5月20日消息，網易有道CEO周楓於網易有道2020年Q1季度財報發佈之際，在其個人微信公眾號上發佈了《超越傳統教學：名師互動大班》一文。繼業界普遍採用的雙師大班模式後，文中首次提出“互動大班”的創新教育模式。
周楓表示，從直播大班到雙師大班，教育模式的創新使得教學變得更加高效，但是目前K12大班教學產品設計也存在自主探索與被動聽講、掌握程度與教學進度、個性化教育和標準化教育三方面的核心問題。因此，為了既能解決傳統大班教學中存在的矛盾，又可以在商業模式和教學效果中找到平衡點，他提出了一個新的教育產品模式——互動大班模式。
他認為，互動大班模式使得在線教學變得更加集約化，也更有效率：通過對AI、網絡實時通信、自動化判題、交互設計等技術手段，解決同樣的教學挑戰，從而超越傳統的直播大班/雙師大班模式。周楓判斷，互動大班未來可能超越線下大班或小班的教學效果。
以下為文章全文：
“只要具備良好的學習條件，絕大多數學生都能學到學校所教的一切。”（Benjamin Bloom，《人類特性與學校學習》，1976）
學習中的個體差異是如何造成的？
有人學習好，有人學習差；有人學習快，有人學習慢……這是社會的認知常態。許多人已經默認了這樣的結果，並且給出了一個看似能説服別人的回答：因為每個人能力不同。
但我們也能觀察到這樣的現象。通常而言：在城市中接受教育的孩子，會比在鄉村中接受教育的孩子學習好；出身教師家庭、書香世家的孩子，會比父母從事其它職業的孩子學習好。
著名教育心理學家Bloom就認為，孩子學習效果不好，能力或者天賦並不是最主要的因素，“在具備良好學習條件的情況下，大多數學生在學習能力、學習效率和學習動機方面會變得非常相似[①]。”
換句話説，這是教學的問題，而不是學生的問題。
好的學習：不僅有名師
Carroll曾經提出一個學校學習的模型，指出時間是學習中最重要的一個變量[②]。學習程度就是學生有效用於某一學習任務上的時間，與掌握該任務所需時間之比的函數[③]，即學習程度=f（有效學習時間/掌握所需時間）。
基於Carroll的模型，Bloom提出，只要對以下變量加以注意，絕大多數學生都能掌握學校教的一切：
1． 學生的既有知識、技能（認知準備狀態）
2． 學生的學習動機程度（情感準備狀態）
3． 教學在多大程度上適應於這個學生？（教學策略與質量）
所謂“好的學習”，就是在經驗豐富、策略靈活的名師教學基礎上，輔以豐富的、有感發力的情境創設，引導學生的自主探索，從而實現知識的底層建構和遷移，縮短掌握該知識所需要的時間；同時，在課堂中通過溝通互動、合作共學，保持學習專注，增加學生的有效學習時間。
“好的學習”對教學設計有極高的要求。
“好的老師”必然是“好的學習”的基礎，所以有道一直堅持“同道計劃”，堅持尋找最優秀的老師。在名師的指引之上，“好的學習”還需要有自主探索的互動過程，需要智能化、個性化的教學與服務。
超越傳統教學
互聯網教育的出現，極大改變了教育資源不均衡的現象。現在，無論孩子身在何方，通過互聯網，頂尖清北名師的課程都已觸手可及。
這就是有道正在探索的創新產品模式：名師互動大班
從直播大班到雙師大班，教育模式的創新帶來了許多可喜的變化。名師講學，講的更清晰易懂了，掌握知識所需時間縮短了；輔導督學，滿足了個性化學習、線下學習的需求，有效的學習時間增加了。總的來説，往“高效教學”又近了一步。
但K12大班教學中，對以下兩個矛盾的解決依然是有限的：
1． 班級授課制這一應用最為廣泛的教育模式，與受教育者個體差異之間的矛盾
2． 在線教育的遠程性導致的弱場景感、弱監督性，與中小學生需要強場景感、有力監督的矛盾
由此帶來了K12教學產品設計中的三個根本張力：自主探索與被動聽講、掌握程度與教學進度、個性化教育和標準化教育。這些張力的存在，與K12學習內容的性質（比如數學中，一些知識點是否掌握非常關鍵），以及K12階段學習者的生理和心理狀態（比如更低年齡的學習者注意力週期較短），以及人類大腦的認知本能都有關係。
傳統大班在優良經濟模型和覆蓋所有教學場景上做不到兼顧，魚和熊掌不可兼得：大班在經濟模型角度上雖然最佳，但由於教學場景的侷限，某些課程（比如數學和編程這樣的內容上），遠程情況下要做到“掌握”，就會有困難。以往，教學機構往往轉而通過小班或者1對1來解決這個問題，把產品設計問題轉為依靠人的靈活性的問題，這又必然會帶來經濟模型上的巨大挑戰。
