圖片來源：unsplash

2019年，眼看已經(jīng)過去三分之一（芥末堆注：原文發(fā)表于4月），時間的進度條不停向前推移，AI+教育的落地實踐也從去年沸沸揚揚的會議討論里，走向“尋常巷陌”——教育機器人、AI閱卷、AI口語測評、AI翻譯、拍照搜題、AI自適應(yīng)學習……

各個應(yīng)用場景都充滿了無限想象，玩家們蜂擁而至，大到互聯(lián)網(wǎng)巨頭、教育獨角獸，小到天使輪的初創(chuàng)企業(yè)，甚至大學實驗室還未走向市場的小團隊，都前赴后繼、信心滿滿，對那些科技信徒而言，用科技改造世界是他們的“漢謨拉比法典”，“未來是屬于我們的”，他們用技術(shù)這支無所不能的針劑，試圖為教育這個古老的行業(yè)注入鮮活的血液，提高效率、優(yōu)化流程、改善效果、抹平教育資源鴻溝、減小地域教學質(zhì)量差異……這些都是他們志在必得的目標。

當然，在人工智能風暴席卷全球的當下，AI教育創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)已成全世界關(guān)注的話題，雷鋒網(wǎng)AI投研邦在今年1月發(fā)布的《2018 AI自適應(yīng)教育行業(yè)研究報告》中詳細羅列了國內(nèi)外發(fā)力AI教育的公司，根據(jù)報告調(diào)研結(jié)果以及雷鋒網(wǎng)對最新的國內(nèi)外AI教育公司信息追蹤統(tǒng)計顯示，截至目前，國外有80家教育科技創(chuàng)業(yè)公司致力于通過AI技術(shù)賦能教育各領(lǐng)域，其中包括致力于幼兒個性化教育的Age of Learning ABCmouse Mastering Math、著名MOOC學習平臺Coursera、針對2到8年級的學生提供個性化數(shù)學和英語教學的Waggle、提供閱讀、數(shù)學、測試、教學、職業(yè)培訓等多款AI教育產(chǎn)品的Renaissance Learning 、ToB自適應(yīng)PaaS供應(yīng)商Carnegie Learning和Knowton、提供中學數(shù)學個性化學習產(chǎn)品的Knowre、印度最大的AI教育公司Byju's等。

而國內(nèi)目前涉足AI教育的公司有65家，其中不乏百度、阿里、騰訊、華為、科大訊飛等科技巨頭；也包括新東方、好未來、立思辰、慧科等傳統(tǒng)教育巨頭，以及包括網(wǎng)易有道、一起教育科技、猿輔導、作業(yè)幫在內(nèi)的所有教育科技獨角獸公司，更有松鼠AI智適應(yīng)教育、流利說、洋蔥數(shù)學、朗播、葡萄智學等致力于AI自適應(yīng)學習系統(tǒng)搭建以改造整個教學流程的新型創(chuàng)業(yè)公司。

當然，市場并非只有光明繁榮景象，政策趨緊、資本市場回歸理性、宏觀經(jīng)濟下行、市場魚龍混雜、無序競爭、落地場景復雜艱深、數(shù)據(jù)缺失、結(jié)構(gòu)化建模無從下手等從宏觀到微觀影響因素都在影響行業(yè)走向和發(fā)展。

鑒往知來，在2019年第一個季度已然過去的當下，我們試圖回顧過去一年多以來AI教育的發(fā)展和落地成果，也試圖厘清脈絡(luò)，從政策趨勢、資本市場投融資情況、技術(shù)產(chǎn)品、場景商業(yè)化落地四個方面進行分析，試圖回答，2019年，AI教育有哪些變化，又有哪些沒有變。

政策：監(jiān)管趨嚴，鼓勵技術(shù)創(chuàng)新

教育行業(yè)與其他行業(yè)不同，有其特殊性，承擔社會價值和商業(yè)價值雙重角色。所以教育行業(yè)受政策影響極大。近幾年，市場化教育機構(gòu)受到政策嚴格監(jiān)管，從國務(wù)院、教育部再到地方政府，對教育行業(yè)的相關(guān)監(jiān)管、治理政策頻頻發(fā)布，政府對教育行業(yè)的監(jiān)管越來越常態(tài)化、規(guī)范化、精細化。

截圖來自中國政府網(wǎng)

