11月17至18日，芥末堆在北京舉辦以“教育有AI，學習無界”為主題的GET2025教育科技大會。Makee美奇互動創(chuàng)始人劉慶遜以《教育革新：AI驅動的情境學習》為題進行了分享。

以下為演講實錄，經(jīng)編輯：

大家好，我是Makee美奇互動的劉慶遜，非常榮幸能在GET大會與各位分享我們對AI時代教育的核心認知。我們認為，AI驅動的情境學習將為教育帶來全面的革新。

近年來，AI教育成為一個備受關注的話題。從我的個人經(jīng)驗來看，幾乎每次談到教育時，都會提到“教育的不可能三角”：大規(guī)模、高質量、個性化，三者似乎無法同時實現(xiàn)。而AI的出現(xiàn)，恰恰為打破這個不可能三角提供了新的可能性。

我們所說的“不可能三角”，是建立在傳統(tǒng)教育范式上的，即以老師授課為中心的范式。我們說大規(guī)模和高質量無法并行，實際上是指優(yōu)秀老師的個體無法批量復制；我們說大規(guī)模和個性化無法并行，實際上是在討論教師時間的局限性。

但是，大家有沒有想過，在AI時代，是否有可能不再依賴以老師授課為中心的模式，反而出現(xiàn)一個全新的教育范式？如果真有這樣的范式存在，那么“不可能三角”所提出的問題，或許就不那么關鍵了。

帶著這個思考，我開始反思，AI教育時代可能會誕生怎樣的新范式。我回顧自己過去在教育領域的工作經(jīng)歷，不禁思考：曾經(jīng)困擾我的問題到底是什么？在我十多年的教育從業(yè)經(jīng)歷中，我曾參與過多個項目，從出國留學考試到好未來的學而思網(wǎng)校，涉及過各種類型的教育產(chǎn)品，包括工具型、在線一對一、雙師課堂等。

我逐漸意識到，在所有這些工作中，我始終在思考一個核心問題：學習產(chǎn)品的三個關鍵要素，學習動力、學習效果和學習效率，如何在同一時間得到兼顧和提升？這個問題，曾是我心中難以解答的困擾。

我們都知道，學習動力在教育產(chǎn)品中至關重要。在過去的教學中，提升學習動力的方式通常是通過增加趣味性的內容。然而，增加趣味性往往帶來一個問題：在同一堂課中，知識的傳授量可能會大幅下降。即使課堂內容變得有趣，孩子們可能會記住娛樂性元素，卻忽略了知識點。這時候，學習效率就會顯著下降。即使我們試圖通過趣味性提升動力，最終卻可能犧牲了學習效果。

如果我們拋開學習動力，只專注于學習效果和學習效率的問題，那最大的挑戰(zhàn)就是如何平衡課堂中知識點的數(shù)量和講解的深度。講得越多，學習效率越高，但每個知識點講解的深度往往不足，可能導致部分學生沒有理解，進而影響學習效果。而如果將每個知識點講解得更加深入，課堂內容會減少，家長可能會抱怨課程內容不夠豐富，耽誤了孩子的時間。

如何在學習動力、學習效果和學習效率之間找到平衡，是我一直面臨的難題。在AI時代的到來，我們有了更多可能性去反思并尋找一種全新的學習方法，真正能夠同時提升這三者：學習動力、學習效果和學習效率。這是我思考新教育范式的起點。

在“雙減”政策實施后，我有了更多的時間去深入研究教育理論。我花了很多時間學習了行為主義、實用主義和建構主義等三個主要流派的思想，也閱讀了皮亞杰、杜威、維果茨基、布魯納等教育學大師的著作和觀點。在這段學習過程中，我逐漸理解了在認知心理學中是如何定義大腦吸收和理解知識的整個過程。

我最終聚焦到了一種學習方法：情境學習法。它是以情境為中心的一種學習方式，可以有效地提升學習動力、學習效果和學習效率。我接下來將與大家分享，為什么情境學習法在AI時代可能成為一種更適合的新教育范式。

那么，什么是情境學習法呢？簡單來說，就是通過讓學生在實際情境中運用知識解決問題，來完成學習的過程。情境學習法源自建構主義的核心思想，建構主義認為知識并非被動地吸收，而是學習者主動建構的過程。學習總是發(fā)生在特定的情境中，具有文化和歷史背景的情境中進行的學習才是有意義的。離開了真實且富有意義的情境，知識就變成了無生命的、空洞的事實，這正是建構主義所強調的觀點。

將這個觀點與傳統(tǒng)的教育范式對比，我們會發(fā)現(xiàn)顯著的差異。傳統(tǒng)的以老師授課為中心的教育方式，教師通過講解知識，學生則被動地吸收知識并運用它去應對考試和答題。而在以情境為中心的新范式中，我們讓學生沉浸在一個生動的情境中，讓他們主動建構知識體系，并最終將所學知識運用到實際問題的解決中。

