VIPKID林陈斌：利用AI技术深度切入各教学场景，实现在线教育可量化、可视化

10月17日，由猎云网主办的“2019年度教育产业峰会”在北京金茂万丽酒店举办。

VIPKID教育产品负责人林陈斌在《AI赋能下的新教育》演讲中谈到，教育行业最终极解决的问题就是优质教育资源稀缺的方式，通过各种方式来解决。

林陈斌表示，随着老师对应的学生人数增加，虽然效率提高了，但课堂的互动性也在逐渐丧失，导致用户体验下降，为了兼顾不同的情况，智能师生匹配、在线课堂监测及评价、个性化学习内容推荐等各个教学环节中充当着日益重要的角色，全面助力孩子综合素质的培养。

为此，。

VIPKID成立于2013年10月，是一家在线少儿英语教育公司，运营主体为北京大米科技有限公司，专注于4～15岁在线少儿英语教育，通过1对1在线视频的方式有效学习和掌握英文。据猎云网了解，VIPKID主打“纯北美外教1对1授课”，通过互联网方式将中国小朋友与北美老师连接起来。

截至今年8月，VIPKID平台学生规模超过70万人，北美外教数量超过9万人。VIPKID方面透露，获得新融资后将继续加大对优质内容、人才和技术方面的投入，提升公司运营效率及组织能力，为广大学员和家长提供更好的教育产品和服务。

林陈斌表示，为了打造一节优质的课程，“我们用半年的时间不断地验证，从100多个维度，挑选出来60多个维度细节，这些维度能够帮助我们定义什么是一节好课，我们现在理解的标准，准确的道路在不断地优化”。

据悉，VIPKID花了大概半年时间寻找各种数据，比如不同学生在体验课程时语音输入时长、师生交互次数、正脸数等，同时也从老师的教学方法上找数据，像单页PPT停留时长、老师TPR动作等。

在老师的培训环节，。

比如，VIPKID在课件研发、师生匹配上进行了深入探索。

一方面，。

该系统将自动对孩子的表情和语音进行识别，实时判别孩子对知识的接受程度等学习状况，进行课堂质量的分析和记录并及时反馈给老师，引导老师优化教学模式，从而提高教学质量。

此外，；与此同时，平台也会对外教在教学上的语言、技能等多层维度划定数百个标签，再结合智能算法向学员推荐最合适其本人的外教。

本次峰会由猎云网主办，锐视角、猎云资本、猎云财经、企业管家协办，云集顶级专家、创业精英及投资机构等各行各业领军大咖，邀请数十位资本大咖与创业精英把脉行业新风向，众从业者将解读30+行业典型应用案例，寻找学习3.0时代的新风向。

以下为林陈斌演讲实录，猎云网整理删改：

大家好，我是VIPKID的林陈斌，在VIPKID负责教育产业，我在互联网教育从事五年，不管行业环境怎么变化，我们关注的，始终是如何用科技打造创新的产品，怎么赋能这个行业、改革这个行业。

今天带来的主题是《AI赋能下的新教育》，分为三个命题，也是我们过去一段时间内探索的过程：第一是如何通过AI、大数据方式赋能教育、教学；第二，我们开始深入研究了整个教学过程，如何把教学前面的研究理解进行标准化的动作；第三，更深入打造完整课堂，做AI老师。

第一个命题始于两年前对这个命题的思考，因为教育、科技这都是非常大的命题，我们想，从什么样的点切入呢？VIPKID主要的价值点发生在每一节外教“一对一”里，所以，我们希望定义什么是一节好课。

这个定义也是蛮难的，从学生、家长、老师不同的角度看待一堂好课都不一样，学生希望上的开心、有收获，老师有自己的教育理念、教育情怀，他们也希望从自己的教学，有一个比较好的不错的体验。

