依托AI的概念,大量的資本涌入到教育行業(yè)。教育AI到底行不行得通?有人認(rèn)為可以緩解教育資源分配不均的問(wèn)題,可以更好的因材施教,也有的人覺(jué)得把孩子交給AI,不知道是不是值得托付。
教育乃國(guó)之未來(lái),把AI用在教育行業(yè),可謂一場(chǎng)有可能代價(jià)十分昂貴的試驗(yàn)。
如果教育AI對(duì)孩子的成長(zhǎng)并沒(méi)有好的作用,那對(duì)于這個(gè)火熱的領(lǐng)域,損失的不僅僅是真金白銀,有可能是接受教育的孩子的未來(lái)。如果教育AI對(duì)目前的教育模式行得通,那么,十年后,走向社會(huì)的一批新年輕人,可能大部分都是經(jīng)AI教育過(guò)的。
“培養(yǎng)教育人和種花木一樣,首先要認(rèn)識(shí)花木的特點(diǎn),區(qū)別不同情況給以施肥、澆水和培養(yǎng)教育,這叫‘因材施教’”著名教育家陶行知先生曾說(shuō)。
但在傳統(tǒng)課堂里,一位老師往往要面對(duì)幾十號(hào)學(xué)生,除授課外,還要批改試卷、答疑甚至肩負(fù)著育人的重任,無(wú)法顧及到不同水平的學(xué)生,“認(rèn)識(shí)花木的特點(diǎn)”后再給以培育的方法似乎并不現(xiàn)實(shí)。
另一方面,優(yōu)質(zhì)教育資源相對(duì)集中,優(yōu)秀教師不僅向發(fā)達(dá)地區(qū)靠攏,甚至在發(fā)達(dá)地區(qū)也只面向部分重點(diǎn)學(xué)校的重點(diǎn)班級(jí)靠攏,導(dǎo)致“馬太效應(yīng)”。
AI的加持推動(dòng)了個(gè)性化教學(xué)的可行性——沒(méi)有什么比一對(duì)一教學(xué)更能有針對(duì)性地提升學(xué)習(xí)效果了。在當(dāng)前AI+教育的應(yīng)用中,無(wú)論是面向初、高中的定制式學(xué)習(xí)、自動(dòng)化輔導(dǎo)、智能測(cè)評(píng)還是針對(duì)小學(xué)前兒童的自適應(yīng)能力培養(yǎng),都圍繞“個(gè)性化”進(jìn)行了產(chǎn)品模式和商業(yè)模式的創(chuàng)新。
2017年,在線(xiàn)教育公司屢獲資本垂青,
1月20日,學(xué)霸君宣布完成一億美元C輪融資;
3月,乂學(xué)教育獲得1.2億元天使輪融資,并在3個(gè)月后被追加至2.7億元,刷新了教育領(lǐng)域該輪融資的融資紀(jì)錄;
5月31日,猿輔導(dǎo)獲得1.2億美元E輪融資;
8月14日,作業(yè)幫完成1.5億美元C輪融資;8月23日,VIPKID的2億美元D輪融資更是刷新行業(yè)紀(jì)錄……
根據(jù)GET教育科技大會(huì)發(fā)布的《2017年教育行業(yè)藍(lán)皮書(shū)》顯示,2017年前8個(gè)月,一級(jí)市場(chǎng)教育行業(yè)的總?cè)谫Y額達(dá)96.4億元,公布金額的融資案例達(dá)156起;和去年同期的58.1億元相比增長(zhǎng)66%,融資案例增加68%。
在線(xiàn)教育成為資本競(jìng)相追逐的對(duì)象,AI功不可沒(méi),其數(shù)據(jù)處理能力賦予了教育更多的應(yīng)用場(chǎng)景。從當(dāng)前的AI+教育產(chǎn)品形態(tài)來(lái)看,主要分為以下三類(lèi):
1、自適應(yīng)學(xué)習(xí),定制式智能教學(xué)
自適應(yīng)學(xué)習(xí)(Adaptive Learning)的概念最早出現(xiàn)在上個(gè)世紀(jì)90年代的美國(guó)“智能輔導(dǎo)系統(tǒng)”中,但當(dāng)時(shí)的“智能”還比較粗糙,只是根據(jù)成績(jī)將學(xué)生做簡(jiǎn)單的分層,類(lèi)似于分班授課。在AI的介入下,系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的答題結(jié)果,自動(dòng)判斷學(xué)生的知識(shí)圖譜,并有的放矢地推薦符合學(xué)生個(gè)人能力的內(nèi)容。
