Moonshots #233: Joe Lamont 访谈全文转录 — Alpha Schools 如何用 AI 让学习速度翻倍

嘉宾：Joe Lamont — ESW Capital/Trilogy CEO，Alpha Schools 创始人 主持：Peter Diamandis — XPRIZE 创始人，Abundance360 创始人 节目：Moonshots with Peter Diamandis #233 时长：94 分钟 来源：YouTube 观点提炼：深度分析与编者观点

1. 开场与嘉宾介绍

时间: 00:00:54 - 00:03:20

Peter: 女士们先生们，欢迎来到 Moonshots。今天我们要讨论教育的未来以及 AI 在教育中的角色。这不仅关乎 K-12（从幼儿园到高中），也关乎大学教育，还有技能再培训——AI 的快速发展很快会要求每家大公司都开始做这件事。

这是我们在 Moonshots 上一直大声疾呼的话题。具体来说，中学和高等教育正在辜负我们，辜负我们的孩子。它没有为近期做好准备，更不用说中期了。今天我们要深入了解一个叫做 Alpha Schools 的新教育模式，我是它的粉丝，它获得了一致好评。我们还要讨论 AI 驱动教育的利与弊。

今天加入我们的是 Alpha Schools 的领导层——Mackenzie Price 和 Joe Lamont。Mackenzie 是 Alpha Schools 的联合创始人兼 CEO，这是一个围绕"两小时学习模式"构建的 K-12 项目，由她帮助开创。在创办 Alpha Schools 之前，Price 在贷款行业工作了 17 年，同时也在 Trilogy 工作过。她是斯坦福毕业生，心理学学位，当她看到自己的孩子开始对学习失去热情时，她开始质疑传统教育。我还很自豪，Mackenzie 是 Abundance360 的成员。

Peter: 接下来是 Joe Lamont，ESW Capital 和 Trilogy 的创始人兼 CEO。他是一位亿万富翁企业家，正在积极资助和扩展 Alpha Schools，同时还担任校长——我觉得这太不可思议了。他通过收购和系统化软件公司积累了财富，现在他把这套方法论应用到教育领域。

首先，欢迎你们。感谢你们的服务，因为你们很少看到非常非常成功的人回头来做 K-12 教育。这里面没什么大钱可赚，纯粹是在做好事。所以非常感谢你们投入其中。

Joe: 是的，当然。

2. 美国教育现状：令人震惊的数据

时间: 00:03:21 - 00:08:26

Peter: 我想先分享几张幻灯片，展示一下美国教育的现状。情况不太妙。

美国高中生在阅读、数学和科学方面处于历史最低水平。12 年级学生中，只有 35% 达到或超过阅读熟练水平，这比 1992 年的 40% 还要低。只有 22% 的高年级学生数学达标，只有 31% 的人科学达标。而这是在一个数学、科学和阅读对我们来说至关重要的世界里。

另一方面，关于大学教育，有一些同样令人不安的数字。2010 年，75% 的美国人认为大学对孩子很重要，现在这个数字从 75% 降到了 35%。与此同时，我们开始看到大学破产。自 1980 年以来，学费增长了 893%。当我们在把其他一切都去货币化和民主化的时候，大学成本却在上升。更要命的是，今天大学毕业生是失业时间最长的群体。这是不可持续的。

Joe: 我都不知道从何说起，除了说这是一幅非常令人失望的画面。今天有一半的高中毕业生，他们掌握的数学水平相当于 99 百分位的三年级学生。这是一个非常令人不安的统计数据。但我认为它确实指出了一个事实——学校没有为孩子们准备好面对近期的未来，更不用说在 AI 时代这个世界会变成什么样。

Mackenzie: 这就更加关键了，我们不仅要确保年轻人在学术上有足够的知识成为出色的批判性思考者，还必须给他们灌输所有未来需要的其他生活技能，让他们能够适应这个新世界，跟上步伐，甚至走在人类知识前沿。

家长们带着小孩来找我们说：“在这个时代，学校到底应该是什么样子？10 年、15 年后它应该提供什么？“这就是 Joe 和我每天都兴奋地要去面对的挑战。

Peter: 数据显示，Alpha School 只用每天两小时的学术教育就能提供完整的学术课程。你们的学生学习速度大约是普通学生的 2.5 到 3 倍，同时仍然在全国排名前 1% 到 2%。我看到的一些数字显示，Alpha School 毕业生的平均 SAT 分数是 1410，而全国平均水平大约是 1024，大约低了 400 分。

Mackenzie: 实际上，Peter，让我纠正一下。1410 是我们整个高中学生群体的平均分——从高一到高三。我们高三学生的平均 SAT 分数是 1535。我之所以觉得这很重要，不仅仅是为了炫耀我们的学生有多优秀，而是真正要展示和突出，当学生获得掌握式（mastery-based）辅导体验时，取得优异成绩是多么容易——这就是这种教育模式所实现的。我们相信任何学生都有能力在阅读、写作、数学和科学方面达到第 99 百分位，并且能够在 AP 考试中取得出色成绩。

