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作為在線教育行業的一名從業者,本文主要跟大家分享下自己對【教育+AI】的思考,和大家一起交流探討。

2020 年因為新冠疫情,全中國的家長、孩子和老師都被「網課」給安排的明明白白,在線教育行業也在這個過程中迎來的大的發展機遇。

尤其是 K12 網校,頭部企業紛紛開始跑馬圈地。猿輔導不久前官宣【500 萬人同時在線上公益直播課】,作業幫隨後跟著官宣【春季免費直播課報名人數突破 1000 萬人】。

而在剛過去不久的 19 年暑假,學而思、猿輔導、作業幫等 K12 在線教育頭部玩家,才紛紛對外宣傳招生了上百萬用戶,可以說在線教育行業的終局戰役已經打響。

經過這次「全民網課」大洗禮,終局之戰進一步加速。如果說「網校」業務在上半場取得階段性勝利,那下半場,在線教育的戰爭會在哪裡?

近 2 年,大佬們都說 AI+大數據+5G 是新一輪的工業革命,是下一個互聯網科技的風口。蝴蝶效應儼然使得 AI+教育成為在線教育行業下一個風口。

作為在線教育行業的一名從業者,在這裡也分享下自己對【教育+AI】的思考,和大家一起交流探討。主要包含以下幾個部分:

  1. AI 能給在線教育行業帶來什麼作用和價值;
  2. 現有 AI+教育的應用現狀;
  3. 未來 AI+教育的展望。

一、AI 對在線教育的業務有什麼幫助?

技術需要商業應用才能發揮價值。如果說新興技術能帶來生產力的根本變革,AI 對在線教育行業來說,究竟能解決什麼問題呢?

在我看來,主要能發揮的作用有兩個:減少企業運營成本、提高服務體驗。

1. 降低運營成本

對於一家 2C 的在線教育企業來說,它的商業邏輯是:提供優質內容產品服務,然後賣給我的目標客戶,從中獲取利潤。這個過程中,營銷獲客(主要指投放和銷售)和課程內容和服務(主要指老師和助教成本)佔了企業運營成本的大頭。

而 AI 在降低「提供課程內容和服務」成本上,能發揮其獨特價值,尤其在減少老師和助教的人力投入上。現在市面上提供的課程產品服務可以分為兩大派系:直播內容產品和錄播內容產品。

對於錄播內容產品,企業會提前把錄製好的課程內容放在網上去售賣,滬江、多貝公開課、網易雲課課、騰訊課堂、得到大學、知乎 live 等都是此模式。

因為需要學生具有強的自我管理能力,能投入在內容的學習中,而又缺少人與人之間的及時互動來維持學習注意力,在學習效果上受到家長質疑。

而直播內容產品,具備真人實時互動的特點,在客戶接受認可度上更高,同等情況下,價格相對會更高。拿行業里最大的市場,K12 網校業務來說,主講老師+輔導老師的直播互動雙師模式,基本成了主流玩家的標配。

就了解到的一家 K12 網校頭部公司,光輔導老師的配置就達到了 2 萬(兼職+全職),而拆解這些輔導老師的工作流程,會發現有很多標準化的執行動作,而這些動作中偏機械執行的部分,可以利用 AI 技術來替代,從而節省人力,提高人效。

怎麼看待AI教育?一位在線教育從業者的視角

某微信 AI 機器人系統介紹

2. 提高服務體驗

從提高服務體驗這個角度來看,借用徐小平看好「教育+AI」的一句話:「就像電商解決了購物的問題一樣,新能源汽車解決污染問題,AI 之於教育能夠實現教育資源的公平化、現代化和國際化,最重要的是,還可以幫助孩子獲得終極的個性化教育。」

還是拿 K12 校外培訓來說,家長報名培訓班的目的,無非出於是三個目的:培優、補差和跟風。

  • 培優是知道自家孩子的學習成績好,想更進一步,保持領先優秀位置;
  • 補差是知道自家孩子在哪個方面成績薄弱,期望藉助校外培訓追趕上來;
  • 跟風是自家孩子處在中游位置,成績不好不壞,但因為看其他家都在補習,不能讓自家孩子落後,也跟進送過去補習。

