海豚AI學廖蕓：新一代智能學習產(chǎn)品，如何幫助孩子主動學？

　　來源|多知

　　整理|王上

　　攝|王上

　　近日，猿輔導集團旗下海豚AI學AI產(chǎn)品負責人廖蕓在多知第46期OpenTalk線下沙龍活動上梳理了海豚AI學產(chǎn)品邏輯和功能，并分享了對于產(chǎn)品背后的思考。

　　去年11月，猿輔導集團旗下新一代智能學習產(chǎn)品海豚AI學完成品牌升級，這是猿輔導集團自研大模型的首款落地應(yīng)用。其中，蘇格拉底式AI答疑功能引發(fā)關(guān)注。

　　根據(jù)廖蕓介紹，海豚AI學構(gòu)建了“從單向輸入的被動學變?yōu)殡p向輸出的主動學”的學習流程。她說：“我們認為「學習模式=學習內(nèi)容*學習方法*學習動機」。只有在內(nèi)容、方法和動機上都往主動上走，才是真正的主動學。”

　　學習內(nèi)容上，海豚AI學會提供個性化的、雙向互動的學習內(nèi)容。

　　學習方法上，海豚AI學提供的是一整套個性化、探索式的學習方法。

　　學習動機上，廖蕓認為，過去線下被動式模式下的學習動機，它更像是一個“要我學”的模式。而“主動學”模式中，海豚AI學會在每個細節(jié)上都去關(guān)注學習的內(nèi)在和外在動機。

　　此外，海豚AI學根據(jù)對在內(nèi)容、方法、動機上的主動學的研究，分別拓展了相關(guān)的AI功能，進一步幫助孩子主動學。

　　比如，“啟發(fā)式答疑”是海豚AI學一直堅持的事情，它依然是構(gòu)建在“主動學”的邏輯之上。

　　廖蕓解釋：“啟發(fā)式答疑與原來直接解析最大的差異是：我們判斷通過啟發(fā)式答疑的這種方式，能夠讓孩子更加的投入，更加愿意主動去思考。同時最后獲得的這個答案，也確實是自己參與的，而不是任意一個角色告訴他的。我們相信通過啟發(fā)式答疑能夠更好地幫助孩子理解知識、掌握知識，同時還能夠保護孩子的好奇心、激發(fā)孩子的思考能力，幫助孩子養(yǎng)成長期‘主動學’的學習模式。”

　　以下為廖蕓分享全文（多知編輯整理）：

　　01

　　學習模式=學習內(nèi)容*學習方法*學習動機

　　首先想跟大家介紹一下我們海豚AI學，我們是猿輔導集團旗下的一款全新的智能學習產(chǎn)品，由國內(nèi)AI技術(shù)團隊、教研團隊和動畫電影團隊共同打造。

　　海豚AI學開創(chuàng)性地以高質(zhì)量可交互的動畫視頻為知識載體，獨創(chuàng)一套“從單向輸入的被動學變?yōu)殡p向輸出的主動學”的學習流程。通過AI大模型，真正實現(xiàn)一人一套自主學習方案，幫助孩子精準提升，真正實現(xiàn)因材施教。目前提供1至9年級數(shù)學、物理、英語的個性化學習內(nèi)容和規(guī)劃。

　　自2021年底上線以來，海豚AI學獲得了行業(yè)、媒體及廣大家長學生的口碑認可，海外版本Leapmath在美國、英國、德國等70余個國家和地區(qū)上線。在面向世界和未來的教育模式探索中，海豚AI學正以更科學的理念和更前沿的技術(shù)手段，開創(chuàng)AI時代的交互式學習新范式。

　　我們一直在強調(diào)的一個概念是“主動學”。什么是主動學?首先想跟大家分享一個海豚AI學非常底層的一個大判斷：知識不是被動教出來的，而是孩子主動學出來的。

　　我們經(jīng)常會說學習好像天然是反人性的事兒，但其實這是有待被查證的，當我們還是一個非常小的小朋友的時候，我們會發(fā)現(xiàn)，每當我們獲取了新的知識或者新的技能，我們總是開心的。

　　那為什么隨著時間的推移，越來越多的孩子反而開始抗拒學習這件事兒?

　　海豚AI學的一個判斷是因為孩子的學習模式發(fā)生了變化。我們認為「學習模式=學習內(nèi)容*學習方法*學習動機」。只有在內(nèi)容、方法和動機上都往主動上走，才是一個真正的主動學。

　　02

　　什么是內(nèi)容、方法、動機上的主動學?