当然，最美妙的部分是，这并不需要整天被锁在课桌前，再加上晚上几小时的家庭作业才能获得这些成果。我们真的找到了如何利用技术在极短时间内交付这些令人难以置信的学习成果。

3. 学习科学：40 年前我们就知道答案

时间: 00:08:26 - 00:11:03

Joe: 回到分数和学术方面。作为校长，我这周刚开了一个会，学生们在做模拟考试。高一学生今年的目标是 SAT 最低 1410。有些人作为高一生已经超过了 1500，你可以想想当你谈论"哇，想想这为他们高中剩下的时间打开了多少空间"的时候意味着什么。

但除此之外，我们是怎么做到的？40 年来，我们一直知道孩子可以以 2 倍、5 倍甚至 10 倍的速度学习。有一整个学习科学（Learning Science）领域很少有人知道，但它已经存在 40 年了。斯坦福、牛津或哈佛的教育研究生院一直在研究孩子是如何学习的。

在我上高中的时候，Bloom 的"两个西格玛”（Bloom’s Two Sigma）是一篇里程碑式的论文，讲的是所有的孩子都可以学习，都可以达到前 2%——你在 Alpha 的数据中就能看到这一点，40 年后的今天。

所以，我们做的就是把这些知识应用到实践中。之所以以前没有被实施，是因为如果你读那些论文——过去 40 年大概发表了 10,000 篇——它们都说孩子可以学得这么快，但不幸的是，这在"一个教师站在教室前面"的模式下行不通。

我三年前成为校长后意识到的一件事是：每个家长都希望孩子以他们自己的方式接受教育，因为我们不知道还有其他方式。当我和一些学习科学家坐在一起时，他们会说：“我们已经知道 40 年了，教师站在教室前面是最糟糕的教学方式。“我当时想：“哇哇哇，我们喜欢房间里的这些人好吗？“美国的每个家长都认为教师站在教室前面是最好的教学方式。

从根本上说，我们必须教育家长，向他们展示这种基于学习科学的新方式。我们知道这是如何运作的，我们了解从最佳教学方法到大脑化学的一切。但对家长来说，他们知道的就是他们经历过的，就是他们成长的方式。所以你会看到这种代际级联效应。

4. Alpha Schools 的五大维度

时间: 00:11:04 - 00:18:45

Peter: Joe，我听你讲过你所说的"让学校比我们上过的学校好 10 倍的五个维度”。请你再讲讲，因为我觉得"能够把某样东西做好 10 倍"这个想法，你通常不会用在学校上面。

Joe: 当 Mackenzie 和我一起工作的时候，我们坐下来说：学校 100 多年没变过了，如果我们要从头创建学校，让孩子们为 AI 时代做好准备，从第一性原理出发，你会怎么做？

第一个也是最重要的——孩子必须热爱学校。 如果我们要让孩子在学校待十几年，他们应该爱上学。我们真的在衡量这件事——超过 90% 的学生说他们喜欢学校。我们每周调查，过去一年我们还加大了力度：问他们"你愿意去上学还是去度假？“40% 到 60% 的学生说他们宁愿去上学而不是度假。

我校长任期的高光时刻是——暑假前六个月，三分之二的 Alpha High 学生发了一封邮件说：“我们不想放暑假，你能不能让学校继续开放？“你绝对不会看到我在高中时代请求上暑假课程。

想想看，当我们建企业的时候，都想打造一个人们热爱来上班的组织。但那些同样的人看着自己的孩子说"学校就是这样的”——你不应该喜欢学校，学校就应该是痛苦的。我们有这种关于学校的倒退心态。所以这个第一原则是核心，一切都是从它往下游流淌的。

第二个维度是孩子应该以 10 倍速度学习。 我们花了三年时间建造了这个引擎，基本上把所有学习科学和 AI 导师——不是聊天机器人——结合起来。如果你把生成式 AI 和学习科学结合起来，为每个孩子在任何水平上生成个性化课程计划，这些孩子可以以 10 倍速度学习。

Peter: 这是自建还是外购的技术？

Joe: 我们从使用现成的应用程序开始，然后在它们周围构建 AI 包装层。现在我们基本上有了这个平台叫 Time Back（还时间）。我们也使用一些同类最佳的第三方应用，比如 Math Academy——它是最好的数学学习应用。我们在这个平台上投入了超过 1 亿美元。我们今天拥有的是一个学习引擎，它教授 K-12 的知识基本上比坐在教室里快 10 倍。

第三个维度——生活技能。 因为孩子们两个小时就能完成学术学习，剩下的时间怎么办？我们教他们各种宝贵的生活技能：领导力与团队合作、讲故事与公众演讲、创业与金融素养、社交与关系建设、毅力与努力工作。下午就是各种精彩的、基于团队的超级有趣的工作坊。

