“诺曼底时刻”的AI教学：如何重塑DeepSeek的教育生态？

“你宝宝的寒假作业做完了吗？”看着假期余额不足，父母又开始在朋友圈哭了:“工作还没写完！”是的，一年一度的“赶作业对决”又上演了，但今年的剧情有点不一样——宝宝们不再抓耳挠腮，熬夜赶工作，而是悄悄拿出“神器”：AI工具，如DeepSeek！

最近，一条新闻让父母炸了锅：有些父母发现，自己家娃的寒假作业竟不是“亲生”，而是AI“代劳”。

没错，就是那种动手输入题目，AI马上给你做一篇满分作文的神器。例如，DeepSeek已经成为孩子们赶作业的“秘密武器”。作文？数学题？所有的AI都可以一键生成！

例如下面这个例子：

输入标题后，DeepSeek只用了10秒钟就描述了一篇“满分作文”。这篇文章不仅有明确的观点，而且每一段都设置了分论点，并且可以参与博览会。

在数学问题面前，DeepSeek还可以有思考、推演、验证和结论，让孩子们能够清楚地把握问题。

各大社交媒体，关于孩子用AI做寒假作业的父母讨论，逐渐形成了两派。：还有人称赞AI的力量，帮助孩子和父母省心；还有一些父母非常生气，甚至一怒之下把孩子的手机收起来。

而且作为反对派的父母，给出的主要原因是：长此以往，孩子会失去独立思考的能力，越来越依赖AI。

那不禁让人想起另外一个问题：AI时代，教育的真正目的是什么？

教育AI时代

在这个神奇的时代，AI正在努力变得更像人，而我们正在努力变得更像机器。

假如将AI大模型的训练方法与当前儿童的教育模式进行比较，你就会明显地发现这一点。

如今，我们的人类教育部门，就像一条“流水线”：由小学到中学，再到大学，一路过关斩将，最终成为“合格品”。

这种教育模式看似“高效”，其实就是把人当成标准化的“商品”，你所有的知识储备、性格特征、爱好都被“刮平”了。最后的目标是：中考，高考，拿到学历，然后挤进就业环境，抢个好位置。

结果如何？教师和学生都卷入了爆炸，学到了很多知识，却只停留在表面，真正的能力却没有培养出来。

想像一下，这些在“流水线”教育模式下长大的孩子，终于等到毕业，结果一出门，就发现AI时代来了，所有的“标准化”工作都不再需要人来做，这群孩子还是只会死记硬背，循规蹈矩，那么他们和AI竞争的方式是什么呢？在这个疯狂变化的世界里，拿什么来站稳脚跟？

