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教研 | 走出误区,构建数据化教研新模式

原创杜昶旭杜昶旭2018-05-16 11:181646

朗播的教研已经低调了十年,不能再低调了。


过去长时间以来我们对教研的理解是什么样的状态呢,基本上大家一说到教研的时候,加起来三个事。


第一个事叫做出教参,体制内的学校干这件事特别多。大家知道以前读中学的时候,一般地方上有一个机构叫做教科所,就是写教参,出考卷,很多人理解教研就是出一些教学参考书或者考试题,这个就是教研了,这是多年前最基础的理解。


后来我们看到很多培训机构,大家经常说我们今天下午开一个教研会吧,基本上就是教新老师讲课,这是第二个大家对教研的理解。后来大家想了一个凶狠的词——批课,什么叫批课?基本上路径就是老师在上面讲,下面一堆老师恶狠狠说你这讲的不对,那讲的不对。


大家想一想,过去在这件事上我们批的是什么,我们批的是,第一你讲课的状态到底对不对,我经常看到很多老师跟新老师讲,怎么在课堂设计一个包袱,怎么变得更幽默,这是一类流派,这类流派十个有九个讲的都不怎么样。


还有一个就是讨论一下,这个题,张老师你是怎么做的,李老师这个题答案应该选哪个,我们应该怎么给学生讲,聊着聊着就变成这种状态。



后来把这件事升级了一下,现在很多老师讲课讲不好怎么办,我们要做标准化,这个词也是差不多在 2012 年、 2013 年,或者再早一点 2010 年有人说做一个标准化课件,很多机构专门成立部门干这件事。一开始很多老教师对这件事很抗拒。后来他们找我,我说可以,拿走,这些东西也是公开的,教考研的都可以抄我的,我怕什么呢。


而且别的老师不可能拿着你做的课件讲课,这里有很多复杂的原因,每个人讲课都有一个节奏,每个人都有一个对课程的理解和构建的逻辑。这种教研的方式,到最后,无论改什么名字,集体备课、批课、标准化教研也好,坦率说没有一个做的是对的。


首先,教研到底要干什么,在我们公司,我们对教研的理解为两个词:Teaching & Research ,教研要做的是研究或者是研发。研究、研发的是什么,可能会有一些教学的方法论,这个毫无疑问,但是这个事情是最简单的,因为对于老师来讲,首先你知道怎么利用你自身的性格优势教好课,这是老师的本分,把话说清楚,讲的有逻辑,这也是讲话人的本分。所以我们要解决的不是教学方法论的问题,教研应该解决的是这个老师个体干不了的事,应该是,你要有在教学过程当中怎么产出的问题,这是我们对教研基础的理解。


我一直说教研是要以产品作为输出成果,大家可以衡量过去做过的所有教研,如果你的教研没有产品作为输出成果,你这件事绝对没有做好。


最早我跟坡叔还有老罗这些人聊的时候,我们都不会聊到底怎么讲课这件事,坦率讲我们都有各自的风格,我们只问一个问题,你觉得不觉得你今天讲的课可以变成一个产品。


所以大家在整个的教研过程当中,我们始终要秉承一个概念,就是有产品输出。那什么是产品,今天我要产生一个产品,这个产品应该是什么。



在我看来,在语言学习这个领域,不管是考试还是非考试,产品大概有几种:


第一种就是图书,这是大家最容易看到的标准化的产品。你作为一个老师,讲课的经验特别丰富,并且已经形成了一套可以适用于所有人的方法论,这时候请你做一件事,你想想能不能把你这套东西写成一本书拿给所有人去看。比如说 GRE 填空六步法,我当时提出这个方法以后,大家觉得不管你的基础好不好,不管你以前有没有接触过 GRE,所有人都可以用这个方法。讲了若干年以后,我们另外一个总监郝海龙老师,他说这个一定要变成一本书,他执笔写,把我的想法落实到书上了,我主要的贡献是写了序言:D。