我们有五年级学生在经营餐车和 Airbnb 作为他们的创业工作坊。我们有一个 Alpha High 学生今天刚向《Nature》提交了她的研究，历史上没有高中生在《Nature》上发表过论文。

第四个维度是重新定义成人在课堂中的角色。 我们的老师——我们称他们为"导师”（guides）——不需要花时间创建课程计划、讲课、批改作业和家庭作业。顺便说一下，我们没有家庭作业。他们唯一的工作就是专注于激励和情感支持——对孩子保持高标准，同时提供高水平的支持和辅导。

第五个维度是品格、文化和同学。 这些孩子被培养成什么样的人？他们被什么样的人包围？

5. 走进 Alpha：一天是怎样的

时间: 00:18:45 - 00:24:39

Peter: Mackenzie，你能不能为正在看这个节目的爸爸妈妈和孩子们更深入地描述一下——你到了学校，体验是什么样的？

Mackenzie: 这是个好问题，因为人们就是不理解一所学校能让孩子在周末哭着说"为什么我们要在周末休息？为什么不能一周上七天学？”

我觉得人们经常以为，AI 学校就是机器人终结者，反乌托邦，反社会化的孩子。但事实完全相反。实际上发生的是，这种模式让孩子们有更多的时间彼此互动，以及和学校里的成人互动。

你走进学校，首先感觉更像是一个 WeWork 共享办公空间，而不是传统教室。

一天的开始，我们的孩子聚在一起做我们所说的"无限启动”（Limitless Launch）——想象一下给孩子的 Tony Robbins。这是他们一起完成某种挑战性的、通常是体力性质的体验，我们开始融入一些成长心态策略和练习。

然后他们进入两小时的核心学习时段。这是学术时间，孩子们在电脑上学习。关键区别在于——每个孩子得到的是一对一的、在他们的水平和节奏上的互动，处于我们所说的"最近发展区”（zone of proximal development）——课程不会太难让他们关机，也不会太容易让他们无聊。每 30 分钟休息一次，有时间伸展和玩耍。

到午饭时间，他们就完成了学术课程，剩下的学校时间就是这些超级有趣的工作坊。从 5 岁的孩子学习攀岩 40 英尺的攀岩墙或在深水区游泳，到高中生在外面真正创业做大事。

6. 重新想象学校的物理空间

时间: 00:24:39 - 00:30:38

Dave: 我想更好地想象一下这个类似 WeWork 的学校，因为你一说我就想到了那些小椅子排成行、折叠桌、前面有讲台，一排一排的教室——全是浪费的空间。现在你说不不不，把那些全扔掉。但它也不像我们的办公室，它必须更像学校一些。它到底是什么样的？

Mackenzie: 想象一个非常舒适的环境。今天早上我在我们幼儿园和一年级的教室里。有些孩子在站立桌前，因为他们发现自己喜欢边动脚边学习。有一组孩子坐在桌子旁，旁边有一个导师和他们一起工作。

我最喜欢的——每次走进教室都能看到——有个孩子躺在豆袋上，脚靠着墙，电脑放在膝盖上。你可能会想：“那个孩子在干嘛？“让我告诉你他在干嘛——他知道他能完成他的任务并达到目标，他已经赢得了那种放松学习的特权。

激励是 Alpha 文化中非常重要的一部分。我们建立了各种不同的激励模型，从赢得在小帐篷堡垒或摆满毛绒玩具的小隔间里学习的特权——这就是乐趣。

Joe: 我们的学校从小规模开始——25 个、50 个孩子。孩子们需要户外活动，事实上，我们的学生每天有一个半小时的非结构化户外自由活动时间。

工作坊也很不一样。我这周在我们的中学，他们在做一个非常棒的乐队音乐课，但他们是在组建一个摇滚乐队。在这个过程中，他们还学习市场营销、品牌建设和混音，以及演奏乐器。你不会看到我们的孩子像传统音乐课那样全都在吹竖笛。

Salim: 我在麻省理工教书，也在哈佛和斯坦福教一点。在英国上学的孩子到大学时比美国教育的孩子整整领先一年。他们可以利用这一年提前拿大学学分，或者花一两个学期去创业。如果你说的是学习速度提高 10 倍，高一的 SAT 就到 1400 分，那到大学时可能比那还领先一年。

Joe: 关于英国的观点——我们有世界上最优秀的学习科学家团队，令人惊讶的是他们大多来自英国。英国的学术成绩一直在上升，而美国一直在下降。很多原因在于这些人在过去 15 年里把学习科学的概念融入了课程。我们现在把这些放到我们的平台上，让每个人都能受益。

在我们的高中，学生花四年时间做一个热情项目。我们有一个高三学生正在筹办一场百老汇音乐剧——这将是第一个全部由青少年制作的音乐剧。她从"我需要在 TikTok 上找歌手"到音乐版权，到如何填满一个场馆——所有的销售和营销——她把她对戏剧艺术的热爱变成了年复一年的实际项目。