我們可以用一個大家更熟悉的例子來幫助理解，PBL（項目制學習）就是與我今天講的CBL（情境學習法）相似的教育方法。它們都源自建構主義的思想，底層理念和核心思想是一致的，只是在具體實施方式和側重點上有所不同。

那么，為什么情境學習法能夠有效地提升學習動力呢？這與著名的教育學大師、建構主義的代表人物布魯納的一句話密切相關。他曾指出，最強大的學習動力來自于學習者對學習內容本身的興趣，而非外在的因素，比如排名、分數(shù)或未來的競爭優(yōu)勢。也就是說，學習者對學習材料的興趣是學習動力的核心來源。

在情境學習法中，情境本身就是學習材料的一部分。我們要更深刻地理解“情境”這一概念，它不僅僅是一個簡單的場景或背景，它包含了故事情節(jié)、心理動機等元素。正因為如此，情境天然就能成為一種更吸引孩子的學習材料，激發(fā)他們的興趣。而且，作為一種學習的底層構建，情境并不會對學習效率和學習效果產(chǎn)生負面影響，反而能夠增強它們，這跟我們過去為了提升學習興趣而加入趣味性內容不一樣。

那么，為什么情境學習還能提升學習效率呢？我們無法脫離情境來理解知識，就像我們無法脫離語境來理解一句話。以英語學習為例，單詞是學習中的關鍵知識點，而我們學單詞最好的方式就是將它放在具體的情境中，并在其中進行標注和學習。

大量研究和論文表明，同一個知識點在情境中學習，所需的重復次數(shù)遠遠少于在沒有情境的環(huán)境下。舉個例子，如果我們僅僅在單純的記憶狀態(tài)下學習一個單詞，可能需要十幾到二十次的重復才能記住它，但如果在情境中學習，可能只需要三到五次重復，就能達到相同的效果。這一現(xiàn)象已被無數(shù)研究所驗證。

情境學習法能夠有效提升學習效果，最關鍵的一個原因在于布盧姆教育目標分類法。在學術界，這一理論通常被稱作布魯姆的“教育目標分類法”，而我們在日常的討論中，也常用一個更通俗的名稱——“學習金字塔”。布魯姆將學習效果劃分為七個不同的層次，最基礎的層次是記憶知識，接下來是理解、應用、分析、評價，最終達到創(chuàng)造。

情境學習法能夠有效提升學習效果的原因，正是因為它直接從應用層面開始，而不是從記憶層面入手。通過這種方式，情境學習法能夠天然形成向下的覆蓋，涵蓋理解與記憶。另一方面，情境學習法能夠更有效地將學習者對知識的學習從應用層面，逐步向上擴展到創(chuàng)造的層次。從而，不僅在知識的吸收上取得進展，還能在創(chuàng)新與遷移的能力上獲得提升。

正如布魯納所說：“在情境中，知識的學習是一個建構的過程。”這正是建構主義的核心思想。人類對于知識的理解會隨著情境的變化而不斷重構，這種重構過程幫助學習者形成知識遷移的能力，也就是我們所常說的創(chuàng)新能力。情境學習法正是被全世界公認的，最能有效培養(yǎng)創(chuàng)新能力的一種學習方法。

在今天這個世界發(fā)生劇變的背景下，作為教育行業(yè)的從業(yè)者，我們需要深刻認識到，全球教育的方向已經(jīng)發(fā)生了根本性的轉變。以中國為例，二十大報告明確提出“教育、人才、科技”是一個逐步遞進的關系。這意味著，教育的任務應當聚焦于“創(chuàng)新人才”，因為只有創(chuàng)新人才，才能推動科技進步，才能推動國家的持續(xù)發(fā)展。

這是一個重大的方向轉變，它意味著我們不再滿足于過去單純停留在記憶和理解層面的知識學習。傳統(tǒng)的學習方式通常是從記憶開始，接著是理解，最后是應用，而現(xiàn)在我們不能再僅僅停留在這一層面。我們更加需要追求的是，讓人對知識的掌握從應用開始，一直延伸到創(chuàng)造，這才是未來教育的新方向。

我們還可以看到，教育部在2022年頒布的《義務教育課程標準》（新課標）中，所提出的五大原則里，強調要注重培養(yǎng)學生在真實情境中綜合運用知識解決問題的能力。通過情境化的方式學習知識，是教育改革的一個核心方向，也是未來教育不可或缺的一部分。

這一趨勢不僅限于中國，全球教育的方向都在經(jīng)歷劇烈變革，目標都在向創(chuàng)新人才的培養(yǎng)傾斜。而這一變化，與AI的崛起息息相關。有人可能會問：“在AI時代，是否還需要學習那么多知識？”答案是：我們不再需要記憶那么多知識，因為AI可以替我們記??；我們可能也不再擔心理解知識，因為AI可以幫助我們理解。在AI時代，我們人類對知識的追求，應從應用層面的起點奔向創(chuàng)造層面的終點，創(chuàng)新才是我們作為人類最核心的、無可替代的價值。

