题图来自Casey Horner from Unsplash
从0到1设计智能学习产品系列会有8篇左右文章，这是开篇。
（正文）
许多教师相信学习者能力的分布是正态的，他们预计只有1/3的人学习良好，1/3是不及格或者勉强及格，1/3介于二者之间。
也许三者比例不是这么平均，但表达意思很明确，那就是：只有一部分学生可以学得好，总是有一小撮人不及格，剩下的就是中等水平了。
你是否曾经或至今仍抱有这样类似的想法？或者不得不接受这种“现实”，担心自己落在那个不及格的区域内？
但有人站出来说，不是这样的。
一种更理想、更人性化的教学理论
最早是美国心理学家卡罗尔（J.B.Carroll）他在1963年发表了《学校学习的一种模式》，提出学习最重要的变量是时间，而不是学生本身的素质。这个理论后来经过同是心理学家和教育家的本杰明·布卢姆（Benjamin Bloom 1913-1999）进行系统的阐述和验证，他提出了「掌握学习」（Mastery Learning）理论。
布卢姆认为开头说的这个假设缺乏代表性，他认为只要提供最佳的教学和足够的时间，学生成绩并不是正态分布，绝大多数的人都会学会，并获得良好成绩。可以简单表达下面这个等式。
好的教学 + 足够的时间 = 掌握
也就是说，事实上并没有了尖子生和差生的差别，只是学习速度的快慢不同而已。多么有正能量的理论，那这个理论是否符合实际呢？
是的，研究证实了这一点。
布卢姆于1976年在卡罗尔理论的基础上提出了「掌握学习」，旨在解决个体差异的问题。这个名字是根据对这个理论的定义而得名的。
“掌握学习是指在学习内容之前，确保所有的或几乎所有的学生对某一确定的知识、技能的学习都达到预定的掌握水平。”
布卢姆不仅丰富了卡罗尔的理论，而且带领他的学生到学校进行试验进一步证实了这种理论的有效性，同时提出了实施「掌握学习」的具体步骤和程序，这也是这一系列文章的理论基础，后面第二篇文章会详细介绍。让我们先来看看，证实这个理论有效性的研究结果。
学生学完一个设计良好的学习单位后，根据客观评定，约60%~75%的人能够掌握；其余的大多数再次学习该单元的全部内容或部分内容，也会通过。只有少数几个人也许需要插入补充材料，然后再回过去学习该单元。
因此采用掌握学习，成绩分布往往是多数学生都可得到优良的高度偏斜曲线。他们之间的差别只是学习时间长短差异而已。
而通常所认为的能力和成就之间的相关非常小，这应该是一种更为理想和人性化的教学方式。
不过在传统（当时）的课堂上，要真正实施是不现实的。在一个班级里，老师不可能等每位学生都掌握再教新内容，这样虽然照顾了学得慢的学生，但整个班级的教学效率都会被拉低。这个矛盾到现在的班课也没有解决。
但是随着计算机和互联网技术的发展，可以利用的手段和多媒体媒介不断更新，教育者们也在不断在掌握学习理论基础上，进行个性化学习的探索。
个性化学习的探索
2007年起源于美国的翻转课堂的教学模式，就是一种初步的个性化学习。这个模式是由学生在家里根据自己的进度观看老师或其他人准备的课程内容，一般是视频。到了学校，学生和老师一起完成作业，并进行问题讨论。
写到这里，突然想起自己当年在 YouTube 上看可汗的数学讲解小视频（现在有专门的app 叫可汗学院）时的感觉，从来没有觉得数学原来这么好玩儿。真是羡慕现在小孩，要是当年也能有这样的资源，估计自己数学会学得更好点。
到了2012，一种叫 MOOC 的教学形式开始火了起来。MOOC 就是 Massive Open Online Course 四个词的首字母，顾名思义就是让所有的人通过互联网都能学习全球顶级名校的课程。最有名的平台是 Coursera, Udacity, Edx等。国内则是网易云课堂、清华学堂在线等。学习的方式主要也是观看名校名师的视频，并配合在线作业和讨论。
翻转课堂和 MOOC 因为都是学习自己观看视频，进度完全可以自己掌握，因此都算是个性化学习需求下，借助当时互联网新媒介视频来进行教学的形式。
随着移动互联网的兴起，世界范围内的网络传输速度不再成为限制之时，一种新的个性化教学形式出现了，那就是就在线外教一对一。2011年底上线的51talk，以及2013年底创立的 VIPKID 都是这种形式的代表。一对一辅导当然是个性化的，不考虑成本的情况可以说是最完美的个性化教学形式。
但一种教学形式要能被广泛地应用，只考虑有效还不够，还有考虑成本。为了降低一对一成本，这两年兴起的双师课堂则是在真人一对一和小班课基础上，学和练分别由不同的真人老师来承担，在一定程度上降低了对优秀老师的时间需求，从而降低了学习成本。
那随着近几年更新的技术发展是否有更新的个性化教学形式呢？答案当然是肯定的。
人机交互智能学习产品
而随着人工智能（或称机器智能）技术发展，一些技术起家的新兴科技教育公司在探索一种新的形式。他们想让教学完全自动化，进一步降低对真人教师的需求。这样就能以极低的成本，尽量去满足每位学生的需求。这种尝试的具体形式是人机交互智能学习产品。