说白了，如今的教育还在教孩子如何“当机器”，但是未来的世界需要“真人”的创造力。

对此，大模型的训练方法，显得更加“灵活”。

你看，AI模型的训练方法是什么？海量数据、多样化输入、不断优化迭代的目标是让它更智能、更灵活，能写诗、能画画、能和你聊天。

以最近大火的Deepseek为例，其训练方法，体现了“不拘一格”的特点。

如今的Deepseek-R1之所以能够实现与OpenAIo1相当的智能化，是因为它采用了一条“纯强化学习”的道路，所以训练成本要低得多。

简而言之，所谓的“纯”强化学习就是：

不要给出正确的答案，不要教固定的步骤，只要告诉学生“对了就奖励，错了就扣分”。这种方法让AI模型像婴儿一样，通过不断的尝试和反馈来学习。

为什么这种方法可以大大降低训练成本？由于传统的AI训练通常需要：

1、大量正确答案(积累如山的参考书)；

2、大量的人工成本(很多辅导老师)；

3、训练周期长(反复做题，考试)；

而且纯粹的强化学习，只需要两条最简单的规则：

1、如果答对了，就加分；

2、按要求思考加分；

因此，模型不需要依靠外界提供的“正确答案”，而是通过自己的探索找到最好的解决方案。你可以用最少的计算资源获得最大的学习效率。

用一句非常哲学的话来形容，就是：“万物皆允许，万物皆虚”；

此外，这种方法可以避免AI“作弊”的可能性。

在传统的大模型训练中，有些模型采用一些漏洞的方法通过测试，以实现人类设计的“奖励函数”，就像有些孩子通过“考试技巧”通过考试一样。

但是在“纯”强化学习的道路上，因为规则过于简单，模型无法通过“取巧”获得高分，只能真正提高自己的能力。

正如排除了多余的影响之后，只剩下最本质的学习过程。

内卷与破局

对比了人类和人工智能的学习方法，我们会发现现在的教育行业其实充满了“内卷”，就像那些烧钱拼算率抢人才的人工智能企业一样。

更加讽刺的是，长期以来，这种内卷，都是为了保持传统的、低效的训练方法(教学方法)。

然而，在教育行业，数据变成了题库，算法工程师变成了教师。

例如，在此之前，教育公司正在努力争取谁的老师，谁有更多的问题，谁能赢得更多的学生。比如学习和思考，人们从一个著名的线下老师开始。父母一听“名师班”，二话不说就掏钱，怕孩子输在起跑线上。

猿人辅导和作业帮也不甘示弱。他们直接高薪挖名师，甚至把一些老师打包成“明星老师”，让学生和家长追着报名。但问题是名师只有几个，成本还是贼高，复制起来也没那么容易。

让我们谈谈题库。当时大家都觉得题目越多，学生练习越多，成绩自然就上去了。猿人辅导建立了一个“猿人题库”，号称有大量的话题。从小学到高中，学生可以随时随地刷题。

作业帮不甘落后，直接做了一个“拍照解题”。学生做不到的问题，一拍就能得到答案，简直就是“救命神器”。但是时间长了，大家发现题目差不多，光靠堆题是没有吸引力的。

抢学生更热闹。作业帮助“拍照解决问题”节省了一大波客户，然后导致他们进入付费课程。猿人辅导也不差。他做了一个“猿人搜索问题”和“猿人口算”，用这些工具应用程序吸引用户，然后慢慢转化为付费学生。

学习和思考，直接线下开店，靠口碑和推送团队拉学生。但问题是抢用户的成本越来越高，广告成本和流水一样，但是效果越来越差。

那时，教育公司之间的竞争简直就是“烧钱对决”。为抢客户，大家都拼命打折，什么“1元课”？、“9元课”满天飞，甚至赔钱赚钱。

但是这样做下来，每个人的产品和服务都越来越相似，父母和学生看谁便宜就选谁，没有忠诚。

更让人头疼的是，成本越来越高，名师的工资、广告费、技术研发都在烧钱，各大机构的收入都被压死了。最终政策发生了变化，比如“双减”，很多企业不得不裁员或者转型。

说白了，在AI出现之前，教育行业就是一个“拼资源，拼钱”的游戏。直到AI大模型的出现，这个行业才被带来。新的概率，这样才能让教育公司看到新的出路。

帮助大型模型

AI的出现，到底给教育行业带来了什么突破？

除上述“拼师资”外、在“拼题库”内卷困境之外，传统教育在AI出现之前，还有一个很大的问题：人类教师的生理上限。

老师再有活力，每天都要教那么多学生，难免会有状态下降的时候。

据老局一位做过雅思老师的朋友说，他之前上过暑假班，一个月上了300多个小时，每天最后几节课都很累，所以越晚越容易崩溃。

如果遇到一位可以24小时随叫随到的“个人家教”，遇到任何问题都不厌其烦地回答呢？

在ChatGPT出来之后，大模型似乎做到了这一点。

在生成式AI的帮助下，在线教育公司、传统教育培训公司、硬件制造商和大型互联网制造商看到了他们在教育领域的巨大潜力，开始盯上AI学习机。在内卷教育行业，他们终于抓住了一根救命稻草。

一个典型的例子，有百度的小度。 Z30学习机，猿人辅导的小猿学习机，科大讯飞的AI学习机等等。

目前市面上的学习机价格从1000元到5000元不等，但也有一些高端商品，价格直接超过1万元。比如科大讯飞的学习机，在JD.COM的销量已经超过10万。 。

就功能而言，这些学习机实际上是相似的，主要是帮助学生批准作业，给出一些个性化的学习建议等等。

然而，这波学习机的热度并没有持续多久，很多家长开始抱怨。很多人认为，这些叫AI旗号的商品，更像是“割韭菜”的智商税。

比如福建福州的一位学生家长说，当时买学习机的时候，他反复对比了几个品牌，最后选择了一个一线品牌。使用后发现错题、错答案和一些功能需要二次收费。“直播间的主播吹得天花乱坠，AI学习机的价格是9000元。没有父母的指导，我还是觉得不可或缺。”

