1. 肥喵工作室首页
  2. 行业

未来世界的互联网教育

未来世界的互联网教育

这篇文章我们来谈谈互联网教育。先来谈谈互联网上存在的有价值的内容,然后聊聊教育的本质,最后是我对互联网+教育未来发展方向的一些看法。

未来世界的互联网教育

疫情对普通人的改变,可能是加速了普通人作为内容生产者的步伐。人们的娱乐需求可能会从其中得到比较大的满足。但是当内容量起来的时候,怎么样可以从中提取出有价值的内容呢?毕竟对于教育来说,输入内容的质量直接决定的教育的结果。

大家都喜欢的内容,不一定的是有价值的内容。比如色情低俗的内容和离奇的社会新闻,所以我们不能用普遍意义上的高热内容来从互联网上筛选信息。

如果把内容圈定在一个专业的子领域,圈出足够有价值的内容(我们姑且把这种内容定义为知识),那么可能会发现流量最大的是以下两种类型的知识:

一种是行业内的入门知识。比如学习机器学习的优势在哪里,有什么经典的书籍。乐器类的问题如: 如何选购一个乐器。入门知识可能会吃掉至少这个子领域内一半以上的流量。

另一种是行业内的top信息。比如最NB的机器学习大佬都在关注些啥,最近的新的方法都有哪些。比如乐器类,郎朗是怎么炫技的。

但是,作为一个初学者或者外行,如果他想入门,最想了解的其实是,怎么样可以从一个机器学习的外行,变成一个机器学习的专家。换言之,他需要的其实是一种前进的路径。但是这种类型的信息在互联网上其实是非常少的。

而教育,本质上就是在解决这个问题:告诉你的从菜鸡到NB的成长路径到底是什么。简单说,一个好的老师或者一个好的教材可以告诉你以下两点:

一、一个完备的知识体系。你只需要照着我这么做就可以NB。其中的关键点在于: 把一个大目标划分成一个个具体的阶段,并告诉你每一个阶段你的成功的标准是什么,给你实时的鼓励反馈。让你不至于步子迈得太大。

二、实时的个性化的纠错系统。老师在任何时候,只需要看到你做题的反应,就知道你哪里需要针对性的着重练习,而不会留你在哪里不知所措。比如你的逻辑回归推导没有看懂,可能是因为线性代数的基础没有打好,一个好的老师会给你先讲一下线性代数基础知识,然后你就明白了。而如果你缺乏这个老师,看着满篇的矩阵符号,可能整个人就直接懵掉了。然后就会丧失了整个学习的热情。

为什么说线下的上课要比线上的视频课程NB?相比之下,线上的视频课程可以提供你一个完备的知识体系,但是他不能告诉你哪里不对,或者哪里没有做好。

这实际上就是众多教育类课程实际上解决的痛点:通过个性化的辅导,可以清楚的告诉你在这条路上你可能会犯的一些错误,重要的是在你错误的时候及时指出,而不是留你在那里望眼欲穿,想破脑袋都想不明白,最后自暴自弃。

一般情况下,可以自学成才的人,一般是他们找到了一个适合自己当前基础的教材知识体系,然后自我激励和督促。他们可能掉到了一些奇奇怪怪的坑里,但凭借着惊人的毅力从坑里爬了出来(可能要费时费力很久)。而对于付费类的课程,辅导老师提供的价值就是帮助人们节省了爬坑的机会成本。同时,评判一个教育类的课程是否NB,主要的评价标准其实也是,学员照着这个课程做是否会学会了。如果学生必须要借助很多其他材料才能搞定,那么其实这个课程就没那么好。当然有目的的思维发散是另一个问题,我们这里不提。

目前的所谓的互联网的教育有没有解决这个问题?我认为应该是没有的。

至少目前看,目前最流行的视频大课程肯定不是答案。这种过于缺乏辅导了。

目前流行的英语一对一外教,只是利用互联网的方式,简化了人们找到外教的方式和机会成本,但本质上还是只是把原来线下的交互方式搬到了互联网之上。

没有感情的问答机器是否是教育的答案?当然不是。问答机器并不能告诉你哪里没有做好,你应该怎么做。目前只能回答一些what why等一些有标准答案的问题。

而目前可以挣到钱的知识类付费的项目,可以归结为以下两类:

一种是整理类的:帮助你构建自己的知识体系。比如得到里面的众多课程,其实目的是帮你整理出来有价值的信息,帮你做信息筛选类的工作。

一种是重运营类的: 通过拉群答疑的方式,帮助你解决你在教学过程中可能遇到的问题。比如各种Python教学课程,一般都会强调专业老师拉群,24小时待命,随时提问随时回答。

但这种教育模式相对来说都不够本质,还不算是把技术真正应用到教育产业上。

而我对未来教育的憧憬是怎样的?至少要达到人类老师可以达到的水平。我们来想想一个老师他在你的学习之路的价值是什么样的。以高中的三角函数来举例,一个老师可能随手从练习册中指出一道题目,观察到你对这个题写在纸上的解题思路和做题时候的表情。然后就给你发现你对三角函数的正余弦转化理解有问题,于是又在黑板上给你详细讲解了”奇变偶不变符号看象限”这个具体的知识点。第一遍可能你发现还有一些细节没明白,给老师提问为什么这里是sin在第二象限是正数而cos就变成了负数,于是老师又给你耐心讲解一番。然后你豁然开朗,高考数学又可以多得十分,多甩了十个操场的考生。

所以理想状态下教育类的人工智能,他至少可以接受书本上题目的信息,你纸上的解题思路,写题时候的表情,以及一些对话的能力。这种同时接受图片,语言和语音的人工智能,应该会是下一个人工智能的爆点。学术界一般把这种问题叫做多模态(意即多种类型的输入)问题。当然,目前还是处在研究的状态,目前可能有一点进展的是学习一张图片的文本描述,但离真正的工业应用还有一段距离。

在这个改变的过程中,我认为最先被革命性的改变的,肯定是语言类的学习。因为在英语学习的过程中,重要的是说,其实和对话机器人比较类似,需要额外引入的信息是比较少的。

希望未来的技术可以革新教育事业,这样我们成长的速度可能就会翻倍很多了。

我是峰池,以上就是我对互联网教育的一些看法。如果你觉得有所启发,欢迎关注我、在看与转发。也欢迎在评论区留下你对互联网教育的看法,我们一起探讨。

肥喵运营推广

本文“未来世界的互联网教育”由肥喵转载自互联网,不代表我们的立场,如有侵权请联系我们删除
转载联系作者并注明出处:https://feimiaomiao.com/hangye/6259