7. “导师"而非"教师”：如何招到对的人

时间: 00:30:39 - 00:36:04

Peter: 我好奇你们怎么找到导师的。非常高兴 Alpha 要在我的家乡圣莫尼卡开一所学校了。你们怎么招导师？他们的背景是什么？他们只是不传统的老师，还是在别的学校最顶尖的教师？

Joe: 从商业角度来说——学校不能规模化的最大问题是你受限于教师。传统学校对一个好老师的要求有五点：你必须是领域专家，你必须善于教孩子，你必须能够联系和激励学生，你必须善于与家长打交道，你必须善于处理行政工作。

你去问任何一个 HR 人员，他会说这个岗位描述太复杂了。这些是不同的技能，很难在一个人身上找到所有五种。在教育界，我们解决这个问题的方式居然是——少付钱给他们。然后我们说：“天哪，没有人来应聘这份工作。”

所以如果你要重建这个系统，任何 HR 人员都会说：“简化岗位描述，或者多付钱，或者两者都做。“这正是我们在 Alpha 做的。前两项——学科专业知识和如何教孩子——我们不需要，因为 AI 导师和 Time Back 软件会做这些。第三项，你必须能联系和激励孩子——这是我们要求最大化的。

Mackenzie: 大约一半的导师来自传统教学背景。这些人通常非常出色，热爱与孩子共事，但意识到传统系统注定会失败。我们有一位导师是 2020 年佛罗里达州年度最佳校长，在当了 14 年校长后，她被吸引回到 Alpha，因为她渴望回到课堂，直接影响和互动孩子。

大多数导师来自不同的背景。他们不会对传统教学世界感兴趣，但他们是激励方面的专家——来自职业和大学级别的体育教练和运动员（想想体育运动中包含多少激励和生活技能培养），来自企业和高管背景。他们的共同点是：我想要积极影响、激励和联系孩子，成为他们的导师。

当然，按照 Joe 的观点，我们采取了与传统教育相反的策略。我们相信，任何愿意全身心投入到与下一代共事中的人，都值得得到好的报酬。所以我们的导师起薪是六位数。 这就是为什么我们能够吸引到非常有才华的人。

8. 80,000 人申请：导师的多元背景与传统教师的转型

时间: 00:36:04 - 00:46:13

Joe: 给大家一些数据——我们有 80,000 人申请导师职位。在幼儿园阶段，我们的师生比是 5-6 比 1。原因是在阅读启蒙方面，我们的应用程序还没完全成熟。一旦孩子会读书，我就能教他们数学和其他所有科目。但 4 岁孩子的检测，AI 还不够好，我们认为还需要 18 个月。

Mackenzie: 让我补充一个妈妈的视角。除了阅读，想想幼儿园——我们希望孩子感到被爱和被欢迎，希望那些带着好奇心和兴奋走进学校的孩子能保持这种状态。我们的幼儿园孩子学骑自行车，作为团队一起完成 5 英里的自行车赛。

我刚跟一位导师聊天，她说有个孩子在骑自行车方面感到很挫败，但这位导师知道他喜欢动物，所以她拿着一只毛绒袋鼠，跑在他旁边说：“你能跑得比袋鼠还快吗？”

Dave: 当你谈到专家的时候，另一个基本技能是教年轻人如何学习。当你看到四年级的学生在做珠宝生意、建山地自行车公园、做百老汇戏剧或心理健康 App——你到哪里去找一个在这些方面都是专家的老师？相反，我们的导师的技能是：我们会一起去学习如何成为某个领域的专家，帮你联系这个领域的专家。

Joe: 随着孩子年龄增长，我们提高师生比。青少年到了一定年龄会说：“哇，大人太多了，给我点空间。“在商业模式上，我们把这笔钱从导师那里拿出来，投入到下午的工作坊中。我们有前 NBA 助理教练、Jermaine O’Neal 在教中高中课程、前奥运选手。因为激励非常重要——这些孩子会为这些教练和运动员做任何事。

Dave: 即将到来的事情也给你们一个真正的先发优势。MIT 的整个大学课程几年前就上线了，但完全萎缩了，因为通过浏览器自学太无聊了。接下来要来的是互动式 AI 版本，它会有你最喜欢的个性。AI 版本可以是任何声音、任何个性——可以是沙奎尔·奥尼尔变身为数学老师。

Joe: 我们有一个模式，中学生可以选自己的虚拟形象。在 AP 世界历史课上，他们都选成吉思汗。如果他们不学习，成吉思汗就对他们吼。孩子们爱死了。

Peter: 当你从传统教育背景招人时，显然有一个过渡期来适应这种新模式。平均需要多长时间？

Mackenzie: 在我们的招聘过程中，最后一步是让他们到学校待一段时间进行观察和实际工作。有趣的是，到了这一步，最常见的淘汰原因其实是传统教师。原因是他们不愿意跳进去和孩子们互动——传统教师太习惯于站在前面或站在后面指挥。

