7 月 17 日凌晨，前 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 公布了自己的创业项目 Eureka Labs，一家 AI+教育公司。其首款产品将是一门指导学生训练 AI 模型的本科课程 LLM101n，类似于缩小版的 AI Agent。
Karpathy 描述了一种全新的学习体验：学科专家稀缺，精通外语的学科专家更稀缺，正如费曼无法亲自指导全世界学物理。然而，这一切将由 GenAI 改写——帮助教师设计课程，帮助学生完成课程，让全球 80 亿人革新学习体验。
Karpathy 指出，无论是在特斯拉搞产品开发，还是在 OpenAI 搞 AGI 研究，都是副业，如今的 Eureka Labs 才是自己的心之所向。
热衷教育行业的科技大佬不在少数。例如吴恩达，他与 Daphne Koller 共同创办了在线教育平台 Coursera。
另一位就是酷爱翻教科书的比尔·盖茨。上周，他更新了博客文章《My trip to the frontier of AI education》，讲述了自己最近一次“奇幻之旅”——新泽西州纽瓦克市的第一大道小学。
想象一下，在化学课堂上，学生不再对着枯燥的公式发呆，而是用棉花糖、水瓶、气球等日用品，自己动手做实验，通过观察棉花糖在不同气压下的体积变化。化学老师 Melissa Higgason 采用了 AI 的建议，将抽象的 Boyle 定律变成了趣味实验。
在语文课堂上，学生不需要绞尽脑汁揣摩作家心理，而是与“AI 版盖茨比”对话几个回合，探索出“他为什么看远方绿灯”的更多细节，顺便完成一篇读后感。课后，老师不必逐字批改 180 篇作业，因为 AI 有能力处理学生们的开放性回答——按照给定标准划出评分依据，便于老师最终打分。
在 AI 工具的帮助下，未来教育的诸多景象已经上演。
这款让比尔盖茨盛赞的 AI 教育应用，就是由可汗学院开发的 Khanmigo。作为“全科学霸”，它不仅能够解释复杂的概念，创建相关数学问题；还会通过苏格拉底的方法鼓励学生独立解决问题。身为“全能助教”，它不仅能够帮助老师编写教案、规划课程；还能批改作业，跟踪每一位学生的学习进度，将 AI 深入融进教学工作的各个环节。
众所周知，教育与眼下这波 AI 浪潮完美适配，已经成为 GenAI 落地的绝佳领域。据 Techcrunch 报道，美国最受欢迎的 AI 辅导应用皆为中国制造——“大厂”派：作业帮 Question AI、字节 Gauth；“非大厂”派：Answer AI。
看似还是老一套“拍照搜题”，其底座却是 ChatGPT 等优秀大模型，实现了“丝滑体验+强悍能力”的完美结合。这些“出海卷王”凭借不到 100 美元的年费，抢夺着 Kumon 等传统教培巨头的饭碗，卷出了千万美元年营收。
但如果我们跳出来看，可以发现——虽然聊天机器人在教育领域初见成效，但它绝对不是 AI 教育的终极形态。那么，AI 教育存在哪些确定的趋势，哪些未被察觉的机遇？适道将结合比尔盖茨博客、a16z 洞察，以及 K-12 机构创始人 Laurence Holt 绘制的 AI 教育地图，梳理出相关内容。
既定：教育变革的大框架
去年年初，ChatGPT 引发全球兴奋和恐慌之时，a16z 率先得出结论：教育不会被 AI 替代。因为人类对学习的渴望源于自驱力，属于一种本能。反而，大家会因为资源的唾手可得，展开更深入和广泛的学习，例如维基百科。
根据 a16z 的预测，教育行业会发生五大变化，其中一些已经实现。
一、1v1 将成为主流
科学家发现，接受 1v1 教学的学生，比传统教室的孩子表现更好。对此，学术工具 Numerade 的 AI 导师 Ace，可以生成个性化学习计划，根据学生的技能水平策划合适的内容。
AI 还可以成为专家和学术名家。对于重视“师徒传承”的行业，等于彻底将技能传给了普通人。想象一下，当你和“AI 版比尔盖茨”聊天；“AI 版柏拉图”聊天会是什么体验？这正是创业公司 Delphi 尝试的方向。我们也在上述 Khanmigo 中看到了类似创新。
二、个性化学习变为现实
