本文分析了哈佛，哈佛，哈佛，哈佛，哈佛，作為一個博弈，一個社會，一個合作，一個問題，一個自治，一個調查，和一個項目。

人工智能教育的形態

減負，整治監督，素質教育三個山到線K12教育輔導機構，網絡教育不堪重負，迫使線上或線K12教育企業不得不面對的變化，改變企業所有的流程，符合素質教育，教育符合人工智能。

似乎我們只有打著人工進行智能技術教育的旗號，才能避開監管雷區，才能夠獲得社會資本青睞。但更多的企業也僅僅是打著旗號，並沒有得到實質性的改變，只是通過利用這些人工智能發展教育的賣點，尋找新的賣課渠道，新的營銷活動方式不同而已。但不管學生怎樣，現在這樣看來，只要能夠借助人工智能“發力”的教育對於企業，都能夠活得好好的。

AI現在的教育是一個社會熱點，甚至是發泄。到底是什么，人工智能教育?

從現在市場發展來看，人工智能教育研究主要可以分為兩個賽道：

一是人工智能賦能教育

主要體現在兩個方面：

一方面，人工智能增強了學校的基礎設施，使學校和教室網絡化和智能化。 如: 訪問控制系統的人臉識別，網絡協作的雙師班，以及最近廣泛討論的世界著名的生產監控狀態的學生課堂行為的人臉識別應用等。

在另一方面，人工智能使教學實踐的評價，讓個性化教學和學習，提高教學和學習效率。如：松鼠AI自適應學習制度，學習英語流利幾千上萬面對經驗等。

其二，是對人工智能技術知識進行社會教育

主要表現在教育機器人技術，人工智能技術，教育，編程和教育，使學生學習人工智能，知識，能力，掌握程序。

諸如：童心制物推出的富有AIOT元素的電子通過積木“神經元”、優必選、樂聚的教育發展機器人、大疆出品的機甲大師RoboMaster S1教育技術產品設計等等。

從這兩個軌道的劃分來看，AI教育顯然有兩種不同的教育模式。 無論是K12AI教育的第一軌道，還是以STEAM教育而聞名的AI教育的第二軌道，它們都圍繞著學生和學習。 換句話說，無論任何形式的人工智能教育都離不開學生與學習的關系。

換句話說，如果我們要充分利用人工智能教育，我們必須首先了解學生和學習的本質。 從市場競爭、業務邏輯看當前的人工智能教育，每個企業似乎都有自己一套完美、成熟的發揮。

如：人工智能在教育K12個性化服務知識地圖，對學生的肖像，學生的學習行為數據，以形成差異化戰略以及競爭壁壘。

諸如：STEAM的人工進行智能技術教育以豐富的課程管理體系、優質的師資力量、軟硬件產品發展一體化、競賽教學模式等全覆蓋的服務來爭奪中國市場經濟份額的商業邏輯。

在此之後，學生和探究式學習，也經常被忽視。從短期來看，經過幾年的摸索似乎忽略這個問題並沒有引起任何顯著“意外”發生，甚至人工智能教育日益普及，將進入到互聯網巨頭的大，小到下一行教育機構都躍躍欲試。

而從長遠發展來看，K12的個性化健康教育教學的確我們能夠有效提高自己學習工作效率、體驗，甚至有不錯的學習活動效果。現在研究假設，通過中國這樣的學習生活方式，最終讓每位學生都成為不分高低的學霸，那整個企業社會、市場經濟就會出現失衡了。也就是對於普通中學、職專、大專、二本、甚至一本都不複存在，而將近1.7億的中小學校學生，2700萬的大學生要就得在那些一流的院校擠一擠了。

從經濟上講，一旦供求失衡，整個市場就會動蕩甚至下跌。 同樣，教育失衡，人才培養，人才供給都會出現問題。

這些假設可能不切實際，但誰能預測未知呢?

也不妨看看從更現實的假設，如果個性化的學習或教學用機比更多的教師來教效率更高，以獲得更好的結果，那該多個人的機器可能會允許老師為“失寵”啟發和指導的學生生活任務的意義，教師可以繼續嗎?

