时至今天，以色列的作家写了《人类简史》和《未来简史》这本书，我不相信他里面的每一个数据的理论研究和演算推算的逻辑是完全符合历史进程的，但是他确实打开了这个世界的方式和思考方式，和身边绝大多数人都不一样。这样的思考方式是不是可以引起我们对教育的思考?

　　人类出现了困惑，我们的认知到底边界在什么地方?站在今天的人们，我们到底应该相信谁?所以在《未来简史》中出现了两种方向：一个是过去一百多年，一直被人们推崇并写进科学书籍里面的人文主义，就是我们强调人性自由和民主。那么另外一种方式，他认为其实数据主义在当今的世界，每一个信息的角落越来越重要，并且越来越不被忽视。谁是谁非?

　　我们首先想问一个问题，目前校内教育作为基础教育K12的主体，周一到周五八小时的学习，以学校的班级这样来作为一个单位学习的方式是不是最科学的?公立校内最基础的细胞单元叫班组，这样一个承载中国1.8亿青少年的学习成长主体环境，是不是最科学的?在我们看来，基础教育公立班组的形成，是因为1840年工业革命以后，人类的文明经历过三到四次的工业革命。工业革命带来的巨大影响是，它需要大量的技师，而技师需要批量的培养，所以学校其实是工业文明革命背景下所产生的一种技师培养的方式。

　　为什么在中国1.8亿人口环境下，到目前为止还没有产生更好的教育形式?这个事情我们一直在思考。原来工业化最大的特点是标准化，我们需要培养大量的技师。但是在互联网文明的今天，我们给出了一个阶段性的答案，我们认为，个性化可能是教育的最好的答案。在人类文明发展的历史上，人类因为自己的渺小和无知，曾经无数次认为自己是宇宙的中心，所以我们的认知也是阶段性的、片面的、错误的。所以，个性化可能是教育更好的答案，这是我们今天给出的一个探讨方向。

　　基于此，我们试想未来人类的学习会是怎样的?我们不妨先来看看，目前到底存在哪些问题。在我们看来，有两个基本问题是大家有共识的，一个是教育资源的均衡化。刚才俞老师也提到，教育资源的均衡化，在地域势能差方面有方法性的突破的。比如现在，把北上广深优秀的老师输送到偏远的山区，如果孩子们能够听到非常优秀老师的课，这件事情是不是对当地的教育均衡化有帮助?毫无疑问是有帮助的。但是，教育+互联网看似解决了教育资源不均衡的问题，解决了把优质教育资源输送到需要的人的面前，这解决了成本的问题，但事实真的是这样吗?如果教育+互联网真的是一个很好的解决答案，为什么到现在为止，那些所谓纯互联网教育的企业，从发展的速度、发展的质量上来说还没有出现绝对的巨头?新东方加好未来，一共也就占了整个教育万亿市场中的两百多亿。互联网教育的刚需是不用怀疑的，需求端完全没有问题，但是供给端和需求端连接起来，这个事情就解决了吗?好像也并没有。

　　好未来探索了七年的学而思网校，从2009年到2016年，中间犯了无数的错误，走了无数的弯路。所以，教育+互联网不能解决我们现在教育的全部问题。只有当你把教育资源的供方和需方联结在一起的时候，才能发挥互联网最大的价值，叫连接。但是，质量衰减了吗?保真了吗?在原来，教育+互联网只是解决了供需双方的连接问题，但是教育的根本问题真的是供需双方的连接问题吗?

　　有人说中国缺医生，可以用事实告诉你，中国不缺医生，中国的医生数量是美国的3.5倍，但中国缺好的医生。中国缺老师吗?也不缺老师，但是中国缺优质的老师。我们在线上，用教育+互联的方式，把优秀教育资源从线下拉到了线上，但是时间和空间没有成倍的增加，我们并没有放大优秀教育的产能，并且在教育互联网的场景下，没有做到不衰减，更不要谈增强了。如果从这个角度来讲，教育+互联网不是解决教育今天最好的答案。

　　第二个问题，是教育资源的个性化。到现在为止，你会发现每一个孩子的作业布置，居然是一样的。但其实，每个孩子的学习程度、喜好程度是不一样的。

　　对于教育资源的平衡和个性方面，我们最粗浅的认知，可能也不一定是终极的答案，但是阶段性的认知，我们认为教育+互联网已经过去了，我们可能认为在寻找下一个答案的过程中，教育+AI才是现在时和将来的希望。