2018年教育行業(yè)政策頻出，“紛紛如雨下”，平均每月幾乎都有相關(guān)政策出臺，無疑，這一年是整個教育行業(yè)“陣痛”之年，預計2019年全國范圍內(nèi)的教培機構(gòu)整改依舊會大力推進，隨著辦學成本上升，辦學資質(zhì)要求規(guī)范化推進，一大批中小型教育培訓機構(gòu)無疑會受到巨大沖擊，關(guān)門歇業(yè)者不在少數(shù)。

截圖來自教育部官網(wǎng)

2018年8月，國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于規(guī)范校外培訓機構(gòu)發(fā)展的意見》中規(guī)定，要對校外培訓機構(gòu)進行審批登記、開展專項治理、強化日常監(jiān)管，切實規(guī)范校外培訓秩序。不得一次性收取時間跨度超過3個月的費用，加強對培訓機構(gòu)資金的監(jiān)管。網(wǎng)信、文化、工業(yè)和信息化、廣電部門在各自職責范圍內(nèi)配合教育部門做好線上教育監(jiān)管工作。全面推行白名單制度，建立負面清單。

2018年11月，教育部等三部門發(fā)布的《關(guān)于健全校外培訓機構(gòu)專項整改若干工作機制的通知》中指出，要強化在線培訓監(jiān)管，按照線下培訓機構(gòu)管理政策，同步規(guī)范線上培訓機構(gòu)。線上機構(gòu)需要將所辦學科類培訓班名稱、培訓內(nèi)容、招生對象、進度安排、上課時間等備案。線上培訓機構(gòu)需要公示教師資格證。

根據(jù)教育部官網(wǎng)，截至2018年11月15日, 全國2963個縣（市、區(qū)）已啟動專項治理整改工作，其中1247縣（市、區(qū)）已基本完成專項治理整改任務(wù)，縣（市、區(qū)）完成率42.09%。全國共摸排校外培訓機構(gòu)401050所，存在問題機構(gòu)272842所，現(xiàn)已完成整改163203所，完成整改率59.82%。

在行業(yè)監(jiān)管政策趨嚴的同時，政府對教育行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新鼓勵政策也在同步出臺并在全國范圍內(nèi)推進實施。在經(jīng)費投入方面，據(jù)教育部官網(wǎng)顯示，2012至2016年，國家財政性教育經(jīng)費支出連年增長，占GDP比例連續(xù)5年保持在4%以上，并且對教育信息化的經(jīng)費投入力度也在持續(xù)加強。

圖片來源：教育部“微言教育”欄目

• 2017年1月，國務(wù)院發(fā)布的《國家教育事業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》指出，支持各級各類學校建設(shè)智慧校園，綜合利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和虛擬現(xiàn)實技術(shù)探索未來教育教學新模式。

• 2018年4月，教育部發(fā)布《教育信息化2.0行動計劃》指出，到2022年基本實現(xiàn)“三全兩高一大”的發(fā)展目標，即教學應(yīng)用覆蓋全體教師、學習應(yīng)用覆蓋全體適齡學生、數(shù)字校園建設(shè)覆蓋全體學校，信息化應(yīng)用水平和師生信息素養(yǎng)普遍提高，建成“互聯(lián)網(wǎng)+教育”大平臺。與之相關(guān)的智慧校園、智慧課堂、教育信息化平臺建設(shè)將迎來高速發(fā)展期。
  

• 2018年8月，國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于規(guī)范校外培訓機構(gòu)發(fā)展的意見》中指出，鼓勵發(fā)展以培養(yǎng)中小學生興趣愛好、創(chuàng)新精神和實踐能力為目標的培訓，故而，與之相關(guān)的編程教育、STEAM教育等將迎來政策紅利期。

• 2019年2月23日，國務(wù)院發(fā)布的《中國教育現(xiàn)代化2035》中提到，要加快信息化時代教育變革。建設(shè)智能化校園，統(tǒng)籌建設(shè)一體化智能化教學、管理與服務(wù)平臺。利用現(xiàn)代技術(shù)加快推動人才培養(yǎng)模式改革，實現(xiàn)規(guī)?；逃c個性化培養(yǎng)的有機結(jié)合。創(chuàng)新教育服務(wù)業(yè)態(tài)，建立數(shù)字教育資源共建共享機制，完善利益分配機制、知識產(chǎn)權(quán)保護制度和新型教育服務(wù)監(jiān)管制度。推進教育治理方式變革，加快形成現(xiàn)代化的教育管理與監(jiān)測體系，推進管理精準化和決策科學化。