那麼，有沒有一種新的教育產品模式，既可以解決傳統大班教學中存在的矛盾，又可以在商業模式和教學效果中找到平衡點？
這就是有道正在探索的創新產品模式：名師互動大班。
從單向輸出到雙向互動
互動的基本涵義，就是從老師單向輸出-學生單向聽講，轉向名師有效引導-學生自主探索的雙向過程。互動的最終目的，是在老師的引導下，在保持專注的過程中，實現對既有知識的遷移和新知識的掌握。
在此基礎上，我們提出了互動大班的教學模式。互動大班是雙師大班的升級，在包含雙師大班所有元素（直播、主講與輔導老師）的前提下，增加了智能化的機器輔助互動環節，其中包括結構化、個性化的練習與探索。
互動大班模式有3個核心特徵：
1. 結構化、個性化的練習與探索；
2. 智能化機器輔助
3. 課後與課上的練習環節的高效配合
l 結構化、個性化的練習與探索實現沉浸式課堂。
傳統的雙師大班課中老師經常會通過“聽懂了的同學刷一波666“來判斷學生的掌握；而在有道精品課採用了互動大班模式的小學數學課堂，老師會根據學生的注意力的特徵來設置課程節奏。
例如在立體圖形的教授過程中，老師會在基礎知識的講解之後，增加學生對立體圖形的觀察環節（學生可以轉動3維立體圖形建立空間認知），以及小的互動評測題目。通過一系列結構化的互動題，老師對學生是否真的掌握有了更精細的洞察，並且在此基礎上靈活調整後續教學層次和節奏。
l 智能化機器輔助提升教學效率。
目前，有道小圖靈的互動大班編程課實現了教學直播系統和編程操作系統無縫切換。在圖形編程課中，學生在一個知識點後隨即進入編程操作系統。該系統以由淺入深的闖關模式，讓學生完成階段教學後的個性化實戰演練，並在每個關卡都實現了實時的自動評分。
一方面，這些多維的評分讓學生的掌握能夠得到清晰的判斷；另一方面，這些數據也供我們課後輔導老師提供個性化的教學指導。
l 課後與課上的練習環節高效配合。
例如，我們用智能筆打通了學生整條學習鏈條。課堂中的過程作答結果、課後的作業練習、階段的模考測評都是學生的“雙向反饋”：一方面，學生通過反覆的練習鞏固知識；另一方面，隨着學習數據積累，一個更加清晰的學員畫像進一步幫助我們的“雙師”進行教學的迭代和創新。
通過這些智能化的產品設計，有道名師互動大班做到了傳統大班教學做不到的東西：
1.在大班課裏，實現了學生的自主探索
2.在線上課裏，依然保證了學生的學習專注力
3.在線上大班課裏，實現了教學進度與學生不同掌握程度間的平衡
而這三點，恰恰正是Bloom提出的三個影響學習效果的重要變量：認知準備狀態、情感準備狀態、教學策略與質量。
從課中到課後：智能化的產品鏈條
課後是不可或缺的學習鏈條中的一環。傳統在線教育的一大缺陷，就是無法像線下的學校一樣，可以有效跟蹤課後的學習效果。在這種情況下，雙師大班模式應運而生。雙師模式在一定程度上解決了課後學習的問題，但是，它也同樣面臨傳統大班的困難：一位輔導老師如何才能兼顧幾百名學生？
想象一節口語課程結束後，有200位學生都覺得自己的口語需要練習和得到糾正；又或是一節作文課後，有200位學生都完成了一篇作文，然後紛紛拍照發給輔導老師，等待老師的批改。
即使是最細心的輔導老師，也無法處理這麼多的需求。但在有道的互動大班中，依託於智能化的產品鏈條，在線下場景裏，學生依然可以實現自主探索和個性化學習。
比如我們的英語作文智能批改功能：學生用智能筆寫完作文後，無需拍照，作文內容就會同步到系統裏；他只需在手機上點擊提交，就可以即時查看AI老師的批改結果。
還有我們的英語口語智能糾音功能：學生不再需要錄製語音發給輔導老師，只需使用有道app練習口語，系統就能自動點評和糾正。
教學模式再升級
互動大班並不是對原有線上大班的替代，而是在原有的雙師大班模式之上，重要的產品升級。互動大班會有效覆蓋大量新教學場景，本質上是更集約化，更有效率的手段：通過對AI、網絡實時通信、自動化判題、交互設計等技術的深挖，綜合這些方面近30年的進展，來解決同樣的教學挑戰，從而對傳統的直播大班/雙師大班模式實現了超越。
在未來，互動大班甚至可能超越線下大班或小班的教學效果。因為在保證學生專注力和實現個性化教育上，互動大班有機會可以做得更好，可以讓學生得到更多高質量的探索與輔導過程，抵消掉遠程教學中教學者在親密度和場景感知上的劣勢。