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考虑到联邦、州、地方和企业监控网络的扩展，您是否发现自己在互联网上的表达比五年前更加不自由？
嗨，HN，我是Alex Southmayd，Bloomy的创始人（<a href="https://bloomylearning.com">https://bloomylearning.com</a>）——一个为K-12学生提供AI驱动的掌握学习平台。Bloomy为学生提供AI辅导和适应性课程（目前包括数学、英语语言艺术和写作）。
<p>它是如何运作的：我们诊断学生的技能差距，为他们制定个性化学习路径，并提供符合标准的课程和一个苏格拉底式的AI辅导，帮助他们学习，而不是直接给出答案。
<p>我们的目标是用AI解决Bloom的2-σ问题（<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom%27s_2_sigma_problem" rel="nofollow">https://en.wikipedia.org/wiki/Bloom%27s_2_sigma_problem</a>）。
<p>简短的启动视频：<a href="https://tinyurl.com/bloomylearning" rel="nofollow">https://tinyurl.com/bloomylearning</a>
<p>更长的产品演示：<a href="https://youtu.be/XHvoKt6qMeo" rel="nofollow">https://youtu.be/XHvoKt6qMeo</a>
<p>家庭访问Bloomy：<a href="https://bloomylearning.com/families">https://bloomylearning.com/families</a>
<p>我最初是一名教师。我在Teach For America教授七年级的英语和写作，每天都在努力为30名有着不同需求的学生提供差异化教学。有些学生需要补救，有些需要加速，还有许多学生需要一个辅导员在旁边帮助他们理清下一步的思路。
本杰明·布鲁姆的2-σ结果——一对一辅导可以产生比传统课堂教学更好的结果——对我来说总是直观上是正确的。困难在于如何让这种关注变得负担得起，并让每个孩子都能享受到。
<p>然后，AI改变了成本曲线。当我看到像Alpha这样的学校围绕掌握而不是上课时间来组织学术时，这个模型让我恍然大悟。如果你听说过Alpha学校，那就是我们受到启发的学习模型。但我一直在思考已经存在的家庭和学校：家庭教育、微型学校、混合学校，以及大多数孩子今天所在的普通教室。
<p>大多数学生和教师在错误的分辨率上看到学习差距。他们得到一个成绩、百分位、基准分数或广泛的标准——而不是“这个学生应该学习的下一个技能”。现有的个性化学习产品往往感觉像数字工作表：它们提供大量练习，但缺乏诊断或教学。很少有产品配备AI辅导提供核心教学。
<p>Bloomy从诊断开始——我们与第三方评估集成并提供自己的评估——为每个学生创建学习路径。学生一次专注于一个技能，接受简短的课程，在适应性难度下进行练习，并在展示至少90%的掌握后才能继续前进。学习路径会根据学生的表现和我们与Learning Commons / Chan Zuckerberg Initiative合作构建的技能前提知识图谱进行更新。
<p>每个技能有三个阶段。基础营教授概念和示例。攀登阶段提供指导练习和苏格拉底式支持。顶峰阶段是一个独立的十题掌握评估，没有提示或AI协助。学生需要在顶峰阶段达到90%的分数才能晋级。如果他们遇到太多困难，将被引导到更适合他们水平的其他技能。
<p>BloomyBot不是一个空白的聊天窗口，而是一个实时、互动和观察的数字辅导员。在练习过程中，它接收活动段落或问题、问题、学生的尝试、作者的解释和相关的误解背景。它遵循一个逐步辅导的阶梯：首先询问学生尝试了什么，然后指向概念，建议策略，一起解决一个步骤，只有在学生遇到困难后才提供更重的支撑，适应并从学生身上学习。学生可以打断它，我们已经开始推出西班牙语、法语和一些其他小众语言的多语言支持。
<p>我们目前使用各种Anthropic和OpenAI模型为BloomyBot提供服务。辅导员仅限于当前课程，重定向不相关的问题，限制对话长度，并在掌握评估期间不可用。语言模型不选择课程或决定学生是否掌握某项技能。
<p>这种分离很重要。常规的“有帮助”的AI回应可能是一个糟糕的辅导回应：如果它直接给出答案，学生完成了任务但可能没有学到任何东西。我们的目标不是建立一个回答家庭作业的聊天机器人，而是将AI放入一个结构化的诊断、教学、练习、反馈和独立掌握的循环中。
<p>大型语言模型仍然可能出错，我们并不声称我们的限制消除了这一点。我们通过将BloomyBot基于已编写的课程内容、保持主题一致、记录对话以及将其从评估中移除来减少表面风险。教师和家长可以查看辅导活动，学生可以报告问题，安全信号会触发人工警报和备份审计。
<p>我们也不认为Bloomy可以替代教师、家长或人类辅导员。优秀的人类辅导员更好。我们正在测试的更狭窄的问题是，在一个有限的学习会话中，学生已经在进行的情况下，一个具有上下文意识的辅导员是否能够提供比静态的“正确/错误”反馈更好的帮助。从长远来看，问题变成了学生在某些课程方面是否能在一对一的AI辅导下表现得更好，而不是在中等或大型课堂中接受多人授课。
<p>Bloomy目前在多个环境中使用：传统学区、特许学校、混合学校、微型学校、家庭教育以及寻求额外学术支持的家庭。在马萨诸塞州的一所特许学校的早期试点中，服务于约150名6到8年级的学生，学生的平均冬季到春季NWEA MAP增长约为预期的1.8倍。这是一个观察性试点，而不是随机研究，因此我们将其视为一个鼓舞人心的信号，而不是Bloomy造成差异的证明。
<p>家长和教师可以看到学生掌握了什么，正在进行什么，以及在哪些方面可能需要支持。我们发现成年人通常不想要另一个通用分数；他们想知道本周哪些少数技能值得关注。
<p>Bloomy通过家庭订阅和学校许可盈利。英语语言艺术的费用为每位学习者每月39美元或每年279美元，写作工作室的费用为每位学习者每月19美元或每年139美元。数学计划于7月31日以与英语语言艺术相同的价格推出。学校和微型学校按学生收费，价格因学科覆盖、注册、名单管理和实施需求而异。
<p>由于儿童使用Bloomy，我们收集学习反应、进展数据和辅导对话。我们不出售个人信息，不将儿童数据用于行为广告，也不允许模型提供商在Bloomy发送的可识别儿童数据上训练通用模型。我们与Anthropic和OpenAI签署了零数据保留协议。家长和学校可以根据适用的账户或学校协议请求访问、导出、修正或删除数据。
<p>关于我的更多背景：在Teach For America之后，我为Manhattan Prep / Kaplan教授和设计GMAT和GRE课程，领导了Lyft新英格兰市场的司机招募团队，完成了斯坦福大学的MBA，并在麦肯锡领导了AI转型项目（因此当模型在今年一月终于足够好以实现我在Bloomy追求的目标时，我正好在合适的时间和地点开始构建）。Bloomy将我职业生涯中最关心的不同部分结合在一起：教育成果、学习设计、产品构建，以及将有用的技术带入人们手中。
<p>我特别希望得到家长、教师、从事儿童面向AI的工程师，以及那些构建辅导、评估或适应性学习系统的人的反馈。引导AI帮助与独立掌握之间的分离是否合理？你认为AI在教育中最大的潜力在哪里？我们的安全措施在哪些方面不足？你需要什么证据或产品行为才能信任这样的系统与学生互动？
<p>当然，我们也必须警惕许多危险和陷阱，但我相信如果我们负责任和智能地使用AI，我们可以在K-12教育中真正推动变革（这是很久以来的第一次）。