腾讯集团副总裁、腾讯研究院 杨健：未来教育正迈向“人机共智”新时代

杨健 腾讯集团副总裁、腾讯研究院总顾问

2023年11月22日，第三届腾讯MEET教育科技创新峰会在北京隆重举办。本次峰会上，腾讯集团副总裁、腾讯研究院总顾问杨健，发布了2024教育科技十大趋势洞察的重磅报告，并对核心研究成果进行了精要分享。

以下是演讲全文，完整报告请见文末获取：

各位专家、各位嘉宾，同行还有媒体的朋友们，特别欢迎大家来参加本次MEET峰会。

过去大家一直关注科技革命和技术变革大的影响，已经说了好几十年了。但是真正的变革，感觉触及到人类整个内在的，我觉得到今天才刚刚开始。可以说，我们正在整个人类社会大变革阶段的前夜，有一点点曙光出现了，它对教育的影响可能带来教育底层结构的演进。腾讯研究院最近做了一个《教育科技十大趋势洞察报告》，在此简要跟大家分享下，讲一下自己的感受。

技术对于教育的影响肯定一直都有。教育这件事情，我们中国人以前老话说的好，叫“传道、授业、解惑”。实际用今天的话来讲，就是理解、实践、创新，当然创新后面也包括价值认同。理解对应“解惑”，懂得是什么、为什么这样。实践是通过“授业”，知道应该怎么去做。创新和价值认同方面，这就到了“道”的层面。实际上教育肯定是科技的大哥，它和科技之间不是“鸡生蛋、蛋生鸡”的问题。先有教育，然后才会发展出一些跟教育相关的科技手段。

其实从动物开始就有教育，比如鸟妈妈教鸟宝宝怎么走路、怎么飞行，一直到人的教育。从自然界看，最开始的教育应该是一种全模态的教育。但是因为有时间、空间的限制，要达到教育的效果，就要发展出新的技术进行辅助。比如语言、文字，这些都还是是现场的。如果要实现远程，就需要网络、编解码，一系列技术就发展起来。

我们看从19世纪初德国洪堡现代教育的起源开始，技术就一直伴随并支持着现代教育发展。从借助书籍、纸张、黑板、实验设备做的传统教育，到后面的电话教育、计算机辅助教育、在线远程教育、以及移动教育、智能教育，整个都是技术在里面发挥了重要作用。

技术弥补了什么问题？最核心的是弥补了“教”这一方的局限。比如我今天给大家分享，仅仅用语言可能就不够。我可能就要有图片，图片之后还会有视频等等，这是从教育的方式内容上来讲。从时空上来讲，老师给学生现场讲没问题，但如果老师不能在现场，他可能就要用文字记录、用音视频记录。还比如，甲地的老师要跟乙地的学生沟通，就出现远程教育。

此外，我们还有一些东西即使是面对面，也没法进行展现的，怎么办？就需要做虚拟或者简化。从西方角度来讲，可能就是有实验室，去做物理、化学实验，实际是把现实世界做简化，然后到实验室里重复研究这个本质的过程。但在东方教育体系里，可能这种教学方法还不够，老师给学生讲不清楚天上、远古是怎么回事，可以用托梦，就是一种通过想象构建教育的场景。当然，这只是一个比喻，但是到了今天计算机辅助教学、智能技术、XR等出现以后，就真可以实现类似托梦教授的效果。

因此，今天我们认为进入了“人机共智”的时代，就是我们的物理空间和数字空间在深度融合，人工智能和人类智能在高效协作，通识教育和个性化成长在相互促进，我们已经走到了这样一个教育方式的边缘。有一个很有意思的现象，我们以前讲教育，就是老师教学生，即有单向的，比如“传道授业解惑”；其实还有另一个概念叫“教学相长”，是双向的。老师在教学生的过程中，自己也在学习和成长。实际上到今天，我们在GPT时代也一样。你跟GPT对话的时候，它也不是一开始就知道答案，而是你用正确的方式给它提了正确的问题，然后它再去寻找答案，或者它跟你一起寻找答案。这就是人类智能和人工智能的协同，可能比老师和学生之间更加高效。