比如猿題庫(kù)、作業(yè)幫、VIPKID、學(xué)霸君等。VIPKID的人臉識(shí)別技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)跟進(jìn)每位學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度,并根據(jù)具體情況定制個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃。
其中,學(xué)霸君自研發(fā)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能夠通過(guò)條件反應(yīng)理論、回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及構(gòu)建知識(shí)圖譜三個(gè)環(huán)節(jié),將知識(shí)點(diǎn)串聯(lián)成圖譜狀結(jié)構(gòu)。學(xué)生如果做錯(cuò)了一道題,機(jī)器將會(huì)為他推送相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的題目。
除了一對(duì)一輔導(dǎo)服務(wù)C端用戶(hù),在B端,學(xué)霸君還打造了“AI學(xué)”為老師賦能。該系統(tǒng)包含課前備課(教師端)、課堂互動(dòng)(學(xué)生端)和課后作業(yè)(智能手寫(xiě)識(shí)別筆)三大場(chǎng)景。
老師可以通過(guò)教師端跟教室大屏以及學(xué)生端的平板互動(dòng)。學(xué)生在專(zhuān)屬作業(yè)本上答題,也會(huì)通過(guò)智能數(shù)碼筆同步到系統(tǒng)中。而在學(xué)生課后的作業(yè)場(chǎng)景中,AI學(xué)還能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)批改,同樣,根據(jù)學(xué)生答題情況,智能推送個(gè)性化題目,同時(shí)記錄學(xué)生在完成期間的全量的行為數(shù)據(jù)。
此外,好未來(lái)旗下1對(duì)1教育品牌愛(ài)智康也推出了“i進(jìn)步”個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。該系統(tǒng)貫穿于整個(gè)教學(xué)過(guò)程——老師能在課前通過(guò)系統(tǒng)快速了解學(xué)生學(xué)習(xí)進(jìn)度,以調(diào)整即將布置的習(xí)題;課堂上,可以根據(jù)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度進(jìn)行有的放矢的練習(xí);課后,教師可針對(duì)學(xué)生知識(shí)點(diǎn)薄弱環(huán)節(jié)提供針對(duì)性習(xí)題。據(jù)悉,這套個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)目前已落地北京35家學(xué)習(xí)中心。
2、自動(dòng)評(píng)閱,智能化虛擬助教
基于語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)義識(shí)別技術(shù),虛擬助教可以快速實(shí)現(xiàn)測(cè)評(píng),并給學(xué)生提出針對(duì)性反饋,典型代表有科大訊飛、流利說(shuō)、一起作業(yè)、盒子魚(yú)等。
去年兩會(huì),科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰就在提案中表示,科大訊飛的英語(yǔ)口語(yǔ)自動(dòng)測(cè)評(píng)、手寫(xiě)文字識(shí)別、機(jī)器翻譯、作文自動(dòng)評(píng)閱技術(shù)等已通過(guò)教育部鑒定并應(yīng)用于全國(guó)多個(gè)省市的高考、中考、學(xué)業(yè)水平的口語(yǔ)和作文自動(dòng)閱卷。