同樣，從長遠發展來看STEAM的人工進行智能技術教育，STEAM教育的風口必將催生越來越多企業不同社會形態各式各樣的入局者。現在我們假設，每位學生之間都有一個機會接觸到了很多研究不同數據類型的產品，那人工智能理論知識會不會像現在中國移動互聯網的信息系統一樣，碎片化、內容參差不齊。而，對於辨別力還不是很敏捷的中小學校學生自己來說，人工智能的哪些方面知識是值得學習的、哪些是沒必要深入的，我想他們沒有可能分辨不出。

因此，人工智能和教育的教育本質，教育必須讓周圍的同學和學習。無論是學生和學習之間的教育AI人工智能時代也好，還是未來的教育價值的新時代提的之間的關系，是永恒的，學生必須學會，學會把自己作為一個學生。因此，本文從學習的七個新的方式，來談談新的學習對學生學習的影響。

新學習方式

何為新的學習生活方式，顧名思義就是跟傳統文化學習教育方式有差異的地方，而傳統的學習發展方式方法就是因為我們學生耳熟能詳的以應試能力為主的先教後學再考、題海戰術、千人一面的PPT的教學設計方案、唯分數唯成績論的學習。

另一方面，素質教育一直在進行，以先學後教再考的翻轉課堂，慕課，以千人千面的個性化學習，以資源共享，網絡合作的雙師課堂教學模式為代表的所謂新的學習方式。

除了應試教育的個性化學習方式外，還需要什么樣的學習方式來轉變通識教育和人工智能教育的教學模式和教育理念?

也許，有幾種學習方法需要我們關注，遊戲化，社會為本，協作，基於問題的，自主的，基於查詢，項目類型等7。

其中，可根據需要學生與學習的關系，將上述研究學習生活方式劃分成不同學習進行心理、群體社會心理、教學工作心理發展這三類，依次對應：遊戲化、自主型;社交化、協作型;項目式、探究型、問題式。

1. 遊戲化

對於學生來說，學習的樂趣，就好像遊戲很容易，就像遊戲機制是非常有吸引力的，可想而知，他們將打怪升級學習所有的精力，戰略遊戲都應用到學習上。

當然，令人向往著迷的遊戲也不僅僅可以有這以下幾點個人魅力，就像前一篇寫到文章《市場進行分析：爆款玩具難再現》，遊戲企業之所以我們能夠比玩具公司更有吸引力主要是因為它擁有4大法寶。

為此，遊戲化的學習體驗，相信能引起學生的關注，興趣，向往。 如：少兒英語，少兒編程，早教等產品均采用遊戲元素，結合遊戲清除機制，達到用戶。

2. 自主型

自主權顯然賦予了學生選擇自己喜歡學習的權利，但在應試教育體系中卻不是一種選擇，因為除了備考之外，他們似乎沒有父母的支持，甚至有限。

作為前階段的熱播劇“小歡”，把應試教育和家庭教育作為體現得淋漓盡致，除了門口的其他興趣，愛好不被看到。

劇中，喬英子發展可謂是學霸，但她自己沒有進行自主設計選擇學生興趣、專業的權利，完全受限於她母親宋倩。她母親為了不讓她玩樂高、不讓其填報南京師范大學，以致我們最後喬英子沒抵擋住中國父母、學習的壓力而得了鬱抑症。這部劇就是在這樣描繪企業當前我國教育與家庭的現狀，推薦你看。

相反，如果學生有選擇權，他們會選擇做自己的職責，責任和自我學習，因為這將力爭達到的目標。像喬英姿的夢想是研究宇宙，太空遊，雖然利息，選擇屢屢受阻，但她仍然朝著夢想前進，因為她是負責任的夢想。

從中，我們也可以通過發現，對於提高學生們來說，興趣進行驅動的事物發展往往可能會有一個更大的精神文化支撐，會有更持久的戰鬥力，會更自主。顯然，現在的STEAM教育問題就是為興趣而生，但似乎缺了什么?這個過程中疑惑暫時沒有保密。

3. 社交化

社會性是我們人類生存的剛性需求，也是作為社會動物的生存規律。 所謂，就像分組的人一樣，是以數據為基礎的，根據調查研究發現，周圍學習成績好的學生成績也很好。 (排除特殊情況，合並審議)

當然，這並不是要告訴學生與他們所謂的好同學相處，或者排斥其他學生。 我想說的是為什么會這樣?