正因為如此，AI大模型的快速發(fā)展，正在推動全球教育目標的轉變。我們要培養(yǎng)創(chuàng)新人才，只有在不斷的創(chuàng)新中，人類才能不斷前進。而情境學習法，正是最能實現(xiàn)這一目標的教育方式。

情境學習這個概念其實并不是近幾年才出現(xiàn)，它已有幾十年的歷史。那么，為什么直到現(xiàn)在我們還沒有看到大規(guī)模的情境學習產(chǎn)品呢？其中有的原因可能是導向的問題，傳統(tǒng)教育目標一直核心追求的是從記憶、理解到應用的逐步提升過程，我們會把分析、評價、創(chuàng)造這些高階的目標滯后到大學科研階段，這種思維模式深植于教育的基礎結構中。但是另外一個關鍵的原因則是技術的限制。在過去，我們缺乏足夠的技術手段來低成本大規(guī)模地真正實現(xiàn)情境化學習。

在傳統(tǒng)課堂上，我們有時會通過角色扮演等方式模擬情境來展開知識點。然而，這種方式的沉浸感往往不足，且成本較高。如今，許多課堂采用的是動畫片作為引入情境的手段，老師通常會在課堂開始時放一個三分鐘的動畫片，通過故事情景來激發(fā)學生的興趣，然后再進入知識講解，分析其中的問題。雖然這種方法能通過視覺化的形式讓學生接觸情境，但由于情境和教學內容之間缺乏緊密的銜接，沉浸感仍然不夠，整個學習過程依然顯得割裂，未能實現(xiàn)真正意義上的情境化學習。

在元宇宙時代，我們曾嘗試讓學生進入虛擬環(huán)境中解決問題。然而，當時的技術條件限制了這一嘗試，成本極高，且虛擬世界中的互動對象缺乏生命力，始終無法真正吸引學生的參與，因此這些產(chǎn)品并未取得成功。今天，隨著AI大模型技術的成熟，我們終于看到了突破情境學習法幾個關鍵制約因素的可能性，從而使真正的情境學習產(chǎn)品變?yōu)楝F(xiàn)實。

首先，成本問題曾是最大的障礙。以學生從小學一年級到高中三年級的12年學習周期為例，涉及到語文、數(shù)學、英語等多個學科，每一個知識點都需要對應一個情境。這在過去是難以想象的巨額成本。然而，今天借助生成式大模型技術，我們能夠以極低的成本快速構建海量的情境，讓學生能夠在其中進行學習。例如作為一家小型公司的Makee，我們也能在短時間內構建出成千上萬個不同的學習情境，這是在過去技術條件下是無法想象的。

其次，過去學生在情境中的互動對象往往是死板的、缺乏沉浸感的“虛擬人物”，沒有任何真實感。而今天，借助AI大模型技術，每個互動對象都能變成一個智能體，這不僅極大地提升了沉浸感，也使得互動變得更加生動和個性化。

更為重要的是，這種技術能夠提供個性化的反饋，而不僅僅是簡單的對錯判斷。學生在解決問題的過程中，AI能夠精準識別他們遇到的具體困難，并給出針對性的指導和建議，而非僅僅給出一個標準答案。這種個性化的反饋是情境學習的靈魂。

情境學習的核心在于幫助學生解決問題，而在這一過程中，學生需要實時的指導與反饋。在過去的技術條件下，我們無法做到讓老師時刻跟隨學生并提供個性化的實時反饋。然而，今天，借助AI大模型技術，我們能夠在學生旁邊設置一個虛擬的AI老師，隨時提供指導與幫助。

AI技術的成熟，實際上從根本上解決了情境學習產(chǎn)品中的三個關鍵挑戰(zhàn)：首先是情境構建的高成本，其次是情境中學生互動對象的沉浸感不足，最后是如何在學生解決問題的過程中，個性化地給予實時反饋。隨著AI大模型技術突破了這三大制約因素，我們堅信，隨著全球教育方向轉向創(chuàng)新人才培養(yǎng)，并且伴隨著AI技術的不斷發(fā)展，情境學習必將成為新時代教育的全新范式。

Makee正是為了實現(xiàn)這一目標而誕生的。在情境學習的理念指導下，我們首個推出的產(chǎn)品是“瓦拉英語”，目前已經(jīng)正式上線并開始銷售。期待能夠與全社會的合作伙伴共同推廣與銷售。

“瓦拉英語”是我們團隊經(jīng)過一年的精心打造的成果，雖然目前仍有不足之處，但它凝聚了我們對于未來教育的理解，凝聚了我們全部的心血與對孩子的愛，希望大家能夠喜歡。我們希望與在座的教育同行們一起創(chuàng)新，攜手打造全新的AI教育產(chǎn)品，用我們共同的力量推動教育進步，推動社會的持續(xù)發(fā)展。