但图书毕竟还是一个比较简单的东西,第二个是课程。我认为课程也是教研输出的东西,教研输出的不应该是张老师应该怎么讲课,李老师应该怎么讲课,而是我们设计一套课程,这套课程可以系统性解决学生的某些问题。


这个课程如果建立在讲题的基础上,还是没有进入到真正的教研输出产品的状态,因为讲题这个过程不可能系统化的呈现,要想系统化呈现还得有方法论作为支撑。


比如写作这个东西有没有方法论,肯定有的,但一讲就变成了词汇替换,就变成了怎么把文章的句子写的看起来更复杂。我认为其实就是三个方面,结构、内容、语言。


再比如口语,现在方法论层面做的最不好的学科,口语容易讲的天马行空,所以老师讲口语课的时候,要么一上来就秀自己的口语,他是不断用各种各样的方式让学生觉得他的口语好,学生觉得老师牛逼,但学生自己还是不会,这叫没有方法论的支撑,课程就变成这样。


教研就是来解决这样的问题,我们要输出有方法论支撑的课程体系。


第三个叫做学习产品。这个东西是最难的,但是过去你会发现传统的培训机构在这件事上不作为,不作为的原因很简单,因为他不会。


举个例子,你跟学生把单词讲完了后说我们有一套背单词的方法,基本的方法是很多老师花了大量的时间解释买哪一本词汇书,然后学生买了一本词汇书以后按照自己的方法背,基本处于自娱自乐的状态。你想一想如果我们讲一个背单词的方法,这个事讲完了,是不是可以有一个工具,让学生按照你讲的方法把单词背了。那么这个产品应该长什么样,是一本词汇书,还是一个 APP,还是一个小程序,这就是一个非常简单的学习产品的概念。


没有学习产品支撑,整个学习过程有 70% 是空的。这就是学习产品也是教研要输出的东西,在很多程度上,我们有一个最基本的原则,我们的教研部门要做的事情,就是发起这种最底层的需求,我们应该做什么样的学习产品,这个产品是不是真正能解决学生的语言能力改善的问题。


今年大家谈一个概念很多,就是区块链,很多人问我说我们可以不可以把教研放到区块链做,我个人有非常强的保留意见,教研的中心化特征太明显了,而且还不是完全分散的。


好几年前我有一个想法,网上有大量的独立教师存在,我当时想搞一个独立教师联盟,当时聚集了一大批人,我想让大家在一起做做研讨,每个人贡献一些自己的力量,把一些事情做的更好。后来发现根本不行,因为所有人都是站在自己的角度想这个事情,而且完全是孤立的,互相之间也没有任何的分享,导致的结果就是各干各的。


所以你会发现我们做的所有教研有一个非常强的指导思想,我们就是要用技术、产品解决问题,所以我们全公司往这里面投入来做这件事。



据化教研的基础是什么呢?一定是内容标准化和产品化,必须把内容做成一个标准模型才能在上面跑算法。我们有 AI 有大数据,必须具备标准化的模型,否则是无法用这些数据做产品迭代的。


对于教研来讲,我们需要什么样的数据能够让教研做的更好,比如刚才提到我们要做产品,我们要有图书,有课程,这些东西都是要建立在标准模型基础之上,这不是做一个课件就完事了。


我们需要什么模型呢?将整个学习过程划分为两块,一块叫知识传达,这块大概解决 30% 的问题,另一块叫吸收内化,可以解决 70% 的问题。过去培训机构基本都停留在第一个环节——知识传达,不管下面多少人,吸收内化这一部分根本解决不了。其实这 30% 是师傅领进门,这 70% 是修行在个人。


就有人说,我们是不是可以在知识传达阶段搜集数据,现在一些机构在做用人脸识别技术,听起来很牛逼。


其一,上课的时候采集到的学生面部表情和情绪,其原因很可能是与上课无关的,例如和朋友吵架、家里有事。其二,我自己去体验过,站在摄像头跟前,屏幕上一会愤怒,过一会焦虑,过一会惆怅,其实我脸上一点表情都没有。这件事它确实能够采集一些数据,但是有效性很差。


