Deep Dive
Shownotes Transcript
Hello 大家好,这里是三三水,我是一彬,那今天呢是一期串台节目嘉宾依依子是教育学博士,也是硅谷程序员,目前有一档自己的播客叫教育制造者今天我们跟大家聊的话题是 AI 已经如何改变了学校,以及将会对未来的教育产生什么样的影响那就从我最近做的事情说起吧
最近呢因为是期中考试阶段嘛那所以我们都在出期中考试卷子然后我就做了一个一键生成 AB 卷的这么样的一个小程序为什么做这个小程序呢因为其实在学校里面我们考试的时候如果不是大考学生
考场是不会重新安排的所以每个人都坐得很近那根据教研组不同的想法吧有的教研组会做 AB 卷有的教研组会做 ABCD 卷那这个东西对于各个老师来说其实看起来简单是蛮大的工作量
因为他们要确保每套卷子的答案顺序都不一样所以学生在互相看的时候他们就没有办法抄那我就看到好多同事就在那边花很多时间复制粘贴不同的选项我后来就想说要不我帮大家做一个一键生成 AB 卷的这么一个小程序
我做的是基于 Python 的所以可以在老师们自己的电脑上本地运行我觉得好棒而且说实话我是第一次听到有 ABCD 卷这个东西就感觉好像现在教学的需求已经比我当时在学校里面已经更加的多样化了对那我再跟你讲一个好玩的事情好了
就是我们在月考的时候前两个星期我把卷子刚发下去监考这个时候呢考场里大家都在读题非常的安静突然有一个同学的手机响了他说好的我已经为你找到了以下什么什么什么然后大家都在爆笑就是因为这个同学用 AI 开始作弊了但是后来跟他聊的时候他说他是第一次用这个 AI 所以不知道他会开语音跟他说话
我的天哪我震惊了因为首先我在想现在还要抓作弊吗就是我难以想象可能是因为我来美国之后我从本科开始我们有一个 honor code 这样的一个机制
就是考试你是可以带回考卷题目在自己寝室里面自己做完然后再上交的这个 honor code 是相信你即使你可以上网即使你在寝室里面嘛别人也看不到你可以翻书你也是不会去借助额外的帮助然后自己完成这些的我是在讲是不是你在大学里面因为大家对大学可能
就是因为主要还是你自己学嘛,但是初中啊高中它其实还涉及到同班同学之间公平性的一个问题。我是觉得 ABCD 卷这个东西好像这个打击作弊的力度非常之高,但是还有人,还有人会作弊,以及你刚刚提这个例子,就感觉这个学生就是已经有一点……
什么都想去尝试一下而且还第一次我真的觉得就很单纯直接给你招了对他是我们这里一个挺单纯可爱的孩子吧并不是说一个非常狡诈的作弊老手所以他当时他想用这个 AI 是来做什么科目就当时你们是什么科目的考试呢英语那我后来跟他聊的时候其实他平时做作业的时候已经习惯了看到英语的文
文章他就拿出来拍一下直接翻译或者说看到英语的题目拍一下然后直接出答案然后他也跟我说了其实他非常后悔因为他后来发现这个卷子的 reading 的部分也没有他想象中的那么难这我想到一篇文章就是 Wharton 学校发布的叫做 Can AI Harm Learning 这篇文章然后我还写过一篇小红书去分享这个就是说他为了验证 AI 是否真的能够帮助人学习啊
他在课堂上就把人分成了三组然后第一组就是你就直接使用 CHAT CPT 大家都能够看到的那个网页端然后你有什么问题就直接问他第二组是学校给了你一些提示词你用这个提示词然后去跟他互动这个提示词的特点是类似一个苏格拉底式提问的方式就是他不会直接告诉你答案而是去引导你去思考
目标还是去避免 AI 直接给你答案然后大家去诟病就是说 AI 完全不去鼓励人思考的这个方面第三组就是一个正常组就是他还是人还是自己去学没有任何 AI 的加持之后他们就做了一个测验然后这个测验本身是不能用 AI 的你猜哪一组的最后测验的结果是最好的我猜是人自己学的那一组对是人自己学最好的
但理由是什么呢我个人觉得原因是这样就是说因为你学习的过程和你考试的过程是截然不同的你考试的时候没有 AI 的辅助所以没有一个角色在扮演着一个 active recall 就是主动回朔这样的一个角色
因为我们日常学习如果没有 AI 的辅助的话我们是要主动去锻炼我们回忆的这样一个你可以说是大脑肌肉记忆或者说是一种重塑神经链接这样的一个方式这让我想到好像也不能完全说是所谓的快乐教育有一定的吃苦的成分在里面还是很有必要的
但我觉得这也提出一个新的问题就是我们到底应该怎么去做 assessment 就是教学评估那你刚刚提到你们做卷子这个事情吧那很明显就是那个同学他已经习惯了 AI 直接给答案或说 AI 去帮他做翻译他没有去锻炼
他的一个主动回朔像是回忆一些单词的含义回忆一些语法结构这样的一个经验所以他可能面对考试的时候他就觉得心里面很虚他就不得不再去用 AI 去做比拟我觉得你刚刚讲到的 AI 和人
学习的影响我觉得这点真的是非常重要包括之前也有看到各大教育学院他们有一个对数学的一个研究也讲就是我们可能会觉得数学它本身是需要很多
算或者说是纯推理的东西但是他们的研究也发现一些重复的记忆性的东西其实对培养数学的感觉也是很重要的所以就包括我们讲什么
那种感觉什么乐感啊对不对然后这种语言的感觉其实你都是要浸润在里面有一定的过程你才可以的那 AI 的话就是感觉这个东西很容易就完成了不容易培养我们的这样的一种感觉刚刚你提到的是你去做了这样一个工具然后就交给老师使用那对
对我就做了我就给他们用用起来其实还是蛮简单的那这些老师他们都是不会比如说 Python 写代码的然后你还要去再去培训老师们比如说怎么去使用这样一个工具是吗对我就是先给了一些老师去 Python 的后面我如果在大规模的推广的话可能会换一种语言吧就是比如说在网页端之间可以打开的 GemmaScript 这种