在国内最有代表性的是英语流利说以及旗下的懂你英语，还有自适应平台乂学、论答等。
这种人机交互学习产品，使用过程中没有真人参与，能提供学、练、测、评全流程的服务。在向用户交付确定性产品价值同时，期待能做到千人千面的个性化学习。
短期来看，这种形式的优势是大幅降低学习成本。随着收集数据的增加，以及模型的不断迭代，这个产品会不断朝着模仿和接近真人教师的目标前进。在一定时间后，在某个方面甚至会比真人教师做得更好（当然在更多的方面可能一时无法跟优秀老师比）
这种人机交互的智能学习产品作为一种最新的个性化教学形式，是这一系列文章的主题。在正式开始要探讨如何从0到1来设计之前，很有必要先明确一下我们这里所说的智能学习产品是什么样的。
什么样的智能学习产品？
「智能」「学生」「产品」大家对这三个词都会有各自的理解，为了后面论述方便，下面就来说说这里所说的智能学习产品，到底是什么样的学习，什么样的智能，以及什么样的产品。
什么样的学习？
首先为什么不说教育产品，而要说学习产品呢？
教育是为社会而服务的，但是学习是人的本能。因此学习是一个比教育更底层的学习，它会包括教育才不限于学校教育，这个产品也可能是服务于大家的终生学习。
另外，我们这里探讨的方法也是超越学科内容的，不受学生年龄和教学内容局限。理想的情况是，可以把这里的层次结构作为框架，加入相应的内容，设计成每门学科的人机交互学习产品。
虽然个人的经验主要是语言学习相关，但在文中会尽量多举其他学科的例子，比如数学、少儿编程、技能学习等等。
第三，这里说的「学习/教学」应该包括学、练、测、评整个闭环的学习和教学过程。我们认为只有完整的解决方案才能为用户带来实际的价值。
什么样的智能？
人工智能（机器智能）跟人的智能是有很大差别的，现阶段的智能是指基于大数据的机器学习。我们这个说的智能学习产品应该有下面几个智能特点：
首先所有的内容和教学过程都应该是结构化、数据化，从而可测量和计算的。
其次这个产品中的环节和某些模块要实现自动化，并且不是机械的自动化，而是要从数据中学习，并尽量模拟真人老师行为的自动化。
最后产品中使用的模型都必须能不断地迭代，随着收集到的数据量的增加性能也会不断优化的。
什么样的产品？
这里的产品是一个承载上面所说的所有学习内容、教学交互流程、数据收集分析和反馈的数字化程序，具体形式上可能是手机App、Web 网站、小程序等等。除此之外，这个产品还具有如下特点：
首先要能够有效地交付学习。学习产品中的交付又包括两个方面：一是交付学习内容和教学流程，比如内容呈现美观生动，学习流程顺畅体验好等等。另一方面是通过激励机制和游戏化能激发和保持学生学习的动力也是有效交付的重要方面。
其次这个产品要能为用户提供确定、完整的预期，并持续地交付产品价值。具体来说就是要贴合用户需求，并为用户提供实际解决方案，解决实实在在的问题。
最后从数据角度来看，这个产品的本质就是数据的收集、挖掘和分析、反馈的过程。因此，最理想的情况这是一个机器学习驱动的产品。在初期因为有冷启动和数据稀疏的问题，可能做不到机器学习驱动，但是可以把这个作为最终方向。
好了，全面介绍完这一系列文章的主角后，作为开篇算是完成主要任务了，最后是下期预告时间。下面的内容是在后面7-8篇文章中将会详细探讨，先来一个预览版。最终成文可能会有调整。
从0到1设计智能学习产品系列文章
0 开篇（本文）
1 为掌握而学，为掌握而教：学习产品的核心指标
（1）学习程度/效果的三个变量
（2）教学准备阶段的产品目标
（3）教学实施阶段的产品目标
2 内容篇：教学实施前
（1）学习目标
（2）学习内容
（3）教学评测
（4）该阶段的目标
3 教学篇：教学实施中
（1）什么是学习，什么是教学，人脑记忆的规律
（2）导入和学习激发
（3）学习内容传递：最佳顺序、学习评价结合、反馈
（4）学习强化：有间断的重复和刺激多样性
（5）课后总结
4 数据篇
（1）人工智能 vs 机器学习 vs 统计学
（2）学习产品中数据的收集、分析和反馈
5 算法篇：学习产品的常用算法介绍
6 产品篇1：激励机制/游戏化/数值体系
7 产品篇2：一个数字化程序/产品化/确定性和交付感
8 产品篇3：探讨商业化-AI+真人的双师付费学习产品
横看成岭侧成峰，远近高低各不同。
上面1，2，3是从学习的角度；4，5是从数据的角度；6，7，8则是从产品的角度来分别看这个智能学习产品，希望能更立体和全面地来呈现这个新生事物。
最后，本文仅代表个人观点。
（全文完）
汇报：
记写字计划的第53篇，感谢关注。
很久没更新啦，因为在憋大招。这一系列文章终于成型了，快要憋出内伤了... 码字不易哪。
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