[EP44中文版]Jason Green|20年教育人，如何带领“以教学法为核心”的 AI 公司生长

Hello 大家好，欢迎来到教育AI智造者播客。

在开始之前需要做一个声明，这是一期在2025年7月份录制的播客。由于伊伊子个人时间安排，一直没有发布。英文转录中文，虽然有AI协助，但是也花费了不少时间。过去了将近半年，时间不短不长，在AI非线性的加速进步下，可能很多条件和场景都发生了变化，不过我相信好的内容可以超越时间，better late than never.：）

在这一期节目里，我们想直面一个在教育圈、AI 圈都被频繁提及、却经常被“讲歪”的问题：如果 AI 正在改变教育，那么到底是“教学被自动化了”，还是“教学终于有机会被重新理解”？

这是一个看似抽象、但对每一位教育者、产品设计者、创业者都极其现实的问题。因为今天你所看到的大量“教育 AI 产品”，正在悄悄把一个危险的前提当成共识——只要生成更快、效率更高、内容更个性化，学习就会自然发生。

但事实真的如此吗？

我邀请到的嘉宾是 Jason Green —— Your Way Learning（前身 Link）的创始人兼 CEO、沃顿 MBA、宾夕法尼亚大学教育学院（Penn GSE）校友，同时也是《Blended Learning in Action》的合著者。

但比这些头衔更重要的是： Jason 是一个从学习者、教师、一线实践者，一路走到系统设计者的人。

他并不是从“AI 能做什么”“模型有多强”出发，而是二十多年反复围绕同一个问题打转：为什么有些课堂会让学生被点燃，而有些课堂却让他们一点点消失？

在他的故事里，有一个反复出现的场景：他小时候在课堂上经常“掉线”，并不是因为不聪明，而是因为讲授式教学从一开始就不适合他。真正让他理解知识的，往往是同伴的一句话、一次讨论、一次共同推演。后来，当他在高中做导师、在课后项目中陪伴学生时，他一次又一次确认了这件事：问题从来不在学生，而在课堂结构本身。

也正因为如此，当生成式 AI 出现、教育行业集体兴奋时，Jason 的反应并不是“我们终于可以自动生成教案了”，而是一个更冷静、也更锋利的判断：如果 AI 只是帮我们把原本就有问题的教学流程“加速”，那它并没有改变教育，反而可能固化了问题。

在这期对话中，我们一起深入拆解了几个很少被同时放在一张桌子上讨论的问题：

• 为什么许多看起来“很先进”的 AI 教育产品，并没有真正改变学习的发生方式？
• 为什么传统意义上的教师培训（PD），在学习科学层面本身就存在结构性矛盾？
• 什么是 “pedagogically trained AI”——以及为什么这不是一句营销口号，而是一条非常难走、却极其重要的产品路线？
• 当生成式 AI 进入课堂，为什么 Agency（主导力） 会同时成为学生和教师最关键、也最容易被忽视的能力？
• 在教育巨头林立、政策高度复杂的现实中，一家坚持“教学法优先”的 AI 公司，究竟如何思考未来五年的生长方式

如果你是一位老师、教研人员、校长、教育产品经理、EdTech 创业者，或者你正在反复问自己：AI 到底是在帮我减负，还是正在悄悄重塑我作为教育者、设计者的角色？那么这一期节目，会给你一个不轻松、但非常清晰、也极其落地的视角。

🧭 内容大纲

1️⃣ 引入：当我们谈“教育 AI”，到底在谈什么？

• 多数 AI 教育讨论，停留在“效率”和“生成”
• 被忽略的问题：学习是如何真正发生的？
• 本期核心主线：AI ≠ 教学替代，而是教学结构重组

2️⃣ 嘉宾原点：一个“在课堂里经常掉线”的学生

• Jason 小学到大学：在讲授式课堂中频繁失联
• 真正的学习，发生在同伴的一句话、一次讨论里
• 第一个关键洞察：问题不在学生，而在学习环境

3️⃣ 一线冲击：当导师，看见系统性学习失败

• 在高中做导师，面对高年级却低阅读水平的学生
• 从“想读法学院”到“必须改变课堂”
• 教育使命的形成：不是补救学生，而是重构体验

4️⃣ 教学法觉醒（无理论阶段）

• 用乐高、音乐、项目唤醒“被判定为不参与”的学生
• 第一次直观理解：非传统学习方式 ≠ 降低标准
• 关键感受：投入感先于成绩发生

5️⃣ 理论补全：Penn GSE 与学习科学

• 建构主义、学习者中心框架如何“把点连起来”
• 从直觉走向可复制、可迁移的教学语言
• 教学不是技巧，而是系统设计

6️⃣ 项目式学习的真实验证

• 数学×创业、语音×音乐、阅读×身份认同
• 学生放学后冲向校车去学习中心的瞬间
• 核心结论：学生会用行动回应好的教学设计

7️⃣ 关键转向：从学生到教师，从 pedagogy 到 andragogy

• 设备进校≠课堂改变（电脑锁在柜子里）
• 真正的杠杆在教师：改变一个老师，影响一代学生
• 引入成人学习法：教师也需要“做中学”

8️⃣ 生成性变革模型：为什么教师培训总是失败？

• 与 Stanford 学者 Anita Ball 博士合作
• 反思 → 内省 → 理念生成 → 尝试 → 行动研究 → 内化 → 生成
• 传统 PD 的致命问题：自己就违背学习科学