有了 AI 加持，无论是从学习方式、需求（视觉与文本与音频）、内容类型（引入最喜欢的角色或最喜欢流派），再到课程，一切都可以变得个性化。例如，Cameo 推出了一款以 Blippi、蜘蛛侠和其他动漫 IP 为特色的儿童产品。有位妈妈甚至要求“蜘蛛侠”鼓励孩子学习和训练，这很有效。
而且，AI 可以游刃有余地应对不同类型的学习者：无论是学科天才，后进生，还是敏感不爱举手的孩子等等。ADHD 狂喜。
三、定制版 AI 工具崛起
a16z 认为，大学是一个理想之地。因为其环境人员和组织密集，受欢迎的产品可以通过学生组织、俱乐部活动迅速铺开，收集口碑。
学生和教师是很多生产力软件的第一批采用者。例如，Canva 创始人所在大学的学生，利用设计平台制作学校年鉴；西北大学营销学教授使用 Qualtrics 为 MBA 和博士生收集数据。
除此之外，很多老师容易被琐事拖累，工作强度高但工资低。AI 可以创建计划和教学大纲初稿，减轻教师的工作量。通过释放时间，教师可以专注于其他工作，比如给予学生更为个性化的关注。
学生也喜欢寻找创造性的方法，典型代表就是“拍照搜题”。a16z 举了 Chegg 的例子，预测 AI 教辅应用的机会来了。
这点已经得到验证，Chegg 最新推出了一个新的自动回答系统，并开发了一个教育专有的人工智能平台，包括 26 个大语言模型，这些模型专门为教育领域进行了垂直化定制。除此之外，还有专注解决数学题的 Photomath、Numerade 等应用，以及刚刚列举过的“出海卷王”——Question AI、Gauth、Answer AI。
四、旧时代的标尺不再适用
用 AI 写作业算作弊吗？a16z 的观点是，不能拿着旧时代的标尺给 AI 时代的作业打分，新的评估工具将被开发出来。
下一代工具可以帮助学校更好地评估学生的学习成果和颁发证书，这些工具也可能会成为应用人工智能的杠杆，给老师和学生减负。
可汗学院创始人，萨尔·可汗在新书《Brave New Words》中，专门开辟了一章讨论作弊。他指出，作弊在 AI 之前也很猖獗。如果要说有什么不同，AI 只是把这个问题凸显了出来，或者说让作弊“平权”。即，让人人都可平等地作弊……
不过，一个“中间地带”值得我们思考。例如在 Khanmigo 上，你可以与 AI 一起写作业，但 AI 提交时，老师收到的不仅是最终输出，还包括学生和 AI 的交流过程。AI 会说：“我和 Adam 写了四个半小时，发现她在论点陈述上有困难。你看，这是完整的对话记录。”
五、事实核查至关重要
华盛顿大学刊登在 WSJ 的一项研究显示，72% 的受众在阅读 AI 撰写的新闻时，认为其是可信的，尽管事实并不准确。
在 AI 时代，人们会盲目信任自己认为值得关注、尊重的人物、品牌和“专家”。我们可能会创造这样一代人：有能力，但不了解基本细节，当底层细节的详细知识变得重要时，这可能会导致边缘危机。以 Web 开发为例——大家远离低层次的硬件、基础设施和后端，进入了一个 GitHub Copilot 的世界，前端工程师几乎不需要接触数据库或后端。甚至还存在针对普通用户的无代码解决方案。一旦后端出现关键的错误，没有任何人明白如何修复时，将会发生什么事？
机遇：AI 教育应用的全景“藏宝图”
比尔·盖茨在为萨尔·可汗的新书《Brave New Words》作序时写道：每一次变革创新，都会有人担心机器会抢走工作。但说到教育，AI 工具和辅导员永远不可能，也不应该取代教师。AI 能做的是支持和增强教师的能力。
这个观点与 NFX“持续性创新”不谋而合。即，一些行业在引入 AI 后，规模也会无限扩大，催生出一些利基市场。这里正是初创企业的制胜之地。关键在于，你要认清行业将发生何种变革，流程将出现哪些变种，机会蕴藏在变化之间。目前，AI 教育应用百花待放，“拍照搜题”似乎独占鳌头。然而，在巨大的市场中，不可能只存在围绕单一环节的单一工具。那么，在 a16z 预测的大框架下，会诞生何种六边形战士？
近日，K-12 机构创始人 Laurence Holt，TeachFX 产品负责人 Jacob Klein 共同更新了《A Map of Generative AI for Education》。全文长达 2 万字，涵盖了 AI 教育的方方面面——详细探讨 AI 工具在教师帮手、课堂材料、评估与反馈、学生帮手等 5 大环节的 70 个细分场景。