• 2019年3月19日，教育部科技司組織召開了“智能教育戰(zhàn)略研究”研討會，進一步部署落實《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》和教育部《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》內(nèi)容，加快推進人工智能與教育的深度融合和創(chuàng)新發(fā)展。

“未來3-5年，對于教培機構(gòu)的政策將延續(xù)去年下半年的政策，實行嚴格管理”

針對今年的政策趨勢以及對行業(yè)的影響，松鼠AI智適應(yīng)教育創(chuàng)始人栗浩洋在接受雷鋒網(wǎng)的收集時表示，“國家對教育的政策一定還是加強精細化管理，那些力度最大的政策2018年都已經(jīng)出臺，其實靴子已經(jīng)落地。未來在3-5年的時間里，對于教培機構(gòu)的政策將延續(xù)去年下半年的政策，實行嚴格管理?！?/p>

同時，對于采用AI模式從事教育的企業(yè)，栗浩洋認為會有專門的鼓勵政策出臺?！爱斎贿@些企業(yè)必須符合政府對教育的管理要求。從上海市委書記李強書記到松鼠AI考察到科委、經(jīng)信委對松鼠AI的重視以及給予的各項資源支持來看，政府對像松鼠AI這樣致力于科技創(chuàng)新的教育公司會給予從資金到資源等各方面的政策支持?！?br/>

朗播CEO杜昶旭也認為，無論線上還是線下，政策的監(jiān)管都會越來越嚴格規(guī)范。

截圖來自財經(jīng)網(wǎng)官方微博

2018年，上海理優(yōu)1對1、學霸1對1、芝麻街等教育公司跑路事件頻出，已經(jīng)造成了非常嚴重的負面影響，據(jù)界面新聞報道，2018年上海地區(qū)的教育培訓相關(guān)投訴同比增多41.2%，已成為僅次于共享單車和旅行服務(wù)的消費者投訴“重災(zāi)區(qū)”。

“所以接下來，政府肯定會把包括線上在內(nèi)的整個全行業(yè)都慢慢規(guī)范起來，我覺得肯定會越來越嚴。”

“嚴格管理將促使教育市場集中度提高”

栗浩洋表示，“在這種嚴格管理下，我認為有幾個趨勢：第一，門檻提高。過去那些教研薄弱、教學質(zhì)量差、對家長的退費要求百般阻撓、教學場地也不合格的培訓機構(gòu)都將被淘汰。第二，市場的集中度提高。市場集中度更高，一方面有利于提升教學服務(wù)質(zhì)量，另一方面有利于政府進行監(jiān)管。當大量無序的小作坊林立的時候， 其實政府也很難有精力、人力、財力來實施監(jiān)管。這就像上市公司的稅收、法務(wù)、人力資源勞動保障總體來說都比大多數(shù)中小型未上市的企業(yè)要規(guī)范的多。”

朗播CEO杜昶旭也表達了相似觀點，“政府的監(jiān)管可能會使得資源集中化，最后有可能越規(guī)范的、規(guī)模越大的企業(yè)獲利會越多。一般管理運行都十分規(guī)范的都是大公司，所以我認為行業(yè)集中化會越來越明顯。這就跟打車一樣，不可能一下子出現(xiàn)那么多打車的，市場不會分散得很厲害?！?/p>

“至于大家說教育行業(yè)非常分散，新東方和好未來兩家巨頭加在一起才占到整個市場份額的2%-3%，但其實，這只是因為教育行業(yè)各子領(lǐng)域分散，比如教育行業(yè)可以分為學前教育、K12教育、高等教育、職業(yè)培訓、語言學習、素質(zhì)教育、教育信息化等多個垂直領(lǐng)域。但是在各個垂直領(lǐng)域，一定會出現(xiàn)集中化的趨勢。比如說K12一定會有一家兩家規(guī)模特別大的?！?/p>

“監(jiān)管政策加速推動行業(yè)向規(guī)范化、健康化發(fā)展”

網(wǎng)易有道CEO周楓在接受雷鋒網(wǎng)收集時表示，“新的監(jiān)管政策出臺，看起來對行業(yè)帶來了更多的挑戰(zhàn)，但是這其實也會給優(yōu)秀企業(yè)更多的發(fā)展空間，各家也會更加重視業(yè)務(wù)的合規(guī)性。長期看，會加速推動行業(yè)朝著健康有序、規(guī)范化的狀態(tài)發(fā)展。”

