度来说，大家要知道，我们不是一个单纯的老师，我们更多的是希望用技术的手段解决过去老师根本干不了的事。

所以 AI 在教研上的应用主要分成几块：

第一个是测评技术优化，这件事有非常专业的团队在做。比如怎么样用贝叶斯和 IRT 模型优化测评过程，测的时间更短，测的更准。

第二个就是语音、图像识别和 NLP（自然语言处理），这里就有机器学习和深度学习的技术。上一次我就解释过机器学习和深度学习，我们现在一讲到 AI 就讲 AlphaGo ，就讲下围棋，就讲深度学习怎么样，我觉得这个路径不对。我们需要知道的是，不管是机器学习还是深度学习，都是为了我们某一个终极目标服务，就是解决问题。比如能不能对它的语音进行评价，图像进行填充。

第三个是形成性评价，行为数据分析和结果测验。

这些都是 AI 在教研上的应用，我们必须要有基础的模型出来。如果教研只是教老师怎么讲课，这件事肯定没戏。

我这里多说一个概念，最近 AI 起来以后，有些老师很恐慌，说以后是不是 AI 老师，自动把老师代替了，基本上讲这个话题的人，我认为对 AI 的理解和教学理解处于社会主义初级阶段，我可以告诉你，你要做 AI 代替老师这件事一点不难，为什么要 AI，把你的课录下来就代替你了。

关键是教学过程的核心能力有没有，产品化依据有没有，有了以后数据采集的方式和模型有没有，这些东西你都没有，你还是没有理解 AI。

AI 不是要代替老师，AI 是让老师换一种方式工作，让职业的形态发生一些变化，给老师带来角色的转变。

以前我们就是上课，批作业，改作业，家访。现在可能变成三种，第一种就是你可以传授知识，这个事依然还要靠老师做。

第二种是做系统设计，坡叔现在做的事，就是把一个人的经验变成模型。比如杜昶旭不可能讲一辈子课，我们把这个模式形式化，让所有学生都去学。所以如果你讲课讲了一段时间不想讲了，想做一些系统层的工作就可以找我，我可以帮助你永远活在虚拟世界。

第三个叫做基于数据的个性化辅导，“基于数据”这四个字特别重要。最近有一个词是“双师”，一个老师在这录视频，一个老师落地，这是双师 1.0，但我们现在的双师 2.0，提供辅导的老师可以了解辅导学生每个人的数据情况什么样，有没有好好做练习，什么地方有缺陷，应该提供什么样的辅导，这才是真正的个性化的辅导。

未来老师的角色会发生这样的转变，我相信不是所有人都会做知识传授，也不是所有人都会做系统设计，也不是所有人都会做个性化辅导，你们自己可以做一个判断，随着技术的发展，这个行业一定会发生改变，不可能永远停留在靠人解决所有问题的现状上。

我从宏观的角度给大家讲了一些关于数据化教研的内容，希望大家可以开一个新的视角，你就会发现原来还有一帮人干的事，跟我们今天想的不一样，这才是对的。

我今年要做的事情很简单，朗播做了那么多教研的尝试、研究，也产生了一些成果，我希望让更多的人了解，如果大家觉得这个是好事，这才能真正推动整个行业的进步。

过去大家说，学习是以老师为核心的，而现在变成以学生为核心，我们怎么样真正站在学生的角度看他需要什么样的东西，这些内容才会对学生有用。

谢谢大家。

本文转自我要问老杜，作者杜昶旭，文章为作者独立观点，不代表芥末堆立场。