会比较的容易您说到这儿我比较好奇在你们学校老师们是第一次去亲身使用这种 AI 工具吗你观察到现在 AI 在至少说你们学校这种课堂上它的实际应用程度是怎么样的呢我觉得大家用一般都会用聊天机器人吧就是比如说像 ChatGPT 或者说 DeepSeek 这种基本上都是互动式的它是作为一个教学课堂上的工具吗
比如说会让 AI 帮大家写评价比如说有个学生作业上来了可以让 AI 看一遍那它抓取比如说语法错误可能会更加的准确包括它也可以让 AI 生成一些评语
或者是让 AI 做一些重复性的劳动其实我觉得现在我观察到周围同事用的最多的还是 AI 做重复性的劳动比如说学校里有一些行政事务类的表格让 AI 写比较多那平时的教学的环境或者互动中我们还是更强调就这种真实的互动嘛就是还是要有教师的人位所以大家比如说写评语可能是让 AI 写一个框架具体的东西还是自己写
这让我想到了美国的一款工具叫做 Magic School 我应该也在播客上反复有提到他们里面用的最多的就是两大类第一类就是那种课堂小 quiz 的生成并不是说在生成之后就立马拿来用而是老师发现我给了你这几个单词这几个题你可以给我生成十道题
但我中选五道就可以了五道之后我还可以在上面再做一些小修改就比我自己从零开始去想十道题更省时间第二个就是写评语说实话我真的没有想到写评语是一个这么大的一个需求前几期我采访了一个作文批改神器工具的开发者然后他做的是一个英文和中文作文的批改他提到就是他会给老师很多的模板
然后生成打分以及和平均原老师就很喜欢用我觉得这个也是我今天特别想跟你聊天这个原因就是到底老师们有什么样一些隐藏的需求是我们之前可能一直忽视的以及 AI 到底能不能够去帮助到老师去解决这样的一些痛点
我先说一下美国的情况好了因为我在美国的小学里面也教过那我觉得美国他们的整个教学的系统跟中国有个很不一样的一个地方就是他更
程序化一点或者说老师对课堂的自由度更少一点比如说他们的教餐是可以精准到这个老师在这一分钟说什么话他都可以帮你写好所以呢像美国整个的比如说有个待课老师的体系如果你的正式的老师今天这一节课不来他也能够精准地接上这一节课
所以在整个的教育系统里面他们是这样的但是我觉得中国的老师更加的怎么讲呢对自己上课啊我们会说课堂是一个艺术但我觉得美国老师通常的普通老师不会觉得上课是一个艺术然后我们这边的教学材料的版本都会更加的复杂比如说国内的课程的体系就有什么护教啊人教啊对吧全国教材啊包括各个
不同地方的教材那在不同地方教材之外其实你看教材给的东西不是那么的多老师自由发挥的空间也会很大然后大家可能会有个人的备课教研组的备课学校的备课区域的备课但这里面的
尺度就是你想背成什么样其实在课堂上基本上还都是老师说了算的之前像美国前几年如果是地区的教育部门的人来检查的话他就是要检查到在这个时间段你就应该上什么样的课所以呢国内的老师的需求可能更加的多样化
所以总体来说如果让我说国内老师的需求的话其实可能不是那么的明确就是他有很多小的需求等待大家被发现这个很有意思就是教学的结构化这个特质本身它其实和深层式 AI 的特质是非常一致的虽然我觉得深层式 AI 它的优点是它的内在的不确定性所以大家
大家随便问什么问题他会给你各种各样的答案他本身的技术的架构就注定了他可以去通过一些简单的逻辑推理去处理很多很多的问题但是也正是因为这样他本身是不稳定的我想 clarify 一点就是说不确定性和不稳定性其实是两个不一样的东西但实际上在人类的工作流当中 AI 能够代替的可能有两大类吧第一类就是 AI 真的能够做得比你好
那可能是他经过数据大量训练之后他的产出可能比人更好第二个就是 AI 做的比你快那我觉得这个时候这种所谓的快它也是跟一个工作流的结构化是非常相关的像你刚刚举的那些例子我觉得都是一些可以被结构化可以被梳理出来然后让 AI 去代替的这样一种工作流
梳理需求还是蛮重要的一点其实可能老师们并没有意识到自己的什么东西是可以被 AI 做的包括对于自己的需求也很难清晰地表达比如我之前在说到那个 AB 券的那个小工具的时候其实我跟我的同事们讨论了很多次
第一次的时候他们跟我说把题目顺序变化就行了那我就很快弄好了把题目顺序变化后来他们过了一段时间跟我说不好用为什么呢因为题目顺序变了答案其实没变那到这里我才发现他们原来实际的需求是让答案变化而不是说把题目顺序变一变答案变化指的是什么比如说这套卷子正确答案本来是 ABCD 然后我的 B 卷的答案必须不是 ABCD
因为这样的话比如说我看旁边的同学这道题是 A 那如果我抄了 A 那我肯定就是错了哦我明白了因为 ABCD 卷所以它答案的排序上是有一定的排他性的就是如果 A 卷 A 第一题是 A 那 B 卷 C 卷 D 卷 D 题就绝对不能是 A 然后同学考试的时候他也不知道他拿的是哪一套卷子对这个很有意思 again 他又是让我觉得有点反我直觉的地方了
我一直以为比如说在这个领域里面的人他应该是这个领域的专家他是最了解自己需求的因为天天都在跟这些需求打交道我觉得这个也是很多可能学习做产品的同学或者自己创业的同学以及我们现在播客的嘉宾我们一直聊到这个话题就一定要去
走进最终会使用这些 AI 产品的人群但是刚刚你讲的反而让我觉得就是说虽然可能他在跟需求打交道但是可能他这个需求没有被用显性和明确的语言表达他是一个比较怎么说呢有点像是一种下意识的这样的一种状态
第二点像是说就是不同的视角下面我们其实会带着不同的逻辑去看这个问题比如说老师的逻辑可能是基于他日常工作的点点滴滴形成的那个教学的逻辑那可能工程师他的逻辑是我怎么用 Python 第一行写什么第一个功能是什么第二个功能是什么但是这两者逻辑之间怎么让把它融合在一起
是这个产品是否成功与否的一个核心的环节在这个 AB 卷的这个案例当中你扮演了既是老师然后也是工程师再加上也是产品经理这样的一个角色所以可能你在多方沟通的时候你是不断地去整理老师的批改试卷的逻辑也在和 CHPT 如果你用 AI 写代码的话也在整理这个代码的逻辑
