“對于消費者來說，同一型號的手機(jī)芯片、體系機(jī)構(gòu)、形狀都是一致的，但手機(jī)界面允許個人進(jìn)行個性化設(shè)置，例如字體大小、圖片、背景。因此，標(biāo)準(zhǔn)化和個性化本身不存在矛盾，認(rèn)為標(biāo)準(zhǔn)化會導(dǎo)致個性化喪失，大概率是把學(xué)習(xí)這件事簡單等同于上課?！?/p>

投資人懂教育嗎？目前很多投資公司設(shè)立專門看教育團(tuán)隊，進(jìn)行一系列專門研究。而在朗播網(wǎng)創(chuàng)始人兼CEO杜昶旭看來，投資人對行業(yè)的理解存在一定偏差，那作為已有11年教育領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗的杜昶旭又對行業(yè)有著怎樣的理解呢？近日，i-EDU專訪朗播網(wǎng)創(chuàng)始人兼CEO杜昶旭，傾聽他和他理解中的教育行業(yè)。

標(biāo)準(zhǔn)化或是實現(xiàn)教育公平的途徑

“沒有人蠢得很別致”

如果說標(biāo)準(zhǔn)化是實現(xiàn)教育公平的前提，那學(xué)生個性化的需求如何滿足？對此，杜昶旭表示，個體都認(rèn)為自己需要得到個性化對待，但其實并沒有那么多個性化問題，大多數(shù)學(xué)生的錯誤都不是千差萬別的，而是具有一致性。對于家長或?qū)W生來講，看到的是自身的問題，但作為老師來講，看到的是大范圍學(xué)生的共性問題，換句話說，真正個性化訴求并沒有那么強(qiáng)。

此外，多數(shù)人認(rèn)為，學(xué)習(xí)過程就是上課，小班教學(xué)就可以實現(xiàn)個性化。因此，把課外輔導(dǎo)的班級容量一而再再而三的減少，進(jìn)行了一系列的縱向切分。但在杜昶旭看來，學(xué)習(xí)過程應(yīng)該被橫向切分，把學(xué)生共性問題提取出來，之后再進(jìn)行個性分析。他強(qiáng)調(diào)，橫向切分解決共性問題，就是知識傳達(dá)的過程，是共性的。而課后知識內(nèi)化的過程，是因人而異的。例如，很多人使用的手機(jī)都是蘋果，但每個人的壁紙，安裝的APP等各有不同，這就是個性化，但一部手機(jī)，其芯片是標(biāo)準(zhǔn)的，沒必要為每個人定制專屬芯片。

“麥當(dāng)勞”式的學(xué)習(xí)中心

談及教育公平，多數(shù)人認(rèn)為應(yīng)該通過各種方式把一線城市的教師資源傳遞到偏遠(yuǎn)山區(qū)，實現(xiàn)教育資源共享，但老師本身是非標(biāo)準(zhǔn)存在，老師和老師之間客觀上存在差異，因此，即使在真正的一線城市，也并未實現(xiàn)絕對的教育公平。

與此同時，傳統(tǒng)的教學(xué)模式導(dǎo)致明顯的數(shù)據(jù)斷層，老師很難了解每一個學(xué)生。而家長也總認(rèn)為自己的孩子沒有得到最好的對待，這也造成客觀和主觀上的不公平。因此，同一家教育企業(yè)，不同的學(xué)習(xí)中心，會有嚴(yán)重的品質(zhì)差異。對此杜昶旭對i-EDU表示，從朗播網(wǎng)的角度來看，希望把可以標(biāo)準(zhǔn)化的部分全部標(biāo)準(zhǔn)化。把教師教學(xué)過程盡可能系統(tǒng)化，制定一套專門且嚴(yán)格的運(yùn)行規(guī)則，讓所有人在這接受到的教育，品質(zhì)上都是一樣的，類似于去肯德基或者麥當(dāng)勞買東西，無論哪家店，其品質(zhì)都是穩(wěn)定的，或者說內(nèi)容容差率是可以被接受的。

AI要跑在某一應(yīng)用層

人工智能是一種技術(shù)和算法，只有跑在一定的應(yīng)用級之上，才能賦予行業(yè)價值。AI在整個教育系統(tǒng)里，主要運(yùn)用在測評、數(shù)據(jù)采集決策、語音翻譯等標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型領(lǐng)域。

在測評方面，利用AI繪制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，讓測評效率更高；而在數(shù)據(jù)采集決策方面，通過采集學(xué)生行為數(shù)據(jù)，導(dǎo)入人工智能引擎，動態(tài)規(guī)劃學(xué)習(xí)途徑，對未來行為做出指導(dǎo)和預(yù)期；同時還可實現(xiàn)自然語言識別處理，包括翻譯等。而朗播網(wǎng)也正是在踐行著這樣的行業(yè)觀點。

