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目前 ， 人工智能在教育行业的应用场景 ， 无外乎几种：智能测评、拍照搜题、智能排课、教育机器人、自适应系统 。
有的公司选择选择先发力「智能测评」 ， 如中小学在线 1 对 1 辅导品牌掌门 1 对 1 就极其看重课前测评和学生与老师之间的匹配；有的公司选择深挖「智能排课」 ， 如面向 4-12 岁的在线少儿英语小班课产品「魔力耳朵」；还有的公司如「作业盒子」则致力于开发能教育机器人 ， 实现 AI 教师落地 。
但在自适应系统这个绕不开的话题上 ， 国内提及的人不少 ， 专攻的却寥寥无几 。因为其核心算法的不透明性以及攻克的难度 ， 自适应系统相较于其他几类人工智能在教育行业的落地场景更容易被贴上「忽悠」的标签 。2016 年建立于上海和纽约的人工智能学习系统论答（learnta）就是为数不多专注于自适应系统开发的一家 。其 CEO 王枫认为 ， 中国是 AI+ 教育最合适的商业市场 ， 因为应试教育是 AI+ 教育最能发挥价值的场景 ， 而这一点的实现还得通过自适应学习（Adaptive Learning） 。
在国外 ， 自适应学习并不是个新鲜概念 ， 相反 ， 其是在上世纪七十年代随着人工智能的概念逐渐为人熟知 。难怪王枫说 ， 教育里的人工智能就是自适应学习 。根据维基百科的解释 ， 自适应学习 ， 也称为自适应教育 ， 是一种教育方法 ， 它使用计算机算法来协调与学习者的交互 ， 并提供定制的资源和学习活动 ， 以满足每个学习者的个性化需求 。（Adaptive learning, also known as adaptive teaching, is an educational method which uses computer algorithm to orchestrate the interaction with the learner and deliver customized resources and learning activities to address the unique needs of each learner.）
2008 年成立于美国纽约的 Knewton 是该行业的代表 ， 在 2015 年也曾来到中国并引发了国内对于自适应教育的第一次集中关注 ， 但最终结果却显得有些「水土不服」 。极客公园和论答 CEO 王枫聊了聊他眼中的自适应系统 ， 做到自适应需要什么条件 ， 以及 Knewton 失败的原因等问题 。
论答 CEO 王枫
真假
Geekpark：能讲讲自适应学习到底指的是什么吗？它与人工智能有什么区别？
王枫：自适应学习不是什么新名词 ， 90 年代初卡耐基梅隆就已经开发出了 Cognitive tutor（认知向导） ， 同时加州大学和纽约大学开发出来的 Alex 。其实这两个产品已经比较成熟了 ， 不是什么新产品 。当然 ， 产品的发展和许多人工智能领域的算法类似 ， 受制于当时计算机的运算能力 。现在这些年下来 ， 自适应学习已经能够成熟开始商业化应用 ， Knewton 不是第一家做知识性学习的 ， 但是第一家把它做到大规模商业化应用的 。对我们算法来说 ， 自适应学习是找到孩子学习问题 ， 推荐下一步学什么 ， 并在最短的时间内 ， 帮助你攻克这个知识点 。
其实自适应学习本身就是 AI 在教育里的应用 ， 最早不说 AI ， 是因为那时候算法非常初级 。但是教育里面的 AI 就是自适应学习 ， 当然还有现在大家说的人脸情感识别 ， 这些我就不说了 。
Geekpark：现在国内所讲的自适应和真正的自适应有什么区别？
王枫：2015 年初我回国时 ， 国内一些同行零零星星的在讲自适应学习 ， 但当时很多理解都非常不准确 。对教育来说 ， 是根据学生实时的学习情况 ， 来不断调整下一步学生要学哪个知识点 ， 或者做什么试题 ， 这叫 Adaptive 。

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