那么，几千年后的今天，这种“因材施教”还能实现吗？说实话，要遇到一个像孔子这样的老师，实在是太难得了。要遇到像子路、冉有、公西华这样的学生，也太难得了。此话怎讲？首先，孔子身为一位老师，他了解自己的弟子，也有耐心根据他们自身的性格进行答疑解惑。而现在的老师们太忙了，一个班又有四十多个学生，不可能对每一个学生进行个性化的指导。其次，现在有很多学生都羞于向老师们主动提出问题，不像子路、冉有那么直截了当。这些学生即使听课听得一头雾水，也宁愿回家后在书本中寻找答案。课堂上的这些疑惑得不到及时的解答，越积越多，最后都变成了他们的错题。一道错题可能代表着好几种疑惑的存在，“解惑”变成了“解错题”。我们知道，一张卷子上每个人的错题都不一样，错误原因也各不相同。老师在课上讲解错题时，只会讲大家错得多的题目，讲是讲了，却无法帮每位学生分析错误原因。很多学生订正了答案，却依然不知道自己错在哪里，更不用说那些老师没讲的错题了。考完试以后，老师也是继续用平常的方式上课，不会根据每位学生的考试情况为他们“私人订制”新的课程。
但是，机器人在这方面就做得很好。不仅能抓住每一个学生们的错题，还能根据他们各自的错题，为他们制订新的学习计划，真正做到了因材施教。比如国外有“聊天机器人”（Chatbot），这种结合了人工智能技术的线上学习能够很好地找到学生知识结构中的薄弱点，根据学生们在学习过程中产生的疑问，为他们制订个性化的学习计划。在美国的Summit公立学校，Chatbot已经能进行基础的课程辅导，它能像真的“1对1”老师那样，根据学生对课程内容的掌握能力来调整工作、课程的进度，学生可以按照自己的节奏来进行学习，并对薄弱之处反复练习，大大减少了错题“滚雪球”的可能性。
国内也有类似的教学方式。我们知道国内已经有很多线上教育，但是能做到“因材施教”的却不多，大多数还停留在观看老师的线上教学视频，然后完成练习这一阶段。实际上这种学习方式和在校学习没什么两样，只是上课时间、地点更为灵活了而已。但是当线上教育结合了人工智能，就更能发挥出线上教育的优势。人工智能的“长处”在于对大数据进行分析，它能够结合用户的特点，按照算法进行处理。也就是说，通过获取学生的相关数据，它也能分析得出每个学生的长处、短处，从而进行更有针对性的练习。国内的教育机构在这一方面也并非没有尝试。松鼠AI的创始人栗浩洋提出了“智适应教学机器人”的概念，尝试着研发人工智能自适应学习引擎。它能通过人工智能技术来了解学生的学习情况，检测出学生的思维模式与学习方法，并对学生进行测试，找出学生的易错题，再给学生调整之后的学习内容，简直就是为学生们每个人定制了一个人工智能教师。这听上去好像很厉害，但这真的有效吗？
也许你听说过这样一场教育界的“人机大战”：“松鼠AI”与真人教师分别给同等程度的中学生上4天的课，最后来了一场测验。而令人吃惊的是，“松鼠AI”教出的学生成绩远远超过了真人教师的学生成绩，在平均提分上，人工智能以36.13分超过了真人教师的26.18分。人工智能到底有怎样的“魔力”，能帮助学生提高这么多分？其中一点很重要的原因，就是“松鼠AI”把知识点拆分得很细（也就是“纳米级”分解），通过学生在系统中一步一步测试，机器会不断地给出未知的题目，来诊断学生的问题到底是出在哪个知识点上。举个例子，比如小明在做英语卷子时错了一道“代词”相关的题目，系统要找出题目做错的原因。由于系统中的结构化的知识图谱划分得很细，机器就可以测出来是人称代词不会，或是物主代词不会，还是反身代词不会。如果是人称代词不会，那么机器又可以通过题目，测出你在哪一种人称代词的哪一种用法中有了问题，小明只需要针对这一个小的知识点进行练习就可以了。这样，机器给出的题目都是根据每个学生的能力进行制定的，每一个学生做到的题目都是不同的，生成的学习报告也是不同的。以前学生们在“题海战术”中苦苦练习，却未必能找到自己尚未突破的知识点。而现在通过机器，学生们能很快找到自己的问题所在，并能获得相对应的练习。
“松鼠AI”的“人机大战”
在不远的将来，人工智能将真正担起“解惑”的任务。机器不仅能直接、迅速地为学生解答疑惑，还能分析学生的错题，并根据学生的情况制定新的学习内容。这种精准的查漏补缺能将学生从题海战术中拯救出来，更高效地“补短板”，这些也正是“上大课”的老师们无法做到的。
