细数“教育+AI”四大应用场景：人工智能的火，教育得跟上

科技巨头在今年来积极布局人工智能这一前沿领域，但是，跨越技术问题后的AI创业者们无法回避的一个问题是：如何找到真实的应用场景，构建可靠的商业模式？正巧，教育行业是一个非常适合、也非常需要被AI改变的领域。

传统教育模式下，学生教育质量的高低很大程度上依赖于老师的好坏，而优秀教师的培训周期长、价格相对较高、在国内供需也不平衡。另外，教学规模的扩大势必影响教学质量，学生学习效果易变差。 因此，可以说教育是一个人力智力密集型行业，对教师人力资源的过度依赖是教育行业问题根本所在。

对于像教育这种有明确目标的学习，AI技术的出现可以说是在根本上减少人的依赖，提高教学效率，帮助老师因材施教，让学生的学习更有效。

那么 “教育+AI”的应用场景有哪些呢？就目前的人工智能在教育领域的应用来看，可以分为自适应学习、虚拟助手、专家系统、商业智能等方面的广泛应用。

自适应学习+教育

自适应学习就是通过算法，将获取到的学习者的数据分析反馈给已有的知识图谱，为学习者提供个性化难度和个性化节奏的课程和习题等，从而提高学习者的学习效率和学习效果。

自适应学习与传统教学的不同在于主要教学方式不同： 传统教育通常是以班、组为单位的，由老师提供统一的教学内容和进度安排的，学生的练习和需要做的测评也都是统一化的，而自适应教育是以个人为单位的，接受不同的学习进度和学习内容，练习与测评内容的个性化程度高。

主打“自适应+教育“的企业，可以细分为：

1、“自适应+K12教育”类

如“猿题库”——通过自适应题库为学生提供个性化题库，并根据其个性化问题提供真人在线辅导，帮助学生了解自身学习情况、激发对练习的兴趣并提高科目学习成绩。

2、“自适应+STEAM教育” 类

如“wonder workshop”——通过软件将儿童的数据进行分析，并通过机器人硬件和独特的教学内容，帮助孩子趣味学习编程。

3、“自适应+语言教育” 类

如“朗播网”——提供一套自适应英语学习系统，为用户测试英语各方面能力，并提供针对性的考试提分技巧和能力学习课程。

4、人性化地风险事件处理方案

如“NEWSELA”——将K12用户的英文阅读水平分级，通过科学算法来判断用户的阅读水平，向用户推送符合其阅读水平和兴趣的新闻来提供用户的阅读能力。

虚拟学习助手

虚拟学习助手是指为学习者提供陪练答疑、客服咨询、助教等服务，企业从中能够低成本为学习者提供标准化的服务，并且又能获得大量用户数据反馈。

1、虚拟助教

由于教育过程中，助教所需要做的业务就是为学生答疑、提醒等功能，这些工作多为简单重复的脑力工作，因此，AI可以逐渐替代助教业务。

2、虚拟陪练

课后练习反馈对于学习效果的提升非常重要，而数据化程度最高的环节也正是练习，因此这也是大部分人工智能+教育创业者的切入环节。不同类型的学习内容需要的技术方案各不相同，如理论性的学科的练习更加容易智能化，但是与实践相关的科目，如艺术、运动等往往需要搭配智能硬件来达到学习效果。

此类产品如“音乐笔记”就是音乐教育领域的陪练机器人，智能腕带和APP结合，利用可穿戴社会和视频传感器，对钢琴演奏的数据进行实时采集分析，并将练习效果反馈和评价呈现给用户。

3.专家系统

专家系统是指，在某个领域能够有效地运用数字化的经验和知识库，解决以往只有专家能够解决的复杂问题。专家系统结合了人工智能和大数据，具备自我学习和综合分析的能力，系统可以获取、更新知识，不再只是静态的规则和事实。

专家系统帮助学习者和机构诊断、预测、决策。这类企业通常可细分为：

（1）“生涯规划+教育” 类

如“申请方”——基于大数据和人工智能，为面临升学、留学、求职等情况的用户提供智能规划和申请服务的平台，帮助学生获取开放性的教育资源、实现高效率的血液发展、收获个性化的教育体验。

（2）“智能批改+教育” 类

如“批改网”——是一个计算机自动批改英语作文的在线系统，为学生和教室提供智能的批改服务。

商业智能化

教育机构组织运营包括多个核心环节（推广招生、教学、客户服务等）和支撑活动（基础设施、人力资源、采购、教研等）。人工智能可以在多个环节提升组织的整体效率。

教育商业智能应用场景非常丰富： 在基础设施活动中，有智能选址、财务预测管理、校车管理规划等场景了；在人力资源活动中，有教室招聘、人才评估、人才培养三个应用场景；在采购活动中，软硬件采购和评估可以应用AI技术；在教学研发活动中，有教研体系、课程内容和备课工具都可以作为其应用场景；在推广招生环节中，有招生平台、投放策略等场景；在教学过程环节中，有课堂的辅助、LMS、作业批改、考试测评等场景；在客户服务环节中，有家校沟通、客户管理、班级管理等场景。

企业在商业智能化这通常有两个方向：

1、“运营支持”

如 “Panorama”——K12教育的数据分析公司，从学生反馈、社会情感学习、学校生态和家长及社会参与度四个方面对学校进行评估，为每个学校制定个性化的调查方案，找出学校的问题所在并针对广泛性问题提供解决方案建议。

2、“学情管理”

如“狸米学习”就是为公立中小学提供个性化教学解决方案的。为学校提供完整的智能化教学配套方案，教室可用于作业管理和课时学情分析，家长通过此了解孩子学习状况，教学管理者可以用于学校的智能化教学分析。

未来教育创业的驱动力定是来自人工智能为核心的“科技创新”+”教研创新“，前面触及到的四个领域（即自适应学习领域、虚拟学习领域、专家系统领域以及教育商业智能领域）的各个赛道中都有巨大的创业机会。

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