最近疫情，學校停課。髮小的學校可能要求老師學習網課，她就去聽了兩節。聊起這事，她說：
我的體驗是，直播課的內化率比課堂的低，特別是完全沒預習的新課。而且對學生自控力 & 自學能力要求其實更高。
我覺得這只是表象。讓我們扯遠一點吧。
學習呢，沒有這麼複雜，就是一個神經連結🔗不斷加強對過程。由此可以看出，有效學習的方法，底層套路都一樣，就是「冗余」。就是用各種相同 / 不同的方式去重複輸入，直至神經長出來。∴學習當然痛苦了，要長肉嘛。最簡單的就是刷題。高級一點就是，用不同的變種去打通學生的七經八脈，「哦，原來還可以這麼用😱」。
還有一種「冗余」是信道上的冗余。比如聽書，我的體驗是，單純聽，其實效果並不好，最好是開 2 倍數看文字。讓耳朵👂🏻跟上眼睛👁的速度。相當於在兩個信道上同時輸入。由此引伸一下，如果真有學習的 key 🔑，那就是用足現有的牌，去打出好牌。人腦🧠天然就喜歡圖片甚於喜歡文字符號，喜歡具體甚於喜歡抽象。我們就應該用足「可視化」「具體實例」這些手中的牌，去掌握「文字符號」「抽象概念」這些高階技能。
在學習的路上，老師是必須的嗎？要回答這個問題，得搞清楚老師是找來幹什麼的。
老師呢，分成兩種：導師 & 教練。導師帶你入門，一語點破這門學科的核心模型，剩下的細枝末節嘛，自己去把玩嘍。∴導師必須得找一流的名師，∵只有他們才知道這個領域的 key 🔑。教練，只負責糾正「動作」。這時候就不需要名師，只要指令清晰，玩的是「刻意練習」那套打法。
這麼看，信息時代的教育會走向何方呢？導師那部分（對於絕大多數非天才的學生來說）肯定是不可替代的。但教練那部分完全可能被 AI 取代。機器捕捉你的「動作」，比對「完美動作」，給你指出來。（這也是我育兒的基本思路：蒐集各種好玩的挑戰 / 可供把玩的項目，一方面樹立這些領域的核心模型，一方面讓訓練算法化。）
如果現階段 AI 還做不到這一步，怎麼辦？上人腦🧠啊。人工把「動作」拆解成一個個機器可識別的指標，交機器去比對。
終於說到現有網課的不足了。現有網課最大的問題在於，它難以構成學習的閉環。只是老師說，老師並不知曉聽眾的接受速度。學生只是聽，或是簡單的練習，也難以真正知曉自己的理解程度。這個問題，恐怕通過提前錄視頻，永遠也解決不了，∵千人千面，總有各種奇葩的想法你事先想不到。而且錄視頻也不可能照顧到這麼多，只能一根鏈條🔗順下來。
還有，它缺乏同學的體驗。我們削尖腦袋把小朋友送名校去，是為了什麼？不就是，名校是一個篩子，留下一幫足夠優秀的同學。剛開始，Alpha Go 還是學習人類的棋譜，後面到 Alpha Zero 的時候，就已經是讓兩個 AI 對戰，從零開始摸索圍棋的奧妙了。一個實力旗鼓相當、而且隨你的進步水漲船高的對手，才是最大的學習優勢。
而網課，顯然僅僅靠發彈幕、發評論、做點無腦練習，既不能形成學習的閉環，更不足以形成一個完整、清晰、多維的同學形象。
信息工具在教育領域是大有作為的，∵現在的教學方式實在太低效了。但，這裏面有種大量的工作要做。首先是建立像英文分級閱讀體系那樣的分級體系。你總得摸清認知規律才能把握它、駕馭它吧。其次是知識點拆解。再次是學習效果評估的算法突破⋯⋯
∴，套用 Bill Gates 那句話：短期來看，人們總是高估了信息工具對教育的作用；長期來看，人們總是低估了信息工具對教育的作用。