9️⃣ 教育公平：隐藏课程与阶层化学习方式

• 工人阶层 vs 精英阶层课堂的根本差异
• 在 AI 时代，“信息输入—信息输出”迅速贬值
• 真正的不公平：谁被训练成“思考者”

🔟 PACC 框架：把公平做成学习结构

• Personalization（个性化）
• Agency（主导力）
• Connectivity（连接）
• Creativity（创造）
• PACC ≠ 体验升级，而是未来生存力的分配机制

1️⃣1️⃣ Your Way Learning：使命没变，但路径倒过来

• 疫情后教师处在“勉强浮在水面”的状态
• 不是再给培训，而是把教学法直接嵌进工具
• AI 的真正价值：把“最难的教学决策”变得可用

1️⃣2️⃣ 教师在驾驶位：为什么 prompt 不该交给老师学

• 写 prompt 本身是技能门槛
• 教学已经够难，不能再加一层技术负担
• Your Way 的选择：把 prompt 做成有支架的体验

1️⃣3️⃣ 系统一致性：AI 不能是“拼盘”

• 学校 / 学区 / 州标准的复杂现实
• 随机使用 ChatGPT = 系统碎片化
• Your Way 的定位：系统级一致性引擎

1️⃣4️⃣ Penn GSE × Your Way：AI Foundations 课程

• 为非技术背景教师设计
• 五周自定进度 + 即学即用
• 最关键模块：AI 驱动的差异化教学

1️⃣5️⃣ 最难的问题：巨头竞争下的五年未来

• AI 教育仍处早期，会经历“去泡沫化”
• 技术会变，教学法不会
• 最终胜出的，是真正改变学习方式的产品

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💡 就像 Jason 在这期播客里反复强调的：问题不在工具，而在结构。

他用了二十年时间发现，真正阻碍学习发生的，从来不是学生不够聪明，而是课堂的设计本身就违背了学习科学。

同样的道理，也发生在今天很多人使用 AI 的方式上。 很多人用 AI，就像传统课堂里的"讲授式学习"——看起来在用，ChatGPT 也打开了，prompt 也写了，但工作方式并没有真正改变。这次效果不错，下次却不稳定；今天调通了一个流程，明天换个场景又得重头来过。

表面上在用 AI，实际上还是在"碰运气"。这不是你的问题，也不是 AI 不够强大，而是缺少一套可复用的使用结构。

🎯 AI Builders 解决的核心问题是：如何把 AI 从"偶尔有用"变成"可设计、可复用的系统"。

这门课由课代表立正和鸭哥两位藤校博士主讲，已经持续迭代了两年多，在 Maven 上评分 4.9/5，累计学员 2000+。

它不会教你"怎么写出更好的 prompt"，而是带你建立一套 Builder 方法：

• 不再依赖零散对话，而是能主动设计 AI 在工作流中的位置
• 不再被工具牵着走，而是建立起一套清晰的判断结构：哪些该交给 AI，哪些需要人来定义边界
• 不再停留在一次性 demo，而是能把 AI 稳定、可控地放进真实工作里，长期运行、持续迭代

课程包含八个实操项目，带你在一次次上手中，建立起可迁移、可复用的使用框架。

🌟 更重要的是，你会加入 Superlinear AI 社区。

这是一个由 3000+ 来自 OpenAI、Google、Meta 等公司的学员组成的实践社区，沉淀了 300+ 真实落地项目。

在这里，你看到的不是"又学会了一个新工具"，而是很多人真实记录：

• 有人为了鼓励妈妈学英语，做了一个 Translator + AI Tutor，每天真的在用
• 有人用 AI 自动化抓取和筛选工作岗位，10 分钟内处理 150 条信息，把原本要花几个小时的重复劳动直接放进了自动化流程
• 有人帮家人做了助听 APP，不是 demo，而是已经跑了几个月的真实产品

这些项目的共同点是：它们不是一次性的炫技，而是被稳定地放进了日常工作流，能够长期运行。

就像这期播客里讨论的生成性变革：不是听一次培训就能改变，而是在真实任务中做中学、在行动中迭代。

📚 如果你已经开始用 AI 提效，AI Architect 课程会进一步把视角拉到系统层面。

很多人做 AI 项目时，会不自觉地被"用什么模型、什么框架"拖进细节里。项目能跑，但注意力也在这个过程中被消耗完AI Architect 课程想做的，是带来一次彻底的角色转变。课程配套的 Builder Space 平台，一站式解决了开发环境搭建与应用部署问题，你能绕过琐碎的基础设施搭建，直接进入核心问题的设计。

真正的变化在于：你不再纠结"怎么写代码"，而是把注意力放在真正重要的事情上：

• 这个系统要解决什么问题？
• 成功的标准是什么？
• 如何调度 AI 像一个团队一样协作？
• 系统如何随着模型迭代和需求变化持续演进？

就像 Jason 在播客里说的：AI 的真正价值，是把"最难的教学决策"变得可用。

AI Architect 做的，就是帮你建立起一套属于自己的 AI 架构思维，让你在这场 AI 的长期演进中，始终站在主动的位置。

🎁 播客听众专属福利：

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--------------------相关词介绍-------------------

教学法对齐（Pedagogical Alignment）指教学目标、学习活动、评估方式与学习科学之间的一致性，而非工具堆叠。

成人学习法（Andragogy）成人最有效的学习方式是“在真实任务中做中学”，而非听讲。

教学支架（Scaffolding）在关键节点提供支持，让学习者完成“刚好够难”的任务。