从个性化学习到智能辅导，从课程设计到评估办法，本书全面阐发了人工智能技能在教诲中的潜力与寻衅。
阅读《教诲新语》，你将理解到：

人工智能如何为学生供应个性化的学习体验，引发无限潜能。

人工智能工具如何帮助西席优化传授教化方法，提高传授教化效果。

家长如何利用人工智能资源，支持孩子的全面发展。

未来教诲的发展趋势和创新模式。

无论你是关心孩子教诲的家长，还是致力于教诲改革的事情者，本书都将为你供应宝贵的见地和启迪。
让我们一起年夜胆拥抱人工智能，造就面向未来的竞争力。

>>内文选读

人工智能带给教诲的宝贵礼物

（《教诲新语》推举序，文/汤敏）

教诲革命

教诲又要革命了。

早在56年前，毛主席就发出了“学制要缩短，教诲要革命”的号召。
几十年的风风雨雨，伴随着社会经济与技能的发展，中国的教诲发生了一次又一次巨变。

而这一次的教诲革命，则是由人工智能，特殊是天生式人工智能在教诲领域的运用引起的。
犹如社会上其他领域的人一样，教诲界对人工智能近年的突飞年夜进充满了焦虑。
传统教诲侧重于知识传授和技能培养，但在人工智能时期，教诲更方向于培养学生的创新能力、批驳性思维等软技能。
人工智能还引发了教诲者对付自身职业定位和发展的焦虑。
如何确保学生在多样化的学习环境中保持高效的学习状态？如何在学生利用人工智能完胜利课或论文的条件下，准确评估学生的实际能力和学习成果？如何防止那些无法得到前辈技能资源的学生面对更宽的数字鸿沟？

在这场新的教诲革命中，有一个名字格外引人瞩目，他便是萨尔曼·可汗。
他不仅是一个拥有远见卓识的教诲领袖，更是一位深谙未来教诲真谛的导师。
“萨尔曼·可汗”这个名字，与他创立的可汗学院一样，已成为环球教诲变革的一个代名词。

可汗学院的传奇故事恐怕很多人都听说过。
我在几年前编著的《慕课革命》一书中就详细先容了萨尔曼·可汗的故事。
可汗与教诲的渊源始于一个极为有时的事宜。
当时还在金融界做对冲基金经理的他承担了一项家庭责任，辅导他在学习上有些困难的小表妹的数学。
他用家中大略的设备给表妹录制了传授教化***，又顺手把这些***发到了网上。
没想到，这些***在网络上迅速传播，点燃了环球学习者网长进修的激情亲切。
后来，他干脆辞去了对冲基金经理的职务，全职干网上家教，可汗学院由此应运而生，成为一个免费、高质量的在线学习平台。
现在环球有上亿学生每天在可汗学院网站长进修，无数人因此受益。

在新冠疫情的阴霾下，可汗学院再次展现出其敢为天下先的精神。
他们推出了一个叫Schoolhouse.world的平台。
这个平台的特点在于它连接了来自天下各地有资质的志愿者导师，给有需求的学生供应实时的辅导做事。
这些志愿者导师常日是高中生。
有需求的学生登录平台并选择相应的辅导课程，志愿者导师则通过***会议的办法，供应一对一或小组免费辅导。

有趣的是，这些精良志愿者本身的表现也开始受到关注。
他们的辅导成绩和学生反馈成为衡量他们能力的主要指标。
许多名牌大学，如芝加哥大学、麻省理工学院、加州理工学院、布朗大学、耶鲁大学等，开始将Schoolhouse.world上志愿者的表现作为大学招生的参考依据。
这些成绩单不仅展示了学生在学科上的节制程度，还记录了他们在平台上供应帮助的数量和质量，从而为大学供应了一个全面评估学生学术能力和社会任务感的窗口。

可汗的新实践

在天生式人工智能迅猛发展的本日，站在教诲科技第一线的可汗师长西席当然不会缺席。
最近，可汗学院与OpenAI公司互助开拓了一个叫Khanmigo的人工智能传授教化系统。
故意思的是，它不仅能够给学生供应个性化的学习体验，还能通过苏格拉底式的提问办法，与学生进行自然措辞对话，解答他们的问题，乃至能够扮演历史人物或文学作品中的角色，让学生在沉浸式的环境中学习，从而引发他们的创造力和批驳性思维。

目前，Khanmigo已经在全美数万名师生中进行了试用，效果令人鼓舞。
它供应了一个安全、无压力的学习环境，帮助学生们战胜了在传统教室上提问的恐怖，增强了他们的自我表达能力和学习动力。
西席和家长也可以通过Khanmigo理解学生的学习情形，包括他们在哪些方面存在困难，以及他们在学习上的进展。
这种透明度不仅帮助家长和西席更好地支持学生，也为学生供应了一个更加个性化和支持性的学习环境。

萨尔曼·可汗把这些实践和他在人工智能时期对教诲的思考写进了他的新书《教诲新语》。
在这本书中，他不仅分享了他对未来教诲的伟大构想，更是提出了一系列切实可行的策略和方法，让人工智能成为教诲的助手，而非替代者。

《教诲新语》是一本写给未来的书。
它讲述了一个如何利用人工智能开释每个孩子潜能的故事。
可汗师长西席在书中描述了一个充满希望的未来。
他通过生动的案例和深刻的洞察，向我们展示了人工智能如何成为西席的得力助手和家长的教诲伙伴，如何帮助学生建立自傲，引发他们的创造力，提高他们办理问题的能力。
在萨尔曼的笔下，人工智能不再是冷冰冰的技能，而是温暖而聪慧的教诲伙伴。

