GET|风变科技刘克亮：教育与科技应更加深度的融合( 二 )
但在批改作业时 ， 他却发现同学们其实压根就不会 。 这个时候生物老师就开始反思：“哦 ， 原来在上课的过程中 ， 学生跟我讲他们会了 ， 其实不一定是真的会了 。 ”于是接下来他在上课的时候 ， 会仔细地去观察到底哪些说会的人接下来做题会错 ， 哪些人说会是真的会 。
他开始提升自己对于学生状态的观察能力 ， 以及应对学生各种状态的能力 。 十年之后 ， 这位生物学老师变成了一位生物学的名师 ， 他在生物学相关的专业知识几乎没有增长 ， 但是他却变成了一个好老师 。
那我们就要问一个问题：教育的本质到底是什么？或者说 ， 什么叫做教育能力？
为什么这个老师在十年之后的教育能力显著上升了呢？显然这种能力提升并不体现在专业知识领域 ， 所以其实通过这个案例 ， 我们已经可以模糊地感觉出一些端倪 ， 我们再继续思考 。
过去MOOC模式之所以存在缺陷 ， 是因为老师不应该是一个信息传递的主体 ， 而应该是一个面向当下同学状态的信息实时生成系统 。
因为刚刚有同学拿起摄像机 ， 我假设他对我讲的内容比较感兴趣 ， 那个同学在那里玩手机 ， 我假设他觉得我讲的很无聊 。 我对当下的状态进行实时的建模 ， 生成出可能有的状态来匹配我接下来的内容 ， 是讲个段子 ， 还是把知识点讲的更清楚 ， 然后我开始生成了新的路径 ， 这些路径在生成之后又变成反馈 ， 最后再去迭代我的教学能力 ， 这是宏观的人类如何完成教学的路径 。
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我们再来看这个教学逻辑的具体环节有哪些：首先要有传感器 ， 这个传感器是什么？对于一个物理上的人 ， 其实就是眼睛或者耳朵 ， 我现在用眼睛来观察你们每个人的状态 ， 然后我采集到了你们面部的表情数据 ， 我还观察到了你们是正在玩手机还是在睡觉 ， 这种视觉数据 。 这些数据被聚类 ， 聚类成什么呢？因为我现在不能作为多个分身在平行时空里跟你们每个人讲不同的内容 ， 所以我们必须假设你们这个群体其实是一个人 ， 我要把这整个组织抽象成一个相对单一的个体 ， 然后来进行一个判断 。
这个判断用来检验一件事情就是你们现在所处的状态 ， 是完全听不懂我在说什么 ， 还是觉得我讲的东西很无聊 ， 这些判断的结果会直接影响我接下来的策略匹配 ， 我的策略匹配库里面是我会用来支撑这些策略的行为 ， 比如刚提到到的讲笑话或倒立 。
接着就是对这些策略进行执行 ， 执行的过程中能力调用也可能会出现问题 ， 比如想倒立但可能体型不支持 。 当能力调用成功后 ， 才开始产生具体的行动 ， 行动完成后就有了反馈 ， 再根据反馈优化之前各个环节的漏洞 。
通过教学中台技术帮助老师积累教学经验这是微观的人类是如何完成教学的路径 。 如此繁琐地介绍微观 ， 就是希望能让大家有体感 ， 真正的教学技术是什么？
我认为的教学技术有两种 ， 一种教学技术叫做教学中台 ， 另一种是长归因计算 。
大家天天都在谈中台 ， 我想具体的讲一讲教学中台是什么 。 通常情况下 ， 年纪比较大的老师授课能力一般好与年轻的老师 。 除非一种情况 ， 就是老师不在乎学生的反馈 ， 只顾自己讲 ， 但如果他很在意学生的状态 ， 他的教学能力会随着教学数据的吞吐量变大 ， 而变得越强 ， 因为他可以算一个好模型出来 ， 所以有效的教龄是和教学能力呈正相关的 。
我所讲的教学中台就是让老师不需要重复计算一次模型 ， 让人类的教龄可以累积 。
我们需要通过技术的发展来回答一个问题：每隔一百年出生的人 ， 需要学的内容都在升级 ， 但是每隔一百年 ， 我们教学方案的提供者一旦新老交替 ， 都需要重新算一个模型 ， 如何去填平因此带来巨大的鸿沟呢？
我们的教育需求量随着社会发展指数级地上升 ， 但是我们的供给方案到点清零 ， 这是一件很可怕的事情 。 但是如果未来的技术可以让教学中台变成一个很好的支撑 ， 让每一个教学模型 ， 起码前十年或前二十年的时间 ， 不需要去重新积累 ， 那么每个老师在成为老师的那一天起 ， 就已经能因为技术站在“二十年教龄”的基础上 ， 这样的话我们就可以大幅地降低成为好老师的门槛 。
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