数据量和从业者素质是AI进入教育行业的两大壁垒

【编者按】如果未来中国教育以素质教育为主， AI 的应用自然会转到这个方面，但大环境如果是应试的，那么它还是会停留在为应试服务。

本文首发于新京报，作者冯倓秋/方怡君；由亿欧编辑，供行业人士参考。

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近年来，科学技术极大地改变着教育的形态， 人工智能 逐渐成为在线教育的行业风口。从K12教育到高等教育到企业培训，教育行业将面临一次巨大的技术革新。目前在K12阶段，结合AI技术升级的在线教育产品如何解决用户痛点？相应的教育产品落地面临哪些难点?未来，AI技术在K12赛道还有哪些想象空间？

现状

AI+教育 让 个性化学习 成可能

“当你写完第一道题目时，系统能够自动识别对错，如果答题错误，会给你自动推送相应知识点的题目联系；如果你都答对了，今天的作业就全部完成。因为不同学生对知识点的掌握情况有所不同，经过系统地智能化处理后，每位学生的作业都不一样……”随着人工智能等互联网“黑”科技的发展，此前想都不敢想的智能化、个性化学习成为可能。

据了解，作为一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学，人工智能涉及语音识别、图像识别、自然语言理解、预测分析、内容生成等领域，当这些技术与特定行业深度有效地结合时，就会产生行业领域内的人工智能应用。

鲸媒体创始人迟耀明认为，教育行业的特点使得人工智能在该领域的爆发受到广泛期待。一方面，教师的工作从某种程度上具有“劳动密集型”的特点，这种场景正适合用机器去替代人的一部分工作，将老师从阅卷、评分、记录等繁杂重复性的工作中解放出来。

另一方面，随着AI教育产品的推出，将充分发挥优质师资的效能，让教育资源相对薄弱的地区有机会享受到优质的教育。

AI这一新风口下，不少教育机构和科技公司纷纷发力，K12领域逐渐涌现不少教育产品，涉及语言学习、课外辅导、课堂教学等多个方面。从AI实现的教育功能来看，市场上的AI教育产品多停留在解决现代教育的难题上。学霸君创始人、CEO张凯磊表示：AI等教育技术应用到教育产品的初衷，是降低学生的学习压力，提升教与学的效率。

发展

资本能否催化AI+教育产品升级

根据国际咨询公司Technavio发布的“关于人工智能+教育”研究报告显示：人工智能+教育的市场规模将达到10500万美元。

互联网教育研究院创始人吕森林认为，目前AI+教育的行业现状是“山雨欲来风满楼”，行业普遍认识到AI+教育有巨大的想象空间，在政策支持下，将会掀起新的投资高潮。但相应的教育应用没有达到理想程度，成熟应用预计在未来3-5年之间产生。

比起巨大的投资空间，不少业内人士还是表示，不能为了“跟风”忽略掉教育的本质。《新一代人工智能发展规划》曾提出建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化。张凯磊表示：AI本身不是目的，不同于单纯的互联网科技类公司，作为教育机构，诉求应是以提升教学效果为出发点。“AI+教育未来的发展方向是如何进一步提升核心技术，持续不断地做数据优化、推荐功能，助力个性化教学。”

迟耀明认为，未来AI在素质教育领域存在机会。“随着产业化的提升，行业头部能力变成行业通用能力，会激发行业内不同领域的潜力，AI就会遍地开花。”

与之相反，清睿教育董事长朱奇峰则相信教育信息化就是引领教育发展的核心引擎，可以主动通过产品设计提升学生核心素养。“解决教育资源分配不均和个性化教育是最基本的产品功能，而通过产品设计真正提高学生学习效率，从育人的角度出发，向正确的方向全方位地培养和塑造学生则是对AI+教育产品更高的期望和要求。”

吕森林则认为技术本身是中性的，只能根据需求点来看，跟着指向性走。“如果未来中国教育以素质教育为主，AI的应用自然会转到这个方面，但大环境如果是应试的，那么它还是会停留在为应试服务。”

观点

AI+教育产业化瓶颈究竟在哪儿？

尽管众多教育机构和科技公司都在发力AI+教育产品的研发，但实际诞生的产品极少，能够实现盈利的更是寥寥无几，不少业内人士仍然觉得摸不到门道，找不到突破口，中小学的真实教育场景和教学环节仍然可以说是传统教育和在线教育结合的模式，极少看到AI的身影。现阶段阻碍AI与教育行业的结合快速落地，走向产业化的难点和瓶颈是什么？行业内众说纷纭。

观点1：数据或成最大壁垒

创新工场美国高级投资经理包蓓蓓曾公开对媒体表示，随着大厂商开源数据框架，技术门槛在降低，结构化的数据将成为真正的秘密武器。

迟耀明说：“没有数据样本，机器无法学习训练。因此，AI在拥有闭环和数据的大公司可能会首先跑通。”