　　我們可以先看一下在內(nèi)容、方法、動機上的主動學究竟是什么含義。

　　1、學習內(nèi)容

　　平常在線下的學習內(nèi)容通常是一個統(tǒng)一的、單向的學習內(nèi)容。舉一個非常常見的例子，比如說在學校里，一個老師面向班上的幾十位孩子，拿著同一份課件去講課。老師提供的是統(tǒng)一的、單向的學習內(nèi)容。

　　而我們海豚AI學提供的是一個個性化的、雙向互動的學習內(nèi)容。這個在接下來AI應(yīng)用中我們會詳細展開。

　　2、學習方法

　　傳統(tǒng)的學習方法通常是固定的、線性的學習方法，本質(zhì)上是構(gòu)造一個“以老師為中心”的一套學習方案。

　　

　　即使是在人機交互的場景，我們也會發(fā)現(xiàn)大多數(shù)的產(chǎn)品它都是由獨立的學-練-測-評，一步一步來完成的。

　　我們海豚AI學希望提供給孩子的是一整套個性化、探索式的學習方法。我們不會有非常獨立的某一個環(huán)節(jié)，單純?yōu)榱私鉀Q學或練或評，相反我們提供的是一整套個性化、探索式的學習方法。我們會通過非常優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容和產(chǎn)品功能，幫助孩子邊學邊練、邊練邊測，創(chuàng)造一種新的“以學生為中心”的學習方案。

　　3、學習動機

　　在大多數(shù)線下教育方案里通常是不關(guān)注學習動機的，甚至有的時候的一些操作，對學習動機來說是有損的。很多人可能會說不是這樣，比如說打游戲，打游戲就是很好玩，永遠不會煩。那么，我們設(shè)想一下假設(shè)現(xiàn)在要求你打DOTA，每天至少要打10個小時，且勝率必須要維持在80%以上。可能這個對于玩家來說，同樣是一個非常有挑戰(zhàn)的事情。我們會發(fā)現(xiàn)動機的差異可能不是內(nèi)容帶來的，而是在于每一個細節(jié)上，我們到底有沒有關(guān)注使用者的情緒和想法。

　　所以過去“被動學”式模式下的學習動機，它更像是一個“要我學”的模式。而“主動學”的學習模式，會要求我們在每個細節(jié)上都去關(guān)注學習者的內(nèi)在和外在動機。

　　在大模型還沒有發(fā)展起來之前，海豚AI學在學習的內(nèi)在和外在動機上做了很多探索。像我們有一個“我當小老師”的環(huán)節(jié)，鼓勵孩子把自己學到的東西講出來。在這個過程中，一方面，是讓孩子通過“費曼學習法”的方式進一步掌握所學的知識，另一方面，也外顯了孩子的學習成果，幫助孩子直接感受學習內(nèi)在的成就感。

　　其次，我們也有很多基于外在動機的激勵體系。比如徽章、卡片收藏、任務(wù)中心、海豚幣等等。大的方向上，我們希望產(chǎn)品的每個細節(jié)，都能引導孩子關(guān)注“我要學”這件事。

　　03

　　結(jié)合AI能力，如何幫孩子主動學?

　　基于我們的產(chǎn)品理念，接下來，我們聊聊有了AI這樣的“新工具”后，海豚AI學在“主動學”上的一些探索。

　　1、學習內(nèi)容*AI

　　首先我們認為，AI為學習內(nèi)容提供了新的可能。這個可能我們把它定義為“可交互的學習內(nèi)容”。

　　什么樣的學習內(nèi)容是一個可交互的學習內(nèi)容?我們認為它需要滿足三個特點：

　　第一是內(nèi)容本身要符合教學目標的內(nèi)容與流程。

　　第二點是我們判斷結(jié)合了AI的能力之后，自然語言的交互模式會帶來用戶體驗的提升，而不是有損。

　　第三個是及時反饋。

　　我們以海豚AI學的AI對話能力為例，來詳細的看一下我們對這三點是如何思考的：

　　首先是符合教學目標的內(nèi)容與流程。

　　在設(shè)計新的AI互動能力的時候，團隊內(nèi)部討論的最多的問題是：這種AI互動方式是不是能幫助孩子更好地取得學習效果。我們最終的產(chǎn)品設(shè)計落腳點并不是在“如何應(yīng)用AI上”，其實還是在如何達成學習效果上。本質(zhì)，其實還是在找適合線上化、AI化的場景，這個和我們此前做教育產(chǎn)品的差異其實沒有那么大。

　　我們的AI對話能力與市場上套殼AI口語陪練工具產(chǎn)品有非常大的區(qū)別。AI對話其實是在我們整個英語“學習周計劃”閉環(huán)中的一部分。我們是先學的詞匯，再學的句型，最后再有這樣的一個AI對話的語言運用環(huán)節(jié)。