杜昶旭也認為：“規(guī)范以后我覺得是好事，會讓一些相對不那么規(guī)范的機構(gòu)淘汰。整個市場形成良性發(fā)展，‘劣幣驅(qū)逐良幣’的惡性競爭將被肅清。”

資本：回歸理性，押注高回報頭部項目

去年以來，宏觀經(jīng)濟進入下行區(qū)間，增速放緩，經(jīng)濟紅利逐漸消失，縱觀一級市場，人民幣基金迎來退潮，美元基金趨于謹慎，資本趨于理性，出手越來越謹慎。

如下圖所示，整個AI教育領(lǐng)域共220起投資事件，總投資額達336億人民幣。投資事件數(shù)量從2014年開始爆發(fā)，2016年達到高峰，2016年以后開始大幅回落，2018年只有24起AI教育投資事件。

數(shù)據(jù)來源：IT桔子

橫向來看，整個教育行業(yè)今年以來融資事件已經(jīng)達到122起（融資數(shù)量排在教育行業(yè)之前的有醫(yī)療、金融、企業(yè)服務(wù)、電商），此外，雷鋒網(wǎng)接觸到的一些之前不關(guān)注教育的投資機構(gòu)，今年都把教育行業(yè)作為重點投資賽道之一，可見雖然市場趨于謹慎，但資本對教育賽道愈發(fā)青睞。

“資本市場出現(xiàn)‘冰火兩重天’現(xiàn)象，頭部公司效應(yīng)顯著”

洋蔥數(shù)學CEO楊臨風接受雷鋒網(wǎng)收集時認為，“盡管2018年資本遇冷，但對各賽道里的頭部公司來說，其實影響不大。對一些中小規(guī)模的初創(chuàng)公司，可能會有影響，所以資本市場上出現(xiàn)了所謂的“冰火兩重天”現(xiàn)象，頭部公司效應(yīng)顯著?！?/p>

去年，在線教育頭部公司VIPKID獲得5億美金D+輪融資、猿輔導獲得3億美金F輪融資、噠噠獲得1億美金C輪融資，今年1月又獲得2.55億美金D輪融資，而初創(chuàng)公司的融資額相對很少。

今年1月25日，少兒編程賽道頭部公司編程貓完成億元及以上人民幣D輪融資；2月18日，核桃編程完成1.2億人民幣A+輪融資；2月20日，小碼王完成1億人民幣B+輪融資；2月18日，在線1對1頭部公司掌門1對1完成E輪3.5億美金融資；3月23日，素質(zhì)教育賽道頭部公司火花思維完成4000萬美元C輪融資；3月28日，中小學智慧校園和教育云服務(wù)提供商曉羊教育完成1.5億人民幣B輪融資。

VIPKID的早期投資人林路在接受左林右貍頻道收集時表示：“在線教育因為入門門檻低，所以天使和A輪公司很多，在那個時候營收很難做起來，所以到D輪E輪的公司非常少。整個行業(yè)數(shù)量畫個圖很像一個大蝌蚪形狀的，天使、A輪數(shù)量非常大，在B輪以后開始收口。所以我們當時結(jié)論是做變現(xiàn)是一個坎，如果這個坎過去了就能生存下來?！北睒O光因為上述的原因從 2014年開始定的策略是投B輪。

朗播CEO杜昶旭對AI教育領(lǐng)域的融資并不看好，“首先，之前AI實在炒得太熱了，但在教育領(lǐng)域并沒有真正產(chǎn)生那么多的實際價值。其次，從資本市場本身的角度來看，18年底到現(xiàn)在，不管是一級市場還是二級市場，資本市場整體趨于謹慎，在投資的時候可能更愿意選擇一些更穩(wěn)妥或者說更安全的標的。不排除有一些美元基金可能還會繼續(xù)對AI技術(shù)性公司會有一些投入，但是我覺得人民幣基金應(yīng)該基本上不太會看這類的項目?！?/p>

總的來看，無論是騰訊、百度、阿里等產(chǎn)業(yè)VC，還是頭部VC如紅杉資本、高瓴資本、經(jīng)緯中國、IDG等也多在中后期入場，頭部公司更容易獲得大額融資，資本更愿意押注高回報頭部項目，今年這一趨勢也將延續(xù)。