在考試中心的組織下,科大訊飛的全學(xué)科智能閱卷技術(shù)已進(jìn)入學(xué)業(yè)水平測(cè)試的應(yīng)用當(dāng)中,例如大學(xué)英語(yǔ)四六級(jí),以及全國(guó)多個(gè)省份的高考、中考、成人高考等大規(guī)模考試中進(jìn)行了多次、多范圍試點(diǎn)驗(yàn)證。
2016年,一位名為吉爾·沃森(Jill Watson)的虛擬助教就曾在300多人的課堂上為學(xué)生答疑解惑。她不僅能及時(shí)回復(fù)同學(xué)們的郵件,而且連“說(shuō)話(huà)”的口吻也和老師非常相似,讓人難以分辨。相比老師,虛擬助教最大的優(yōu)勢(shì)則在于能夠通過(guò)語(yǔ)音、文字等形式及時(shí)反饋。
除了科大訊飛、網(wǎng)龍、清睿教育等為代表的上市公司通過(guò)語(yǔ)音測(cè)評(píng)、語(yǔ)義分析提升語(yǔ)言學(xué)習(xí)效率外,新東方、好未來(lái)等上市公司引進(jìn)的分級(jí)閱讀通過(guò)機(jī)器和算法制定標(biāo)準(zhǔn),對(duì)學(xué)生與讀物測(cè)定評(píng)級(jí),完成自適應(yīng)閱讀。
此外,為B端客戶(hù)提供AI技術(shù)解決方案的先聲教育目前也已布局智能語(yǔ)音測(cè)評(píng)系統(tǒng)和寫(xiě)作批改系統(tǒng),服務(wù)的用戶(hù)包括包括國(guó)內(nèi)最大的考試服務(wù)商海云天、國(guó)內(nèi)TOP SP教育信息化服務(wù)商全通教育,國(guó)內(nèi)TOP互聯(lián)網(wǎng)在線(xiàn)教育集團(tuán)及培訓(xùn)機(jī)構(gòu)好未來(lái)、百度、新東方、美聯(lián)英語(yǔ)、納米盒、步步高等。據(jù)悉,未來(lái)還會(huì)逐步搭建自適應(yīng)學(xué)習(xí)、對(duì)話(huà)機(jī)器人、情緒識(shí)別技術(shù)應(yīng)用。
3、智能早教,在線(xiàn)直播互動(dòng)課堂
除了面向初、高中的AI教育產(chǎn)品,“起跑線(xiàn)”上的爭(zhēng)奪也硝煙四起,加之二胎政策的開(kāi)放,早教市場(chǎng)的潛力也吸引眾多創(chuàng)業(yè)公司涌入。
2016年,成長(zhǎng)保在線(xiàn)一對(duì)一訓(xùn)練課程上線(xiàn),主要通過(guò)在線(xiàn)直播互動(dòng)課堂的形式,為4~12歲兒童的思維能力訓(xùn)練,以培養(yǎng)孩子的語(yǔ)言邏輯、記憶力和專(zhuān)注力等。在成長(zhǎng)保創(chuàng)始人&CEO路小得看來(lái),這個(gè)年齡階段的教育更加注重“過(guò)程的體驗(yàn)”,通過(guò)互動(dòng)游戲和思維邏輯的結(jié)合,不同性格和能力的孩子能獲得不同的素質(zhì)能力,這也是當(dāng)前傳統(tǒng)早教機(jī)構(gòu)無(wú)法提供的的輔導(dǎo)。
據(jù)獵云網(wǎng)了解,成長(zhǎng)保的網(wǎng)課有一套標(biāo)準(zhǔn)化體系:首先,孩子需要在網(wǎng)上進(jìn)行相應(yīng)的能力測(cè)評(píng),測(cè)評(píng)內(nèi)容主要是動(dòng)畫(huà)展示,孩子只需點(diǎn)擊鼠標(biāo)就能完成;之后,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)測(cè)評(píng)結(jié)果和后臺(tái)的數(shù)據(jù)匹配推薦適合每個(gè)孩子的課程,不同能力的孩子會(huì)被匹配在一起;接著,老師將在網(wǎng)上一對(duì)六進(jìn)行授課,家長(zhǎng)可以根據(jù)具體的情況安排上課時(shí)間并選擇付費(fèi)。
