“今天，我们听信于谁？”、“未来的人类将如何学习？”、“教育的个性化和公平化矛盾吗？”对于教育从业者，到底要坚守什么？改变什么？
公立学校一直是以班组制的形态存在，并承载着中国1.8亿青少年的学习成长。尽管这种形式的科学性存在一些争议，但到目前为止，并没有产生更好的教育形式。究其原因，工业革命对技师的需求骤增，而技师需要批量培养、标准化是唯一的衡量尺度。作为工业文明革命背景下所产生的一种技师培养方式，班组制培养方式有其存在的合理性和必然性。但是，在互联网文明的今天，随着人工智能、大数据等前沿科技的快速发展，科学技术正在极大地改变着教育的形态。因而，在当下，“个性化才应该是教育更好的答案”。
“教育+互联网”为什么不足以改变教育，成为人类最理想的学习模式？其根本原因在于，它无法改变当前教育行业普遍的两大问题，一是教育资源的均衡化；二是教育资源的个性化。
对于教育资源的均衡化而言，把北上广深优秀的教师输送到偏远的山区，让孩子们能够听到优秀老师的课，无疑对当地的教育均衡化有帮助。但是，“教育+互联网”看似解决了教育资源不均衡的问题，以较低的成本，把优质教育资源输送到需要的人面前。但事实上，线上以“教育+互联网”的方式，只是把优秀教育资源从线下拉到线上，时间和空间并没有成倍增加，优质教育的产能并没有放大。更浅显地说，它实际上仅仅解决了供需双方的链接，并没有实现质量的突破。也因此，线下面授依然是当下主流的教育形态。而从发展速度、发展质量上来看，纯互联网+教育的企业中，也没有出现绝对的巨头。互联网教育的刚需是不用怀疑的，但并非仅仅把供给端和需求端连接起来，就能取得理想的效果。所以，从这个角度来讲，“教育+互联网”不是解决教育难题最好的答案。
从教育资源个性化的角度而言，“教育+互联网”虽然有着“个性化”的标签，但受制于技术等多方面的因素，它还无法实现根据每个孩子学习程度、喜好程度的差异，真正实现个性化的推送。包括学习内容、课后作业等。
也许“教育+互联网”的时代转瞬即逝，已成为过去时，而“教育+AI”才是未来的新希望。
目前，行业科技正在尝试用AI、数据和算法，包括人脸识别技术留存每一个学生的学习反馈，以此分析老师在教学的过程中，到底有多少学生真正听懂了？有多少学生听的一知半解？有多少学生其实不感兴趣？在成倍放大产能的同时，利用AI为老师赋能，让老师能够个性化地关注到每个人的表情和每个人接受信息的程度。只有在这种情况下，我们才能在势能不降低的情况下，形成一千倍能量的关注。能量的关注，肯定不能靠老师的眼鼻喉耳，我们只能进行数据的算法、数据的留存。对于每一个人，我们都希望能够用一些开始比较粗浅的数据，后面会经历几个维度的探索和提升，解决给优秀教师赋能的问题。
通过“教育+ AI”对数据进行处理，为解决教育资源的均衡化和个性化难题找到更好的答案。具体而言，在商业数据方面，通过AI可以有效节约人力、物力成本，提高人与人之间的连接效率；在学习场景的交互过程中，为优质教学资源赋能。在内容数据方面，将从数据和算法进行挖掘、打造知识图谱。在教学数据方面，将通过语义识别、图像识别、人脸识别、情感识别、手势识别等方面进行探索，以解决供求端的优质教育资源赋能的问题。
教育关系着每一个学生，每一个家庭，也关系着国家和民族的未来。近期，学而思教育智库针对未来教育发展模式的一次深度研讨中，多位专家都表达了同一个观点：民办教育不仅是公办教育的有益补充，而且也是整个教育闭环中不可或缺的组成部分。民办教育可发挥的空间和作用不可估量，一定不要把自己当“外人”。
教育应该发挥每个人的独特优势，让其成为某一个领域的专家。作为民办教育，应该和公办教育一起努力，发挥各自的优势，在推动教育公平的前提下，努力实现因材施教，让每个孩子都享受到最适合自己的个性化学习路径和成长路径。民办教育机构应该利用自身产品和技术的积累，让学习的过程变得更有趣，让学习的个性化关注变得更有趣，让学习的个性化数据被记录下来。这样对教育公平化将起到巨大的推动作用。
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