在技术和教育发展正在经历这样的变革过程中，我们研究总结了十条趋势。当然，实际可能不到十条或者不止十条，可以归纳成五方面：

首先当然是GPT，AI大模型的影响是综合性的，对教育结构的底层可能都会有大的影响；其次交互方面，包括扩展现实XR、AI数字人、实时音视频RTC、远程协同类应用四类，这个更多是教和学之间的交互、协同提升；三是数据，包括大数据和区块链，大数据和AI结合，可以进行更多元的测评和更精确的教学实践。区块链能有效保护数据、支持流通，像教育数据，包括学生的成绩单、学历等；四是IT基础设施，一方面是数字安全免疫力建设，也跟数据密切相关。另一方面是从云计算走向云原生。国内大家对上云这件事多少会有些疑虑或者歧义，比如我的东西放在云上不像放在家里安全，或者建云更多的是为展现我有多少服务器、有多少数据留存等。其实上云、走向云原生，关键在用更少的代码、更快的组织形式，来实现教育系统和应用开发的降本增效；最后，更综合、远期看，元宇宙的技术组合在不断丰富，可能整个教育形态和运营管理模式都会实现创新。

今天时间有限，先简要分享其中几个趋势：

GPT恐怕会改变过去以教师为中心的、知识灌输型的教学方式，最终转变为以学习者为中心的、人机协作、自适应的学习模式，并且很可能随着这个技术的发展而普及。

在“教”的层面，有些老师、尤其大学老师可能已经都在用GPT了。通过像Education Copilot这样的工具，你输入教育主题，相关的素材、日程计划、单元分级等，都可以给你生成、列出来，甚至还可以生成课程的视频资源。

在“学”的层面，以前一个老师要对很多学生，很难分开对每个学生做个性化辅导。AI实际能很好地解决这个问题，实现老师的数字分身，能对每个学生1对1教学、辅导。可汗学院、多邻国都已经用AI开展启发式的教学，不直接提供问题的答案，而是提供启示性的回答，来跟学生形成互动。某种意义上讲，就是数字助理或者数字家教的感觉。

在“评”的层面，我们以前对学生的成绩做测评要花不少力气，要生成题目、分析回答、再判定他对这块知识或技能的掌握程度。现在这方面也开发出了很多新工具。像conker、yippity等，有的是给主题就能生成题目，有的是给文章或者链接就可以生成题目。后面如果要更精细化的提高测评效率，可能需要更多好的教材、高质量的Q&A对子来对模型进行精调和完善，还可能结合知识图谱、系统推荐等方式。如R test结合AI，用于SAT、ACT测试和训练，就能取代传统的模拟测试。

在“用”的层面，像论文写作，当然我们不是说让大模型替我们写论文，更多的是跟我们一起共创内容。在此过程中，内容的创作者本身给它不管是提供基础的事实数据，还是给它恰当的Prompt方式，都非常重要。对于论文涉嫌抄袭的情况，技术也都在推进解决。另外，AI编程的效果不能说已经很完善，但总体来讲已经不错。像Matlab接上GPT了，数据分析和绘图等可以通过对话方式开展，降低了使用门槛。大模型也有助于加速科研任务，像蛋白质折叠预测等。

教学中有个重要环节是实验。我们为什么要带学生实验？因为很多事情我们不能直接到真实场景里面去，把活生生的人或物做实验的对象。实验场景相当于做出简化场景，但简化或者说仿真，肯定是越真实越好。这块来讲，扩展现实XR的升级迭代，为沉浸式学习创新提供了很好的空间。