• K12賽道被普遍看好

至于2019年，教育行業(yè)哪些賽道會比較熱門，周楓的看法是：“2018年我們針對市場的3個觀察：首先是新高考加入了綜合素質(zhì)考評，未來K12在線教育，；‘素質(zhì)’與‘學科’會有兩分天下的情況，因此素質(zhì)教育產(chǎn)品將會崛起；第二，傳統(tǒng)教育行業(yè)面臨的核心問題之一是教育資源不足，好的老師不夠，這也是整個教培行業(yè)的需求來源，所以AI互動學習產(chǎn)品需求旺盛起來；第三，隨著AI技術(shù)的成熟，智能終端用戶越來越低齡化，因此K12 App增長的紅利開始到來。”

“ 在線教育領(lǐng)域，2019年我們持續(xù)看好K12在線直播名師班課這個賽道，相比于一對一的模式，是一種可產(chǎn)品化、重內(nèi)容并且經(jīng)濟模式良好、能夠跑得更遠的模式?！?/p>

洋蔥數(shù)學CEO楊臨風認為：“在線教育這兩年發(fā)展勢頭很猛，備受資本青睞。AI+教育并不自成一個領(lǐng)域，每個學科的特點和學習規(guī)律有所不同，AI不能泛泛加上，需要結(jié)合學習規(guī)律做深度調(diào)整。所以AI+教育融資其實還是要看學科的細分市場。比如英語和數(shù)學，這是K12在線教育中用戶參培率最高的學科，也是最受資本認可的兩大賽道?！?/p>

技術(shù)：瓶頸凸顯，效果有待檢驗

目前，圖像識別、語音識別、VR/AR、情緒識別、深度學習、NLP等AI技術(shù)都在教育場景用被應(yīng)用。

栗浩洋認為，如果按照AI技術(shù)進入教育行業(yè)的時間維度，我們可以把AI教育的技術(shù)分成三個板塊，分別是過去、現(xiàn)在和未來。

• AI技術(shù)在教育場景中的應(yīng)用面臨變現(xiàn)難題

在過去爆發(fā)的速度比較快的AI教育領(lǐng)域主要是兩個，第一個是圖像識別，也就是AI的拍照答題。拍照答題的技術(shù)以四家公司為代表，分別是作業(yè)幫、猿題庫、學霸君和阿凡題。其月活躍用戶數(shù)分別達到了8000萬、1817萬、2000萬、1億，加起來包含重疊的已經(jīng)是2億多用戶。

但是目前，拍照答題達到頂峰之后，拍照AI的視頻圖像識別技術(shù)并沒有帶來收入，“所以他們現(xiàn)在都在往網(wǎng)課，包括直播和錄課（作業(yè)幫）、往一對一（學霸君）、一對多小班（猿輔導）開始轉(zhuǎn)型?！?/p>

截圖由朗播提供

第二個“過去”的技術(shù)是語音識別。

“國外的ALEKS從07年開始語音識別，還有流利說，從2013年開始從語音識別切入口語教學。因為語音識別只是教育中英語口語學習的一個小的細分領(lǐng)域，所以它的用戶數(shù)是有限的，所以現(xiàn)在這兩家機構(gòu)也在轉(zhuǎn)型。ALEKS轉(zhuǎn)型后現(xiàn)在是做美國外教真人的授課，用AI來做輔助。流利說轉(zhuǎn)型AI自適應(yīng)，叫做懂你英語。流利說現(xiàn)在的收入幾乎百分百都是來自于懂你英語這個板塊。所以現(xiàn)在最火爆的AI的模式是AI自適應(yīng)。”

注：松鼠AI智適應(yīng)學習系統(tǒng)示意圖

而AI自適應(yīng)學習系統(tǒng)的構(gòu)建過程比較復雜，通常會涉及計算機科學，數(shù)據(jù)科學，機器學習，深度學習，教育測量學，教育與發(fā)展心理學等學科，其中采用的AI技術(shù)包括概率圖模型，模糊邏輯，知識空間理論，知識追蹤理論，項目反應(yīng)理論，圖論等。

AI自適應(yīng)學習目前最大的技術(shù)難點在于對于具有推理性問題的解決方法，目前對于客觀題的處理已經(jīng)很成熟，但是對于證明題、簡答題等，雖然規(guī)則可以解決一部分問題，但是真正做到解題步驟里的自適應(yīng)，還需要進一步研究。