其實，這種現象是不是你想要一個神奇的，當學生與好幾個檔次的學生的出色表現聚集在一起，他們會做什么?

我想，他們會討論進行學習能力或者與學習以及相關的事情，為什么。因為我們學習生活相關的事，是成績優異發展學生們擅長的東西，他們當然渴望在群體中獲得社會認可、成就感，所以對於成績優異的學生信息之間會因為企業某個具體問題的最優解而爭論、而這一個過程的批評性思維方式就是通過社交後的收獲。你想，自己跟自己能爭論出什么東西來。

當然，成績中上的學生信息可在尋求一個最優解的探究中學習，向成績優異的同學進行學習，久而久之，他們就會被我們學習環境氛圍所帶動，感染。而其實對於這類客戶群體的學生也並不是炮灰，他們也可以從自己擅長的領域方面切入，來獲得發展存在感、參與感。另外，由於強者不認輸的志氣，所以提高成績優異的學生之間是不是這樣可以通過從中學到一些自己工作並不擅長的領域的知識。

反觀，要是不進行社交，他們發展之間就無法進行相互合作學習，無法感受到社會群體帶給我們他們具有強烈的成就感。當然，現實經濟生活中的社交好處更是不言而喻。

上一篇文章中也提到，今天的智能玩具編程教育產品有一個弱點是無法實現網絡協作、在線社交，這也使其產品失去了優勢群體。

4. 協作型

一個人可以走得很快，但不能走很遠。 這就是團隊的力量。 沒有團隊的合作與配合，我們很難完成一件需要多種資源介入的事情。

如果協作學習，有什么意想不到的事情發生?

可以通過這么一個假設，假如在中國一次工作時間關系緊張且幹貨多的講授課中，要是僅憑自己一個人的記錄，可能是會遺漏些。但，要是由於事先約定好，進行合作默契的配合，或許我們可將整堂課重要的內容一字不落的記錄下來。

相比之下，STEAM教育試點工作的輸出，使得在遊戲的過程中工作的人工智能，但不能忽視團隊協作的作用。從團隊獨立為，但畢竟是一個智慧的人是有限的，沒有集體討論，集思廣益，也許創作或創新不夠強，甚至不能達到完成的程度。

但，從這些問題場景也僅僅能看到協作的表面。現，仔細想想，也許就是我們教師可以通過發現企業協作背後也許面臨著市場競爭、磨合、夥伴、角色這個飛輪。

團隊的形成或許正是這一流程，想想學生們參加的競賽為什么大多是團隊式的，從政府頂層設計的目當然是促進學生之間協作的教育目的，但要是從學生的角度來看，其實是因為比賽是競爭式的，所以需要站隊，結伴而行。這也就是為什么學生們要尋求參賽團隊的根本原因。

顯然，團隊的目的不僅僅是支配動力，競爭意識是團隊形成的觸發器。 而真正建立的球隊，是要經過一場甚至更多的磨合比賽，才能逐漸清楚誰適合這支球隊，球隊中的每個人根據哪個角色適合，應該扮演什么角色，以發揮各自的競爭力。

只有這樣反複操作，後大浪淘沙找到志同道合的人，才能夠有競爭力的球隊。相比之下，今天的學生參賽隊伍，無論是共同經曆了寬松的一個或多個種族，要么不得不在最後結束的學業完成。

我想，STEAM的人工進行智能技術教育，應該可以試著打破這種發展情況，做到讓學生在教育教學過程中組建一支強有力的團隊，走出校園、走向中國社會、走向工作崗位甚至走向一個世界、未來。

最後，我們來談談在新的協作學習方法目前AI STEAM教育，有助於素質教育的發展。

5. 項目式

在編程技術教育發展流行的時下，或許你對項目式學習(PBL)並不完全陌生，為什么該學習生活方式會如此中國盛行呢?