但实际上这个过程本身你是在整理一个产品的逻辑我有这样的感受对 是的而且为了准备我们这一期播客嘛那我其实经常吃饭的时候也会跟同事聊你觉得如果让 AI 帮你的话在教学中你最希望他们帮你做什么其实大家的描述都是很模糊的比如说备课
他会给我一个很大的累那具体贝克在什么地方要帮助你呢其实大家没有办法说出一个很清晰的需求主要我觉得可能之前我们也聊到过像现在国内对 AI 产品的宣传媒体上可能更多的都是在社交媒体上
深沉这种文章上面比如说我们讲 Deep Seek 他好像又写了一篇很好的文章然后大家觉得哇写得真像人但是具体来说他可以帮你做什么对这个 AI 的使用场景其实没有过多的宣传所以大家其实概念是很模糊的我这有很多的问题我先一个个来说一下吧第一个
我观察到 DeepSick 出来之后,最火的那些自媒体的帖子,就是老师们在分享,他写了一个网页,然后 DeepSick 怎么去运行,这个网页本身就是一个互动式的点名,或者说这是一个学生的作业是否交了要打分的一个系统,然后好多人点赞啊,之类的。
我作为一个局外人我看到这些视频我就觉得这些老师是非常明白自己需求的而且他们已经开始这么做了这是我第一个下意识的这样一个感觉就像刚刚讲的其实每个老师的需求是很多样的比如说点名这件事情不同老师有不同的风格比如有的老师他可能会希望点名我重点点一些他说的点名是
是什么类型的点名比如说他说了谁然后点一下课堂这种互动式的这种嘛那比如说这种课堂互动式的点名是我去照顾那些平时不太发言的同学这是一种还有呢我点名用来提醒更加活跃的那些同学让他们安静一点这也是一种还有就是我保证每个同学都有相同的参与率这又是一种所以点名背后它其实有很多不同的教学的价值观所以每
每个人的需求都是很不一样的有的老师可能觉得很需要比如说我我就很喜欢在课堂上用随机点名因为
我觉得会消除我的一些偏见因为我自己如果是按照我自己的想法去点名的话也有研究去讲其实老师往往会去点坐在前面的同学成绩好的同学还有比较活跃的同学有一些安静的同学或者中等同学你可能照顾不到所以我喜欢用随机点名但很多老师在
课堂上哪怕有这种工具他都不会用因为他觉得课堂最重要的东西可能不是保证每个人有参与率而是有其他的所以
虽然有些帖子点赞很高但可能更大的就是不在小红书上的老师对不同的工具确实有不一样的需求我听下来我觉得每个人的优先级也是不一样这个可能也是跟老师的教学风格很有关系那第二点就是我其实也是在比较早期录不科的时候跟一个嘉宾聊了一下他当时是给他妈妈所在的一个银行体系吧
去做了一个可以在电脑上运行的这样一个 local 的助手说你们来试一试说不定可以帮助你们银行的一些跟客户打交道一些小助手吧反正先试一试结果他发现对方并没有任何的尝试这要让我意识到有一点就是说可能大家对于 AI 是否真正对自己有用的这样一个
自我的觉察取决于你工作的一个结构或者说你和你工作之间的这样的关系如果你的工作是自愿性的就像是银行里面那你回答多少个问题可能不是最重要的而是你跟你的客户关系怎么搞是最重要的这个可能跟 AI 本身就没有太大的关系但如果你是一个比如说文远或者说是一个
数据分析师你每天都在写字你每天都在做 Excel 的表格可能用 Python 写一些分析的这种代码那你的这个代码的质量如何你能写这个代码多快然后可能有一些细小稍微有些变化的这些 case 你怎么再去改变这个代码可能这个就是 AI 非常擅长的所以 AI 就是它的工具是取决于它个人的一个产出和它个人的技能
是直接相关的话那我觉得好像 AI 跟它就更加合适那如果我们把这样的一个框架再带回到我们现在在讨论老师的这一块的话那我就比较好奇就是你觉得哪些方面比如说在教学端备课端或者说是批改作业等等它是一个跟个人能力或者说要求个人产出是比较有真相关的
它是跟个人能力或者要求个人产出是真相关的比如说批改作业嘛这个就是老师单位时间你能够批改多少作业对吧这个 unichonomy 就非常的明显但是老师怎么去取得学生的信任跟学生建立一种彼此支持彼此信任这个关系那就属于资源性的因为这个就是一个信任资源它跟 AI 就没有什么直接的关联
你说的我非常同意而且就是像教学它其实是课堂上 40 分钟嘛那更多的就是课堂 40 分钟以外的东西其实它很难去做包括我们讲在教学中的数据分析我们可能会觉得可以分析学生的这种各次的考试的
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比如说有的同学虽然成绩好但是他会更多的向你所求更多的帮助和个性化的指导那有些同学可能成绩平平但是呢他也对自己的学业并没有很多的要求就是学生他虽然你可以看到他身上有很多的数据但是他有个人的意愿啊能力啊包括我们讲对老师的信任啊这种互动的感觉其实都是没有办法显现出来的他也会影响老师跟他的进一步的
说到这儿过去一年你有遇到或使用过你觉得哇很惊艳的 AI 类型的教育产品吗 AI 的产品其实我确实没有我其实也是过 Magic School 但我觉得好像没有特别贴合我的需求的吧
因为还是回到刚刚讲的一个背景就是每个人的需求其实挺不一样的而且我们学校其实在整个世界范围内其实都是小众的就是你在一个本地的国家但是你用的是一个国际课程那我
又不会像美国的学校一样用他们的体系化的课程又跟中国的这些教研的材料又没有特别大的关系所以我更多用我课堂上的东西基本上都还是我自己做如果说普遍的 AI 工具的话我可能会还是用 ChatGPT 和 Notion 用的比较多然后 Notion 我觉得特别好的一点其实是很适合老师做文件管理的因为以前的这个文件的话