至于“未來”的AI的技術(shù)，栗浩洋認為，“現(xiàn)在還并沒有成熟的是AI的主觀題自動閱卷，準確度只有70%，實際的使用效果還沒有達到一個比較完美的狀態(tài)。 ”

雷鋒網(wǎng)在對中小學教師的收集調(diào)研中也發(fā)現(xiàn)，以數(shù)學科目為例，目前市場上的AI閱卷產(chǎn)品只能自動批改客觀題，而對于耗時最長的主觀應(yīng)用題只能由老師手動批改，對整體作業(yè)批改效率的提升效果并不明顯。

至于情緒表情識別和腦科學，栗浩洋表示，“這兩個技術(shù)在美國現(xiàn)在也沒有非常成熟的公司，在中國也沒有非常成熟的應(yīng)用。這個可能從學術(shù)界來看，技術(shù)成熟還需要5到10年的時間?！?/p>

“AI+教育這兩年基本度過了初始階段，接下來的是越來越難的課題”

網(wǎng)易有道CEO周楓認為，從行業(yè)角度來看，目前中國的AI+教育還處在初級階段，可以說已經(jīng)過了原始階段，但接下來還有許多重點難點的課題要攻克。

雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))注：有道在AI方面的整體落地

“我們認為，AI+教育的下一個重要的方向就是NLP。對我們來說，2019年有道會繼續(xù)加強AI+教育面向產(chǎn)業(yè)的落地。我們會繼續(xù)加大開放的力度，把能開放的技術(shù)全部都開放出來，并且不帶任何附加條件。目前有道正在推進面向K12的解決方案，我們的出發(fā)點是立足教育核心環(huán)節(jié)，利用AI能力與互聯(lián)網(wǎng)手段，從需求出發(fā)，做易用、好用、有用的產(chǎn)品。具體來說，利用有道的一些成熟甚至領(lǐng)先的AI技術(shù)（如NLP、OCR、語音交互、自適應(yīng)學習引擎等）以及我們積累的數(shù)據(jù)與經(jīng)驗，去解決傳統(tǒng)教育行業(yè)面臨的信息化程度低、教學效率低、教育資源分配不均、個性化不足等問題。”

場景：AI技術(shù)產(chǎn)品落地難題仍然存在

目前，AI技術(shù)賦能教育，已經(jīng)基本覆蓋“教、學、考、評、管”全產(chǎn)業(yè)鏈條，并已在幼教、K12、高等教育、職業(yè)教育、在線教育等各類細分賽道加速落地。

AI教育細分領(lǐng)域包括：AI自適應(yīng)學習、拍照答題、AI閱卷、個性化自動排課系統(tǒng)、虛擬學習助手和專家系統(tǒng)、AI教育機器人等。

AI教育產(chǎn)品按AI技術(shù)所滲透的“練、測、學、教”教育環(huán)節(jié)可分為兩類：工具類和學習類。

工具類產(chǎn)品示例：有道AI閱卷產(chǎn)品

工具類產(chǎn)品聚焦于“練、測”環(huán)節(jié)，建立題庫，并對海量習題進行標簽化處理，與相關(guān)的知識點進行匹配，再通過日常的作業(yè)和練習，將學生在平臺上的全部訓練過程和結(jié)果以數(shù)據(jù)的形式記錄。最后通過大數(shù)據(jù)算法以及設(shè)定的評價指標，對所收集數(shù)據(jù)進行分析，以此判斷學生知識點掌握程度，并針對學生薄弱環(huán)節(jié)推送相應(yīng)習題，同時，生成測評報告供學生、家長、老師參考。

學習類產(chǎn)品示例：松鼠AI智適應(yīng)學習系統(tǒng)

學習類產(chǎn)品滲透于“練、測、學、教”整個學習/教學流程，除上述步驟之外，會根據(jù)學生的學習反饋進行個性化學習路徑規(guī)劃，除推送相應(yīng)習題之外，還會推送定制化的視頻課程包，進行精準教學，并收集學生學習行為數(shù)據(jù)，進行診斷并及時反饋糾正學習方式和學習路徑。

“教育專家不懂AI技術(shù)，AI技術(shù)專家不懂教育”