一位參與成長(zhǎng)保在線(xiàn)課程的孩子家長(zhǎng)在接受獵云網(wǎng)(微信:ilieyun)收集時(shí)談到,自己看中的是這類(lèi)在線(xiàn)課程對(duì)思維能力的培養(yǎng),她有兩個(gè)小孩,大女兒已經(jīng)上小學(xué),參加在線(xiàn)思維課程的是小女兒,正讀幼兒園中班,“幾年前這類(lèi)課程還比較少見(jiàn),多是舞蹈、樂(lè)器班或者英語(yǔ)、數(shù)學(xué)班,但從老大的成長(zhǎng)經(jīng)歷來(lái)看,讓孩子過(guò)早地接觸英語(yǔ)、數(shù)學(xué)這些課程,對(duì)他之后真正的能力培養(yǎng)似乎影響并沒(méi)有那么大,反而會(huì)在課堂上喪失了學(xué)習(xí)興趣。另外,思維能力的課程主要是針對(duì)孩子的創(chuàng)造力、專(zhuān)注力,幼升小的階段更重要的是讓孩子養(yǎng)成學(xué)習(xí)的方法和習(xí)慣”。
NLP涉及大量認(rèn)知層面的理解,短期內(nèi)難以攻克
總體來(lái)看,“AI目前在教育行業(yè)的落地項(xiàng)目多集中在自適應(yīng)學(xué)習(xí)、測(cè)評(píng)和機(jī)器識(shí)別、大數(shù)據(jù)以及智能硬件領(lǐng)域”,東方新創(chuàng)負(fù)責(zé)人張鐵錚在接受獵云網(wǎng)收集時(shí)表示。
此外,AI還可以打造智慧教室,比如好未來(lái)的魔鏡系統(tǒng),通過(guò)軟硬件結(jié)合,讓教學(xué)過(guò)程首先變得可被量化。進(jìn)而,我們可以通過(guò)AI技術(shù),對(duì)圖像,語(yǔ)音,文字等數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,同時(shí)形成一個(gè)信息匯集的平臺(tái)。
校園管理方面也有一些結(jié)合點(diǎn),比如通過(guò)智慧校園解決方案覆蓋學(xué)校的教務(wù)處、學(xué)生處、校辦、校務(wù)處等部門(mén),滿(mǎn)足常態(tài)化校園管理需求。現(xiàn)在用人工智能算法進(jìn)行排課,學(xué)生只需提交自己的課程選擇,系統(tǒng)可以結(jié)合課程、教室、師資進(jìn)行快速的排課,某種程度上的確提高了師生的效率。
但如果說(shuō)讓AI完全代替教師,目前看來(lái)還是有些夸張了。
就像AI介入其它場(chǎng)景被賦予的職能一樣,大部分創(chuàng)業(yè)者和教育工作者更希望AI+教育的結(jié)合,能夠?qū)⒗蠋煆母叨戎貜?fù)、低效率的工作任務(wù)重解放出來(lái),“讓老師有更多精力去激發(fā)孩子的想象力、創(chuàng)造力等,‘育人’這樣的工作只有老師才能做到”,乂學(xué)教育董事長(zhǎng)栗浩洋在接受獵云網(wǎng)收集時(shí)說(shuō)到。
從技術(shù)角度來(lái)看,無(wú)論是自適應(yīng)學(xué)習(xí)還是自動(dòng)閱卷,都離不開(kāi)自然語(yǔ)言處理(簡(jiǎn)稱(chēng)NLP),也就是說(shuō),系統(tǒng)不僅要能夠根據(jù)題目自動(dòng)得出詳細(xì)解析,而且能對(duì)學(xué)生的做題過(guò)程進(jìn)行批改,甚至通過(guò)學(xué)生的作業(yè)對(duì)其知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行查漏補(bǔ)缺。
在語(yǔ)義的攻克上,理科這類(lèi)有標(biāo)準(zhǔn)公式和答案的學(xué)科對(duì)AI來(lái)說(shuō)更加友好。學(xué)霸君CEO張凱磊就曾在公開(kāi)場(chǎng)合談到,“數(shù)學(xué)、物理等理科類(lèi)項(xiàng)目是強(qiáng)邏輯性,考點(diǎn)基本穩(wěn)定,容易判斷對(duì)錯(cuò),同時(shí),數(shù)學(xué)試卷中包括簡(jiǎn)單的選擇題,也有復(fù)雜的需要解題過(guò)程的大題,非常適合AI”。