怎麼看待AI教育?一位在線教育從業者的視角

就像學習成績的正態分佈曲線一樣,跟風和補差的校外培訓學生佔了大多數。

家長對於校外培訓的最本質需求是:如何在相對更短的時間內,讓孩子的學習成績提高。而「針對性培訓」是達成目標的捷徑。識別學生當前在哪些知識點薄弱,用哪種教學內容和形式,學生更容易聽懂吸收,都是個性化教學的範疇。

對於 K12 網校來說,如果說「雙師+直播+微信群服務「」模式是漸變式創新,那「智能 AI 的個性化教學」將是顛覆式創新,以 10 倍產品體驗能力,帶來質的變革,碾壓市場。

二、現有 AI+教育的應用現狀

理想很豐滿,但現實很骨感。從降低運營成本上,目前行業上主要是助教 AI 機器人和虛擬真人老師互動 2 類應用。

1. 助教AI機器人系統,提人效,降成本

在雙師模式下,輔導老師的大部分工作在微信里完成,一個人可能同時服務 100-200 個學員,主要工作涉及到微信群的運營、家長的私信溝通。不少公司還製作了一套 sop 流程,來保證輔導老師的穩定產出,而其中的一些常規機械的工作,可以用機器人進行替代,打造 1 個 24h 服務的助教角色。

怎麼看待AI教育?一位在線教育從業者的視角

抽象助教老師的工作,可以分為:拉群、客服話術回復、學習節點跟進回訪、學生信息收集、潛在意向用戶溝通轉化幾個主場景。而針對這些場景,AI 機器人都可以給予支持。

比如 24 小時隨時響應的智能話術庫(提前設定好一些關鍵字回復,當用戶問到特定內容是,定向回復內容)、自動學習任務跟進提醒(如在上課、作業、測試、學習報告生成這些學習節點,定時向用戶發送提醒和通知)、學生信息標籤工具(如根據用戶的互動數據和學習數據,對用戶進行轉化意向標記等)都是實際應用案例。

怎麼看待AI教育?一位在線教育從業者的視角

這中間會涉及到對微信客戶端的植入開發。一個比較粗暴的理解可以是,在助教工作台中,植入了微信客戶端,將助教的微信變成 1 個半自動的工具。市面上已經有一些第三方系統工具能支持這些場景,能滿足基本的額業務需求,當然如果需要和自己業務內部數據打通,需要做定製化的開發。

2. 虛擬真人老師互動,更少的老師投入

錄播課程雖然在成本上相對於真人實時互動直播課更低(企業只需要投入一次性的老師成本,產出的內容可以重複多次利用),但在保持學生專註力上,卻有著明顯劣勢。

基於此背景,一些幼兒類的錄播課程產品,開始嘗試藉助綠幕技術,增強場景互動感,以此來提高學生專註力。大眾對綠幕技術比較熟悉的應用場景應該在電影的拍攝上,一些電影特效,都是演員在綠色模板背景下拍攝,後期通過特效製作植入背景,完成虛擬和真人動作的統一。

這種模式既能維持節省成本的優勢,也能在一定程度上彌補互動上的缺陷,算是一種折中平衡。

近年來,出現了更進一步的互動形式——真人模擬問答。目前主要應用在語言學習產品的輸出場景。拿斑馬英語舉例說,他們在每天學習任務的最後,有 1 個向老師打視頻電話,進行對話的場景,目的是為了能讓學生將今天學習到的知識進行輸出,加深印象。

具體做法是:提前錄製好一段老師提問視頻,然後讓學生去回答老師的提問,計算好用戶的響應回答時間,然後對用戶的回答進行反饋。在節奏控制好的情況下,是能讓學生感覺真的在和一位外教在實時互動的。

怎麼看待AI教育?一位在線教育從業者的視角

當然這個其實是一種偽AI虛擬互動,雖然以相對較小的成本滿足學生互動的需求,但對問答的間隔和節奏有很高的要求,不然很容易翻車,讓學生髮現這是一個「假人」。

真正的AI虛擬互動老師,涉及到語義識別和對話語料庫。類比到大家比較熟悉的Siri,需要對輸入和輸出的語料進行大量訓練,才能模擬真人來進行互動問答。

3. 智能AI學習系統,助力個性化學習

在個性化學習服務體驗的應用上,目前主要切入的都是比較單一的場景。比如口語測評(流利說)、拍照搜題(猿題庫、作業幫)、英語作文批改等。

全球四大知名會計師事務所之一德勒,在2019年發布了一份《全球教育智能化發展報告》,裡面介紹了在個性化學習服務上的市場應用現狀,篇幅原因,不展開說明了,可以私信我獲取報告。