还有人说我们是不是可以搜集听课过程中的数据,比如哪个地方暂停了,重放了,就能表明一个学生的特征。那你想一想这有多少可能的原因,也许是接了个电话,也许是取了个外卖。


这个我们叫数据纯净度太差,无法真正解决学生在学习过程当中的行为状态的问题。


那么来到吸收内化阶段,这一阶段的数据,包括过程性数据,例如练习数据、测评数据等,可以帮助我们实现过程管控。还有一些结果性数据,包括分数、备考时长等等,这些可以作为评判效果的依据。


有了这些以后,我们可以把 AI 应用到教研上,所以从数据化教研的角度来说,大家要知道,我们不是一个单纯的老师,我们更多的是希望用技术的手段解决过去老师根本干不了的事。


所以 AI 在教研上的应用主要分成几块:


第一个是测评技术优化,这件事有非常专业的团队在做。比如怎么样用贝叶斯和 IRT 模型优化测评过程,测的时间更短,测的更准。


第二个就是语音、图像识别和 NLP(自然语言处理),这里就有机器学习和深度学习的技术。上一次我就解释过机器学习和深度学习,我们现在一讲到 AI 就讲 AlphaGo ,就讲下围棋,就讲深度学习怎么样,我觉得这个路径不对。我们需要知道的是,不管是机器学习还是深度学习,都是为了我们某一个终极目标服务,就是解决问题。比如能不能对它的语音进行评价,图像进行填充。


第三个是形成性评价,行为数据分析和结果测验。


这些都是 AI 在教研上的应用,我们必须要有基础的模型出来。如果教研只是教老师怎么讲课,这件事肯定没戏。


我这里多说一个概念,最近 AI 起来以后,有些老师很恐慌,说以后是不是 AI 老师,自动把老师代替了,基本上讲这个话题的人,我认为对 AI 的理解和教学理解处于社会主义初级阶段,我可以告诉你,你要做 AI 代替老师这件事一点不难,为什么要 AI,把你的课录下来就代替你了。


关键是教学过程的核心能力有没有,产品化依据有没有,有了以后数据采集的方式和模型有没有,这些东西你都没有,你还是没有理解 AI。



AI 不是要代替老师,AI 是让老师换一种方式工作,让职业的形态发生一些变化,给老师带来角色的转变。


以前我们就是上课,批作业,改作业,家访。现在可能变成三种,第一种就是你可以传授知识,这个事依然还要靠老师做。


第二种是做系统设计,坡叔现在做的事,就是把一个人的经验变成模型。比如杜昶旭不可能讲一辈子课,我们把这个模式形式化,让所有学生都去学。所以如果你讲课讲了一段时间不想讲了,想做一些系统层的工作就可以找我,我可以帮助你永远活在虚拟世界。


第三个叫做基于数据的个性化辅导,“基于数据”这四个字特别重要。最近有一个词是“双师”,一个老师在这录视频,一个老师落地,这是双师 1.0,但我们现在的双师 2.0,提供辅导的老师可以了解辅导学生每个人的数据情况什么样,有没有好好做练习,什么地方有缺陷,应该提供什么样的辅导,这才是真正的个性化的辅导。


未来老师的角色会发生这样的转变,我相信不是所有人都会做知识传授,也不是所有人都会做系统设计,也不是所有人都会做个性化辅导,你们自己可以做一个判断,随着技术的发展,这个行业一定会发生改变,不可能永远停留在靠人解决所有问题的现状上。


我从宏观的角度给大家讲了一些关于数据化教研的内容,希望大家可以开一个新的视角,你就会发现原来还有一帮人干的事,跟我们今天想的不一样,这才是对的。


我今年要做的事情很简单,朗播做了那么多教研的尝试、研究,也产生了一些成果,我希望让更多的人了解,如果大家觉得这个是好事,这才能真正推动整个行业的进步。


过去大家说,学习是以老师为核心的,而现在变成以学生为核心,我们怎么样真正站在学生的角度看他需要什么样的东西,这些内容才会对学生有用。

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