第179部分

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如我的播放量佔優，這說明他們的課程模式設定有問題。

我不是搞教育專業出身的，知道自己的實力。如果單論教學能力，我肯定不如麻省理工那些教授。在面對面的互動授課情況下，他們的教學質量當然會超過我。而現在在影片課領域被我反超了，那隻能說明他們對影片技術的應用上，沒有揚長避短。”

顧莫傑給了一個鼓勵的眼神：“繼續說下去。”

可汗喝了口櫻桃汁，繼續說：“首先，傳統影片授課的最大缺陷，就是完全側重於‘教’，而非側重於‘學’——那東西是站在授課教師的角度上安排的，不是站在學生的角度上安排的。老師說了，就天然覺得學生懂了。哪怕實際上學生沒懂，面對一個錄好的影片也沒法發問、提出質疑、提出討論，只能照搬接受。

當然，影片教學也有比普通教學節省成本的地方。除了可以讓一個老師的教學成果被無數倍地複製、讓更多學生聽到之外，它還可以確保重複聽、選擇性聽。走神了、或者一次沒聽懂的內容，學生可以把進度條往回拉。重複多聽幾遍，多少也能加深一些印象，有助於掌握。

我摸索的這套影片課程技術，已經不同於youtube上曾經的簡單播放了，而是充分結合了您和傑夫辛頓教授聯合發掘的‘深度學習演算法’——我的影片內容推送是帶有一定的智慧性與學習性的，設定了相對複雜的多個影片樹狀與網狀交叉推送結構。

打個比方，一個知識點，如果學生沒學懂，在做影片最後留的習題時答錯了。那麼我會讓學生點選其錯誤的症狀——比如正確答案是a，而他選擇了b，那麼我就會跳轉到一段‘b為什麼是錯的、你之所以會選這個錯誤選項，是因為哪一個知識點掌握得不紮實’的小影片上。同理如果他錯選的是c，那麼也會另外跳到一段解說影片上。

為了實現這些目的，我的公開課影片都比較短小。我不會和麻省理工或者哈佛商學院的課那樣，非要設定成一個影片長達45分鐘甚至1小時，作為一堂課。我的一堂課也許只有15分鐘到20分鐘。但是足夠把兩三個小知識點講透徹，最後留習題。全部做對了就沒必要再聽。做錯了那就選擇性跳轉到你之所以錯的那部分。

我認為這才是真正的因材施教，讓學生把時間和精力都花在他們還不懂的東西上面。而不是無論他掌握到了何種程度，都得浪費時間把45分鐘一堂的課從第一分鐘聽到最後一分鐘——那是在浪費學生的生命。”

從平鋪直敘的流水賬式影片，變成根據知識點的掌握情況，具體問題具體分析地推送，這裡面的智慧上升程度。可不是外行人所看到的那一星半點。

對於可汗的推演，顧莫傑立刻感受到了這個技術設想背後的巨大前景。

或許後世的網友，對於大資料和雲端計算應用氾濫時代的“猜你喜歡”、“同好作品推送”之類的功能見得太多了，覺得這些都沒什麼難的。連某點都會推個同，連那些專做盜…版的瀏覽器都會打出“給的再多、不如懂我”的口號。

加之這些打著同好智慧推送口號的推廣。實際上往往被競價排名給汙染了，做成了半吊子的注水豬肉，所以國內的網民就更不覺得這些推送演算法有什麼牛逼之處了。

但是事實上，如果可以不被塞錢加塞進來的那些垃圾資訊汙染，一個成熟的內容篩選推送演算法，對於一個內容提供方網站來說，是一種極大的提升使用者黏性助力。

比如，如果一個站的“基於深度演算法的大資料推送”實打實做好，書友是不該喊“怎麼又書荒了”，哪怕再小眾的需求，至少也應該被系統自動篩選出可以看的、喜歡看的作品。而不是直接按照分類和標籤粗暴篩選，結果弄到一堆臭不可聞的標題黨。

如果一個音樂或者影片網站在這方面做得好，理論上可以提供更契合使用者口味的書單、雲音樂歌單、影片推送列表……

資料爆炸的時代，“得到知識”這個需求已經不再有稀缺性，但是“不受知識垃圾干擾、直擊主題地找到你真心要的資料與服務”，開始變得奢侈起來。

有效率的檢索，比囤積固態知識重要得多。只有死記硬背的舊時代行將被淘汰者，才會以後一種形態做人。

想明白了這一切，加上自己本身重生時帶來的那強烈的核心價值觀，顧莫傑感覺到一陣獸血沸騰。

可汗這個專案，贊助得值。

顧莫傑目光何等敏銳，欣喜之餘，直切時弊地追問：“可是，你說的這些，靠目前影片網站的技術應該還沒法完美實現吧，很多設定