在多知網的一篇報道中,也曾提到「AI 老師」已經全面落地到了學而思網校的日常教學場景中。」可以識別對象的專註度、內在情緒,還可以對發音、筆跡、語義等表現進行智能評測和糾正。

怎麼看待AI教育?一位在線教育從業者的視角

好未來 AI 課堂—口語表達能力評估報告

個性化學習服務的基本原理基本分為三個步驟:

1)數據收集

包括學生的學習目標、已掌握知識類型(當前認知水平)、學習風格和偏好(視覺型學習者、聽覺型學習者)、過往做過的題目和正確情況、目前可選的學習內容(知識圖譜)等。

怎麼看待AI教育?一位在線教育從業者的視角

圖片來源:全球教育智能化發展報告,德勒研究

2)識別定位

根據收集到的信息,識別測試出學生當前的問題,適合什麼樣的內容和呈現形式、以什麼路徑和節奏開展學習。

3)智能推薦

根據識別定位,推薦學生現在該學哪些內容,怎麼學,下一步該學什麼。本質上是一個決策系統。通過前兩個步驟之後,規劃出一個具體的學習方案,一步一步推動學生的學習節奏,過程中又會不斷收集數據,形成一個正向反饋循環。

從教學測練評環節來看,目前發展比較多的在練習和測評環節,在教與學上的應用案例較少。僅在早前一篇媒體報道中,斑馬英語的產品負責人曾提到,斑馬的課程會根據用戶的學習情況動態推薦學習路徑和內容,僅有 50%的內容提前設定好,後續 50%的內容根據學生的學情進行匹配推薦。

例如如果發現孩子 Apple 的 A 的音發的不好,同時發現這個孩子的過去完成時掌握的不好,就會讓孩子聽練「我昨天吃了一個蘋果」,而不是「我在吃一個香蕉」。

怎麼看待AI教育?一位在線教育從業者的視角

圖片來源: 全球教育智能化發展報告 ,德勒研究

從中國的現實情況來看,個性化學習服務還有一段比較長的路要走。在收集用戶的數據環節,就遇到了很大的難題。因為學生的主要學習場景在校內,而學校的教育信息化還在起步階段,很多學習數據都收集不到。

雖然已經有一些企業,通過作業和考試場景,切入到公立學校信息系統,但推廣應用情況還沒達到大規模普遍的程度。

另外因為中國各地考試大綱不一致,也提高了知識內容圖譜的建設難度,也進一步導致了收集的數據在結構化上的一些不足,為後面的問題點位與推薦埋下不小的坑點。

三、對未來 AI+教育的展望

在線教育在誕生之初,使命是解決教育資源分佈不公平,讓優質的教育資源流動起來。這次疫情居家期間,親眼目睹家裡的侄兒在上完某機構的網校體驗課程后,欣喜的說到「這個老師講得真好,我以前怎麼都弄不明白的知識點,老師一講我就會了」,然後家人忙不迭的給孩子續報上網校的正價課程。

經由這次全國網課大洗禮,可以說完成了全國人民的市場教育,在線教育行業正式步入 2.0 時代。當市場上有多個玩家能提供優質的教育資源時,開始轉向成本規模競爭和產品服務質量競爭。

而 AI 技術作為大殺器,會是頭部企業競相追逐的制高點。

短期來看,利用 AI 技術降低人力服務成本,會是競爭的第一戰線。對教師和助教的工作進行拆解,將其在服務環節發揮的作用進行替代性分析,將可以被 AI 技術替代的服務場景(如批改、意向追蹤等)AI 化,通過降低單個客戶的服務成本,贏得成本規模的競爭優勢。

長期來看,利用 AI 技術提供個性化學習服務,會是競爭的決勝點。客戶的終極需求是以更小的成本投入(金錢和時間),帶來更大的學習效果提升。沒有什麼比「同樣的時間,我的學習提升效果更好」更能讓客戶買單了。

而要做到個性化學習服務,需要企業:在學生學習數據的採集上更廣更深;在內容的分層和知識結構上加工更精細;在學習路徑和序列上準備更多元;在推薦匹配演算法上更精準。

道路險且長,但值得一試。

 

作者:996專業社畜;公眾號:每天都在找鑰匙

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