（文章來源：人人都是產品經理）

時下的人工智能教育是社會的一個熱點、甚至是一個風口。那人工智能教育到底是什么呢？

從兩個賽道的劃分，顯而易見人工智能教育有兩種不同的教育模式。但，不管是第一個賽道的K12人工智能教育，還是第二個賽道以STEAM教育著稱的人工智能教育，他們都圍繞著學生與學習。換句話說不管任何形式的人工智能教育都無法脫離學生與學習兩者的關系。

從經濟學上來講，一旦供需失衡，整個市場就會產生動蕩以至經濟下行。同理，教育失衡，人才培養、人才供應就會出現問題。也不妨從比較實際的假設來看，假如個性化的學習或者機器的教學比教師教授來得更有效率，能取得更好的成績，那這個更私人化的機器或許就會讓教師“失寵”，那對學生有人生意義的啟發和引導的任務，教師還能夠繼續嗎？

同樣，從長遠來看STEAM的人工智能教育，STEAM教育的風口必將催生越來越多不同形態各式各樣的入局者。現在假設，每位學生都有機會接觸很多不同類型的產品，那人工智能知識會不會像現在移動互聯網的信息一樣，碎片化、內容參差不齊。而，對于辨別力還不是很敏捷的中小學生來說，人工智能的哪些知識是值得學習的、哪些是沒必要深入的，我想他們可能分辨不出。

所以，人工智能教育的本質還是教育，教育就必須得圍繞學生與學習。不管是AI時代的AI教育也好，或者是未來時代的未來式教育也罷，學生與學習之間的關系都是永恒的，是學生就一定得學習，要學習就要把自己當做學生。由此，本文將從7種新的學習方式，來聊聊新的學習方式對學生學習有何影響。

何為新的學習方式，顧名思義就是跟傳統學習方式有差異的地方，而傳統的學習方式就是我們耳熟能詳的以應試為主的先教后學再考、題海戰術、千人一面的PPT的教學方案、唯分數唯成績論的學習。反觀，一直以來推行的素質教育，以先學后教再測的翻轉課堂、慕課，以千人千面的個性化學習，以資源共享、網絡協同的雙師課堂教學模式為代表的所謂新型的學習方式。

除了應對應試教育的個性化學習方式之外，當下的素質教育、人工智能教育還需哪些學習方式才能夠在教學模式、教育理念上進行變革呢？或許，還有這幾個學習方式需要我們關注，游戲化、社交化、協作型、問題式、自主型、探究型、項目式等7個。其中，可根據學生與學習的關系，將上述學習方式劃分成學習心理、群體心理、教學心理這三類，依次對應：游戲化、自主型；社交化、協作型；項目式、探究型、問題式。

對此，游戲化的學習體驗，相信能夠引起學生的關注、興趣、向往。諸如：現在的少兒英語、少兒編程、早教等產品很多都利用游戲化的元素，結合游戲通關的機制來觸達用戶。自主型，顯然是讓學生有權利選擇自己感興趣的事物進行學習，而在應試教育體制下，學生的選擇余地并不大，他們除了為考試而學習外，做其他事情似乎得不到父母支持，甚至被受限。

團隊的形成或許正是這一流程，想想學生們參加的競賽為什么大多是團隊式的，從政府頂層設計的目當然是促進學生之間協作的教育目的，但要是從學生的角度來看，其實是因為比賽是競爭式的，所以需要站隊，結伴而行。這也就是為什么學生們要尋求參賽團隊的根本原因。

顯然，團隊存在的目的不單純是為了在氣勢壓倒一切，競爭意識是觸發形成團隊的因子。而團隊的真正建立，是要經歷一場甚至多場賽事的磨合，才逐漸清楚哪些人適合這個團隊，團隊中的每個人依依適合什么角色，扮演什么角色才能夠發揮他們各自的競爭力。

所以，在實際的教學中，實際的創作過程中，我們應該教授他們將人工智能的知識深入到實際場景中，在實際的環境中發現應用最關鍵的問題，發現產品最本質的問題。也就是應對每一個項目、每一份作品、每一個應用時，需圍繞應用最核心的部分，多多質疑，多多提出問題，多問為什么，以使來反復校正自己的對應用的認知。

正如前面提到，當AI產品越來越多樣，越來越雜亂時，學生怎么辨別出哪些東西該學，哪些不該學。我想，此刻的答案應該是，學那些離我們實際場景最近，對實際應用最契合的知識。反觀，現在編程教育、人工智能教育，它們離掌握實際的人工智能技術、應用到底有多遠呢？希望引發你的質疑。