但那些通过我们流程的传统教师，很快就能适应。关键是帮他们记住，他们的工作不再是教学术。你走进我们的学校，不会看到导师坐下来教孩子怎么进位——相反，他们在帮助孩子培养"学会学习"的技能。

今天在幼儿园教室里，我看到几个孩子——当他们达到一个学术目标时，会给一个导师在看的秘密信号——摸鼻子。这意味着"我达成了一个学术目标”。然后开始什么呢？准备好——无声舞蹈派对。五秒钟的舞蹈派对，足以让孩子兴奋起来说：“好，让我去完成下一个目标。”

走进一个教室，你可以看到两个 7 岁的男孩坐在一起，但每个人都在做完全不同的东西。一个 7 岁的孩子在做代数，而他旁边的朋友在做乘法表。这就是个性化学习的美妙之处——它不是孤立的，不需要让超前的孩子跳级去和大孩子一起坐，更不会被学校说"你太超前了，放慢一点”。

9. 掌握式学习 vs 计时制学习

时间: 00:46:13 - 00:51:39

Dave: 在学校里，你要么在乎成绩，要么不在乎，没有中间地带。如果你在班上名列前茅，你就进入了那些对 GPA 竞争激烈的群体——他们最终去了 MIT 和哈佛。然后你想：“我在这方面竞争不了”，就全力投入篮球队。大多数孩子其实两方面都能做得很好，但同伴压力把他们分到了非常不合理的桶里。在你们的学校里一定完全不同。

Joe: 在学术方面，这就是计时制（time-based）和掌握式（mastery-based）系统的区别。我们所有的孩子都会掌握他们年级水平的材料——在标准化测试中每个级别都得 100 分。

如果你问 Alpha 的家长：“你的孩子能在德州 STAAR 考试中得 100 分吗？“不到 10% 的家长会说"当然可以”。但如果你问 Alpha 的学生，95% 都说能。因为在掌握式系统中，你不掌握当前的内容就不能升级。AI 导师会一直给你个性化课程直到你掌握。

在计时制系统中，决定学术成功的两件事是 IQ 编码和"大五人格"中的尽责性编码——你是不是一个勤奋的人。这只占市场的 10%，90% 的孩子做不到。在掌握式系统中，每个人都可以。

如果你问一般的 Alpha 学生，这不关乎智商，而关乎努力。这就是为什么我们把软件叫做"Time Back”——它会直接告诉孩子：“你还差 17 小时”、“你还差 5 小时”。它把一切从"我不够聪明"或"我没有能力”——这种对孩子有多大伤害——变成了"好吧，我还差 5 小时就能掌握并得 100 分了”。这是在自信和韧性方面的巨大释放。

Peter: 我要为所有在听的人说一下。传统学校模式是你从 100% 分数开始，每答错一题分数就下降。传统游戏模式是你从零分开始，每学会一样东西分数就上升。这是完全不同的激励系统。

Joe: 想想这个学习引擎——大家都说"这些 AI 导师好糟糕”。但想象一下为每个孩子生成个性化课程：基于你要教他们什么？他们的知识图谱（knowledge graph）是什么——他们知道什么不知道什么？他们的兴趣图谱（interest graph）是什么——Taylor Swift 还是成吉思汗？然后实际考虑认知负荷理论（cognitive load theory）——大脑的化学，你有多少工作记忆槽位，需要多少次重复才能存入长期记忆。

AI 可以生成一个个性化课程，确保准确率在 80% 到 85%——不太容易也不太难。99% 准确率时你没在学习。任何游戏设计师都会告诉你，如果低于 66%，孩子就会因为太难而放弃。所以你可以想象这个为每个孩子精确定制的无尽个性化内容流。这就是为什么你可以以 10 倍速度学习。

10. 屏幕时间的好与坏

时间: 00:51:40 - 00:56:35

Peter: 让我问一些困难的问题。你们在要求家长信任更多的屏幕进入课堂，与此同时正有一场针对儿童屏幕时间的反弹。你怎么跟那些不想让孩子整天对着电脑的家长说？你们能不能确保孩子不会跑去玩 Minecraft？

Joe: 这些都是非常合理的担忧。我们是这样看的：我们相信有好的屏幕时间和坏的屏幕时间。 如果你能以 10 倍速度学习，它释放了剩下的时间来做所有这些精彩的工作坊和生活技能——这个权衡是值得的。Alpha 有些家长说"我是零屏幕时间家庭”，但他们说如果我的孩子真的能在两小时内完成六小时的学术内容，下午去做所有这些精彩的事情，这个权衡是值得的。

另一个维度——如果你在学校给孩子 ChatGPT，90% 的人会用它来作弊。 聊天机器人就是作弊机器人。所以未经管理的 AI 是坏的。在我们的早晨学术时间，我们不启用聊天功能。即使在我们的环境中，就算是最好的孩子，他们都会用它来作弊。

