## 559｜WAIC大会观察笔记之二：中国的学校在怎么用AI？分享3个案例

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在昨天的专栏里，我给大家简单介绍了一下今年WAIC世界人工智能大会的整体情况，包括AI教父杰弗里·辛顿教授在开幕式上的精彩发言。我在现场参会的时候，也看到了非常多行业落地AI的真实案例，今天这一期我想跟大家先聊聊教育领域的。

广播站的老同学知道，今年7月初，我跟随沈祖芸等多位北京十一学校系的老师们一起去了一趟美国，看到了很多国外学校应用AI的例子，当时很多同学就留言，咱们国内的学校在做什么样的探索和实践？今天我就来分享一下。

因为牵涉到学生、家长、老师等多种角色，所以在教育领域落地AI，可不是说引进某个AI教学工具或者系统那么简单。学校一方面需要去拥抱AI，但与此同时，又要特别谨慎。

所以，今天给大家介绍的这几个案例，我更希望同学们去重点关注AI落地的逻辑，而不是关注这到底是用什么工具实现的。

原因很简单，工具的能力只会越来越强，难的是找对场景。只要场景找好了，工具技术实现其实是一件做起来复杂但并不难的事情。

在本届WAIC大会的智能教育论坛上，我听到了国内几家学校在落地AI上的实践，而且从这几家学校的动作来看，我觉得我们国内的AI教育，已经呈现出了三个层面上的落地。

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第一层落地是教学环节中的单点提效。其实就是从老师最耗时的环节切入去用AI，例如备课、作业批改，用AI工具来提高效率。

一个案例是上海虹口区的语文老师，用AI来帮助自己快速备课。

有同学肯定会说，备课有什么难的？如果大家关注一下现在中学生的日常考题，就会发现哪怕是中学生，也需要他们去关注不同领域的社会现象。例如我们现在正在聊的人工智能，今年的高考也出现了相关考题。

正因为对学生知识面的要求广泛，反过来对老师的备课就提出了新的要求。

传统的备课，其实更加依赖老师在单个学科上的个人经验和积累，并不需要太多的跨界知识。但是现在需要更多的跨学科、跨领域的知识，对老师本身的知识储备就是一个考验。

虹口区教育局局长孙磊分享了一个例子，语文教材里现在有一些涉及到戏剧，有咱们传统的京剧、越剧等，老师自己就需要去找戏剧选段来讲解。

我听到这个任务的时候，说实话，别说中小学语文老师了，就是有一点专业背景的老师，都要花点儿时间才能完成课程的准备。但是现在有了AI工具，这位老师就通过人工智能去选了四段语料，包括戏剧的音视频。

而且一开始这位老师不太满意，后面通过不断地跟AI互动，需求描述得更加精准之后，AI最终筛选给出的戏剧选段大大超乎他的想象。

而这，就完全突破了老师原本的知识边界，不仅是备课的效率提升了，趣味性和教学效果也提升了。

同样地，成都七中的AI落地切入点，放在了作业批改和学生错题库上。因为传统的作业批改，更多侧重学生作业是否正确，却不了解学生做错的原因。

我们都是从学生时代走过来的，知道不同学生即使做错同一道题，原因也可能各不相同：有些可能是这堂课没听懂，有些可能是去年的某个知识点没学好。

那么如果AI能跟踪学生的错题记录，就意味着可以帮学生生成非常个性化的知识地图。

成都七中做了一个AI驱动的作业管理系统，叫“墨池学霸”，核心做三件事：智能的错题管理、学习资源推荐、个性化的辨识训练。

我简单说下这个系统的做法：

对老师而言，这个功能非常有帮助，因为过去老师只能凭个人感觉判断学生的掌握情况。现在借助AI，系统就可以自动收集错题，分析学习情况，把需要加强的知识点推给老师和学生，真正做到个性化辅导和学习。

