AI教育的热度不断攀升，但是有两个大难题摆在行业面前。
首先，AI技术迭代速度极快，人类尚未明确当前AI的能力边界。若未来数月内发布更先进的ChatGPT5，以其过去的每次新版本新能力表现，将迫使现有AI教育产品再次重新定位与设计。再如，AGI（通用人工智能）如部分专家预言在三至五年内实现，现行教育体系将面临彻底重构。当前的教育机构和体系，基于印刷术这一技术建立，仅有五六百年历史；因新技术而变革教育体系实属正常。
其次，这代AI技术与教育的关系牵涉计算机科学、脑科学、现代哲学、社会学、语言学等多学科领域，单纯从教育视角讨论AI与教育，难免失之偏颇。这代AI不可简单定义为概率模型，其创新与推理能力应被重新审视。AI能创造出世界上不存在的充满想象力的图像，已体现出其创新能力。建议多参考具备跨学科背景的世界级专家观点，尤其是脑科学、现代哲学、语言学领域的学者，他们的观点不一，但可以获得超出预设的纬度。
假使是顶级专家，对此仍存争议，因此，本文要先声明一点：今天所谈内容也许有90%的概率是错误的，只是希望能为大家探索未来提供一些启发。
一 为什么AI对教育影响巨大？
在ChatGPT3.5刚发布时，身边的教育行业从业人员就对三个问题颇有兴趣：
1.这一代AI的能力上限在什么地方？AGI是否未来十年可实现？
2.美国教育委员会（NEA）是否考虑修订课标（CCSS/NGSS）？
3.Canvas、Duolingo等公司是否认为建构主义教学与当下的学习科学需要修订？LMS（Learning Manage System）是否不再适用？
在有机会走访美国十多个各领域专家，并与企业高管访谈后，这三个问题得到的答案是这样的：
1、不知道。即使美国AI大厂的技术人员有的认为AGI在未来三五年可以实现，有的认为不可能。
2、不知道。与一位NEA专家委员会的人聊了，他们目前正在讨论这一问题，但尚无结论。
3、Canvas等公司说不知道，他们确实担心LMS系统有被颠覆的可能性，也想听我们的意见。
换句话讲，AI教育这事情太复杂了，对岸与我们一样处于懵的状态。为什么全都处于一个不知道的状态？“技术决定教育”的观点认为，媒介技术决定教育，决定教育的三个层次：1）决定知识体系与学科体系；2）决定人应该获得与可获得的能力体系，也就是教育目标与评估标准；3）决定人的三观，人生观，价值观，世界观。
简单地讲，人类的大脑也是一个有上千亿参数的生成式AI，在出生之前经过预训练，不同人有些许差异。影响后天智能水平是数据量与数据模态，并且这个AI是否能够获取到自我价值感，获得到愉悦感，也是输入到这个AI的数据量与多模态决定的。
一个有些忧伤的案例是，一个孩子天生的智商，有遗传性但更多是随机性。在后天中，其成长家庭会对其智商发展影响巨大。一个父母均为高知教授的家庭，日常对话比普通家庭多出上万个词汇，特别是一些思维性词汇，如“结构”，“论证”，“全局”，“辩证”，“自洽”等等，这些词汇对儿童大脑结构的生成影响巨大，某种意义上讲，教授家庭出中的孩子大脑可能比普通家庭多于上万个由复杂词汇演化成的微型CPU。
再进一步讲，系统性思维能力的培养，与孩子写作文章的长短有关。手写八百字的文章，与电脑输出万字的文章，结构复杂度就是两码事。美国小孩子从小用电脑进行万字以上文章的输出输出，其长大后系统性思维的能力就比中国孩子用手写八百字要高出很多。长期使用Miro，Notion等复杂媒介工具进行问题研究的孩子，其长大后就比用Word写个千字文章孩子的复杂问题解决能力高很多。