就我现在备课可能是先建一个大的 page 然后做一个数据库那我里面会放上我这节课讲什么样的内容给它打不同的索引可能会提到五个概念那在五个概念里面呢然后我的教案是什么我的给学生的讲义是什么我都会可以放在很轻易地放在一个 page 里面那我之前没有 notion 的时候其实虽然我
交了这么几年的书了,但是我每次隔一年讲到重复的内容的时候,我有的时候会找不到我的文件,所以 Notion 对我来说,实用性是非常好的。
这个很有意思就是老师的资料整理我之前在做博士毕业论文的时候呢我其实去访问了一些国际学校我发现他们很多人还是在用纸和笔去做一些这种相关的文件但也会用很多很多的博士文档 PPT 之类的其实如果上一节课的话我不用 notion 我要打开非常多的软件比如说我可能要打开 PPT 我
我可能要打开网页我要给学生看一些视频然后比如说我用互动的点名的软件也是基于网页端的然后我还可能要打开学生的作业然后我在上面给他们批改但在 notion 我就可以集成在一个地方所以对我来说是非常非常方便
而且你还提到了 ChaiGBT 其实这个也是我觉得跟 AI 教育产品一个特别有意思的点因为 ChaiGBT 提供了大模型然后它也提供了一个产品就是那个 GBT 的网页端在我们录制的这两天就是四月初这个时候其实有一些在我觉得对于 AI 教育非常大的一些消息出来 ChaiGBT 和 Cloud
他们两个都发布了 For Education 相关的一些课程的资料以及他们给学生提供了免费的实用资源比如说他们都出了像是 AI for Education 相关的线上课程什么是 AI 有什么可以用的提示词以及具体到每一个学习和教学的场景相关的一些提示词和工具都把它做成视频很多开源资料的形式分析
分享给大家同时呢他们比如说 Cloud 就是在跟欧洲一些学校合作那么一些学校学生就可以免费使用 CloudCloud 的特点是在于它除了本身有这个 LM 的互动之外呢它有一个叫做 Artifact 这样的一个功能就是如果说你给了他一篇
文档然后你说你给我生成一个相关的网页或图画你就真的可以在他那个 artifact 里面看到他去运行或者他去 render 那样的一个网页我觉得很多比如说一些需要可视化的内容你都可以在 Cloud 上面去实现它或马上去感受到它然后 CNCP team 呢我觉得就是这两派的这样那个竞争真的就是造福了所有人我觉得他应该是看到了这个 Cloud 的举措之后呢也就是在刚刚啊
他就说 OK 他要给美国和加拿大的所有大学生就高等学府的学生吧给他们免费的 GPT Plus 的权限就是至少说是 20 岛岭会员一直用到 5 月底让他们顺利地度过这个期末考试在我看到这儿我又觉得 OK 它说明什么呢第一个就是 AI for Education 就是 AI 教育的引用至少说在学生的使用端已经是非常非常的普遍它甚至有一种不
不能说是不可替代吧应该说是他在学生的日常生活中已经逐渐地扮演了一个非常重要的这样的一个角色这就让我想起开头咱们聊的那个用 AI 作弊那个东西我觉得反而你不要去遮掩他让他直接用可能学生还有一些比如说新的不一样的花样会用出来然后这样的一个尝试对两个公司也是很好的因为他们就可以收集到学生使用的一些数据嘛和一些 pattern 嘛
这引发了第二点就是因为在我的播客上我会采访很多给学生做 AI 教学工具或是 AI 学习工具这样一些创始人就比如说有做那个文书测评的然后有做 AI 笔记的之类的然后我就想说如果 CHI GPT 都把这些
让大家免费用了还有多少人会去用套壳类型的产品呢因为 JPT 和 Cloud 都可以让你去比如说生成一个叫做 project 项目这样的一个东西就是你可以把相关的信息放在一个 project 一个项目下面然后它是有一定的 memory 可以去记忆说我都做了些什么是主题式的那种信息的读取然后我觉得这个跟你刚刚提到的这个
这个教学资料像用 notion 一样这样的整理是非常相近的而他直接用 AI 帮你去做读取了你之前做了一些什么信息啊整理什么文章啊你可以直接再去问但我觉得可能唯一难点就是比如说一些
提示词如果这个学生他提示词的素养还不够高的话他可能会觉得用起来会比较难我就发现如果真的这些大模型公司或者说 AI 这个模型越做越好本身那些模型公司自己做的产品把它的权限给更多的人的话是不是这些 AI 教育产品它的必要性就会相对来说减低甚至说是不太重要我觉得是
就比如说我们国内不是会有一些 AI 语音啊或者是一对一什么练英语口语的这些产品吗那其实因为大家其实都没有办法用手机端的 ChatGPT 如果有的话其实你直接跟 GPT 对话就可以了对吧你不需要去付费去买那些 AI 语音什么 AI 什么口语教练这样的一些产品没有
是的所以每一次大模型的更新就会死一片的那个 AI startups 对更新的非常的快对了其实我还想向你请教一下因为我知道你平时也会给其他学校的老师做一些教师的培训
所以我也蛮好奇教师培训这一块你是怎么看的以及比如说培训老师使用 AI 或者说用 AI 去培训老师这两块你有一些什么自己的想法吗我做的一般来说还是教学法的培训基本上这个也是每个学校最重视的一块培训比如说像上海现在在推 PBL
那这样 PPL 的话就需要每个学校有成果有成果了之后可以拿不同的荣誉对学校来说会有实际的好处对 AI 培训或者说信息技术的培训的话其实也一直是有的但是大家并不是那么的重视
我自己看到老师们进学校的时候大概会用哪些产品,可能过了十年之后还基本上是这个样子,比如说我在成绩单上的时候也有看到年纪比较大的老师,还是 Excel 只当作一个输入信息的一个表格,他不会去用 Excel 的公式去算平均分。
或者说去算一个班的平均分他还是自己手算的就是也有这样的事情所以整体来说 AI 的培训根据我的观察来说现在并没有到一个什么样的很有效的点上包括可能大家也不知道如果我用 AI 培训的话去培训老师什么就也像我们讨论的