所以，这个命题我们大概经历过半年的时间，找各种数据，找各种学生的体验数据，比如说语音输入时长、师生交互次数、正脸数等等，我们也从老师的教学方法上找数据，比如说单页PPT停留时长，老师TPR动作等等。

我们用半年的时间不断地验证，从100多个维度，挑选出来60多个维度细节，这些维度能够帮助我们定义什么是一节好课，我们现在理解的标准，准确的道路在不断地优化。

我们现在用这个标准的反例，什么是一节不好的课，定义比较清楚，因为一节不好的课特征非常明显，学生出现在屏幕上的时长，学生语音时长，班主任反映数据，根据这些数据可以定义出这堂课不是好课。

我们可以让教学辅导老师，非常准确快速找到需要关注的问题课程、问题学生，辅导老师发现预警之后，会看到底是哪些点，他们跟家长联系，也给出一些建议，看看这些怎么优化。

我们在老师的培训，在好老师的定义，在老师的招募，在课件研发、师生匹配上都做了研究。

我讲两个点，第一个是老师的管理。VIPKID有超过9万北美外教，他们跟我们是合作关系，不是雇佣关系。在美国法律之下，我们对美国老师管理手段非常有限。

第一个手段，我们要找到哪些老师的课教的是好的，哪些老师的课需要提升。一堂好课的数据检验标准可以帮助我们做到这件事情，我们会有几个非常重要的指标来衡量这个课有没有问题，一旦有问题，管理人员会介入，给老师提出一些案例，我们看很多Case，老师每一页PPT停留时间过短过长，反映出老师没有把知识点教出来。

我们发现，排名第二老师的问题是打哈欠，打哈欠的识别很难的，通过图像识别老师在打哈欠还是发A的音，这都是很难的。大部分北美老师需要在凌晨4点起床，给北京时间8点学生上课，这是挺困难的情况。中国家长会投诉，说老师怎么不好好上课。

我们用的比较有成果的是在师生匹配，基于课堂分析，给学生与老师他们的性格，他们的教育特点与学生的学习情况打上不同的标签，不同标签的师生他们都会有相应的匹配算法，来保证学生应该找最合适的老师。

因为大部分的家长与学生挑选老师通用标准，第一是颜值，第二个老师的活泼性，颜值就是长的最漂亮、最帅的老师，但是这些老师不一定是最适合这个学生的。

我们有一个案例，一个大客户挑选颜值高，活泼性的老师，连续换了三个都不太满意，最后换了一个老太太，60岁，讲课循序渐进，我们反而发现这位老师非常适合这位学生，这位老师循序渐进的风格适合这位学生的内向。这个案例提升了我们的信心，没有教不好的学生，也没有不OK的老师，存在的只是师生匹配。

第三个应用的比较有成果的是在教学内容的迭代上面，我们知道传统的教学迭代内容通常是年级，我们现在迭代周期是两周，每周都会分析从一千节课件里面分析，按照刚才好课的评判标准，统计学上哪节课出现问题最多。

每一周问题排名前十我们重点来看，教学设计上有没有问题，教学形式上需要不需要优化，我们再上线，两周迭代，远远超出传统教研的迭代速度。

这是两年前开始启动的方向，在研究一堂好课的评判标准，再助力教研。我们更深地介入教研生产环节，我们做的就是教研标准化。

我们发现，北美老师最大的特点就是善于表现，表现力非常强，但是表现力的这个事情是因人而异的，10万个北美老师一定会有一些特别善于表现，还有一些表现力相对弱化一些。

我们思考就是怎么样用标准化的动作、课件，能够提升老师的教学水平。

为此，我们做的第一件事情就是教研的标准化，什么是教学模式的标准化，我们发现英语主要是八大题型，我们认为八大题型用80多个教学模版可以覆盖我们的教学目标。这是教学模版的示例，这是听音辨音题，这个模版在传统老师教学过程当中，有些老师会准备很多教具，现在有这个模版之后，你只需要点播放按钮，跟着学生在一起互动就可以了。

