人工智能是今天教育领域热得发烫的话题。
“人工智能将快速爆发，十年后50%的人类工作将被AI取代。”去年，创新工场创始人、著名AI专家李开复发表的这一观点引发广泛热议。
人工智能来了，今天的孩子应当培养哪些技能才不会被人工智能所取代？昨天（5月18日），在K12在线教育公司盒子鱼英语召开的C轮融资暨英语学习新模式发布会上，李开复对此进行回应：最重要就是这两种——创意和人际沟通。
而完成由新东方教育科技集团和美国保险业巨头STARR集团共同领投的数亿元C轮融资后，盒子鱼发布了英语学习全新模式“智能学＋外教练”，旨在借助人工智能去颠覆“老师讲、学生背”的传统学习模式。
在 “智能互动学习”的基础上，盒子鱼推出了实时知识点外教强化练习，学生在学习完成后可立即使用刚学到的语言知识点和外教进行1对1实时应用交流，不用预约和等待外教课。据介绍，目前盒子鱼13000+课时的超级智能课程体系全部支持此学习新模式。另外，盒子鱼还发布了全新的纸质智能练习册。目前包括清华附中、人大附中、北京八中在内的数十所北京名校已成功使用盒子鱼的智能纸质练习册。
针对近日人工智能引入课堂可能侵犯学生个人隐私的观点，李开复也表达了他的看法。他认为，我们不应拿人工智能来管孩子，而是理解孩子，我们把学生上课表现得数据拿来不是去惩罚学生，而是要把学生的学习状态融合起来，帮助他更好地设计课程。
“京城教育圈”梳理摘录李开复在发布会上所分享的观点，供圈友们参考。
在一个课堂里面，在中国有10%的课堂是五六十个孩子以上，针对性的教育不太可能，包括每一个孩子学习点，他的痛点。他走神了，错过了，就很难赶上，还有孩子的兴趣在什么地方，还有很多教学的过程，我们应该节省老师的时间，比如改考卷，为什么不能自动改好。整个教学过程中分几个部分——上课的时候、考试的时候、回家做作业的时候、回家用软件提升自己的时候，还有找课外老师或者外教——有这五个点。未来有一天，每一个学生的画像是存在，比如这个学生对有什么兴趣，学什么很困难，怎么样补，什么样的老师能够帮助他，都可以从他的考卷、功课，跟老师的对话，还有上课有没有走神，从这些综合的信息中能够得到。
我最近写一本新书，关于人工智能，谈到很多工作会消失，在很多领域，比如说白领、客服、做贷款的负责人，电话销售，蓝领的质检，甚至未来的司机这些工作都会消失。很多家长焦虑孩子该怎么走，我们能够用盒子鱼这样一套系统，或者别的公司的系统，让孩子更有效更快速地把传统的科目快速学好，让他有更多的时候培养自己不会被人工智能取代的技能。那是什么呢？其实就是两种，一个就是创意，一个就是人与人之间的沟通，所以盒子鱼还有一个功能是能让学习更快速，让学生能学新的技能。
最后还想讲一点，未来有盒子鱼这样的技术，会不会老师越来越少，被取代了？我可以保证老师不会被人工智能取代的，但是老师的工作会大大改变。现在很多老师需要做很多重复性的工作，这些会被取代。点名，人脸识别就可以了，改考卷可以被取代。以后的老师可以更面对面地、用有温度的方式来帮孩子得到一个有爱的成长。而且我们可以期待，当这些人工智能赚了很多钱的时候，可以帮助教育里面有更多的老师，让教育可以更人性化，既可以更AI化，也可以更人性化。很多工作被取代以后，教学这个行业应该是有一个AI的内核，它深深地了解学生画像，优化学习过程，但是我们需要更多老师，以更低的学生对老师的比例，做一个有温度的一对二、一对三、一对五，而不是一对三十、一对五十的教学。
另外，线下的优势很明确，面对面的，是有温度的，让你能够被感染，这是线下的优势。线上的优势，能够把数据更完整的捕捉起来。线下的课程，可以让你受到感染，但是也许是一对二十、一对三十，我们并不知道哪个学生听进去，或者他的成长有多快。线上无论是一对一或者是一对多，可以清晰地看到你在练习的英语发音，无论是跟软件、AI还是老师，这些就被捕捉起来。这是两者的互补之处。
当然我们可以用线上做数据，用线下来感染，这是两个互补。其实可以做的更多，线下也可以捕捉信息，把这个信息传到线上，知道每一个学生在线下课程中碰到什么问题。但如果变成一种对孩子有限制的监控的体验就不好了，如果我们不是把它拿来管孩子，而是理解孩子；不是我来看你有没有传纸条，而是我知道你多专注听了哪些题目，什么时候睡了一觉，什么时候出去就没有回来了，还有哪些是特别贯注地在听；我们把这些数据拿来不是惩罚你，不是要去告诉你的父母，我们是要把你的学习状态融合起来，就像线上的状态一样。
OMO的融合就是线上捕捉用户的行为轨迹、线下捕捉各位的行为布局，包括他的态度、表情、专注等等，把这些融合起来，帮他更好地设计课程，让他能够学会那些他可能走神的、没有兴趣的、或者用不同的方式，不同的外教提升他的能力，所以线上线下的结合应该是一个数据的打通。要知道人脸识别，要知道谁是谁，这是一个基础，然后捕捉信息，补充我们对学生的各种理解，但不是用它来做惩罚。
文| 江远
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