一样就是老师具体的需求到底是什么然后我可以教给老师什么然后在其中呢其实老师之间的方差也非常的大可能年轻的老师就用的很溜年纪稍微大的老师他们可能用 Deep Seek 跟他进行对话也觉得可能尝试过了但我觉得好像没有什么意思对我来说没有什么帮助大家就不用了你刚刚提到的是教学法
我还蛮好奇对就是在教学法的培训这方面你可不可以给我们的听众普及一下
教学法的培训假设我们是说 PBL 那我可能会跟老师讲的是如果是从零开始首先什么是 PBL 大概是怎么样的接下来如果你想在下个学期用这个 PBL 的形式做一个你自己跟你自己学科相关的课的话然后我们再会对它进行具体的指导这
这让我想到的最近其实蛮有争议的一个话题贝克和赛克然后我就看到自媒体上就有人说真的不知道这个 AI 能够帮到教学什么因为他们看到所谓的 AI 赛克就是这个课堂上给你一个新的人物然后它的使用就是这个你跟这个人物提了几个问题可能是个历史人物吧他就给你几句话的回答然后这就是一个互动了然后这就完了然后这个 AI 在所谓的贝克和赛克里面的角色也就完成了
对其实这个就很像在国内商场里面经常会有个机器人走来走去然后问你要什么但你实际上你问他你又得不到真正的答案一样的就是一个装饰性的东西就大家其实没有想到一个更好的方式在课堂上用 AI 包括我其实你刚讲需求的话我觉得有一个很大的需求一直没有人去解决就是中国的老师大多数的
作业的批改或者学生大多数的这个作业的完成都是在纸面上的但是为什么老师会觉得可能 AI 没有用呢因为 AI 都是在电脑里面的那如果我这个纸面上的东西我怎么去跟电脑的东西去结合起来大家会觉得这里有一个
很无法逾越的一个鸿沟所以觉得电脑上的东西对我来说没有什么用我觉得这个是一个很多维的问题因为我下意识地想到可不可以做一些廉价的平板然后我可以在平板上写我还是写作文嘛但是它就是已经被电子化了
然后再说真的我要写作文吗我又觉得好像手写这个事情又很重要尤其我觉得我们国家文字又是那种象形文字它不是那种语音的那语音的我觉得打字和写字母没有什么说实话没有什么区别在你的大脑的这个处理当中但是如果它是个象形文字的话至少说我个人不管是情感还是从个人的理解
理性的角度我觉得这种所谓的 embody intelligence 就是巨生的一个体验是非常重要的是不可替代的所以我很难说以后是不是就是完全的电子化这个可能也是跟我们本身这个文化也是挺相关的但与此同时我又很好奇就是比如说一个 AI 人
在教学里面运用的落地或者我们也不说 AR 就一个新的像你刚刚提的 PBR 或者说是这种项目之学习的一个落地它落地差异你觉得主要因素是什么比如说是这个老师的教学的思维
是他对于这种教学方法的理解或者说是信息的多少或者说是他一些使用工具的一些素养还是他的资源这造成这种差异的一些因素主要是什么呢我觉得还是学校或者老师自己有多少的空间吧
整体来说中国的情况的话就是中国的学生教育其实在世界范围比如说上海的很多非常好的幼儿园其实在世界范围都是领先的 90 年代的时候大家的幼儿园里可能就已经讲什么
项目之学习或者是一些非常领先的一些概念但是高中特别是高二高三它这个东西就是很难动的包括我们在高中进行教学进行这种创新式的培养就讲到高二就结束了高三是不可能你再去给他们课堂上做任何的创新因为其实老师和学校也没有办法把控制这件事情如果你做了学生的家长也会不同意对吧就像那个
北大附中他们也有很多创新班但是也是到高二就结束了那高三一年大家就全力拼高考其实我们觉得我们中国老师还是有很多的想法包括课堂上的积累也都很充分
但是根据学情的不同吧初三高三会比较的困难一点然后小学和幼儿园相对的是会有更多样的这种创新的东西出来说到这个空间或者说用英文表达就是 flexibility 可塑性吧或者说是可动性让我想到我之前在学校里面上过一班课它就是专门讲的叫做 teacher's professional development 在职老师的
素养继续的去提高我们当时读了一篇论文他就去对比像是美国欧洲中国还有新加坡这个方面就投入他就发现新加坡其实是个非常好的例子第一老师的在职培训成果高低与否的关键因素取决于老师到底有没有时间如果这个老师他已经很忙了他就没有时间来做这个 professional development 第二就是新加坡有一个比较重要的
专门或特殊的体制吧他会专门去设一个 pedagogy teacher 教学法老师那每个学科可能有相应的学科老师那这些学科老师呢他也要跟这个教学法老师之间一起去合作比如说帮他去像是一起去过他的备课呀甚至说去他的课堂上进行一些观摩呀之后进行总结呀然后有学科的教
教学法老师也有一个像是所有教学法老师的教学法老师这样的一个角色像层层递进的这样一个关系所以它确保了比如说最新的或者说经过科学验证的这些教学法都可以落地到一些具体的课堂里面因为它是有足够多专门的
人员去执行它的就是它不是一个老师它要同时扮演很多的角色承担很多的这样一个责任然后去做这件事情所以我觉得这个也是在一些比如说环境系统里面也需要的一些因素去让我们不管说是一些好的教学法的落地还是说是 AI 这样一种技术的落地都是很必要的
对我觉得其实像新加坡还有美国他们老师单纯就是上课人他们的决策是非常单纯的那中国的老师的话他可能希望你既上课又跟家长沟通包括如果有追求老师你还得做科研所以都是很符合的会不一样包括还有比如说出题那这个又涉及到评估对吧所以就是每个人每个老师他可能身兼很多很多的角色
说到那个科研啊我也很感兴趣啊我平常刷自媒体的时间还蛮多的所以有很多的灵感来自于小红书然后我就在小红书上看到一些 again 就是点赞书非常热的帖子是什么呢比如说他就会讲诶如何我们把 AI 放到一些老师可以发表的学书论文里面让老师去做科研这是一类第二类就是我们