这是我们在过去半年当中做的一些模板的示意，包括选词、听音辨音等等，可以覆盖教研生产内容的40%，也就是40%教研课件的生产，不需要像传统课件一样编辑设计教学PPT，这个过程可以极大地缩短时间。

教学内容的标准化这个命题，是从真实案例发现的。我们发现大量家长说，明天是孩子的生日，老师能不能在给孩子上课的时候，给孩子唱一首生日歌。孩子特别喜欢蜘蛛侠，明天上课的时候能不能带一些这些特征。

以前我们需要联系到第二天上课的老师，跟他沟通，让老师准备。有了教学模版库之后，全部都是标准化的动作来调取。比如说小明同学明天是他的生日，明天上课的时候老师调取一个生日模版，会有小花、生日蛋糕送上，提醒老师今天是小明同学的生日，祝他生日快乐。所以，可以极大地提升教研的生产效率。

更重要的是有了课件模版与教学动作的标准化，我们对教学好课的定义，在刚才说的第一个阶段可以更深入的进行下去，第一个阶段放大镜看一堂课是好是坏的话，我们现在拿到的显微镜，可以定位到每一堂课，通过数据可以不断的调整模版。教学动作模版与教研模版，以每两周的速度在不断的迭代与夯实。

随着对一堂好课的理解与教学内容的介入，我们需要了解教研本质。我们认为教育行业最终极解决的问题就是优质教育资源稀缺的方式，大家通过各种方式来解决，有些是培养新的老师，我们用北美老师闲余时间创造新的供给。

但是我们发现从最传统的线下来讲，线下大班小班一对一，如果老师授课对应的学生越多，他的互动性小，体验下降，但是老师的效率高，所以是两者不能完全兼顾的情况。

传统大班是一千到两千人，传统效果最好的是一对一。进入到在线的话，我们有在线大班与在线一对一，也是这样的趋势。但是我们发现传统的线下与目前的线上教育产品有上限，是有天花板，不管是创造新的供给，还是在培育新的老师，供给仍然有上限，所以现在目标的方向是AI课程，AI课程如果兼顾每一堂课的体验，也可以复用，可以完美的解决教育资源的稀缺问题。

因为老师是标准化的动作，怎么让他可以达到比较好的体验？所以第一个阶段、第二个阶段，给我们打下了非常好的基础，因为我们对整个课堂有了更深入的理解。

我们会监控很多的数据，这些数据的表现非常好，但是比这些数据更好的是这样的产品可以调动学生的情趣。怎么可以实现这块呢？我们觉得这是量变到质变的过程，随着我们对教学过程的理解自然而然产生这样的产品。

这个产品不是在实验室里面产生的，这是对线下人效体验最精准的关系，是线上20人的，线下20人，会分成若干小组，会有PK，所以我们引入线上来，分成小组，会PK，有游戏氛围。

老师的标准化教研动作也固化下来，学生表情、答题数据可以监控起来。所以我们做了非常有意思的调研，到目前为止差不多有一千个学生，我们做了调研问卷，你有没有觉得老师在上课在关注你，80%的学生会认为老师在上课关注我。

另外这个课堂有两个形态，一个是录播，一个是一对一，我们问学生喜欢哪个，一对四的录播，还是喜欢一对一，答案是一半一半，喜欢这个是有各种PK，喜欢一对一是喜欢老师互动的。所以，我们产品可以达到逼近真人直播的效果。

以上就是我们对整个教育，对于科技赋能的理解，我们也希望这个探索，AI老师我们会持续构建能力，但是我们觉得整个过程是没有止境的，我们的技术是为了更好地提升教育服务的效能。

所以，我们研究教学效果怎么样呈现最好，再来找最好的技术手段解决相应的难题。所以，解决过程当中我们觉得没有止境，希望跟在座的各位一起交流。

谢谢大家！

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