「因材施教」，在 AI 时代有了新意义。
因材施教，是从有教育这个概念开始，人类就一直有的教育梦想。
然而受限于现实因素，在过去，将教育普及到所有人身边，已经十分困难，因材施教更是一个梦想。
在过去十年间，通过互联网尤其是移动互联网的普及，教育普及，已经有了极大的进步。而目前的AI时代，我们第一次看到了因材施教的曙光。
成立于 2014 年的高途集团，就是教育普及浪潮下的先行者。通过独创"在线、直播、双师、大班课"的模式，高途将优质的教育体系带向了 9000 万学生，让他们的人生通过教育得到了改变。
步入 2024 年，已经有十年教育经验的高途集团，对于 AI+ 教育，也有了新的思考。
高途教育科技集团联合创始人罗斌，在 12 月 14 日，来到极客公园 IF2025 创新大会，分享了他对AI教育的观念。
他表示，在过去，教育即使经历了很多变化，而真人老师教学，学生自己吸收内化的结构并没有变化。而今天，这样的结构很可能会发生新的改变。AI能够助力教育走向个性化、导航化、集成化、专业化。下一个时代的智慧教育，一定会从以老师为中心，转换到以学生为中心。
以下为罗斌在极客公园 IF2025 创新大会上的演讲实录，由极客公园整理。
AI+教育，什么变了，什么没变？
大家好，我是高途教育科技集团联合创始人罗斌。
高途是一家成立于 2014 年的科技教育公司，今年刚好是我们创立的第 10 周年。
在过去的10年时间里面，高途已经累计服务了 9000 万的学员。从去年开始，我们正在开拓线下业务，包括中国国家跳水队的运动员，今天也是高途的学员。高途今天面向从幼儿到小学、初中、高中、大学和成人，比较广泛的人群，提供了丰富的教育产品。
高途集团经历过十年时间，完整经历了互联网和科技对于教育这样一个传统行业带来的一些变化和变革。
在最早期，计算机更多地是作为教学过程的辅助系统存在。
有了互联网以后，它打破了时空的限制。
而有了移动互联网，短视频+直播这样的技术带来了更多的变化和变革。
但是在过去这么多年里，有两个基本的变量是没有发生变化的：
第一，教育的构成是通过真人老师和学生的教学互动过程来完成的。
第二，知识的掌握和吸收内化是靠学员自己来完成的。
这就会导致不同学生，在同样老师、同样课程的安排下，取得的效果会有巨大的方差。
而今天，到了 ChatGPT 大模型时代，我们发现，这两个变量正在发生一些新的变化。
教育这个行业的本质，是为我们的学员带来变化。这个变化可能有不同层次，可能是认知层面的变化、可能是技能的变化、可能是考试结果的变化，也有可能是从底层的人格层面上带来的根本性的变化，这一点是没有变化的。
高途教育科技集团联合创始人、高级副总裁罗斌 AI 给教育带来的改变｜图片来源：极客公园
在传统上，要帮助不同的人，实现他自己的改变目标，其实挑战难度是比较大的。
大家都比较熟悉互联网网课。在网课这种模式下，大家会发现虽然我们的老师很优秀，课程很优质，但学员的完成度非常低。所以在很多年的时间里面，虽然很多企业、很多学校在尝试通过互联网的方法来传播知识、传播课程，但并没有取得非常好的效果。
在高途过去 10 年创业的过程中，我们对这样的 MOOC 网课产品模式，进行了创新和升级，形成了「在线、直播、双师、大班课」的模式。
通过在线，实现了优质老师资源的更大覆盖；通过直播，实现了学员更好的沉浸感和互动感；通过双师，也就是一个主讲老师+一个辅导老师，我们可以帮助一个学员形成更好的学习习惯，帮助他坚持学习，在他需要帮助的时候提供相应的陪伴和答疑的服务；通过大班的模式，我们可以发挥整个互联网规模化的效应，在商业上是一个更加高效的方式。
在互联网时代，我们通过这样一种产品和业务形态的创新，帮助学员带来比较好的效果。
不过今天，我们走到了AI大模型时代，大家开始更关心另一个问题：AI 和教育的结合会带来什么样的重要变革？