自然語(yǔ)言處理被業(yè)界稱(chēng)為“人工智能桂冠上的明珠”,技術(shù)的挑戰(zhàn)性不言而喻。文科如語(yǔ)文、歷史等,當(dāng)中涉及到大量對(duì)語(yǔ)義的理解和賞析,甚至同一個(gè)詞匯在不同的上下文中還有不同的涵義,在沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案的情況下,人工智能很難做出合理的評(píng)斷。
2016年,微軟小冰就嘗試了中國(guó)高考語(yǔ)文寫(xiě)作,分別是全國(guó)甲卷作文《進(jìn)步和退步》、北京卷作文《神奇的書(shū)簽》,但小冰的表現(xiàn)遠(yuǎn)不及AlphaGo對(duì)戰(zhàn)李世石時(shí)那般犀利,通篇文章漏洞百出、邏輯混亂。
基于這一點(diǎn),乂學(xué)教育在語(yǔ)文這門(mén)學(xué)科上給予了相關(guān)的探索,主要是在閱讀理解這部分。據(jù)栗浩洋介紹,團(tuán)隊(duì)目前是將語(yǔ)文的閱讀理解進(jìn)行了難度分級(jí),拆分了九級(jí)知識(shí)點(diǎn)。比如在《含淚奔跑的少年》這篇閱讀理解的文章里,系統(tǒng)將“沉悶的空氣里彌漫著炙熱的氣流,一陣風(fēng)襲來(lái),也聞不到熟悉的稻花的香甜”這個(gè)句子分解成“中考語(yǔ)文”、“現(xiàn)代文”、“體裁”、“現(xiàn)代文”、“表達(dá)方式”、“描寫(xiě)”、“寫(xiě)什么”、“多角度”等線(xiàn)索,幫助學(xué)生從文章涉及的類(lèi)型、結(jié)構(gòu)等方面進(jìn)行分析。
“目前所做的知識(shí)點(diǎn)提測(cè)還比較簡(jiǎn)單,只有當(dāng)它是海量的時(shí)候難度才會(huì)難度加大”,栗浩洋表示,但也強(qiáng)調(diào),“NLP的確會(huì)在主觀題自動(dòng)閱卷上出現(xiàn)攻克難題”。而這部分還是需要交給教師來(lái)完成。
的確,閱讀理解往往需要深層的推理和歸納,一旦題型或重點(diǎn)發(fā)生變化,機(jī)器的效果也會(huì)直線(xiàn)下降。而人則能夠根據(jù)過(guò)往的經(jīng)驗(yàn)融會(huì)貫通,真正做到理解、運(yùn)用。
看上去很美
盡管AI+教育近幾年一度成為資本熱捧的對(duì)象,但實(shí)際商業(yè)落地中全行業(yè)都還處于探索期。過(guò)去,在線(xiàn)教育主要有B2B2C平臺(tái)型模式和B2C服務(wù)型模式兩類(lèi),當(dāng)前,AI+教育創(chuàng)業(yè)公司則通過(guò)B端(公立學(xué)校、私立學(xué)校和教育機(jī)構(gòu)等)、C端(線(xiàn)上、線(xiàn)下)實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用,從目前幾家已經(jīng)投入市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)的團(tuán)隊(duì)來(lái)看,C端市場(chǎng)似乎離現(xiàn)金流更近。
而在B端,很多公司都以公益性質(zhì)進(jìn)行業(yè)務(wù)拓展,先向?qū)W校免費(fèi)輸入工具和平臺(tái),供其試用。而公立學(xué)校以及體制內(nèi)的學(xué)校則門(mén)檻相對(duì)較多,對(duì)于人工智能技術(shù)的輔助教學(xué)效果、智能程度都持相對(duì)謹(jǐn)慎的態(tài)度。
總體來(lái)看,AI在教育領(lǐng)域?qū)嶋H落地的難點(diǎn)和瓶頸分為以下幾類(lèi):
首先沒(méi)有足夠的數(shù)據(jù)量。
新東方在線(xiàn)COO潘欣曾表示,人工智能最核心的不僅是算法,還需要數(shù)據(jù),對(duì)整個(gè)教育培訓(xùn)行業(yè)來(lái)說(shuō),最缺的就是數(shù)據(jù)。有了數(shù)據(jù)再談人工智能是更切合實(shí)際的,如果沒(méi)有數(shù)據(jù)就是空中樓閣。