首先，我認為，它是有關形式的編程教育，編程教育需要依靠項目，與實際項目，問題，創造虛擬作品作為載體，使通過輸出，測試或測試學習的編程教育。

其次與相關的優質教育項目流程的類型時下通話很簡單，就是訓練，培養學生的綜合素質，綜合能力。基於項目的教學或學習過程與綜合培訓能力行。

從創意/新想法的產生一個足以判斷該學生需要具備自己獨立自主思考的特性，而產生的創意一旦被進一步研究分析，開始通過分析文化創意的可行性、新穎度並對創意企業進行發散的構思，這足以展現該學生的知識技術儲備及活躍的思維。

直到程序的拆解階段，並繼續對這一問題，它有創新和學生解決問題的能力的重大考驗，也是形成了一流的經驗。

而行動、實施企業更是顯而易見，這是對一位學生行動力、驅動力以及自己動手實踐能力的考察。最後的評估及優化，其實是可以反映一位學生的追求發展程度、看待這個問題的態度，乃至進行分析解決問題的能力。

反之，實際的STEAM教育，往往忽視教學過程。

6. 探究型

顧名思義，inquiry 追溯到一個事件，以便聯系和發現更多相似的知識。 我不知道你是否喜歡某個科目，但我是個數學狂。 那時，我學習數學的態度可以說是探究，因為我經常花很多時間研究一個問題，因為我不能解決它，所以我可以解決它，找到一些規律性或最優解。

這項研究其實是在不斷挑戰自己的假設，對提出的測試的假設，以及過程的結論提出質疑所作的假設。這個持續的過程，不斷的刷新自己的解題思路，不斷培養自己的批判性思維。

反觀，STEAM教育的作品輸出也好或者通過人工智能發展理論基礎知識學生學習也罷，其實我們更多的是缺少質疑的環節。

如：學生網絡應用程序時使用電子積木造一輛車避障，他們將需要自己的假設，如視覺，紅外傳感器檢測到多遠的設定，檢測到障礙物的距離，左右轉動。

在看似沒問題的假設後，開始發展進行分析試驗，此時對於他們自己已在小車前方安置了傳感器，並設定好“檢測到障礙物時-執行右轉的程序”，在正常的條件下可以進行研究驗證，實際問題往往會按照企業預期目標執行。

因此，他們將停止探索應用程序。 但這個過程其實更有趣的問題是，比如：如果左右兩邊，後面，還有其他車要打自己，有多好，是否考慮全方位的傳感器。 例如，障礙物是否太小，無法檢測，障礙物是否透明，使傳感器無法判斷等，圍繞應用進一步探究。

而上面的問題，實際上，就是不斷地提出問題，發現問題過程的本質，這是學習的最後一種方式。

7. 問題式

如果上述被應用到汽車避障實際的自主車，後果很嚴重。也許我們不應該是學生與實際產品協會工作，但仔細想想，如果教育是人工智能與實際場景或實際應用，這意味著人工智能教育缺什么?學生們認為，人工智能只是一個原型，甚至是產品，模型應用。

那有朝一日，他們生活實際應用開發時，會不會按照自己之前的思維方式進行教學設計，設計出缺失可用性、缺失安全性、缺失企業價值性的產品來。

因此，在實際教學中，實際的創作過程中，我們應該人工智能知識的教授，他們將深入到實際場景，發現在實際環境中最關鍵的問題，發現問題，最重要的產品。也就是說，應對每一個項目，每一項工作，每一次圍繞最為核心的部分應用程序的需求，有很多疑問，很多問題，問為什么，所以反複糾正了自己的應用程序的知識。

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