我们看到了很多教育企业和AI的合作，包括可汗学院、Duolingo 这样的企业，都在和 AI 进行深度融合，一些科技大厂的一些中高层也在积极的投入到教育赛道的创业过程中来。很多行业的从业者，都会有开始担心，我的商业模式、我的产品业态会不会被颠覆，我的企业的发展和生存会不会面临巨大的挑战？
AI+教育，下一个阶段怎么走，我也没有确定性的答案。但综合 AI 时代的变与未变和我在高途的十年经验，我认为，下一个时代的智慧教育变革，关键可能在几点发生变化：个性化、导航化、集成化、专业化。
个性化、导航化、集成化、专业化
我们可以展开来看。
首先就是个性化。我们刚才提到，在传统教育中，要帮助不同的人，实现他自己的改变目标，其实挑战难度是比较大的。
而我相信，下一个时代的智慧教育，一定有一个非常重大的变化，就是从以老师为中心或者以学校为中心，转换到以学生为中心。
我们刚才也提到，同样的老师、同样的课程安排下，有的同学可以考上清华北大，有的考上二本。这是因为每个学生学习能力、学习状态、学习节奏存在非常大的差异。
在AI时代之前，我们的教育重点，可能地在将教育普及到更多人这个方向——也就是解决更多有没有或者好不好的问题。但是下一个阶段，我们可能真正要解决问题是怎样能让每个人都取得很好的学习效果。
这可以分为四个层次：学习效率、学习体验、学习习惯、学习动力。理想的学习效果，是能够让学生愿意主动坚持学习，同时有好的学习效率，最终才能获得好的学习效果。
理想的学习效果所对应的理想的教学状态，是有一个非常优秀的导师根据学生的实时学习状态，给他提供非常个性化的教学和引导。这个老师需要全知、全能、全心。这个老师知识水平没有任何问题，教学技巧没有任何问题，投入度和教学状态也是保持在一个非常理想的状态。
这样的老师本身在现实中，很难寻找。
这样还不够，我们还需要从课程的研发，到学员的诊断，到规划，到学习，到练习，到测试，完成一个完整的 PDCA（计划/执行/检查/行动）的循环。
这个过程本身也非常复杂，我们常常很难对一个学生真正学习状态和当前他的知识水平掌握的程度有非常深入的了解。
这两者都是AI未来可以在教育中起作用的地方。
我们现在就有一个非常重要的基础设施—— CDP（客户数据平台）。可以收集学生简单的特征，比如说年龄、性别、兴趣爱好，偏好等等，而如果我们在CDP中收集到每个学生在知识点上的掌握程度和水平，未来更有可能提供一个真正意义上的个性化的教学服务，
第二个可能的关键要素是什么？是导航化。
我们想要帮助学生，从目前状态，走到到学生需要的状态。以自动驾驶为类比的话，我认为教育本身，未来应该能够通过建模和规划策略，做到高确定性的稳定交付，这就是导航的概念。
举个例子，我们的学员想去考雅思，我们现在观察到学员的听说读写四门加在一起是 5 分的水平，但是想要申请海外的一所优秀院校，需要雅思 7.5 分，怎么能够让听说读写这四个科目上都提升到一个理想状态？
我们对考试本身进行建模。假如说每个科目里面都有 100 个知识点需要进行考试，我们去了解道每个知识点重要度是什么，考试中得分点是多少，权重是多少。同时我们去了解，每个知识点难度是多少，如果从 0 到10分的话，应该打几分。
当知道重要度和难度之后，我们将其转变为一个规划问题。
我们根据学生的能力，尽量把学生有限的时间花在得分点比较高，同时难度比较低的知识点上，这样就能在有限的学习时间里面取得好的效果。
接下来是集成化的概念。
要完成真正意义从A状态到B状态的过程，只靠老师和学员自己来去完成的话很难的。
拿我们看病作比方。比如说今天我们身体不舒服，我们希望能够改善自己的状态，我们会去医院。但医院并不只有医生。我们可以回想一下整个旅程是什么样的。我们先去挂号，然后去到门诊跟医生进行交流，他会给你开一个单子，我们接下来需要去做验血或者拍X光，拿到结果之后，医生再给你做进一步确认，最后给你开一个药方，然后领药，回到家吃药，过一段时间再来复检。如果比较严重的问题的话还需要动手术。所以在医院是非常多角色来去协同，为你提供服务的过程。
教学场景也是，除了直接教学服务的老师以外，还有两个非常重要的东西是督学体系和辅助体系。