但是目前，AI技術(shù)在各場景落地實踐過程中仍存在很多瓶頸需要突破，松鼠AI栗浩洋在接受雷鋒網(wǎng)收集時談到：“松鼠AI在創(chuàng)業(yè)的時候遇到的一個非常大難點在于，中國此前沒有人做過AI自適應(yīng)教育這個體系，所以我們所有的教育專家，無論是特級教師、高級教師、省優(yōu)質(zhì)課競賽、省和國家的優(yōu)質(zhì)課競賽一等獎獲得者，他們對AI并不了解，對自適應(yīng)的教育理念完全不懂?！?/p>

“而我們那些海外的AI科學家，他們對教育教研又沒有二三十年的經(jīng)驗，所以這兩個不同的思維模式，不同的教育體系和理論的碰撞和沖突在一開始就特別激烈?！?/p>

“AI科學家認為這些教育專家不懂AI不懂自適應(yīng)，還是拿著傳統(tǒng)的思路和角度在去行事，而這些教育專家會指責AI專家，完全不懂教學也不懂學生也不懂考試。”

“對于這些老專家來說，我會告訴他們，你們的教育學心理學認知學這三個方面的數(shù)十年的積累是非常寶貴的，這個也是我們AI科學家沒有的.你們的考試的思路，學生的用戶畫像，還有出題方向，方法你們是非常了解的，但是你們所有過去的教學的套路都是錯誤的。你們要留下來，有用的是過去的經(jīng)驗和靈魂和方法論，那么過去的所有的實施的教學的模式，那么全部都是錯誤的，全部都要摒棄掉，我們要把它給重新開始剝離出來。”

“我也要求我們的AI科學家要去了解教育，要去了解教育教學的規(guī)律。兩方面開始相互理解對方的語言，大家才能走到一起?！?/p>

“也就是說原來我們AI科學家懂得是一套AI的語言，但現(xiàn)在我們要懂得教育的語言，我們要能把AI語言和教育語言進行無縫銜接的切換。在這個過程中仍舊是會出現(xiàn)各種各樣的慣性引發(fā)的矛盾，那么但是我們大家的解決的效率就會越來越高。”

AI技術(shù)需要與具體教育場景進行深度融合，才能實現(xiàn)有效運用，因此需要既懂AI技術(shù)，又對教育有深刻理解和擁有豐富行業(yè)經(jīng)驗的復合型人才，然而目前市場上這類人才非常稀少。

“在教育領(lǐng)域，AI只是配角和催化劑”

縱觀整個行業(yè)，目前AI對教育模式的改變?nèi)圆幻黠@，周楓提到，“從行業(yè)經(jīng)歷過的一些模式可以看出這個行業(yè)的演變和發(fā)展，一開始是MOOC 錄播，然后有了在線直播，這對教育行業(yè)是一個巨大的變革，我們認為下一步將會是AI+教育。但是無論是MOOC，還是自適應(yīng)學習等技術(shù)與AI手段，我們認為這是一個長期演進的過程，不要期望AI帶來立竿見影的效果，這不符合事物的客觀發(fā)展規(guī)律?！?/p>

“傳統(tǒng)的教育行業(yè)面臨的問題比較復雜，主要的有教育資源不均衡、個性化不足、工作效率低、信息化程度低等問題，需要投入更多時間和精力去一一解決這些問題。這也是行業(yè)可以一起努力的方向?！?/p>

“此外，在這個過程中目標不是AI取代老師，而應(yīng)該用AI武裝老師。AI在不同的領(lǐng)域，充當?shù)慕巧遣煌摹＠纾?strong>在語音方面，AI是主角；但在教育領(lǐng)域，AI只是配角和催化劑?！?/p>

楊臨風認為，人工智能這幾年在教育行業(yè)里一直很熱，有很多看起來很酷的項目，但同時也存在很多誤區(qū)和錯誤使用，很多些項目都是從AI出發(fā)在教育中找應(yīng)用場景，而不是從教育的實際問題出發(fā)找AI的賦能。比如，用AI來批改作業(yè)、生成極其細致的知識圖譜等。某種程度上，這算是AI的教育應(yīng)用，但都不能解決學習場景中的瓶頸問題。

“能夠同時兼顧教學品質(zhì)、學習個性化和服務(wù)規(guī)模化的教育普惠產(chǎn)品，才是AI+教育的未來”