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第二层的AI教育创新案例，我认为已经超越了备课、作业批改等单个环节，而是对传统课堂教学的一次重塑。这次WAIC大会智能教育论坛提出，未来课堂应该是师生机协同的新型模式，即老师、学生和AI在课堂上无缝融合。在这样的课堂中，老师不再是传统意义上的知识传授者，而是学习的设计师。

例如华东师大四附中的佘老师，在上“函数图像的交点”这堂课时，如果使用传统的静态板书，学生很难一下理解这个知识点。但引入AI教学助手之后，老师就不是站在讲台上单向输出了，而是就坐在学生身边，一起跟着AI的引导来学习。

当然了，这里我多说一句，这个模型是由华东师范大学和上海创智学院联合研发的教育大模型InnoSpark，目前还只是1.0版本。

首先，AI扮演了学生的学习伙伴，不直接给答案，而是先问学生：“你知道怎么求交点坐标吗”，先让学生回忆与本节课相关的前置知识。

一步步引导求解后，AI模型也会做知识点的延伸，举一反三做提问。

接着，AI可以调用代码能力，生成动态可交互的函数图像。据分享的老师说，这个功能特别受学生们的喜欢，学生自主拖动抛物曲线，就能真实感受到变化，从而更深刻地理解公式背后的影响机制。

另一个案例是福建泉州一中，当生物课讲到“细胞结构”时，过往依靠课本上的图片，学生很难理解，兴趣也很难调动。

但现在，学生可以戴上VR设备，整个人就进入了一个虚拟的细胞微观世界，沉浸式观察细胞结构；而且小组做实验时，AI助教还扮演了“虚拟科学家”，引导大家探究，这就让原先的生物课堂变得耳目一新了。

这种生物课上完之后，学生对相关知识的记忆效果，一定是远超传统课堂的。因为学生会觉得这不是枯燥的课堂学习，而是在玩游戏，在游戏的过程中，那些跟细胞相关的知识点全记住了。

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而第三层的教育落地，就是能从单个学校的AI落地，扩展到更大的区域。

因为很多学校的痛点其实是类似的，如果一个学校能基于某个场景，开发出好用的AI应用，那么一定会有更多的学校也会需要。对于AI类的产品，一定是用的人越多，就会越来越靠谱。

比如上海虹口区教育局就在持续做一个探索，是教育智能体。

为什么不直接用大模型？他说得很实在：虽然AI大模型最近半年能力进展很快，但课程教学太专业了，不能浪费学生的时间去试错。所以需要非常精准、能执行任务的AI工具。

具体操作很有意思：教育智能体由老师和学校自己开发，自己用。他们把原来每所学校都有的信息化专员，全部转化为AI专员，通过老师培训老师的方式，让老师研发自己在课堂里直接使用的智能体。

成果很显著，通过两个一百天的工作，他们的教育智能体已经迭代到了2.0版，目前已经有200多个在一线课堂里应用的助手。

今年年初，他们制定了虹口区人工智能学校应用的管理办法，对区域内其他学校怎么使用等做了明确规定，还建立了AI管理平台。整体来看，虹口区的这套做法非常务实，真正让AI在教学一线落地生根。

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从这几个案例里，我们能看到在教育领域，大家都在积极地探索，毕竟现在的AI时代，不管对于学生、家长、老师，还是学校，都是一个全新的考验。

我们都在摸着石头过河，在这个过程中，勇敢地踏入这条湍急的溪流，一边自己做探索，一边把自己的经验或者教训分享给更多的人，这就是一件很有意义的事情。

在大会期间，我遇到了连续创业者王佳梁，他曾经是上市公司触宝的创始人，而AI来了之后，他就投身到了“AI+教育”的领域。他的一个身份是交大工研院的院长，相当于帮助大学毕业生进行人工智能等方面的创业。

另外他还做了一件很有意思的事情，就是找一些AI领域的创业者，同时也是志愿者，去带领一些中学生用AI解决真实世界的问题。

包括在这次大会上，我也看到了很多创业者，也在围绕着“AI+教育”的领域进行探索。这次我记下了不少这个方向的创业公司或者产品名字，未来我也会持续地关注这方面的进展，会及时跟大家同步分享。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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