我们怎么用科研的工具让老师更好的去发表相关的那些论文在国外就有一些很火的一些工具比如说 Convergence 这种科研工具呢它的优势是在于它首先及所有的论文之大臣就是它已经把很多论文进行读好了那你 AI 的互动就是快速地去基于你提出的一个问题它只是给你找到相应的 AI
AI 的论文给你做推荐可能有诗篇而且他把这个 AI 论文里面根据这个问题比如他是赞成还是中性的还是不赞成都给你分析好了所以他省去了很多比如说像我们会写 Literature Review 就是这一块里面很多的一些时间甚至说你可以用 AI 去帮你生成部分的论文之类的
所以我觉得就是在老师发表科研论文这方面我感觉 AI 也是有可以去帮助到老师的这样一个空间其实我前两天看了你的公众号我觉得有一篇内容很有意思也是我最近在想的就你其实有讲到这个 AI 和人的这种教育理论的互动嘛就比如说之前电脑发明的时候我们
我们就有了一些对于人的学习就有了这种信息输入模型就我们会觉得说我输入什么信息学生会输出什么由此引发了很多像语言教学就什么微果刺激的最近发展区就会有这样的东西出现那 AI 现在的新的这个技术形态会不会对我们认识学习有什么样的影响你是不是写了对类似于这样的我觉得这还挺有意思的跟听众朋友们分享一下
我最近也在我的公众号艾斯考的遗址上去连载一些我对于 AI 和教育方向的一些看法最近的这一篇其实是篇三部曲因为我本职是程序员然后我其实在所谓的这种大的泛 AI 的领域上比如最开始的机器学习到深度学习到现在的以 Transformer 这个框架为基础的深层式 AI 我都有做一些工作上或者说自己一些小项目有去尝试过
然后我就很明显的看到了他跟我在博士学习不同的学习理论之间的一些关联刚刚宜彬也提到了就是比如说
我们在训练机器学习模型或深度学习模型的时候不管你的选择模型是怎么样的你的这个所谓的 data processing pipeline 就是数据处理或数据训练的框架和这个流程是不会变的就比如说你要有输入数据你也得有一个训练的一个模型你会有输出这样的一个数据然后有几个大的定律吧第一个就是
数据量越大越好我们可以把它理解为你学习嘛你输入的东西越多越好
那你的产出可能就会更加的准确或者说你不管是考试也好你去应用它也好你能够想到的东西就会越来越多可能你觉得这个事情的这个能力就相应会比较高一些然后第二个定义就是 garbage in garbage out 数据的质量也非常的重要就是说如果我是针对某一个问题去建立一个一种范 AI 模型或者就是机器学习模型的话那么
如果我这个数据是跟我这个模型越相关的话它的质量它的纯度它的精细度越好的话那我模型训练出来的这种所谓的判断力也是越好的我这个就像是比如说你是平常看比较初级浅显的网络小说还是你是看世大名著看国内外的那种名著你肯定是对文学的鉴赏能力是有差别的或者说你品味
是有不一样的一些影响的那还有一个呢模型的选择也非常的重要首先是模型的调试那是在一个模型之内怎么调节所谓的参数还有一个就是本身模型的选择让我发现好像比如说随着这种像机器学习你看像大家熟悉什么决策书呀到深度学习像是神经网络呀到现在的甚至是像这个 transformer 呀不是变形金刚那个 transformer
是所谓的这种 self-attention 这样的一个模型我感觉到这个模型的复杂程度是越来越高好像就是人这个大脑的生长
可能最开始我们都是像白纸一样大脑可能最开始只能去处理一些很简单的事情我们会说其实思维的结构非常重要可能我从不同的学科里面去学到了思维的结构或者系统化思考然后我这个思考的系统然后越来越复杂越来越完备或者越来越高级或越来越灵活那可能对我最后产出也是有很大的
大的这样一个影响然后我就发现好像比如说学习理论里面像是行为主义啊就是那种巴普罗夫与狗就很像我们的这种刷题式的学习认知主义嘛就是有点像是为什么学霸考这个考得好呢就是因为学霸符合了认知主义因为认知主义就是学霸他在他的大脑里面他去非常高效地去整理和生成新的信息或新的信息的结构
所以你会发现为什么学霸学那么快是因为他处理信息的方式是可能跟非学霸的小伙伴是不一样当然我觉得这也是很重要的一点就是我觉得学习也不简简单单是信息的读取吧我们今天会提到的 self-efficacy 自我效能包括刚刚我们在最开始我们两个聊的
跟老师的信任对吧我们的 social emotional intelligence 社会情感我觉得都是很有比如说人怎么成为人它不一定是跟学习是直接相关的我觉得人的 character 就是人的品格也是非常重要的那到现在的这个所谓的生成式 AI 它最大的特点就是它有一个涌现的能力因为它的训练的数据里面我们发现当我们把
代码作为训练数据的比例逐渐提高的时候比如说可能最大是 3%后来变成了 5%现在可能最高是 14%可能以后更高他就发现了这个大方形它慢慢地会展现出一种像人在思考人在推理这样的一个模式因为我们写代码就是有很多什么如果这样了然后怎么样或者说是一些重复啊循环等等这样的一些结构化的思考嘛然后
到了一个临界点我们就觉得大模型好像涌现出来了这样的一个智能其实我觉得这蛮挑战所谓的学习理论的我不知道你怎么讲比如什么才说是学到了那我觉得在教育体系里面就是教育理论这个体系里面我们觉得说 OK 你把一个短期的记忆变成了一个长期的行为的改变就是你学到了就比如说你可能短期会背一篇诗
但是如果长期下来你好像没有机会或无法去应用这个诗的一些意境和事情画意比如你看到大漠孤烟直然后等等你到去西北看的时候你没有那种身临其境的感觉或者说你在去对比比如说苏州园林的时候你在想到大漠孤烟直这种对比你没有那样一种所谓的主动回朔吧可能在这个体系里面他觉得你是没有学到的