但我们告诉孩子的是：如果你在早上使用聊天功能，你可能在作弊；但如果你在下午的生活技能工作坊中不使用它，你可能在失败。那个要做音乐剧的学生需要帮助。所以这是一种双重意识。

至于我们的 AI 使用，有两个维度。一个是生成个性化课程——这是生成式 AI 的部分。另一个是视觉模型（Vision Models）——AI 在监视屏幕、指导你。

我们基本上会把屏幕流式传输到视觉模型。我们现在每个孩子在 AI token 上花大约 1 万美元，因为 AI 在看着屏幕说：“看，孩子，你在滚动浏览、猜答案"或者"当你答错时你不听解释就跳到下一题”。它在指导孩子养成好的自驱学习习惯。

这就是为什么教育科技不是解决方案。 教育科技只是 10% 的答案。每个人都说要教育好一个孩子，你需要一个有动力的学生，然后把他们放在正确难度的课程里。教育科技把第二部分做得很好，但你怎么做到"有动力的学生"那部分？对我们来说就是——把时间还给孩子。完成了课程，你就能去做工作坊。如果你不正确使用应用程序——跳过或猜答案——你就不能在两小时内完成。我们屏幕角落有一个"浪费计量表”，上面写着：“兄弟，你在浪费 50% 的时间。”

Dave: 太不可思议了。那些视觉模型大概一年前才出现，你们已经部署了。1 万美金一个孩子确实是很大的 token 用量，不过那会降低 10 倍。

11. AI 监控与闭环数据循环

时间: 00:56:35 - 01:01:40

Joe: 我们会把它降低到设备端运行。说实话，三年前我们刚开始时，我们真的让人类在晚上看视频做标注——“这是好的学习，这是坏的学习，孩子们在做什么？他们切换到另一个屏幕问 ChatGPT？在玩 Minecraft？“你必须训练模型，就像特斯拉的自动驾驶一样。

我们的衡量单位是 XP。一个 XP 等于一分钟专注学习。孩子们知道 AI 在判断——“这是不是一分钟的专注学习？如果是，你得到学分。”

Dave: 打个比方——如果你教过足球或网球，想象一下你能看到每个孩子的每一步并说"那一步应该向左而不是向右”，同时通过耳机给每个人一对一指导。那支球队会直接起飞。视觉技术通过 AI 做到这一点——这在世界上是全新的。它在教练领域和在屏幕监控教学中一样有效。

Joe: 回到数据部分——我们是世界上唯一拥有闭环数据循环的。它就是孩子版的强化学习。 我们的学习科学团队提出一个想法，说"好，让我们实施这个新想法看看”——他们把它放进去，生成课程，孩子们做课程，你衡量学习效果——“这种方式教孩子更好吗？“然后他们可以看到基于标准化测试结果的分数，然后调整学习方式。

具体例子：八月份，我站在所有家长面前说：“我们有了新的数学课程，K-12。孩子们将在少 20% 的时间内学到更多。“八周后第一期结束，我说：“好消息和坏消息——4 年级到 12 年级，我们碾压了，超过了 20% 的指标。K 到 3 年级，不行。孩子们在路径中迷失了——我们给了他们太多自由。所以我们要在接下来八周改变这一点。“现在我可以告诉你，我们已经回到正轨了。这种科学，就是学习科学，就是小步迭代科学。

Dave: Peter 和我去采访了 1X Robotics 的 Bert Bornick，他在家用机器人上有完全一样的东西——收集每一个动作，所有数据回传，经过每晚的学习过程重新训练模型。你们在教育中有完全一样的东西。

Mackenzie: 想想体育中花多少时间研究比赛录像来改进。但这在学术学习中从来没有做过。要么你擅长学校要么你不擅长——然后就到此为止了。我们实际上给孩子指导，告诉他们最好的方法其实是慢下来，读解释，看视频，然后花时间看题目再回答。

这部分真正把学习的主动权放到了孩子手中，给了他们一种主人翁感。他们开始看到：“我可以变得更好，我有提升的能力和主动性。“这真的改变了一个孩子看待自己的方式，这就是魔法所在。

12. 颠覆的阻力与微型学校扩张

时间: 01:08:43 - 01:12:46

Salim: 我们经常看到的一件事是——当你在传统环境中尝试任何颠覆性的东西时，免疫系统会攻击你。你们是否正在被传统系统攻击？

Joe: 我一直在想——你能不能改造一所现有的学校，还是必须像 Alpha 一样建一所新学校？答案是：如果你听到这个推介觉得喜欢，你就会来 Alpha 信息发布会。所以纽约的 Alpha 信息发布会有一千人参加。所有不喜欢这个信息的人就留在你原来的学校。

确实有两类人——有些人说"我想要，但必须别人先试”。每个人都想来 Alpha，但当我们开新城市时——一旦 Alpha 有了一百个人，所有人都想来。没有人想当前 20 个。 这是关键。

