这破手机打字真费劲，屏幕还裂了一道缝，但刚刷朋友圈又看到一堆人在那吹AI教育，实在忍不住了，我喝口凉咖啡跟你们唠唠

你搜AI人工智能发展方向有哪些？盘点重塑教育未来的5大核心技术会看到很多高大上的词，什么深度学习、知识图谱，但tm的，我跟你说，真正在学校里、在培训机构里能落地不翻车的，就那么几个

（手机震了，是外卖，我放门口先，马上回来）

好，继续。我在这行干了5年多，踩过的坑比你们喝过的奶茶还多，今天就说5个，每个都是血泪

这个错误我犯了三次，每次损失都上万

第一个，自适应学习系统，听起来yyds对吧，我2019年脑子一热，花3万块买了个所谓的AI智能教学平台，结果呢？学生的数据传上去，算法推荐的题全是偏的，一个初二的孩子老收到小学三年级的题，家长差点告我们

不对，我刚才说错了，不是算法偏，是那个平台根本没有针对中国教材做训练，用的还是美国的数据，我当时真想抽自己

说到这个，我想起2019年那个夏天，我在广州一个城中村的出租屋里，对着电脑一宿一宿地调参数，最后发现根本是底层逻辑就不对，那种感觉，tql。所以现在谁再跟我吹通用自适应，我就让他先拿自己孩子试一个月

真正管用的是窄领域的学习路径追踪，比如专门针对中考数学的函数模块，别看小，但准。对了，有个小工具叫“学习画像”开源框架，虽然配置麻烦但免费，你找技术搭一下，比买那些大厂吹上天的便宜10倍

第二个坑，我差点被气进医院

AI助教或者叫智能答疑机器人，我当时觉得这太省事了，晚上10点学生提问，机器人自动回，多爽。结果呢？有个学生问“为什么1+1=2”，机器人答了20条数学公理，学生直接截图发网上说我们羞辱他

（我儿子在客厅喊我，等一下，让他先自己玩积木）

回来了。教训是什么？AI助教不能直接给学生答案，必须先判断情绪和认知水平。我们后来改了一个规则：机器人只反问，不给答案，比如“你从哪里开始不懂的？”、“你试过哪几种方法？”效果反而好了几倍

你看，真正该做的是把AI当助教的助教，而不是助教本身。这个区别我花了两年才搞明白

第三个，自然语言处理在作文批改上，就是个美丽的谎言

我学员有个语文老师，特认真，用NLP批作文，结果AI总是给套话高分，真情实感的反而低分，因为模型没见过那种不规范的表达。后来我们试了把学生之前的作文当成训练数据，每个学生一个微模型，成本是高了一点，但批出来像人话了

你搜AI人工智能发展方向有哪些？盘点重塑教育未来的5大核心技术时，很多人会吹NLP多牛，但实际落地，作文批改这块，千万别全自动，人机协同才是正路，AI找错别字和基础语法，老师看创意和情感，谁越界谁吃亏

我再说一个跑题的，但绝对有用：有次我们系统崩了，临时用微信群加腾讯文档让学生互批作文，再让老师抽查，发现学生之间改得比AI还用心，后来我们就保留了这条“人工通道”。别笑，有时候最笨的办法最稳

第四个，生成式AI做教案，我差点丢了最大的客户

去年我用GPT给一个国际学校生成跨学科教案，主题是“用数学分析古诗词”，看着特炫酷，结果第一堂课就炸了，模型把李白的“飞流直下三千尺”当真了，算出瀑布高度然后讨论水压，学生全乱了

不对，我刚才又错了，不是模型的问题，是我没加知识约束。后来我们规定，AI生成的任何教案必须经过三个步骤：第一步，人工提取核心概念；第二步，AI找跨学科连接点；第三步，资深老师审核逻辑漏洞。这三个坑，一个都不能省

第五个，教育数据挖掘，这个最要命

很多人觉得数据越多越好，我当年也是，存了几十万条学生行为数据，结果分析出来的结论全是废话，比如“做题多的成绩好”，这tm用你说？后来一个做统计的朋友点醒我，我们缺的不是数据，而是对照实验

我们开始做小样本的A/B测试，比如一个知识点，A组用AI推荐顺序学，B组用固定顺序，测了两周发现AI组只在部分学生身上有效，集中在那些自主性中等偏上的孩子，太差和太好的都没区别。这个发现帮我们省了起码20万冤枉钱

好了，不扯了，再说下去我眼睛要瞎了

你现在就可以做的1件小事：打开你的教学管理后台，把“全自动AI推荐”关掉，换成“老师确认后推荐”，就2分钟，改完你会回来谢我

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问答时间

问：老师，上面说的这些技术，哪个最便宜又好用啊？我资金不多 答：你再看看我写的第一条和第五条，自适应系统贵但窄方向的可以找开源框架凑合，数据挖掘那部分不花钱，只要你敢做小样本测试。钱不多就别碰生成式AI和NLP，那两个烧钱又容易翻车

问：能不能推荐一个具体的AI教育产品？我直接买 答：你根本没仔细看文章吧，我通篇都在说别信产品，要信流程和检查点。实在要买，去搜“学习画像开源框架”，那个不要钱，但要自己配人。如果非要现成的，去淘宝花200块买个单科自适应模块先试一个月，别一上来就上万，我2019年的坑你也要跳一遍吗