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lswlray
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聊聊 [因材施教] 吧

  •  
  •   lswlray · 1 月 31 日 · 1156 次点击
    2025 年 2 月,中央的 4 号文《教育强国建设规划纲要( 2024—2035 年)》中明确提出 [探索数字赋能大规模因材施教、创新性教学的有效途径] ;
    2025 年 4 月,教育部等 9 部门的《关于加快推进教育数字化的意见》中也明确提出 [实现人工智能驱动的大规模因材施教] ;
    然而,在 SZ 市教育局出台的《 SZ 市建设教育人工智能先锋城市行动计划( 2025-2027 年)》中却没有了“因材施教”这个发展方向。经向该局了解,工作人员坦承:因为行动计划中都是可以落地的工作,而我们不知道“因材施教”如何实施落地。

    以上是政策背景。
    ————————————————————————————————————————————————————

    在市面上,目前能看到的 AI+教育类产品,集中在几个领域:提升教师工作效率的、提升校园管理智能化的、还有各种所谓能实现“因材施教”的 AI 学习机 —— 事实上,这类产品仅仅是在“施教”上有所改变,却无法做到真正的“因才”。

    以上是市场背景。
    ————————————————————————————————————————————————————

    谈谈我的看法:

    1 、“因材施教”的首要前提是你能准确的分析“材”。

    举个例子:数学科目中的经典“鸡兔同笼”问题,存在多种解题方法,包括:列表法、画图法、假设法、金鸡独立法、吹哨法、一元一次方程法、二元一次方程法等。这些解体方法都涉及不同的知识点、适合不同学习进度的学生学习使用。如果没有掌握学生的知识点学习进度、没能准确分析定位“材”,你用二元一次方程法辅导一个连方程式都没有学习过的学生,就会闹笑话。或者,学生已经学过了二元一次方程、你却非要辅导金鸡独立法,同样是浪费表情。

    2 、“因材施教”的第二前提是你能用“材”能理解和接受的语言沟通。

    生活中每一个人都有不同的性格特质,有的是顺毛驴,有的是强压力,如果你无法用具体到每一个学生能理解和接受的语言沟通,结果大概率是 左耳朵进右耳朵出,依旧是白费劲。

    所以,“因材施教”是一件非常复杂的事儿。但很显然,这也是教育事业中、最有价值的事儿。

    ————————————————————————————————————————————————————

    不知道 V2 上有没有对这个领域感兴趣的朋友,我们可以深入探讨一下。
    7 条回复    2026-02-04 08:43:14 +08:00
    lswlray
        1
    lswlray  
    OP
       1 月 31 日
    我有一家公司,就在从事“因材施教”领域的 AI+教育 产品的研发。如果有 V 友对这个领域真感兴趣、真想在这方面有所创造,我们或许可以合作。
    shendaowu
        2
    shendaowu  
       3 天前
    OP 技术上具体是怎么实现因材施教的呢?是商业机密吗?能透露一下吗? AI 配合知识库?

    我有个跟因材施教关系比较大的点子。详情点我 ID 然后点我 Github 主页,然后那个 pinned 的就是。我自己都感觉我写的那些东西烂。我最新写了一个我自我感觉良好的介绍我的点子的文档。但是我最近在用这个文档向一些个人和公司安利我的点子,我打算等没有人感兴趣我再把那个更好的介绍文档加到我的那个 Github 项目中。
    lswlray
        3
    lswlray  
    OP
       2 天前
    @shendaowu

    因材施教的道理和方法,并没有什么特殊高深的地方,不存在什么商业机密。
    本质上因材施教就是 [一对一个性化教育] ,所以这和 [大规模] 化看上去天生就是对立的。
    但人工智能的出现,正可以改变这种对立。
    只是如果要想借助人工智能来实现规模化的一对一个性化教育,技术上存在前提条件,所以才有了市场空间。

    另外,就是需要明白 [教育] 这种事儿最核心要实现的目标到底是什么:是授人以鱼、还是授人以渔。
    教育界的专家学者们都非常清楚应试化教育不是根本目标,但受限于技术手段无法实现,所以退而求其次才有了这样的现状。
    现在人工智能逐渐成熟,正是突破技术手段制约、实现 [授人以渔] 的根本目标的好时机。
    shendaowu
        4
    shendaowu  
       2 天前
    @lswlray

    我感觉因材施教这个事挺复杂的。我感觉复杂的地方主要在于那些对不同的人效果不同的方法可能很多,记忆起来可能很费劲。比如我发现我之前脑子不太好用可能是麸质导致的。再比如我发现我拖延的时候大脑空白好像是不经常吃鱼导致的。你可能会说这是医学、心理学和营养学的事。但是从我个人的经历来看大夫对于不太常见的病基本很无力,我这两个一个是知乎推荐的,一个是 DeepSeek 提醒我的。也可能是我没去特别大的医院的原因。或者你可能认为这完全不是教育的事?你怎么想我不想管,但是我感觉这两个至少跟教育有关。

    不光是记忆费劲,可能发现这些东西和推广这些东西也很费劲。比如如果让所有消化科大夫学习麸质相关疾病的诊断可能就需要消耗很多资源,而患有麸质相关疾病的人并不多。我的那个点子大概可以缓解上诉的问题。

    另外用 AI 的话,现在的 AI 的准确性还不是特别高,你感觉对于教学来说准确率够用了吗?
    shendaowu
        5
    shendaowu  
       2 天前
    @lswlray

    我上一个评论发急了,有点问题。

    第一个是明明大脑空白的缓解方法就是 AI 提供的,为什么还要强调自己的点子牛逼。主要是因为 AI 如果遇到训练数据中没有的东西,一般没法回答。另外某些奇葩的知识靠推理是推理不出来的。还有就是现在大部分研究都是尝试获得普适的知识。这些知识训练出来的 AI 的因材施教的效果可想而知。

    第二个是关于麸质和消化科的关系。麸质相关的疾病主要表现为胃肠道问题,但是也会对大脑和精神造成影响。我去消化内科就没给我检查出来,精神心理科也没发现。
    schellong
        6
    schellong  
       2 小时 4 分钟前
    教育的核心目标是让人们回归良知。引用《中庸》的一句话:自诚明,谓之性;自明诚,谓之教。
    其次,才是各种各样的学科。
    关于因材施教,需要基于人的人格类型,价值观,经历,家庭环境等因素来选择使用哪种教学方式。
    我对此项目比较感兴趣,可以聊聊
    lswlray
        7
    lswlray  
    OP
       1 小时 52 分钟前
    @schellong

    欢迎欢迎。
    你说的没错,通常,我们把影响学生学习的主要因素分类,大体上可以分为 3 类:
    1 、学习行为:例如当前的学习进度、知识点的掌握程度、学习工具的操作、课堂互动等等;
    2 、个人能力特质:例如性格特征、兴趣爱好、记忆力、专注力等等;
    3 、环境:例如遇到不同的老师、不同的同学、家庭环境等等。
    但我们进一步分析会发现,上述因素中,有一部分可以认为是学校可以通过学生在学校中的学习生活而掌握的,还有一部分则是学校无法掌握的,例如学习进度 —— 学校能掌握的是学生在学校内的进度,但如果学生家长还给学生报名了课外辅导班,或者请了家教,或者家长自己教了,这些学校都是无法掌握的,也就会导致最终学校是无法仅凭自己掌握的信息来实现因材施教的,这也是为什么因材施教这个理念早就有、但一直无法很好实现的原因。而我们,正是希望借助 AI (包括 AI 数字人、机器人)来解决这个问题。
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