这些描述，学术上并不严谨，只是向大家说明一点：因媒介技术提升了信息输入输出能力，那么脑结构会不同，教育水平就会因此大幅提升。国家提出的以教育数字化为突破口建立教育新优势与新赛道，是非常正确与紧急的，我们国家已经落后两代，美国已经教育AI化，我们还没有完成教育数字化。各项教育数字化投入并没有落实在媒介技术上，没有落实在影响高质量数据吞吐上，而是落实在精准刷题的低质量机械学习上，落实在了大量华而不实的智慧校园上。
媒介技术同时也决定了人的三观。勒石燕然，青史留名，那也得有纸有墨有石头。有了纸墨，这些英雄才子们才有了洛阳纸贵、留芳百世、遗臭万年的成就，如果没有媒介技术，英雄人物们只能黄土一埋连块墓碑都没有，活在虚无缥缈的传说中。
还有一点，当一个人的哲学造诣、专业造诣达到一定高度后，大脑结构确实不同，令其产生愉悦感的事物也不同，某种程度上会更加注重精神层面而不是物欲层面。所以古罗马追求哲学家治国是有脑科学依据的。
对媒介技术与教育的关系，这里不细讲太多，总结为一句话：这一代AI技术，属于人类所有的文字语言再发展，与印刷术、互联网有相同甚至更深远的影响力，将重构教育的所有架构：重构知识与学科体系；重建教育目标、评估标准与教育组织；重新寻找人之为人的人生价值。
二 教育科技类产品的AI研发动向观察
观察教育科技类产品在AI方面的动作，以ClassIn为例，其在AI方面主要有三个产品：1）AI Classroom；2）ClassIn未来学习空间；3）TeacherIn教师社区。前两个与大家关系较大。（注：ClassIn在AI教育方面的产品计划建立在一个前提上：建构主义教育理论不会颠覆，LMS为核心的教育数字化产品体系不会发生根本性变化。）
一）AI Classroom
教室是当下教学的第一场景，ClassIn AI Classroom的基本构件包括：
• 耳朵：AI阵列麦克风。一个这样的麦克风，可以收取70平米左右的声音。
• 眼睛：前后AI摄像头。由前后两个AI摄像头。
• 嘴巴：自然声场吸顶音箱。
• 四肢：由触控双屏组成。
• 大脑：ClassIn 软件
ClassIn AI Classroom会使用AI增加三方面的能力：
第一方面是语音指令。例如：老师在教室中任何位置便，打开PPT、翻下一页、打开计时器、随机点名等指令，这个容易理解。
第二是智能体或具身功能。例如：通过AI摄像头、AI麦克风与自然声场的配合，可以自动放大站起来回答问题的学生的声音，不用传递话筒，这个功能在大教室中特别重要；可以自动计算出教室内举左手、右手、举两只手，不举手学生数量，这个功能在每个课堂上都十分重要；可以将学生回答显示在黑板上，将发音不正确单词标出，并做出点评。
第三是RAG——增强问答。例如：可以帮助老师寻找资料回答学生的发散型问题；可以对黑板上的题目举一反三，找出相类似的题目；微调的模型甚至可以直接讲题，效果不弱于名师。
第四类产品也在研究中：Co-teacher，智能助教。帮助老师进行课堂评估等等。
如果教室中实现了完整的数字化，每个学生配备了学生终端，那么AI可以发挥的能力将至少增加两倍。
老师与学生的联接有三个维度：知识传递联接、能力培养联接、情感共情联接。理论上，在AI环境下，知识联接会减弱，情感共情联接会增强，这对老师的要求会越来越高。实践中，人性是复杂的，可能与理论预期完全不同，需要做大量的学术研究。
二）ClassIn 未来学习空间
这是ClassIn6.0版本的核心界面——学习空间。将今天的班级概念、课程概念升级为学习空间。在这个空间中，有人群，最为重要的是知识体系与学习计划，以项目制的结构呈现。每个项目由课堂、资料、测验、作业、讨论、录播课、协作文本、还有打卡、AI口语、AI作文等十多种教学组合而成。每个项目有都学案、教案与数据三个属性。