像Fundamental VR，通过VR设备、触觉手套、专业的控制器等一系列东西，现在已经在眼科、骨科等能够做到非常逼真的外科手术效果。而苹果的Vision Pro，分辨率两眼达到了8k的超高清效果，整个影像串流比眨眼的速度快8倍，再加上视觉辐辏调节冲突(VAC)等其他技术，有效减轻眩晕感。这些对于整个构建虚拟教学空间，已经能达到很好的效果。

教学还有个挑战是优秀教师的稀缺。数字化教学可以弥补，但如果只有块屏幕、一些工具界面，很难达到人性化效果，整体上有具象的数字“人”来和学生互动效果会更好。腾讯云智能的小样本数智人生产平台，现在已经可以做到只用拿3分钟真人口播视频，加上100句语音素材，千元级的成本，就可以在24小时以内生成较逼真的数智人。这个过程基于大规模数据训练能力，包括语音文本和人像的表情、口型的关联等。一些学校已经开始尝试，像云端课堂的虚拟教师、校内活动的虚拟主播等，目前已经可用，是不是够用可能还要等技术进一步优化和发展。总之，数字人陪伴式助学，应该说是可以看得到的趋势。

技术也促进了大家对未来学校形态的畅想和探索。香港科技大学就建了数实融合的校园，把它现实的物理校园和虚拟校园之间建立实时数字孪生，可以提升运营管理效率。还可以搭建创新实验室，在里面可以开展很多物理世界难开展的实验、探索，比如穿越虫洞、历史场景复现等。

腾讯的AI Lab实验室也在做3D场景的智能生成，听同事讲在25平方公里的城市地块，可以做到130公里道路的时况，搭建4400多个楼宇和超过38万个室内场景。以前要达到这样的效果需要以年为单位的时间，现在几周之内就可以实现。另外，腾讯正在深圳大铲湾建设新总部企鹅岛，我们也在做相关的创新尝试，打造WecityX元空间，基于MR Cave，大家用裸眼3D的方式，就能超前体验还未建成的未来园区。

技术发展归结到最终，更多还是看人，对人的冲击和影响。比如，GPT在GRE、SAT等很多考试中，成绩都超过了80%的人，传统考试是不是要被颠覆？在职业技能方面，根据一些机构预测，80%的劳动者的工作都会受到AIGC的影响，3亿人的工作可能被取代，至少会有15%的人的工作会发生变动。当AI能实现“知识唾手可得、表达交流又没有障碍、身份还可以随意切换等的时候，教育的作用是什么？人类要从教育当中获得什么？……这都是非常重要的问题。我们也研究提出来一些可能方向，比如可能需要将教育的焦点，放在提高学生的领导力、判断力、表达力，以及好奇心和同理心。

除了教育，技术对社会的影响、对于人的影响，还有更多问题值得思考。我们研究院也搭建了AI&Society社群，已经有上百位各方面的专家共同探讨这些问题。有的问题里比较近，比如“AI会不会全面冲击现在的工作、未来如何跟机器协同工作”这类。也有更远一点的问题，比如“人类创造的本质是什么，是跟大模型一样、还是有不同”。无论近还是远，这些问题我们可能都要面对。

用今天有限的认知来展望未来，教育到底要走向什么方向，终极改变的时间可能还比较长远。近期而言，在刚才讲到交互、协同、数据等方面，将来可以看得到的变化，就是更加的身临其境、更多的因材施教。但坦率讲，未来发展有可能最后实现的，跟今天我们想象的会有很大偏移，我们能看到的只是很有限的一部分。

总体来讲，我们都不希望技术的进步让我们变的更卷，最后技术异化之后成为了人的主宰。大家对以前的教育，会有各种各样的吐槽，比如因为是前人已经规定、设计好的，很难打破。现在随着技术发展到此，让大家感受到可以依靠自己的力量改变教育方式，为未来的教育重新塑型。这可能是在座的每一位，甚至所有人都可以参与其中、并做出贡献的事情。

简单汇报这些，谢谢大家！