　　從教學目標上來看，“對話”這件事從語言技能維度看，其實是對表達能力的訓練;在具體的語言知識維度看，“對話”是一個詞匯句型“音形義用”的綜合運用。

　　所以我們在方案的第一步就會想，假設(shè)我們加了AI對話這樣一個功能，到底有沒有更好地幫助孩子實現(xiàn)英語學習的效果，這是我們做的第一層判斷。

　　為了達成學習效果，我們花了很多資源，使得我們的AI角色輸出的內(nèi)容符合不同孩子的個性化水平，以達到特定的教學目標。這是我們花了大量精力在做的一件事情。確實不同年齡段孩子的詞匯水平、了解的語法知識可能都是不一樣的，這也是為什么我們猿輔導集團的“海豚AI學”來做這件事有非常大的優(yōu)勢——我們過去有10億的題庫和豐富的學習數(shù)據(jù)，海量、優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)是我們的猿輔導大模型在教育垂類方向表現(xiàn)更好的一個重要原因。

　　第二點就是大模型在自然語言交互帶來的用戶體驗的提升。

　　為什么我們的功能叫AI對話，而不叫AI口語陪練?

　　是因為這個功能它不僅僅是在做口語陪練這件事，我們在觀察用戶學習行為的時候會發(fā)現(xiàn)“表達”包括口語表達和寫作的表達。但是在之前人機交互的過程中，寫作表達的輸入是非常困難的事情，不管我們是線上輸入，還是讓孩子拍照上傳，都不是自然的交互。

　　當我們有了大模型的能力之后，我們會發(fā)現(xiàn)除了口語陪練這個場景之外，AI對話同時也可以成為一個陪你寫作的學伴。在表達場景，「說」比「寫」容易。在一些AI對話主題下，我們實際是在用這種方式，幫助孩子“說”出來一篇英語作文，再引導孩子自查修改。表面上還是AI對話的形式，但實際是在用對話，做寫作AI引導。

　　

　　A story這個case其實就是AI小白來輔助孩子共同完成一篇英語作文。

　　第三是及時反饋，這是很符合人類學習的自然的一件事情，也是大模型提供的一個新的可能。這里的反饋既包括對孩子的情緒反饋，也包括對學生水平的診斷和即時的內(nèi)容生成。而對學生水平的診斷和即時高質(zhì)量的內(nèi)容輸出，我們判斷這是我們海豚AI學優(yōu)秀教研團隊的一個優(yōu)勢，也是我們猿輔導大模型的一個優(yōu)勢。

　　2、學習方法*AI

　　除了學習內(nèi)容外，AI也為學習方法提供了新的可能。

　　在數(shù)學、物理這一類理科的場景，我們會發(fā)現(xiàn)它是以知識點為核心的模式，而知識點本身它是一個網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的，就是孩子很多時候不會遇到數(shù)學題，他可能不是當下的這個知識點不會，而是他前序的某一個知識點的不會?；蛘哒f他就是在前面的某一個實驗，有一個細節(jié)沒有弄明白。而在大模型出現(xiàn)前的人機交互的場景，這其實是非常難解決的一個問題。孩子只能按照系統(tǒng)設(shè)計的流程線性的、固定的完成學習。

　　

　　而有了AI能力之后，我們做了下面幾個嘗試：

　　第一個是個性化的及時答疑。不管你是在看視頻還是做題目的時候，只要你隨時不會都可以找AI小白答疑，來看一下到底是哪里不會。

　　第二個是我們在練習環(huán)節(jié)有個性化的精準練習，還是前面說的，我們判斷主動學的學習方法，它應(yīng)該是一個個性化的探索式的學習方法。

　　所以，我們的孩子在練習的過程中是一個邊練邊測邊學的模式，在這個環(huán)節(jié)中，內(nèi)容不是固定好的，我們不會限定一共有多少道題，下一道題一定是A或者B，而是會根據(jù)孩子的學習情況，實時的決定下一道題是什么。這也是有了AI能力之后，我們一個新的探索。

　　特別需要提的是，我們這個功能上線之初，就明確了要做蘇格拉底式啟發(fā)式的AI答疑。

　　這也是我們產(chǎn)品一個非常堅持的事情。“啟發(fā)式答疑”和原來直接解析最大的差異是，我們判斷通過啟發(fā)式答疑的這種方式，能夠讓孩子更加的投入，更加的愿意主動去思考。同時最后思考或者叫獲得的這個答案，也確實是自己參與的，而不是任意一個角色告訴你的。所以這個也是我們在學習方法上認為我們提供這樣啟發(fā)式的方法，能夠幫助孩子更好的主動學習的原因。

　　3、學習動機*AI

　　在學習動機上，我們判斷AI能力也會帶來一些新的可能。比較典型的一點是IP和AI能力的結(jié)合。

　　海豚的用戶很喜歡我們的IP角色——小白和小黑。今年暑假，我們面向正式用戶做了一個小黑小白戰(zhàn)隊PK學習時長挑戰(zhàn)賽的活動，小朋友們都很喜歡，大部分用戶的學習行為都產(chǎn)生了非常正向的變化。

　　也正是基于這樣的一份信任和喜愛，我們在動機這個方面做了更深一步的探索。