第一个项目，可能是“课程表”，进去后全是排好的课时，不区分线上课还是线下课，有音视频互通便是在线课，没有就是线下课而已，线下课也可以接入外部专家。上课时点击进入教室，无论线上还是线下，都可以互动，录课。
第二个项目，可能是国家指定“教材数字版本”。学生看到的是一个学案，这是一个多模型AI文本编辑器，有些像飞书，不过里面可以插入作业、讨论、录播课等上述学习活动。将教材或者学习资料完全交互化。
第三个项目，可能是“疑难问题讨论区”，全部由讨论组成。
第四个也许是“名师视频课”，由视频课与课后测验组成。
第五个是“鲁迅讲过的话”。用学案功能生成阅读体验，插着“讨论”与“协作”的项目式学习平台。
第六个也许是“成都研学营”。项目式、探究式教学。
所以这些活动，都可以输出到TeacherIn平台上，成为老师个人的项目库或者学校的校本资源库，如果老师愿意，可以将这些内容上传至项目社区。并且还有开放的项目库给大家使用。TeacherIn与其他内容平台不竞争，是以项目而不是文件为单位的内容平台。每个项目有一系列活动有机组成，并且有教案与学案融合这些教学活动给老师与学生学习指导。
ClassIn学习空间中的AI应用，也有四个层次：
第一层是所有活动都会因AI而重构。最为简单的是AI口语，AI写作这些与AI接近的，这些容易明白。但是AI的能力不止这些，会在作业的每道题后加一个AI按纽，当老师判了作业后如果学生有什么不明白，可以问边上的AI按纽直接问AI。经过微调的大模型可以很准确地给学生讲这道题。
第二层会有“AI原生”的教学活动。例如这个AI作业，就是让学生写出合适的提示词由AI完成第一步，然后学生评价AI的作业，做出最终提交给老师的作业。这种作业是基于未来的工作形态设计的，用于培养学生与AI共同完成某领域工作的能力，如翻译，如写作，如财务分析，如律师工作等等。
第三层就有些前沿，但是技术上没有障碍。如果在空间里有一个学科智能体，是否可能为学生直接生成高质量的“项目”？这个学科智能体同时还作为助教，应用RAG，用整个学习空间中的课堂录像、视频资料、资料等等为学生答疑。
第四层，便不在单个学习空间内了。在每个学习者的学习空间外，是否为学习者直接构建出一个由AI教师主导的学习空间？ 如果大家熟悉字节的豆包、腾讯的元宝这类智能体合集型产品，便会知道这种应用是什么样式。
当下所有的教育产品，这里说的是所有，无论是自研的还是第三方的，无论是独立APP还是小程序。都是构建一个学习空间，由人群、目标、脚手架、社交管理、数据评估五个纵向维度组成一个一个环节，在教室里上课只是一个环节，作业、测验也是环节。
ClassIn 6.0 以学习为核心，AI Classroom只是其中一个场景，当然是当下中国教育最重要的场景。并不仅是面向校内校外学生，而是终生学习。在每个由AI支持下的学习空间中，由于自主学习体验与效率大幅上升，将“乌托邦”似地实现建构主义教育理想。老师在AI技术的支持下，以设计各式活动帮助学生：1）自主学习的空间；2）进行社会化协作共创的项目；3）获得自我的成长感知的体验设计。这对老师的要求其实在大幅提升，对老师的AI素养与数字素养要求提升，对教研与教学组织的要求也在大幅提升。
如果上述的“老师”解决也被AI取代了，就进入到哲学范畴了，不是今天讨论的话题。如果这个发生了，也就没有必要讨论教育，而是要先讨论一下人类存亡。
三 AI影响教育的三个层次
整个ClassIn AI功能设计，在走向三个方向，或者说三个层次上。在《从口语到互联网：技术如何改变了人类认知与教育》一书中，提到新的媒介技术影响教育的路径，分别是：
第一个层面，是旧知识的重构。将AI功能融到教与学的各个环节中，AI Classroom，口语打卡，语法工具、K12虚拟教师等等。