阿凡题联合创始人兼CTO李启林认为，数据是很大的壁垒，“科大讯飞语音识别的引擎和小型企业的模型差不多，但是最终效果差很多，这就是数据量不同导致的。”针对数据来源，李启林认为：以辅导类产品为例，单单依靠学生的练习数据远远不够。“学生如果只在免费平台做了5道题，数据没有很大意义。如果要获取系统的而非零散的数据，可能需要一些强制性方法。”

观点2：从业者需真正理解教育

如果从业者不能够真正理解教育，就无法创造出符合教育规律的有效产品。吕森林认为，智能教育产品研发核心是帮助老师提高教学效率，帮助学生更好更快地学习，而不是用机器替代人。例如，与人工智能解题类产品相比，人工智能辅导可能是更有效的应用。

朱奇峰强调，教育领域的特殊性要求公司创始人改变观念。“不能套用互联网模式，把用户吸引上来再转化，而是要把产品的教育价值做实。”

乂学教育创始人栗浩洋表示，教育是一项高单价的重大决策，还涉及孩子的时间成本，“绝对不可能随手买个教育产品，一定要经过考察和深思熟虑的选择。”在他看来，许多公司不舍得投入上亿资金做内容是限制优秀产品落地的原因，“不做内容就不能做教学，只能停留在智能题库的阶段。”

迟耀明认为，每一个新的技术浪潮都可能会带来一波“伪需求”，比如当年的O2O上门按摩。“一些科技人才在教育领域探索是好事，但是对教育场景的理解可能不是特别准确，在商业进步过程中难免会走弯路。”

案例

辅导类

代表产品：阿凡题、学霸君、乂学智适应系统等

阿凡题

2015年面世的阿凡题-X是基于Deep Learning CNN的OCR光学识别技术原理开发的手写识别计算机。用户使用阿凡题-X拍摄一元一次方程、一元二次方程和二元一次方程组等的任何变形，无论手写体还是印刷体，可以在0.4秒内给出解题步骤和答案。

实践效果： 阿凡题引入AI技术的原因主要是为了提高图像识别准确度和突破题库的限制。此外，在线上一对一辅导中增加了智能诊断类产品，学生拍摄试卷照片，可以在秒级别反馈诊断报告，给出学习建议和最短学习路径。目前，平台大约有6000多万用户，4万名在线老师，6600万题库和4000万的教师回答优质答案。

学霸君

学霸君发布的B端产品“AI学”，包括老师端、学生端和智能手写笔套装。

利用原笔迹搜集与识别技术，学生在纸张上回答的笔记可以自动同步上传到移动设备上。系统搜集学生的手写识别笔记，并且记录学生的作业结果、学习习惯等反馈，并自动批改学生的作业，针对学生的知识点掌握情况，个性化推荐与学生学习情况、学习能力相匹配的习题。

实践效果： “AI学”已经落地到安徽的100多个普通班级，经过上一个学期的使用，基本上能够做到高中年级在降低30%作业量的前提下，班级单科平均分数提升15分到20分的成绩。

乂学智适应系统

由乂学教育发布的乂学智适应系统主要根据学生对知识点的掌握情况，推荐个性化的解决方案。栗浩洋介绍，这是一种策略性AI，通过为学生建立精准的画像实现因材施教。

具体应用到场景中表现为： 学生先在系统中完成半小时左右的测试，系统会判断出学生掌握得不好的知识点并有针对性地推荐5分钟的短视频课程，然后再通过小测验测试学习情况。智适应教育将学生画像+内容侧写、机器学习+概率图模型结合进行个性化学习内容和路径相匹配，针对不同学生做出一个最为精准的学习路径推荐。

实践效果： 传统教学中，学生接受老师传播知识内容的时间是一致的，包括信息量也是一致的。上课45分钟的时间里10个知识点，前20分钟有些学生已经学到了10个知识点;而剩下的时间里，学会的学生可能开始懈怠;下课后仍然有学生没掌握10个知识点。“智适应学习根据每个学生所掌握一个知识点所需的时间不同，进行因材施教。”

目前，乂学智适应学习系统推出了一个学期，共有语文、数学、英语、物理四个学科。栗浩洋介绍：学生人数近万人，付费用户1000-2000人，续班率70%-80%，实现3-4倍的提分效果。

语言学习类

代表产品： 口语100网络学习空间等

口语100网络学习空间

口语100网络学习空间包括听、说、读、写、单词、协作学习、互动学习、区域教研等模块。

其中，口语100网络学习空间的AI口语教练Ms Aryn可以模仿老师提供一对一个性化教学服务。如：通过语音识别等技术，可以给学生的口语进行评测，纠正发音不标准问题，提高英语水平。此外，Ms Aryn还在虚拟校园中扮演助教角色、组织学生活动、批改作业等。

实践效果： 清睿教育承担了三项国家课题，通过对25个学校的跟踪，研究学生使用口语100前后的情感态度、学习动机和学习成绩变化，发现AI技术的信息化教学对学生英语学习有促进作用。如天津南开大学附属中学的实验结果显示，学生在课堂中的发言情况提高了33%，口语考试成绩达到35分以上（满分50）的人数提高了46%。广东省东莞市济川中学结果显示：使用后班级平均分提高近16分。目前口语100合作学校13000余所，覆盖1400多万学生。