不夸张地说，在教育行业内，每一个正在发生，即将发生的 AI 变革机遇都体现在这张“藏宝图”中。
一、教师好帮手
1、课程生成工具
受教师指导——例如，x 分钟的小组合作，y 分钟的课堂讨论等。
融入课程中，建立连贯的知识体系——例如，能够记住并理解两周前的内容，以及接下来会出现的内容。
生成高质量标准的课程——例如，根据 Rosenshine 提出的教学原则或其他类似的评估标准生产课程。
2、教学辅导工具
工具允许教师录制课程，并生成自动分析和反馈。
例如，TeachFX、Edthena 在课后提供分析。未来工具可能会进行实时指导，帮助教师在基于数据的框架（如 Marzano 或 Danielson）上进行指导，支持全校实施。
音频质量仍然是一个未解决的问题。
3、教学顾问
一位小学教师发现一部分学生不理解负数，怀疑是他的教学方法出了问题。因此，他采用 AI 顾问，评估教学计划和学生的课堂反馈。AI 顾问帮他联系了志同道合的教师，推荐了文章、论文，促成了一场包括 AI 学科专家在内的讨论会。最后，这位教师找到了一种新的教学方法。
EduGPT 等工具已经出现，扮演教学顾问的角色，以及扮演针对不同科目和主题的多个顾问。
如果对教学法进行微调，AI 工具可以扮演教师的教练——就教师讲授的具体方法提供建议，提出替代方案，诊断学生的优势和误解。
例如，TeachingLab.ai 和 Coteach.ai 等工具可以理解现有课程，向教师提出改进建议——包括改变节奏、加入内容、活动来检查学生是否理解、提供支持以确保学生掌握基础技能，与学生已学的概念建立联系。
AI 驱动的协作工具可以为在线专业学习社区注入新的活力，否则这些社区往往无法吸引足够的教育工作者。AI 可以了解每位教师的工作重点和挑战，将他们与类似处境的教育工作者相匹配，并在对话中注入相关研究和博客文章。
4、课堂管理模拟器
模拟器广泛地用于培训飞行员、外科医生，甚至 CEO。为什么不能用来培训教师呢？教师发展信托基金正在研究这个问题。
深夜，一名白天遭受“重挫”的教师，想通过模拟课堂场景来磨练自己。AI 可以扮演学生，不仅重现白天的“惨状”，还会表现出学生们的真实个性。教师在尝试不同方法的过程中，将得到可行的专家建议。未来工具可以利用 AI 代理扮演特定个性的学生，然后实时与人类教师互动。
5、学生数据分析
一位小学教师通过数据以分析接受干预的学生成长情况：成长是否加快了？谁对干预措施有反应，谁没有？作为一个集体，他们最常遗漏的字母组合是什么？他们不再需要学习哪些技能？教师用这些数据来优化教学，并将学生重新分配到更适合他们的干预小组。
虽然学校收集了大量数据，但可利用的只是一小部分。
AI 工具可以抽取学生数据（例如，以 CSV 格式或通过 API 从 SMS、LMS 或专有应用程序中）并进行分析，建议最佳的学生分组、重点领域，生成意见。
AI 工具能够执行分析，生成数据可视化的工具——包括 OpenAI Advanced Data Analysis 和 Fluent。例如，特定理解教育数据的工具，如 Doowii 和 Strived.io，正在出现。
AI 工具允许进行多层次的分析——例如，你可以上传几届学生的 NWEA MAP 数据，要求工具找出增长最快和最慢的领域；提出更高层次的问题，包括分析暑期可能出现的学习退步，辅导计划是否产生了积极影响；将多个来源的数据结合起来，以构建一个详细、跨学科的班级画面。
二、学生的好老师
1、全天候 1V1 辅导员
AI 不仅是一个练习 APP，更有望成为口袋里的辅导老师，就像在与真人辅导员互动。目前，AI 工具在语言方面的表现最为突出——写作辅导员（Quill、StoryBird.ai、Caktus、StorySeed）；外语辅导员（Duolingo、LangoTalk、Iago、Supernova）。但在编程方面，其表现只能说是帮手——编程工具（CodeSignal Learn, Replit)。奇怪的是，AI 并没有在学习数学方面利用其天然优势。
待解决的问题有很多。
Khanmigo 使用成本很高，尽管肯定会下降。但 CK-12 的 Flexi 与其类似，却直接可以免费使用。
所谓 AI 辅导员的用户体验往往更像跑步机，不像与人类