在楊臨風看來，教育的核心問題是“如何教會學生知識”，通過AI不僅要查缺，還要能及時補漏，更要想辦法通過AI來促進學生對知識的理解。這才是AI最應(yīng)該發(fā)揮效用的地方。

“如果要讓AI在教育項目里發(fā)揮效用，有個大前提要把AI應(yīng)用于完整的學習閉環(huán)，因為學習過程本身就是個閉環(huán)。而現(xiàn)在很多項目雖然都講“教、學、測、練、評”，但我們看到不同環(huán)節(jié)在場景間卻是割裂的。比如有些環(huán)節(jié)在線上完成，有些在線下完成。甚至連教學主體也不同，有些靠“AI老師”進行，有些靠真人老師完成。這種沒有閉環(huán)的AI+教育，不僅不能解決教育的痛點，反而可能會造成非常嚴重的問題?！?/p>

“首先，不同場景下的數(shù)據(jù)沒有關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)上會有很大的誤差，甚至偏離。其次，場景切換下教學主體的改變，也會讓數(shù)據(jù)誤差進一步加大。這都會造成AI提供的解決方案無效。最后，即便有AI的輔助，老師依然教不會學生。因為老師教學的問題通常不是不知道自己學生哪里不會，而是明知道學生哪里不會，但是無論怎么講學生就是聽不懂。”

“傳統(tǒng)教學方式下，因為場景和主體的不同，是無法形成學習閉環(huán)的。而人機交互學習恰好就是一個閉環(huán)。無論是學生通過人機交互產(chǎn)品來學習，還是老師通過人機交互產(chǎn)品來輔助教學，主體始終不變，場景間也高度關(guān)聯(lián)。”

“當然，也不是說只要有了人機交互的學習閉環(huán)，教育的問題就迎刃而解了。還有一個很關(guān)鍵的因素——提供給學生和老師的教育解決方案是否奏效，要有符合人機交互學習的優(yōu)質(zhì)在線課程。優(yōu)質(zhì)的在線課程，加上AI賦能的人機交互學習，能夠降低教育成本和實現(xiàn)大規(guī)模的個性化學習。我們相信，能夠同時兼顧教學品質(zhì)、學習個性化和服務(wù)規(guī)?；慕逃栈莓a(chǎn)品，才是AI+教育的未來。”

環(huán)境在變，教育的本質(zhì)不變

雷鋒網(wǎng)認為，2019年，AI技術(shù)落地教育行業(yè)，可以從兩個維度來看，工具類產(chǎn)品最重要的是技術(shù)的不斷完善和服務(wù)的改進，AI技術(shù)的打磨和系統(tǒng)框架、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理、針對具體場景標準化建模的重要性會更高一些；而對于學習類產(chǎn)品，涉及到對教與學的核心環(huán)節(jié)，面對的是學生千人千面的學習訴求，復雜程度不言而喻，而主打個性化學習的AI自適應(yīng)目前還處于初級階段，從理念到技術(shù)再到實踐都有很多不完善之處。

以筆者自身體會為例，筆者曾經(jīng)在某在線1對1平臺教授高中學生英語課程，每一個學生的情況都千差萬別，有的是學習意愿十分強烈、積極性很高，但沒有掌握正確的學習方法；有的因為學校老師上課枯燥而對本學科產(chǎn)品了厭學情緒，學習主動性很低；有的因為基礎(chǔ)薄弱，跟不上學校的學習節(jié)奏而逐漸放棄學習。

而對于當下的AI技術(shù)，無法辨別如此復雜的學生情況，要想真正實現(xiàn)因材施教，精準分析每一個學生學不好的原因，進而進行個性化指導，道阻且長。

目前，AI技術(shù)在教育行業(yè)的滲透依然十分微小，無論未來技術(shù)如何發(fā)展，教育的本質(zhì)不會改變，不會因為技術(shù)的演進而有所偏離。

只把AI技術(shù)當作噱頭，而并沒有解決教育行業(yè)面臨的任何實質(zhì)問題的公司將被市場逐漸淘汰；無論是線上還是線下，ToB/ToC，教育新零售/教育O2O，1對1/大班課/小班課，只有那些真正擁有高質(zhì)量教研、提供有效服務(wù)、用AI技術(shù)手段解決了學校教育管理痛點、老師教學痛點和學生學習痛點的教育公司才能贏得市場，贏得未來。

本文轉(zhuǎn)載自“雷鋒網(wǎng)”，作者張莉。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。