对付有着几千年重视教诲传统的我国来说，家庭对子女的教诲投入巨大，从早期教诲到高档教诲，无不表示出对教诲的极度重视。
然而，这种重视也伴随着很多纠结。
一方面，人工智能为教诲发展带来了新的机遇，如个性化学习、自适应评估等；另一方面，人工智能有可能加剧学生对考试成绩和名牌学校的追逐，导致学生压力更大、教诲更卷。

那么，在可汗的眼中，人工智能到底能给教诲带来什么新变革呢？

可汗认为，个性化学习体验是人工智能带给教诲的最宝贵礼物。
从孔子到亚里士多德，诸多先贤都认为教诲该当是因材施教的。
然而，在当代教诲中，一个班几十个学生，老师常日只能按照统一的进度和传授教化操持来传授教化，结果是好的学生吃不饱，接管能力较差的学生跟不上。
而利用人工智能技能仿照一对一辅导，让每个学生都能按照自己的节奏学习，不仅提升了学生的学习效率，而且发挥了学生的个性和潜能。

在人工智能对学生进行一对一辅导后，西席会不会失落业呢？与很多人担心的不同，可汗认为，人工智能时期西席的角色不是被削弱，而是得到了扩展和深化。
人工智能技能能够处理西席须要花大量韶光来完成的传统的传授教化任务，如作业批改和知识点的直接传授，西席因此可以转变为学习过程的辅导者和促进者，更专注于勾引学生探索、提问和深入理解。
西席还可以成为个性化学习的设计师，利用AI工具来设计个性化学习操持，根据每个学生的需求和学习进度调度传授教化内容和速率。
人工智能的利用还能为西席供应持续学习和专业发展的机会。

人工智能可以改进现行的考试制度吗？对付中国人特殊纠结的中考、高考这样的标准化测试办法，可汗认为，人工智能的发展也供应了改进的希望。
人工智能可以根据每个学生的学习进度和风格供应定制化的评价，可以通过算法和数据剖析，对学生的学习全过程进行多样化的评价，而不是一考定终生。
人工智能还有助于减少人为偏见，供应更公道的评价。

更高质量的教诲

从更宏不雅观的角度来看，人工智能还有在环球范围内促进教诲公正的潜力。
人工智能系统的可扩展性可以同时为亿万学生供应做事，这使得高质量教诲资源得以广泛传播。
比较传统的教诲模式，人工智能驱动的教诲办理方案可以用更低的本钱供应给更广泛的受众。
这对缺少资源的欠发达地区，对广大的发展中国家来说，意义特殊重大。
但是，人工智能对教诲公正也是一把双刃剑，对付那些没有接入互联网的地区，对付那些连电脑、手机等终端都没有的学生，对付那些难以得到前辈的人工智能教诲资源的老师和学生，人工智能可能会加剧现有的不平等，扩大数字鸿沟。

在人工智能时期，没有什么比失落去就业机会更令人担心的了。
大家都看到，职场需求正在发生深刻的变革。
随着人工智能技能的发展，许多重复性事情，如数据录入、客服等，规则明确、程序化的事情，如司帐、审计乃至状师等，须要大量数据剖析和预测的事情，如金融剖析和市场研究等，都将逐渐被自动化系统和智能机器所取代。

那么，每年涌入就业市场的大量的毕业生，以及从现有事情岗位上被替代下来的职员怎么办呢？可汗认为，随着新技能的发展，很多新的职业将随之呈现，如人工智能伦理学家、数据科学家、人机交互设计师、机器学习工程师等。
技能技能、软技能和跨学科能力将成为职场成功的关键。
未来，远程事情、有助于灵巧安排事情和协作的工具的利用将更加普遍。
AI干系领域的教诲和培训需求量会迅速扩大。

总之，人工智能在教诲领域的积极前景令人振奋，但同时也伴随着寻衅。
我们须要确保人工智能的运用能够做事于教诲的实质——培养全面发展的人。
这不仅是教诲事情者的任务，也是家长、政策制订者乃至全体社会的共同义务。
我们有任务为孩子们创造一个更好的教诲环境，让他们在人工智能的帮助下，成为能够适应未来社会的创新者。

从我国人工智能教诲的角度来看，我认为，当务之急该当是集中力量开拓一个针对中国的教诲体系、课程标准和学生需求的本土化的人工智能软件，免费向全国学生供应。
让一对一的辅导、个性化的学习办法能够尽早地触达我国学生，包括那些教诲资源匮乏地区的学生。
这个软件也该当有智能辅导系统来赞助西席事情，利用数据剖析来优化传授教化，减少老师的包袱。
除了要开拓这套系统，还该当早日给广大西席供应人工智能运用培训，帮助他们有效地将人工智能工具融入教室传授教化。
在推广技能运用的同时，也要关注学生的生理康健和社交需求，确保技能的利用不会增加学生的焦虑和孤独感。
总之，要通过各种方法，让我国的教诲体系可以更早和更好地适应人工智能时期的需求。

末了，我想引用萨尔曼·可汗的一句话来表达我的信念：“我们有机会利用人工智能来促进这些类型的互换，而不仅仅是肃清学生在课业中的障碍。
”也便是说，人工智能不仅仅是办理学习障碍的工具，更是一个能够促进人们深层次互换和理解的平台。
让我们携手提高，为了孩子们的未来创造一个更加美好的天下。