所以我觉得它引发的思考就是说我们人类要重新去思考什么是智能这样一个东西以及什么是所谓的对于知识的审美这样一个东西为什么我觉得这个哲学教授讲这个道理你突然就有一种啊哈 moment 你突然有一种心流的体验或你突然有一种就是你的身上线索直飘到脑袋的这样一个体验我觉得这些都是我们现在要慢慢去思考的
这个是我的一个感受对对对我觉得非常有共鸣就因为其实之前的学习理论它都是就很大程度上受到当时比如说技术的一些影响然后生成了这些理论那现在新的技术可能大家对教育的看法又会不一样对学习本身的看法就会不一样包括如果
如果从宏观上来说最近有一个很有意思的观察就前两周其实是中国学生申请腾校放榜的时间这次跟教育媒体的朋友聊他们会发现很明显的大家对腾校不是那么的关注了
虽然这次中国学生应该是创了历史新高,拿到了最多的谈校录取的一年,历史上,但是关注的家长没有那么多了,为什么呢?就有一个媒体朋友跟我说,因为大家都被 AI 平等地创飞了,就没有人再去想,哎呀,这到底进谈校怎么样,而是大家就觉得说,进了谈校又怎么样,所以已经有一种,我觉得,
我觉得全社会的一种不同的认知上面的转移了我觉得这种所谓的静腾校又怎么样它的前提是之前静腾校
是有保障吗可能就是一种人身保险箱这样的形式那这个时候我觉得大家的观念还是一种知识消费型主义啊就是我把教育当成一种投资这个投资很大程度上还是一个未来收入的一个投资对吧那么家长他不希望自己的小孩比如说
跌出这个阶级或者希望小孩去跃升到可能更高这样的一个阶级但这个阶级本身这个概念它就是跟出秀消费主义是一个很直接挂钩的这样一个概念
所以会这么咬死那个腾效,因为好像腾效是一个人生的分水岭,但你刚刚那个说法我觉得也特别的形象,就是平等创非所有的人,因为 AI 它就改变了以后工作或者说是财富创造的这样一个结构,就比如说我最近看到一些数据,它说像 AI 所谓的 vibe coding,就是氛围编程嘛,
它导致你会发现创业的人或者说是 startup 创始人年龄已经低到 17 到 19 岁了就是因为这帮我们现在写写小孩了就是他可以很快地用 AI 去生成一个项目而且他是最了解他们那帮同龄孩子的需求的他无所畏惧想到就做没有成年人那种金手铐的感觉包括你看到现在很多所谓的小团队或者艺人公司
就是因为 AI 它极大程度地去减低了很多的技术门槛我们只要有需求我有创造力我有开放的心态
那至少说我可以实现这个我其实最近也在做相关的一些直播就是我最近不是小红书上分享了我怎么用 AI 手搓一些教育产品吗像是作业批改呀历史可视化呀包括数学可视化教学呀然后我就做了一场直播跟大家展示然后我觉得就很印证这样的一个东西就是大家通过 AI 它的感悟是什么好像去 Demystify 一些高大上的东西就把那些
可能觉得之前够不着的很难的一些东西好像给这种神秘的面纱给它给掀开了而发现原来我自己经历过一个我从不理解到理解尤其是这个技术实现的路径以及我从感觉自己完全做不到到现在也做得到的这样一个路径所以我觉得
他虽然没有撼动就所谓现在的这种财富结构或者是阶层结构的根基啦但是他给很多人带来一种我试试看说不定就会有改变这样一种心态就大家对于很多事情的看法我觉得也会相应的发生改变所以说到这儿我就很好奇那你觉得现在学生上腾校他能得到什么
当然我们现在我们两个都没有孩子那如果没有孩子你会让他去上藤校吗你会去去比如说支持你家孩子去爬藤吗我觉得这个也是一个很大的问题我觉得可能答案是不会但是理由非常的复杂像因为我是高中的那我们其实每年有很多学生去了藤校但藤校毕业之后怎么样其实大家都会经历过低谷痛苦包括
还加入了什么藤校受害者联盟在豆瓣上呢对所以挺复杂的我觉得反而话说回来啊 AI 的一个好的点是我真的在上面看到了一种平权就比如说如果是本来跟同学落后很多的这样的一个同学他可能在没有 AI 帮助的时候就
完全的非常低落一个人但现在至少有一个懂得很多的一个 AI 可以陪着他比如说有作业的时候再慢 AI 也不会嫌你烦对不对也不会对你发脾气但他就可以帮助你完成学习这件事情所以我觉得总体来说平权然后让更多的人有技术的力量我觉得还是一件好的事情我觉得这个很有意思的点在于 AI
它反而传递了一个情绪价值因为我们很多时候诟病 AI 就说 AI 不懂关怀 AI 不会理解就前段时间不是有一篇文章也很火吗就说为什么 AI 家心里没有出现 Killer App 他们的一个原因就是觉得所谓的灵常感所谓的关怀是 AI 不能够去扶持的但是我觉得你刚刚举这个 case 就是本身它就缺乏了应该得到的那种
那种关怀或关注的人或者说他可能在人际关系当中他收到的比如说负面的东西稍微多一点会可能更加敏感的时候反而没有那种主观的关怀那种压力的时候像 AI 这种的
的方式就可能更加适合他对而且他确实可以提供更加个性化的东西特别是在语言学习上因为他能够深层文本其实说到这个语言我最近还有一个感想就是我自己某一天凌晨的时候我在跟 AI 谈心我就发现如果你需要一个知识广播 24 小时都在的话其实 AI 很适合我当时跟他谈心还把我说哭了你知道吗
对我觉得我一个坚如磐石的人为什么还被 AI 给打动因为我在跟 AI 谈一个蛮小众的话题所以这个话题不是很多人知道也不是很多人能够理解所以我没有法跟我关系很好的朋友交流然后呢我有很多的挣扎但是 AI 给了我很好的反馈我觉得它懂我了然后我在想为什么会有这种感觉
如果再摊开来说我觉得第一就是现在的 AI 它的语言的颗粒度实在是太高了它高到就是普通人没有那种语言的颗粒度它对一个事情的细腻的表达它对一些转折的处理
就是因为他真的是经过很多可能很大很大数据量的处理他能够在很快的时候抓住什么样的表达方式是最合适的而不是说他要关注给你一种你被理解的感觉我觉得在教学场景里面也是可以适用的另外一点就是
它让我想到可能至少说我们这代或者说我们上一两代的人绝大部分人的承担环境里面是没有机会和资源让我们去第一理解和处理接受表达自己的需求和情绪的第二我们也没有相关的这些资源和机会去面对接受和处理他人的需求和情绪所以我们不是说不愿意去理解他人
