ai时代的好教育工具应该是什么样子?

这段时间，我们和剑桥大学心理学系、宾夕法尼亚大学教育实验室、以及清华大学软件学院专家团队一直在探讨一件事：

在ai时代的好教育制度应该是什么样的？

在我看来，从工业时代固化下来的教育体系和理念正在慢慢腐烂。

一个好的教育制度，不应该建立在“学生会自觉做对自己长期有利的事情”这个假设之上。

这不是说学生“天生懒惰”，而是学习本身存在一个很不友好的激励结构：

成本发生在现在，收益发生在未来；娱乐的收益发生在现在，成本发生在未来。

所以很多所谓“懒惰”，未必首先是品德问题，而可以理解为时间折扣、执行功能、即时反馈、任务摩擦、成功预期和环境激励共同作用的结果。

而这恰好可以把博弈论、行为经济学、认知心理学和教育学接起来。

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一、先把“懒学生”重新建模

假设一个学生晚上8点面对两个选择：

A：背100个单词

现在付出：

* 无聊

* 费脑

* 可能发现自己记不住

* 挫败感

收益：

* 三个月后英语可能提高

* 半年后考试可能多考几分

* 一年后申请可能更好

B：刷20分钟短视频

现在付出：几乎为0。

现在收益：立刻快乐。

于是从成年人的长期视角：

V(\text{学习}) > V(\text{刷视频})

但在学生当下的心理账户里，很可能恰恰相反。

这与行为经济学中的双曲折扣（hyperbolic discounting）高度相关。

人并不会把未来的100元和今天的100元看成完全相同的100元。

同样：

“半年以后雅思从5.5提高到6.5”

对一个16岁的孩子来说，心理距离可能非常遥远。

而：

“手机就在桌上。”

是现在。

所以如果我们的教育系统每天都对学生说：

“你要为自己的未来负责。”

“坚持就是胜利。”

“现在不努力以后会后悔。”

其实是在用远期收益去竞争即时奖励。

这个竞争从机制上就很吃亏。

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二、所以我们提出一个概念：教育机制设计

Mechanism Design 原本来自经济学。

但我们完全可以借用它建立一个：

Learning Mechanism Design——学习机制设计

传统教育经常问：

“怎样让学生更努力？”

机制设计换一个问题：

“怎样设计学习环境，使一个动机普通、会拖延、会偷懒、注意力有限、甚至不太喜欢学习的学生，也更容易产生有效学习行为？”

这两个问题差别非常大。

前一个问题试图改造学生。

后一个问题首先试图改造环境。

当然，最终还是希望学生发展出自主性。但自主性应该是系统运行之后逐渐培养出来的结果，而不应该成为系统能够运行的前置条件。

这句话非常重要：

不要把教育最终希望培养出来的品质，当成教育系统开始运行时就要求学生具备的品质。

我们希望学生最后自律、自主、有长期主义、有元认知能力。

但不能因此假设一个13岁的孩子进入系统第一天就已经拥有这些。

当我们探讨到这里的时候，下一个问题，也就是ai能够在这个过程当中为孩子们做什么，他的真正答案才会慢慢浮出水面。

AI不应该用来搜题，不应该是让孩子去面对更加无穷无尽的题海。 AI教育更加不等于AI应试教育。

Ai应该要在这些学科之间去搭建桥梁，去提供工具，去将这个好的教育制度逐渐具象化出来，成为孩子们乐意用它去学习的好工具。