Peter: 我们来谈谈你们怎么开学校。你在圣莫尼卡开了一所，刚在圣巴巴拉开了一所。典型流程是什么？

Mackenzie: 一般来说，我们把这些叫做微型学校——从大约 25 个学生开始。我们有个概念叫"创始家庭”——如果你是创始家庭，你可以帮助创建开校班级。你可以让你孩子最好的朋友进来，你可以选择——我觉得教育有一半取决于你和谁一起经历教育过程，他们是在把你向上拉还是向下拉。

Joe: 这是 Mackenzie 的故事。她联合创办 Alpha 的时候，她醒来说"我要去找 20 个人来围绕我的孩子”。坦白说，我是个落后者。Mackenzie 花了两年才说服我来 Alpha。我上的是天主教学校，不太喜欢，差点因为逃学被开除，大学辍学了——但我的孩子要上天主教学校。我当时觉得这学校太奇怪了。

但她做的就是我们现在称之为"创始家庭"的事。在每个城市，你都需要同样的东西。因为奥斯汀做得好并不意味着圣莫尼卡或旧金山或纽约就自动行。核心增长方式是去一个城市，找到第一批说"好的，我加入"的家庭。然后这些家庭去招募其他家庭。

我总说家长让孩子转学需要两样东西：一个他们信任的成年人的推荐——在他们城市的一个家长；以及看到学校里一个孩子做到了他们的孩子做不到的事情。 不管是热爱学校还是学术成绩还是什么——他们必须看到这两样东西，然后他们才会行动。

13. 商业模式与规模化的挑战

时间: 01:12:47 - 01:20:37

Salim: 你们用加盟模式还是自己拥有所有学校？

Joe: Alpha 是 100% 我们自己运营的，没有加盟。我们 100% 控制质量。但 Alpha 是高端私立学校——设计之初就是价格不是问题，很贵。

有了 Time Back 平台，我们正在基于它建造一系列其他学校，它们是不同的模式。我们发布了 Texas Sports Academy——下午全部是体育。我们发布了天才学校（Gifted & Talented School），给那些热爱学术的孩子——如果你问他们"什么能让你更爱学校？“他们说"更多学术”。这些孩子学习速度达到 5 倍，8 年级就能到 1500 SAT。我们有荒野学校、蒙特梭利学校。一旦你有了这个两小时学习的魔法，你就可以开始说"下午应该做什么？”

Peter: 政府和教育部门是什么反应？

Joe: 我要做 20 年，Mackenzie 也是。公立学校方面我觉得是第二个十年的事，不是第一个十年。现在全部是私立。Texas Sports Academy 用的是德州刚拨款的 10 亿美元教育券——家长每月只需付 300 美元。

在公立方面，Mackenzie 在 10 个州申请了 10 个特许学校执照——10 个被拒，除了亚利桑那给了一个虚拟的，不是实体学校。学校董事会的人真的说出过这样的话：“我被放到这个世界上就是来阻止你们这样的人的。“这就是免疫系统。

私立学校市场是一个 500 亿美元的市场。对于那些想要选择加入的家长，他们可以。我们很乐意进入公立领域——只要他们邀请我们，但在特许学校方面我们已经放弃申请了。

Mackenzie: 教育部长 9 月份花了一天时间在德州的 Alpha。我们从公立教育界收到了很多兴趣，但真正的问题是——你愿意改变整个学校日的模式吗？如果学术只需要两小时，剩下的学校日你做什么？你愿意改变教师的角色吗？

我觉得现在我们得到很多关注的部分原因是，我们可能是世界上被讨论最多的学校，因为我们在为"什么是可能的"提供灵感。我收到家长的来信，他们在家庭教育环境中实施了很多我们做的事情。

Peter: 有什么不完美的地方吗？你们担心什么？让你晚上睡不着的是什么？

Joe: 第一，你的普通家长听到这些，觉得这完全是疯狂的，肯定不是真的。教育家长这是真实的、这不是骗局是一个巨大的工程。

第二，作为校长我担心的是——怎么在保持质量的同时扩大规模？每次开新校区、每个新导师，怎么确保同样水平的爱校、学术表现和生活技能？

第三，AI 成本——我每个孩子花 1 万美元在 AI 上，这必须降下来。如果明天有人按下开关说每个家长都想来——我们满足不了。

然后最大的问题是——我有 20 年，我们要建 10,000 所学校，很棒。但怎么触达 10 亿孩子？ 如果激励是头号问题，引擎部分相对容易。但当我不控制学校日的时候，怎么激励孩子？最大的激励是还给他们时间——如果我有 6 小时给你 4 小时回来，我就有了最重要的激励。但对于那 10 亿孩子，他们的学校不会给时间还回来。