也有家长反映，花几千块钱买的AI学习机，作业批改一塌糊涂。比如一个按规则填数的问题，答案明显没有写错，字迹也很清晰，但是被圈出来判错了。“据说可以拍学校做的试卷，自动收录错题，可以拍完之后识别得一塌糊涂。”

由于这种糟糕的情况，社交媒体上“防雷”“不要被学习机割韭菜”的声音越来越大。

说白了，生成式AI刚出来的时候，所有的学习机都差不多，没有明显的区别，技术壁垒也没有那么高，智力更是一言难尽。这几乎成了所有学习机器的“普遍问题”。

更让人费解的是，很多人认为AI可以带来“教育平等权利”，让孩子摆脱内卷。结果呢？这些学习机会总是卖几千或者几万。这不是平等权利吗？显然是加重内卷！

在DeepSeek出现之前，这种对“AI教育”的质疑终于有了转机。

未来的DeepSeek和AI教育

说白了，以前的AI 学习机器的方法，之所以被称为“割韭菜”，主要是因为这些学习机的大脑——大模型本身的能力不好。

更好的大模型，比如GPT-4o，不仅不能使用，还需要掌握一定的提示技巧，才能充分发挥模型的真正潜力。普通父母和孩子怎么会有能力？

DeepSeek问世后，学生、父母和各大教育公司都发现，一个智商强大、可靠、容易获得的AI，对教育的提升是如此之大。

据网易有道(NYSE:DAO)内部评估数据显示，DeepSeek-在有道K12测试集中，R1的准确率高达88%。

高途还表示，在客户产品方面，如果知识点下沉到初中、小学，高途高中数学评价的准确度将从之前最佳情况的74%提高到90%左右。DeepSeek-R1的准确性将更加明显地提高，并且可能接近真人的状态。

得益于如此强大的性能，好的未来，网易有道，云学校，中公教育，猿人辅导，编程猫，读书郎等一批教育机构密集接入DeepSeek，因此，业内人士甚至称之为“教育AI真正的诺曼底时刻”。

更重要的是，DeepSeek除了强大的性能外，还是开源的。开源模型最大的优点是可以当地部署，很多孩子可以在当地的硬件上方便地学习和训练各种东西，比如练习听力、学习外语或翻译。

如果结合当地的个人小数据，培养出专属的私人教育模式，那么一副智能眼镜和一部智能手机似乎可以成为每个孩子的“AI导师”。

但是，尽管如此，目前的DeepSeek，在教学中仍然没有完全取代人类教师。

除了老生常谈的AI“幻觉”问题，更重要的一个原因是，在真正的教学过程中，经验丰富的教师通常会在其他教育理论中掌握一些不存在于书本或“隐性知识”。

这些“不标准”的知识和经验，甚至带有一些“土办法”和“老油子”的色彩，都是人类教师在长期教学实践中一点一点探索出来的。

它可以是解决问题的具体思路和学习方法，但简而言之，这些内容通常更多地存在于这些“老师傅”的心中，或者偶尔口头表达。

而且这些知识，正是打开AI和人类的关键区别。

就目前而言，单词、公式、定律，这些东西都是“结构化”的知识，AI的效率在这些地方完全碾压了人类。

但是，一旦涉及到隐性、非结构化的东西，如教学思路、学习方法等，AI往往表现得并不理想。

事实上，教育这件事，毕竟还是一件特别看“人”的事。

毕竟，自从互联网普及以来，世界上大多数知识对于普通人来说几乎没有门槛。然而，仍然有许多学生在学习中遇到困难，他们无法学习。

而且人类教师的意义，就是找到正确的方法，发现学生到底有缺点，有优点，以后因人施教。

那是一个冰冷的AI暂时做不到的事。

或许，未来最理想的教学状态，就是在AI的效率与人类的经验和直觉相结合之后，找到一个平衡——把技术变成桥梁，而不是终点。

本文来自微信微信官方账号“星海情报局”（ID：作者：星海老局，36氪经授权发布，junwu2333)。

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