谈到AI教育，个性化学习无疑是最引人关注的议题之一。我们的教育体系大多源自于普鲁士模式，即一个老师面对30到60个学生。这种模式虽然在普及教育方面取得了显著成效，但却对学困生和尖子生并不友好。对于学困生来说，课堂上听不懂的内容让他们陷入被动的状态，无法积极参与学习。
个性化教育的理念强调为每位学生提供量身定制的学习体验。以Newton为例，它将知识拆解为知识图谱，通过持续检测学生的掌握情况，帮助他们追溯遗漏的知识点。另一个例子是AltSchool，重视学生的自主学习，通过系统整理学生的问题，帮助教师进行针对性补救。然而，这些模式的现实成本却极其高昂，Newton的高额研发费用与AltSchool的盈利困境都让其面临困境。
在当前大模型技术的背景下，我们不得不思考，是否真的能够显著降低个性化教育的成本。尤其在语言学习领域，大语言模型的应用可能带来质的飞跃。例如，学习英语时，大模型不仅能生成多样化的例句，还能展示该词在不同语境中的具体用法。如果结合图像与动画，AI所带来的学习效率将会大幅提升。由此可见，语言教育或许是AI在教育领域最容易实现突破的“低垂果实”。
从小学到高中，学生们不断更换老师，师生关系也在不断磨合。教师由于要面对大量学生，往往难以深入了解每个学生的薄弱环节，通常只能进行笼统的评估。但如果学生从零基础开始学习英语，AI系统能够持续追踪学习轨迹，准确掌握知识点的掌握情况。当学生在平台上阅读绘本时，系统可以推荐合适的材料，标注不熟悉的单词，甚至提供专项讲解。这种个性化的学习体验让学生如同拥有了一位专业导师，显著提升学习效率。
展开剩余34%然而，语言教学面临的核心问题在于实际使用。许多中国学生学习了多年英语，却难以与外国人流利交流。传统教育往往忽视了日常生活中常见的场景化语言需求。韩国的SpeakingMax公司曾尝试通过模拟对话来提升口语能力，但由于技术限制，用户只能在预设规则内交流。如今，有了大模型，只需设计合适的提示词，系统就能自然地扮演对话角色，为学习者提供更多真实场景的交流机会。
大模型的出现，能够高速生成并模拟各种真实场景，提供充足的口语训练机会，帮助学习者跨越“学会了却不会用”的障碍。设想一下，一个孩子在完成英语学习后，可以随时与自己喜欢的动画角色自由对话，角色会根据他的口语水平自适应地交流。在这样的陪伴中，口语能力的提升将不再遥远，而是触手可及。AI语言教育的个性化学习与数据飞轮，为未来的教育模式带来了新的可能性。
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