　　我简单的解释一下教育+AI，其实AI这个词也没有那么神秘，大家在生活也经常会用到，我们说滴滴打车的时候，其实整个的调配系统就是一个算法的积累而已，是数据的积累。如果要实现教育的个性化，我们认为教育的个性化是未来尊重教育、尊重人格比较好的一种方向的话，那我们认为数据+AI这两件事可能是未来努力和探索的方向。

　　好未来到目前为止，我们认为有三方面数据有机会被改变。

　　第一，是商业数据，商业数据的优化是我们努力的方向。

　　第二，在整个学习在线场景过程中，整个内容的知识图谱是不一样的，因为每个人的终极目标是不一样的，所以数据算法有很大的挖掘性。

　　第三，在整个学习场景的交互过程中，如果能把线上的数据量化和结构化，也可以大幅度提高不只是连接供需关系的产能问题，而且是可以赋能给优质的教育资源的。

　　那么，我们在这方面是怎么做的?每年大概我们放出去七千份简历，招一千名老师，要把985和211的重点院校都重点筛一遍，在全国的四大培训基地进行师资培训，但是这个事情真的很重、很辛苦，真的不能够解决未来中国中产阶级对优质教育资源和优质内容稀缺带来的老师供给不足的问题。

　　所以，我们必须用互联网的手段，解决优秀教师的长宽高打开的问题。有人说，我们线上可以用Mooc、双师探索。曾经我们做网校的时候，即使中小学生在家长的强迫要求下，作业的完成情况也不尽如人意。线上点播只有45%的数据，只有转到直播+辅导双师的情况下，才能够大面积解决线上的服务跟踪。在这样的情况下，我们整个课程的完成率和续报率达到了85%左右。从目前学而思ICS、IPS的升级，到朝着向线下双师课堂的场景下等几个维度展开，虽然我们还没有取得质的进展，但是我们认为这件事情应该可以解决给所谓的供求端优质的教育资源赋能的问题。我们必须要用AI、数据和算法在教学过程中的留存，包括人脸识别技术才能留存每一个学生的学习反馈，这样才能够去分析老师在教学的过程中，到底有多少学生真正听懂了?有多少学生听的一知半解?有多少学生其实不感兴趣?在成倍放大产能的同时，要做到利用AI给老师赋能，让他能够个性化的关注到每个人的表情和每个人接收信息的程度。只有在这种情况下，我们才能在势能不降低的情况下，形成一千倍能量的关注。这个能量的关注，肯定不能靠老师的眼鼻喉耳，我们只能进行数据的算法、数据的留存。所以从这个角度来说，这是我们对于真实的线下双师课堂的理解，我们对于每一个人，希望能够用一些开始比较粗浅的数据，后面会经历几个维度的探索和提升，来解决给优秀教师赋能的问题。也许未来，好未来可以成就每一个学生，拥有美好未来的梦想。

　　前天，学而思网校发布了一个ido2.0的个性化的学习体系。我们在这个行业的探索，和所有在教育+AI人工智能的垂直领域公司一样，在不断通过我们的自荐产品和技术平台，通过连接优秀教育理念的模式，跟新东方等企业一起探索、投资教育的新兴公司的方式，来给我们的每一个孩子赋能。

　　借用今天互联网大会教育论坛的场合，很多人在今时今日今天，也听到了外界很多的言论，对于教育的批判、对于教育的抨击、训斥等等。我想问一个问题，如果我们有机会实现教育个性化的学习路径，如果民办教育可以利用自身产品和技术的积累，让学习的过程变得更有趣，让学习的个性化关注变得更有趣，让学习的个性化数据被记录下来，这个事情对教育来说，到底是有利的还是有弊的?对于推进教育公平化，是有利还是有弊的?

　　我认为，教育应该发挥每个人的独特优势，让其成为某一个领域的专家，作为民办教育，应该和公办教育一同努力，利用各自的优势，在解决教育公平化的前提下，实现教育个性化路径的培养。

　　无论你愿不愿意，习不习惯，我们终将怀抱着对科学的信仰，拥抱一个更好的教育未来!

（编辑：郝梦恬）