第二个层面，是新的表意会产生新知识，影响到商业与非商业的组织形态。这一点比较难理解。
1）AI支持下，学生自学的效果与体验在急剧提升。AI合成视频质量超过真人视频，AI-Tutor一定出现且烂遍街。能够与学生建立情感联接的优秀教师依旧紧缺，但混合式学习成为常态。
2）AI支持下，教室内的体验会不同，要注重线下教学点的体验，以图书馆、咖啡厅为未来标准思考线下网点方向，这可能引发另一轮“硬件升级”。
3）会出现全新的商业模式，不要低估以学为中心，轻“教”付的业务形态。
4）全面数字化、三五年BYOD成为教室中常态。AI化的前提是数字化，学习过程完全数字化与LMS系统全面普及。
5）会有大量全新的课程出现，多样性课程与AI时代的课程。音乐、绘画、编程、设计思维，当然这需要家长意识到这些能力是AI时代必备。
前面的讲到的“AI原生教学活动”，就是一种新的表意下出现的新课程。大量的新课程、新业态会浮现出来。AI时代，学习将成为人类最重要的行为与最大的商品。
6）评估体系。这是最最重要的一点，也是AI最终将现有教育体系搅动天翻地覆的一点。现在的评估，建立在印刷术下的纸面形态，即使有机考也是复制纸面。未来也许就是AI面试官。一旦AI可以随时随地完成对人的准确评估，企业开始大规模使用，就是今天教育体系的巨变之时。
第三个方向，是重新思索AI时代的人才培养目标，以此重新构建AI原生的课程体系与教育组织。
坦率地讲，中国今天的教学体系是落后两代的。今天中国的教育体系是为培养工程师与技术工人为核心的，是适应工业时代的。美国的CCSS与NGSS是以数字时代为目标，培养领导型人才与开拓型人才。但当下正在快速进入到AI时代。AI时代需要教育目标是什么？也许是多样性、创新型、包容心、设计思维人才。
苹果树下的萧老师曾提到，在这个过度碎片化时代，需要加强培养孩子们的“厚读”能力。AI时代，有另一种阅读能力也非常重要，远读能力（Distant Reading），这是一个源于文学理论的术语，指能够迅速读完一个作家或一个时代的著作。在AI的帮助下，这种远读能力也是AI时代非常重要的。这便是一个可能在数字化时代没有出现但在AI时代十分重要的能力。
另外，未来时代每个孩子在AI帮助下都可以写歌，画画，制作视频，编写代码。这并不需要孩子们掌握素描技巧，但是需要他们有美术、音乐鉴赏力，计算机基础知识。具备这些训练量不大的能力，可以让孩子在工作中获得极大的助力，在生活中获得极大的愉悦，建设出一个更加充满创造力的，充满美的世界。而这些能力也是数字化时代并不作为教育重点但在AI时代可能至关重要的。
直率地说，这个层次应该是校内教育改革的目标，或者大家赚够了钱想开个创新学校，或者大家情怀驱动下，要做这个事情。校外机构做这个属于越俎代庖，既赚不到钱也可能由于不合时代认知而得不到好评价。
但我们也毕竟是父母，也毕竟是生活在这个土地上。教育不进步，商业不可持续健康。如果以这个为目标， 那么我们设计的课程可能完全不同。例如：以语文学科为例，可能会学生全部配置着终端，学生写作课写的不是作文，而是运营视频号、小红书、B站UP主。数学课，学生做的可能是社会调查，做的可能是自学欧式几何。今天中国整体的教育体系，同西方发达国家相比，不匹配AI时代要求的。只是由于中国有全世界最优秀的，校内校外的中小学教师与校长，有全世界最愿意花钱给教育的父母，他们尽心尽职，才不至于落后太多。所以，大家有余力的时候，也可以思索一下这个层次上变革，做一些有意思的事情。
最后，需要再次表达：本文讲的，大概率都不对。AI对于教育，唯一可预料的是出乎预料。大家需要保持着关注度，才能在变革时代不被甩出浪潮。