而是我们不知道如何去理解他人就像我觉得回到教学这个场景里面我不觉得说老师他不愿意去理解学生老师肯定都是愿意去理解学生或者他不愿意把这个事情教好什么的而是可能至少说在情感的表达方面我们都没有把这方面的一些所谓的 emotional intelligence 或表达的能力给训练出来但是反而 AI 是本身就具备了
对我觉得这里我可以给你一个例子就是刚刚给你说的这个东西就是我一直在跟 AI 学习如何给学生写反馈因为我以前自己写反馈呢我可能写的很直接比如说我说你这里有什么问题那里有什么问题然后有的人同学就会跟我说老师我觉得你写的太扎心了直接包括我们也会在那个对小红书上看到什么有的导师
会在旁边写一个评语说什么就给一些非常犀利的评语对但可能导师觉得说有的学生是需要这么直接的就是对他来说是以事论事嘛那 AI 会写得非常的好就是又鼓励又能够指出问题又怎么样对我来说其实这真的是一种学习就怎么样给别人合适的反馈我觉得这个有一个很有意思的点就是
你发现这一点之后你愿意去学习是因为你本身是一个有高度觉知的这样的一个人
所以让我想到其实说不定在 AI 这样一个高度智能化杠杆化的时代我们在讨论学习除了刚刚提到的知识审美包括对于学习的定义包括怎么面对现在的这种镀金啊知识消费主义等等可能我们还要再提高的是一个自我的觉察我能不能够去先审视到我现在有这个想法
我居然会这么想原来 AI 跟我的一个反馈是这样就把 AI 当成一面镜子但是它能成为你的镜子照亮你的前提是你得愿意去睁开眼睛去看那面镜子所以我觉得这个也是一个很重要的问题把 AI 当做镜子我觉得这个类比特别好因为我有些时候我会带着一种佛学的感觉去看它因为我觉得切 GPT 切人的人切面去
给你回答问题或者去教你东西,它有点像是佛学里面说的那个观照嘛,就是像是一束光,你的光射哪儿,那它会照出来什么样的一些东西。所以我觉得我们在使用 AI 的过程当中,我的那束光照哪儿,可能也会去给我折射出不一样的东西在里面。
对,就说到这个,我就想到,我们可能在讲 AI 对教育的影响的时候,大家可能想的都是,未来如何改变学校啊,教学的生态啊,然后我自己观察到一个最直接的影响,就是它已经完全改变了很多,
学生写作文的这种风格就原来的话大家可能基本上都会写一篇有机的文章但现在基本上都会写一些很结构化的东西就跟 AI 输出的格式是一模一样的会写一一个小标题什么什么接下来讲然后呢大家写的东西也越来越不具体哦
就不会给一些非常比如说我看了这本书这本书里有一句话我觉得是怎么怎么样都是写一些大的词比较抽象的东西会比较的多你就会感觉好像在最低波的这个冲击下我们的学生已经写的出来的东西有点像一个
AI 了对有点像个 AI 而且还不是质量特别好的那种 AI 的感觉就他放弃了自己人的这一部分然后转向 AI 学习我觉得他放弃的是对于自我感知的认可对我觉得你这个说的特别的准确他选择去拥抱一个大家都认可的结构化的东西但是放弃了对于自己的感受那种细腻化的表他拒绝了自己的视角他去接受了大家的视角
是的这个就是我们现在因为我在学校里我们有一个诗歌社团嘛我们会读一些现代主义的诗歌然后我们在读的时候大家交流就说其实我们现在在学校里最喜欢读的就是这些诗比如说这个星期在读艾略特的一首诗就讲这个黄色的烟雾在窗玻璃上蹭着他的背这
这种非常非常个人体验然后把它浓缩成一首诗一首句子读这种诗就简直是解放了我们在 AI 就现在充斥着 AI 语言的头脑就会觉得说这才是人类能写出来的东西对刚刚鼠妞说我也听下来我觉得特别的感动
感动吧就是那种真正能够触动你情感的才是艺术这让我想到我当时在学校上艺术课的时候他说什么才是艺术他觉得艺术不取决于你的 medium 就是你的介质而是取决于你是否能够给观众带来一种情感的体验对
对体验然后不同的感受是你独特的当下的这种东西对其实每个人的千人千面这个东西其实我们在教学理论里面的那个建构主义有讨论过嘛像你刚刚也提到过的那个最近发展区在建构主义里面他就说知识就是主观的你每个人对于这个知识你要 make sense 你的体验是不一样的所以我觉得可能我们也在进入或者我们也有必要去进入一个
建构主义教学的这样一个时代去尊重每一个人的个体的感受以此基础上我们看看能不能用 AI 把个体感受干干化让这个人能够去产生 impact 产生影响力获得他的这样的一个成就感
今天我们跟宜宾聊了这么多我觉得真的是谈天说地天南地北各个学科各个场景真的都是在串联起来在聊这让我想到其实这个就是 AI 无法生成的播客在技术达到播客都可以生成的像 Google IOM 这样的一个时代我们还可以坐下来去
讨论这些跟我们生活当中特别有关联但是又很难把它表达清楚的这些话题的时候我觉得这才是我们存在的这种所谓的 presence 所谓的临场感
这个可能是在 AI 时代下面非常宝贵的东西所以在此我特别感谢一斌能够来到我们的播客上跟大家分享谢谢依依谢谢一斌跟大家分享他在这项生活当中的一些观察还有一些思考也就是他这个分享我觉得触发了今天很多我自己觉得很受启发的讨论
我也希望大家能够去关注一斌的播客三三水他这个播客上有很多非常独特的视角和深刻的讨论不管是教学相关还是生活相关我自己也是受益良多同时呢如果大家对播客感兴趣的话也欢迎加入我们的听友群和我专门建的手搓 AI 体验群跟大家去抽丝剥茧如何去
从零开始打造一个 AI 的产品然后怎么去探索它商业化这样的一个过程也是刚刚我们提到的去跟大家解构 AI 产品这种神秘的面纱吧让我们体会到这个事情原来是这样的这样就啊哈的这样的一个瞬间那在此也感谢大家对我们播客的支持我们下期再见了拜拜拜拜
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