督学体系就是帮助学员做目标的管理、诊断的规划、过程管理、激励反馈等等这一套东西看似并没有提供直接的教学服务，但是他在外围这一套配套的东西能够让学生保持良好的学习习惯和效率非常重要的一套内容。
另外为了让过程变得更加高效和体验更好，需要有一些辅助手段完成这个过程。比如说个性化的工作，一些游戏化、互动化的设计，都是让整个过程变得更加高效和有效。
为了实现这样一个过程的话，我们需要能够去提供多场景的解决方案的融合，上课课堂上应该怎么跟他进行一个互动，在课前、课后应该提供什么样的配套服务，在线上到线下怎么提供配套的融合。
为了解决这个问题，我们也提出了一个解决方案，我们称之为名师系统力，这是一个名师的角色，但是名师背后有教员老师，还有 AI 大模型、系统化配套的内容，通过完整的解决方案，我们才有可能为学员提供端到端的能够有效达成这样一个结果的逻辑。
所以这里面我们必须要考虑在整个的教学互动的整个过程中，我们如何能够把每个环节都能够变得更加高效和有效。AI的能力在这个里面是能够起到非常重要的作用。
最后，是专业化。
优秀的老师是稀缺的，想要实现理想状态上的个性化教学，我们很难去解决优质的老师的供给问题，而且哪怕是优秀老师它的状态、它的时间，它在每一个专业的维度和知识点上表现也会存在差异。所以为了解决专业化问题以外，除了专业化老师以外，需要通过 AI 和真人相结合的方法来去混合的提供教学服务。
我们如何跟 AI 相结合？不同的AI能力调用方式带来效果差异是很大的。
以地图导航举例子，有三种不同的模式：一、AI by Human Loop，AI作为工具辅助人完成驾驶。二、把 AI 能力设计到链路中，就像开车过程中打开导航，当需要右转弯时就提示你，这个过程是由人和AI共同协同完成。终极状态就是类似于智能驾驶，绝大部分的情况下都是由 AI 来去完成驾驶过程，真人只需要在必要时做一些介入和干预就可以了。
今天很多人把注意力放到大模型的一些底层的能力上，但是对绝大部分的从业者而言，大家可能需要更多去思考，假设我们今天有了非常强大的AI能力之后，如何把它集成到整个产品和业务链路中，能够为客户真正创造价值，能够为业务创造价值，这是比较重要的问题。
今天大家讲 Agent 概念比较多，我对 AI Agent 的理解是，端到端完成特定任务专业化的、数字化的劳动力。
还是以医疗行业做类比，比如说今天身体不舒服，进到一家药店，如果今天得的感冒，他给你感冒药，你服用身体就会变得更好。如果你是支气管炎，你就吃支气管炎的药，每个药品解决针对性问题不一样。
今天，有了 AI 的能力，有了 Agent 这样一个模式，我们未来有无数的能够完成特定任务的数字化的劳动力，这种劳动力如何能够集成到你的业务链路里面，能够在组织里面合力的调用，带来效果存在巨大差异。
教育场景也是类似的逻辑，在不同的节点上，在不同任务中，我们都可以尝试用AI能力来去帮助我们去解决不同类型的问题。有些类型的问题比较简单，它可能提供的只是简单辅助逻辑，有些问题比较复杂，需要人和AI更加复杂的协同，才能取得预想的效果。
很多人都在关心教育这样一个赛道，因为这个赛道的规模很大，而且是一个相对刚需的市场，但是不同的企业在这个生态中可能选择的生态位存在区别，今天提供的是保健品还是药品，还是开一家药房，还是开一家医院，还是开一家医疗集团，还是做一个面向这样一个行业的供应商，采用不同的商业模式，你在这个行业里面取得的效果是不一样的。
已经在教育行业中的或者对教育行业有兴趣的一些从业者、创业者，都应该仔细思考一下，我们该如何选择，如何结合好AI能力和商业模式定位。
高途使命是让学习更美好，点燃兴趣 + 培养习惯 + 塑造人格。
我们希望借助AI的力量，能够不仅帮助学员掌握知识、取得很好的结果，还能真正从底层去改变一个人的认知模式，去改变一个人的大脑结构和认知模型，让这个人在底层算法维度和模型维度成为一个不一样的人。这个对教育而言更重要和更有挑战性的命题。
借助AI的力量，高途集团希望在接下来 10 年里，帮助学员们都成为更好的自己。