所以你会看到我们正在与世界上最好的激励专家合作——我们有世界上最好的游戏设计师，2026 年会发布。我们与一些最大的网红合作，把激励和学习打包在一起。

14. 药品级试验：说服全球政府

时间: 01:20:37 - 01:22:23

Salim: 你们有没有跟其他国家的政府谈过？

Joe: 是的，我们到处都有需求。但政府方面我们发现全球都一样——如果国家有私立模式，你肯定能在私立方面获得市场。但教育部长们全球都在"观望”，直到有更戏剧性的证据。我并不反对这一点。

Peter Attia（著名医学博士）的女儿就在我们学校。我和他比较过医学级测试与教育——在教育领域，我们把东西推给 5500 万孩子，却没有随机对照试验。没有百万用户级别的"这真的有效吗？”

我很想做的一件事是——随着我们获得所有 Time Back 规模化的数据——做一个百万学生的随机对照试验。药品级试验，让所有人都能说"这不是骗局，这真的有效”。我们需要这种证据，因为教育领域有很多糟糕的学习科学需要被纠正。我相信证据和药品级试验可能是绕过那些阻力的方式。

15. 面向未来：技术变革与乐观主义

时间: 01:22:24 - 01:33:42

Dave: 我想知道你们怎么应对技术变化的速度。如果你从一批 6-8 岁的孩子开始，计划他们 18 岁毕业，但在中间的 12 年里，可能一半的孩子会有 Neuralink（脑机接口），另一半不会——他们会在脑子里做你看不到的事情。你们怎么应对？

Joe: 我们足够谦虚，知道我们没有所有答案。Mackenzie 和我跟成千上万的幼儿园家长交流——幼儿园家长是最想要改变的，因为他们在展望 12 年后，都知道当前的教育系统行不通。他们有动力改变。而如果你有一个高三学生，你就会想"让他上完大学就行了”。

我们在 Alpha 做的就是每天醒来说：我们怎么适应技术变化？

我们的高中有一个概念叫"脑力提升”（Brain Lift），它是人类知识的数据结构。它把知识分成：这部分是 LLM（大语言模型）擅长或将要擅长的，这部分是人类擅长的。我们据此教育孩子——这是我们今天能做到的最好的，这是我们为未来准备你的方式。也许 Grok 7 出来后说"脑力提升想的都错了”，我们就调整。

Mackenzie 有句经典名言——“现在是历史上做 5 岁孩子最好的时代。” AI 对成年人的影响和对孩子的影响完全不同。在奥斯汀有 Waymo 无人出租车——当 Uber 司机不是好时候。但 AI 给了孩子超能力。它会改变他们的童年，让他们做到我们这一代人做梦都想不到的事情。

我有十几个高中生在我的导师小组里。你跟他们聊天，他们说：“是的，你们这些大人，你们完了。我们有了 AI，我们要接管世界了。”

Salim: 你们 2016 年启动的？

Mackenzie: 我们 2014 年开了第一所学校，那时我的孩子在三年级和一年级。Joe 的女儿几年后加入了。现在我们有大学二年级和高三学生了。这是我和 Joe 作为 Alpha 家长的最后一年了。

Salim: 如果回到创立之初，你会做什么不同的事？

Mackenzie: 早点和 Joe 合作！

Joe: 三年前我为什么参与进来——我 10 年前就把孩子送进去了，但我对 Mackenzie 说"像所有教育一样，这不能规模化，这只对奥斯汀、对我们的家庭好。“直到生成式 AI 出来，我才说——这是那个可以让我们扩展到 10 亿孩子的技术。 那一刻我觉得应该参与进来了。

如果把我倒回三年前，我会做什么不同？了解和教育家长。三年来我没做一个播客。现在我意识到教育家长——Mackenzie 一直在外面宣传——我们必须出去。因为让我们孩子获得优质教育的最大障碍，就是家长头脑中的观念。

Peter: 我进入这个播客时想的是"好吧，我总是能学到东西，但能有多大不了？“出来时我想的是——这是如此不可避免、如此巨大。这对美国至关重要，对世界至关重要。 变化的速度如此之快，如果我们还在使用旧方法，我们就会撞墙。我们不仅需要 Alpha School，还需要很多不同的机制来帮助孩子、大学生，甚至——我们没有讨论但同样重要的——利用这项技术为员工重新培训技能。

谢谢你们，Joe、Mackenzie。

Joe: 很荣幸。

Mackenzie: 你们可以去 alphaschool.com 了解更多。我们有 Alpha Schools 正在全国各地开办——今年新开了 13 所学校。在社交媒体上搜索"Future of Education”，我有一个同名播客。Joe 的 X（推特）是 @JayLeemont，你会看到校长的日常生活以及关于教育商业化的见解。

家庭可以来参观——学生可以做一天影子体验。但我们警告家长——除非你已经确信要转学，否则不要送孩子去体验日，因为他们会反抗说"我不要回原来的学校了，我要来这所新学校”。

由 AssemblyAI 转录，Claude Code 视频转文章 skill 整理翻译