我小时候有个同桌，数学总考不及格。老师讲一元一次方程，他眼神是直的。老师也急，下了课把他叫到办公室，重新讲一遍，他点头，第二天考试还是错。
老师后来不叫了。不是放弃，是真的没时间。办公室里还排着另外四十本作业。
那时候我不懂这叫什么。现在我大概知道了：那叫个性化的成本，高到没人付得起。
所有人都觉得对的事，为什么没人做
因材施教这四个字，我们从课本上念到大。没人反对它，连最保守的家长都觉得应该这样。可两千多年过去，它始终是句漂亮话。
我想了很久才想明白，问题不是大家不信，是做不到。
古代能做到的只有两种人：家里有钱请先生的，和先生只带十来个孩子的。人一多，就只能按一个速度讲。近现代也有人想办法，分快慢班、搞小班、走班上课、配导师，一轮一轮地试，最后都卡在同一个地方——钱和时间。
给一个孩子单独看病、单独开药、单独复诊，这套流程Multiply四十份，一个老师就是不吃不喝也做不完。
有研究者做过很著名的对比实验，一对一教出来的孩子，确实比大班教出来的好。这结论学界吵了很多年，学校里却没什么动静。为什么？因为那个"确实更好"的办法，贵得离谱。一个贵到用不起的好办法，跟没有是一样的。
那张账单，现在被改了形状
我第一次意识到这事真的在变，是看到有系统能根据一个孩子的答题记录，自动推断他哪个前置知识点没掌握，然后现出一道专门练那个点的题。整个过程不需要老师参与。
这听起来像魔术，但本质上不是智能的胜利，是成本的胜利。
个性化拆成四步：看清他在哪儿、给他合适的题、告诉他错在哪、决定下一步。前三步，机器现在能做了。看清靠数据，出题靠生成，反馈靠即时判定。而这三件事有个要命的共同点——做完第一份和做完第一万份，花的钱差不多。
成本曲线从一条往上爬的直线，变成了一条平的。
这就是我说的变化。不是机器变聪明了，是账单变平了。
可我还是觉得，有些东西它碰不到
我一个朋友是班主任，她跟我说过一件事。有个男孩成绩突然掉，系统提示得清清楚楚，正确率从八十几掉到六十出头。她没急着找他谈话，先去问了同桌。后来才知道，是他爸妈那阵子在闹离婚。
这件事系统永远不会知道。
我想说的就是这个。机器能看清一个孩子错在哪道题，看不清他为什么突然不想学了。它能算出正确率，算不出一个孩子愿意为谁多熬两个小时。它能回答"这道题怎么解"，回答不了"我为什么要学这个"。
有个孩子问过我，学这些有什么用。我当时卡住了。后来我想，这个问题没有标准答案，因为它取决于他是谁，他什么时候问，他那天需要听到什么。这不是知识的事，是人的事。
所以真正的意思不是机器来教孩子。真正的意思是，机器把老师从那四十本作业里捞出来，让他有时间走过去，在那个男孩旁边坐一会儿。
我唯一担心的事
出题变便宜了，批改变便宜了，反馈也变便宜了。
那么最省事的做法是什么？是让孩子做更多的题。
这条路太顺了。练习量上去，正确率上去，家长看到的报表一天比一天好看。谁都不会反对。
可我总觉得哪里不对。刷熟了的题，遇到一道没见过的还是不会。那种把题目翻来覆去练出来的顺手，和真正想明白一件事的能力，不是一回事。如果所谓的个性化，最后变成给每个孩子量身定制的题海，那不是进步，是把老路走得更顺溜了而已。
所以我想留一个笨标准：这个孩子，有没有多一点时间，用来真的想一想？
最后
我常想起那个同桌。如果他生在现在，也许系统早就在他卡住的那个点上，给他补了十道专门练那个点的题。
但我更希望的是，有个人能看出来，他那天的眼神不只是听不懂，还有点慌。然后走过去，问他一句怎么了。
机器把名单递过来，走过去的，还得是人。