“所有的智適應(yīng)技術(shù)一定是用在某一確定領(lǐng)域當(dāng)中的某一環(huán)節(jié)，所有的算法都必須跑在標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)學(xué)模型上，這是AI技術(shù)的基礎(chǔ)，如果想用AI完全代替老師，是不可能的，因為老師是非標(biāo)準(zhǔn)化的，技術(shù)解決的一定是在標(biāo)準(zhǔn)模型上的事。”杜昶旭對i-EDU強(qiáng)調(diào)。

在線教育問題何解？

2017年實現(xiàn)收支平衡

有觀點認(rèn)為，對在線教育而言，廣告投放已成為一片血海。對于在線教育而言，大部分資金貢獻(xiàn)給流量推廣平臺。在線教育盈利難上加難，但朗播網(wǎng)在2017年即實現(xiàn)收支平衡。對此，杜昶旭表示，對于大部分在線公司而言，其營銷成本已達(dá)到50%，但朗播網(wǎng)2014年到2017年的線下投放主要聚焦在大學(xué)聚集地，且未來1-2年，依然選擇通過內(nèi)容增加用戶對品牌好感度，但在品牌構(gòu)建上，會有很多動作，希望把朗播網(wǎng)做成真正意義上比較強(qiáng)勢，比較有特色的品牌。

另外，很多的在線教育公司如果只是把線下服務(wù)搬到線上，仍然沒有辦法解決師資成本問題，因此對在線教育而言，師資也是較大開支，但朗播網(wǎng)已形成標(biāo)準(zhǔn)的產(chǎn)品模型，因此后期的邊界成本很低，只需要基于技術(shù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行更多、更新的迭代。

在線教育如何生成線下基因

線上教育和線下是兩套邏輯，線上轉(zhuǎn)線下，其原有的運(yùn)營邏輯或許會成為負(fù)擔(dān)，而朗播網(wǎng)在2017年推出朗播 Inside 系統(tǒng)，對線下機(jī)構(gòu)輸出整套解決方案，包括產(chǎn)品以及機(jī)構(gòu)的后臺服務(wù)?；诖讼到y(tǒng)，朗播網(wǎng)線下合作機(jī)構(gòu)只需提供場地和管理人員，從而實現(xiàn)完全的線上教育+線下的“托管”學(xué)校方式。杜昶旭告訴i-EDU，朗播Inside下一步規(guī)劃是在線下找較大合作方，聯(lián)合推出線下的朗播Inside學(xué)習(xí)中心。

行業(yè)融資邏輯

7年獨立運(yùn)作之路

朗播網(wǎng)在2008年上線，而到2015年5月份才進(jìn)行第一筆融資，7年的時間，對于朗播網(wǎng)來說，是完全獨立運(yùn)作的7年。對此，杜昶旭表示，在早年間也有資本方找到公司，但是當(dāng)時首先不知道拿這筆錢做什么，又害怕資本方的進(jìn)入會對公司未來發(fā)展方向有影響和干預(yù)，再加上，當(dāng)時用戶端對在線學(xué)習(xí)并沒有很好的認(rèn)知，所以一直到2015年才開始融資。

“任何技術(shù)，都跑在標(biāo)準(zhǔn)化模型之上，而這一模型需要花費大量時間搭建，包括基于這一模型的延伸產(chǎn)品。在獨立運(yùn)作的7年時間里，朗播網(wǎng)致力于搭建底層邏輯，即語言學(xué)習(xí)的能力圖譜?！倍抨菩駥-EDU強(qiáng)調(diào)。

下一步融資計劃

今年上半年，很多教育融資項目從營收與估值匹配來看，存在相當(dāng)大的泡沫。而到下半年募集資金情況較多，很多基金公司情況不是很好，資本市場較冷，再加上央行資管新規(guī)新政出臺，對整個投資影響較大，所以下半年投資趨緊是必然。

目前，朗播網(wǎng)已經(jīng)走到C輪的階段，杜昶旭表示，在本身現(xiàn)金流較好的情況下，資本進(jìn)來之后可以進(jìn)行一系列投資或收購的動作。通過這種整合加自身發(fā)展的角度，可以讓公司跑得更快。

從行業(yè)的角度看行業(yè)

目前，教育投資很火，除了產(chǎn)業(yè)基金之外，還有很多財務(wù)基金，但行業(yè)里的人看行業(yè)和投資人看行業(yè)的角度是不同的。對于企業(yè)來說，應(yīng)該站在教育行業(yè)角度去跟投資人講解行業(yè)邏輯。尤其到企業(yè)融資后期，投資人更多會考慮整個行業(yè)未來會如何發(fā)展。因此，企業(yè)訴求應(yīng)該跟投資人進(jìn)行更高維度的溝通，這一維度就是對行業(yè)的看法。

本文轉(zhuǎn)自微信公眾號“ iEDU投資人俱樂部”，作者韓冬雪。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場。