以下爲周偉演講全文

首先我們看風從哪來，無風不起浪，沒有原因的浪是妖風，妖風是吹不遠的。首先看爲什麼會起風，可以看到這是傳統教育的困境，是起風的原因。

傳統教育困境之一，特級教師千里挑一，其實真正的特級教師是三萬裏面出一個，學區房一房難求，核心是教育資源分配不均，優秀教師的資源非常緊張。

傳統教育困境之二，學生學習內容是千人一面，其實每個孩子的個體都是不同的。學習情況也是完全不同的，但是我們現在訓練出來的學生卻是千人一面的學習內容。

傳播教育困境之三，統一劃化齊的學習速度，老師只能同樣速度地教，沒有辦法做到個性化的教學，這導致了每個孩子獲取知識的掌握程度的不同。事實上每個孩子的學習速度都不同，針對每個學習的知識點也是不一樣的。

傳統教育困境之四，只注重對孩子知識掌握的訓練。這就是傳統說的應試教育，我只關心你會不會、能不能考高分。這是對所有傳統教育最大的抱怨，就是中國的孩子只會考試，只會做題，能力比較弱，忽略了能力、思想和方法的培養。其實在整個學習過程中，知識的掌握只是一部分，思想、能力、學習方法的培養，纔是重要的。通過掌握知識，去培養出這些能力，對未來纔會有所幫助。

爲什麼會起風呢？風會往哪裏吹、朝什麼方向吹？未來包括當下，結合剛剛幾位嘉賓的分享，人工智能的時代已經初步到來了。上半年最新的國際學術研究已經證明，智適應學習系統效率提升優於傳統的學習方式，在一些國際知名的論述論壇上面，被大量驗證了。學習知識狀態是一件高成本的事，傳統模式下判斷學生知識狀態需要針對每一個知識點出題，這就是中國學生最擅長的題海戰術，我拼命抓，我要知道100個知識點的情況，就要刷100道題。同時因爲不是個性化教學，所以孩子刷的不單單是100道題，他還要去刷同班人，每個人的100道題。我的大女兒8歲，3年級，每天晚上作業做到九點半。作爲一個教育工作者的父親，我深深感到心疼。我非常不理解爲什麼要留這麼多作業？我把卷子打開一看，基本上每科每天三張卷子，我孩子做一門學科的時候要花45分鐘，做完以後我檢查，90%是她熟練掌握的，只有10%左右是她掌握不太熟練，要經過訓練的。但是找這10%不會的知識點的時候，她花去了45分鐘。

我想，爲什麼老師不能給她留這10%的作業，那90%在浪費時間。後來我想，因爲傳統的教育方式老師沒有辦法做到個性化教學，其實這份作業不是留給我女兒一個人，而是留給100個人，因爲學科老師一個人帶兩個班，一個班50個學生。我們的孩子每天不是在做自己的作業，而是在做學科老師帶班所有學生的作業，這會造成學習效率大幅下降。

利用智適應學習系統，首先把它進行框架，包含了個人的學習信息、認知特徵、學習偏好維度，通過電腦和芯片數據分析，去了解學生的專注度、細心程度，建立知識模型、建立教學模型。海外已經有9000多萬的用戶在使用人工智能智適應教育的產品，全世界範圍內已經有大量的用戶在使用這種高效的學習系統。

這是國外的一些知名教育公司，國內也有大量公司紛紛湧入這個賽道，它們多多少少都在開發關於人工智能智適應算法的教育系統。松鼠AI智適應的學習，是利用了一個引擎架構。我們用三層式的架構，去構建知識地圖、學習策略、內容地圖、教學流程，進行數據的分析、推薦、算法，到最後形成完整的教學閉環。我們把所有的知識點進行了納米級的細分，根據知識點按照教學流程和數據積累，幫它構建屬於每個學生自己的知識圖譜。我們把能力值加進去，根據座標，把它完全構建成一個所有學習裏面覆蓋到的知識。

全球獨創納米級知識點拆分，我們把知識點進行了非常細的、結構化的拆分，這樣有利於我們判斷每個學生的學習狀態。以初中數學爲例，按照國家教委的教綱是300多個知識點，我們細化成3萬個知識點、學習點和作業分析，這樣能更精準找到符合每個學生的學習狀態。比如分數的加減法，這是教綱對於加減法的知識點，大概不超過20個。我們在這個基礎上，把分數的加減法裏面的求加減法中的未知項都拆分成若干個小的知識點，這樣會更細緻地瞭解到每個學生的情況。

同時我們把學習的思想、能力、方法也進行了有效拆分。這是我們在物理思想的拆分，劃歸思想、自省思想、建模思想、對稱思想、等效思想，它是一個學科裏面的思想能力的訓練。在傳統教學裏面，很難把這些思想能力進行有效的教育。

這是數學能力拆分。應用能力、觀察能力、運算能力、猜想能力、數感直覺能力，這個能力特別重要。我們平時說，這小孩特別能蒙，做數學題的時候蒙對的概率特別大？爲什麼呢？就是它的數感直覺能力特別好，這也是一種能力。針對這些能力，都是可以細分出來，給孩子們進行特殊訓練。語文方法拆分。關鍵詞法則、排除法、語境分析法、選擇題矛盾法。我們構建了內容地圖。

這是拆分完知識點和學習方法、能力方法以後，我們會製造出大量的內容。精準偵測，每個孩子的知漏洞，我們利用信息論、貝葉斯理論、知識空間理論等等算法，構建出數據模型，達到少量的試題、較短的時間，精準高效測出每個學生的知識漏洞。這樣的好處是不再以單一成績結果對孩子進行再次教育的基礎。最終的掌握率，廣西這名學生掌握率是79到81之間，可以理解爲他考試的成績在79分和81分之間。還看他缺少的部分是什麼。第二個學生的成績也在80分左右，但是他會的不會的點，跟第一個學生完全不一樣。第三個學生也是80分，他缺失的20分是紅色部分。雖然都是同一學科的80分，但是每個孩子缺失的部分不一樣。

教學效果的延伸：2017年10月跟鄭州市教委聯合舉辦了人機大戰，就是系統教學和真人老師進行了教學對比，系統比真人教學高出9分左右。2018年6月份我們又做了一次，8月份在全國100個城市跟上百位老師、上千名學生，又做了一次人機大戰。在央視的節目上面，跟真人的老師進行過PK。我們也簽約了全球機器學習之父、卡內基梅隆大學計算機學院院長Tom Mitchell教授，也是我們的首席科學家。我們跟斯坦福國際研究院成立了實驗室，和中科院下面的自動化研究所，也成立了實驗室。因爲這些高級算法，我們必須要請世界頂尖的算法數據科學家幫我們一起做。目前松鼠AI在全國20多個省、300多個城市有1800多個教學中心，有近200萬學生用戶。我們衷心希望未來的教育方向是一個個性化的方向，讓每個孩子身邊都會擁有像蘇格拉底、達芬奇加愛因斯坦的超級老師，在他的身邊，通過互聯網的方式，就可以獲得他的名師。

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