拼圖資本創(chuàng)始合伙人人王磊也表示,自適應(yīng)學(xué)習(xí)必須是要有大數(shù)據(jù)支撐,沒(méi)有數(shù)據(jù)的積累,技術(shù)本身也難以演進(jìn)和發(fā)展。
目前,教育數(shù)據(jù)的來(lái)源渠道有兩個(gè),一是來(lái)源于數(shù)字化的教學(xué)環(huán)境,教學(xué)和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)在這種數(shù)字化環(huán)境中自然而然的產(chǎn)生,二是從傳統(tǒng)教學(xué)行為中收集教育信息,并將之轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)。
前者的優(yōu)勢(shì)是實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù),效率高、節(jié)省人力,而現(xiàn)如今在互聯(lián)網(wǎng)+教育的廣度和深度有待進(jìn)一步推進(jìn)的情況下,教育數(shù)據(jù)的來(lái)源很大一部分要依靠后者,未來(lái)教育數(shù)據(jù)或?qū)⒊蔀榘l(fā)展教育人工智能的一大制衡因素。
其次,是人才的缺乏。
人工智能之爭(zhēng)就是人才之爭(zhēng)。僅僅就具備技術(shù)基礎(chǔ)的人才來(lái)看,目前全球共有190多萬(wàn)深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的人才,其中85萬(wàn)都在美國(guó),中國(guó)只有5萬(wàn)人,華裔人才有14萬(wàn)。
況且AI教育需要行業(yè)型人才,既有通用技術(shù)能力,又對(duì)教育行業(yè)深度了解的人才,這方面人才更是少之又少。
據(jù)新京報(bào)收集,阿凡題創(chuàng)始人兼CEO陳李江表示人才需要同時(shí)具備技術(shù)基礎(chǔ)和應(yīng)用能力。“如果將人工智能相關(guān)產(chǎn)品的誕生比喻成造汽車(chē),科研人員研究出來(lái)的核心的算法,就像汽車(chē)的引擎。有了引擎之后,是要造成轎車(chē)、SUV、還是卡車(chē),則根據(jù)具體業(yè)務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景決定,而這一部分正需要具備應(yīng)用能力的人才來(lái)進(jìn)行落地?!?/p>
每一波技術(shù)浪潮的出現(xiàn)都要融入具體的場(chǎng)景,創(chuàng)造用戶(hù)價(jià)值以及提高作業(yè)效率,才會(huì)爆發(fā)新的機(jī)會(huì)。AI介入教育的價(jià)值,就在于大規(guī)模地滿(mǎn)足了個(gè)性化教學(xué)的能力。從這個(gè)意義上說(shuō),AI只是一種技術(shù)手段,從技術(shù)成熟到產(chǎn)品誕生還需要很長(zhǎng)的生命周期,而資本的涌入必將更多的注意力引入搶占市場(chǎng)、用戶(hù)數(shù)量、盈利模式等,最終忽略了教育類(lèi)產(chǎn)品需要長(zhǎng)期在教學(xué)資源、品質(zhì)等方面的積累。
但最重要的是,教育行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵在于內(nèi)容體系的構(gòu)建,就像王磊所說(shuō):“AI+確實(shí)會(huì)對(duì)行業(yè)產(chǎn)顛覆影響,但是本身還是一個(gè)工具,那須得以?xún)?nèi)容為載體。AI+教育,技術(shù)和內(nèi)容結(jié)合才是王道”。
本文轉(zhuǎn)自獵云網(wǎng),作者呂夢(mèng)、岳麗麗,文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn),不代表芥末堆立場(chǎng)。
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