从学霸君看“教育+AI”和工具变现

作者✎ 张乘辅

学霸君从工具类产品“拍照搜题”起步，目前手握“学霸君1对1”和“AI学智慧教育平台”两手好牌。

“工具+服务”是学霸君的变现之道。通过工具类产品带来流量，1对1辅导进一步服务C端用户，收获殷实的现金流。另一产品AI学智慧教育平台则另辟蹊径，切入B端学校为老师赋能，未来有着更大的想象空间。投资人最喜欢的项目类型应该就是这样：当下很殷实，未来很美好。

此外，“AI将取代真人教师”言论一度甚嚣尘上，但学霸君认为： 人工智能不会取代真人教师，只会帮助老师更好地教学，当下“AI+教育”概念过热，技术还未完善，AI的能量远远没有爆发出来。

学霸君合伙人&首席科学家陈锐锋

以下内容为学霸君合伙人&首席科学家陈锐锋口述，经火柴盒（创业黑马旗下教育产业号）整理编辑：

AI不会取代真人教师

现在大家对人工智能感到恐慌，但我认为，AI并不会使老师的数量减少，而是代替老师解决低效的重复性的劳动，老师则可以提供更精品化的教学，比如从五十人的大班变成二、三十人的小班。

作为一位父亲， 我非常认可真人老师对孩子情感上的引导，这是AI不能替代的。 所以，当我们推广AI学智慧教育平台的时候，我们会反复强调老师角色的重要性，老师应该用好这个工具，更好地服务学生。

目前AI学智慧教育平台主要实现课前备课、课堂互动、课后作业三大场景。老师可以通过教师端跟教室大屏以及学生端的平板互动。学生在专属作业本上答题，也会通过智能数码笔同步到系统中。在学生课后作业场景中，AI学智慧教育平台可以实现自动批改，还能根据学生答题情况，智能推送个性化题目，同时记录学生在完成期间的全量的行为数据，比如，看了哪些题，什么时候停顿犹豫，以及做题涂改过程……

AI不会弱化老师的角色，相反，会让老师抽出时间完成机器做不到的事情。当AI技术成熟以后， 老师就能从批改作业、组合试卷、做数据表格等繁琐的工作中解放出来，更多地扮演战略层面的角色。 比如，设计教学结构，跟学生交流互动、个性化教学等等。

未来老师 需要具备更高的能力，要有预测判断的技能 ，比如从大量信息中筛选有价值的信息，并传授给学生。 在未来教育中，学生自主学习应该占到八成 ，余下的两成再由老师来精炼地讲解。

“教育+AI”的现在和未来

“AI+教育”这个词被炒得很热，但我觉得变成“教育+AI”更好，教育在前，AI在后。 不能本末倒置，忽视了教育的本质规律。 学霸君定位是一家教育公司，AI作为一种工具或者底层技术而存在。

去年6月，学霸君研发的智能教育机器人与数名高考状元同台PK，解答高考数学试题。其实， 智能教育机器人Aidam并不是一个实体，而是一个以深度学习、图文识别和自然语言理解等一系列复杂技术为核心的自动解题系统 ，这里面涉及多种技术：

第一，自然语言处理，也就是把自然语言转化成机器语言。第二，逻辑推理引擎，机器需要从条件一直推理到结论，并把所有的信息穿起来，找出最佳解题路径。第三，符号转换的标准格式，数学题目中有大量的符号需要转化跟外化。

最终Aidam考了134分，丢分的主要原因是系统知识库还没有十分完善，以及系统的识别精确度还需要提高。

这里面提到了知识库，它属于数据库的一类。知识库中最典型的便是题目知识库，学霸君目前已经累积了100亿次搜题数据。 但知识库如果不跟行为关联起来，就比较孤立，所以还需要建立行为库。 学霸君的行为库最开始依靠国内首款拍照搜题软件学霸君APP，每次拍照搜题就是一个行为。之后，我们研发了智能数码笔，进一步收集学生做题的行为数据。同时，我们还通过学霸君1对1系统，来收集老师讲题的行为数据。

前面主要介绍了智能教育机器人和数据库，但现在提到“教育+AI”就不得不提“自适应学习”。通俗来说，自适应学习的逻辑就是学生做错了一道题，机器为他推送相关知识点的题目。

学霸君也在研究自适应学习，主要分为三个环节。 第一个环节是条件反应理论 ，就是让多个人做多道题，从而对题目进行难度画像，对学生进行人物画像。 第二个环节是回归神经网络 ，根据学生的做题历史来预测未来做题的对错情况。 第三个环节是知识图谱 ，就是把知识点前后、上下的关联关系穿成图谱状的结构。 我认为这三个环节中最核心的是条件反应理论 ，因为条件反应理论不仅需要海量的题目数据，还需要海量的行为数据，行为甚至比题目更重要，只有通过行为对题目打标签，才更加精准。

目前来看， “教育+AI”主要有两个问题，主观上的AI过于热，客观上的AI不够热。 一方面，我们不能因为注重AI技术而忽略教育本质，这可能会走向另一个极端。另一方面，现阶段AI技术并不完善。目前的AI都是比较狭义的，比如文字识别、语音识别等等，还没有出现跨学科、跨领域、跨功能的通用型AI。

工具类产品如何变现？

2013年10月，我们发布了国内首款拍照搜题APP——学霸君，然后用户开始翻量增长。2015年，我们推出1对1答疑，用户增长也很迅速。 一次是工具类产品带来了巨大流量，一次是老师介入提供了更好的服务。

用户的突然暴增，对业务的稳定性以及精确度提出了更高的要求，这也倒逼着我们通过数据和算法不断调优。此外，用户的需求也促使我们开发了新的业务。截至目前，学霸君的业务线分两条，一条to B，一条to C。B端产品是AI学智慧教育平台，C端产品是学霸君APP和学霸君1对1。

大家会发现学霸君、作业帮、猿题库都是工具类产品起家，但到后面，各自都有了更细分的路径、场景和服务，通过这些服务来完成商业变现。经验告诉我们，教育是一个复杂的场景，单纯的工具很难立足。 工具类产品的企业应该向上、向下、向左、向右地延伸，衍生出合适的服务，并让工具完成导流或者转化。 如果不延伸的话，这个工具迟早会被另一个工具所替代。

火柴盒注：陈锐锋，学霸君合伙人&首席科学家、新加坡国立大学博士。具有自动化和运筹学的理论基础，以及金融IT解决方案的实践经验。2013年入职学霸君，担任技术研究负责人职务，组建智能计算团队，主攻文字识别、图像算法和数据挖掘方向。带领团队在国内率先开创同时适应自然场景、复杂版式图像拍照识别引擎，为搜题及1V1实时答疑业务奠定了技术基础。同时，将基于深度学习的文本挖掘技术引入产品，实现高效而智能化的知识导航。

*本文由火柴盒原创，作者张乘辅（微信：18710037601），审核韦龑。如需转载或寻求报道，可联系作者及火柴盒（ID:huochaihejiaoyu）。

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