智研所
原标题：智研所|在线教育开启第三次浪潮：慢生意的快迭代
搜狐科技／宋婉心
《智研所》沙龙系列 第4期
本期嘉宾：微软亚洲研究院副院长田江森、培生大中华区董事总经理林国章、朗播首席科学家贾艳明、芳草地国际学校高级教师李永恒
编者按：
《这块屏幕可能改变命运》一文曾在去年引起刷屏和热议。
按文中描述，248所贫困地区中学通过直播，与西南地区最好的高中之一成都七中实现了同步上课。教育、城乡、新技术，每一个涉及的痛点都引发了业内人士的共鸣，将中国现阶段教育资源不普及、信息不对等等现实推到了大众面前。
绝大多数文章读者认为，透过“一块屏幕”看到了中国教育行业的变革。然而实际上，这块“屏幕”背后的技术只是教育行业漫长变革的开始。
过去一年，VIPKID完成D+轮5亿美元融资，作业帮完成3.5亿美元D轮融资，流利说于纽交所正式挂牌上市，新东方在线登陆陆港交所上市。仅仅在K12领域，2018年就有8例亿元级别以上的融资。
一个明显的趋势是，原本针对于学习外围环节的工具型APP，即工具型AI，开始向自适应智能学习系统过渡，标志着在线教育迭代进入新阶段。
搜狐科技“智研所”沙龙第4期邀请业内专家进行圆桌访谈，共同讨论第三次浪潮中的在线教育行业。
临近“奇点”的自适应教育
数据显示，2018 年教育行业一级市场融资达到 579 起，较 2017 年同比增长40.53%，融资金额高达 523.95 亿元人民币，同比增长87.79%。
融资数量和金额高速增长的背后，是资本对新技术、对人工智能赋能行业的追逐。目前来看，人工智能的革命期已经结束，也就是说，平台机会已经被各大公司垄断，现在需要争夺的是行业机会。
通过落地各个行业的应用场景，行业内率先实现人工智能技术应用的公司，很大程度上就可以在赛道上跳脱出来，这其中就包括教育行业。
“自适应”是近期资本热捧的概念，据行业分析师预测，自适应教育将在接下来三年迎来爆发期。
然而，这个源于90年代、卡耐基梅隆提出的概念还不为大多数中国消费者所知。“用中国传统意义上的话讲，就是孔子提到的因材施教。现在中国开始讨论之时，国内外的技术本质上是一样的，只是实现的层次结构不一样。”朗播首席科学家贾艳明向搜狐科技“智研所”表示。
贾艳明表示，自适应最基本的技术实现是硬编码的自适应，之后出现了算法自适应，最后才融入了人工智能。
贾艳明所描述的正是自适应学习产品经历的三个年代，1.0年代是基于人工的自适应，比如全球成功开设两万八千家加盟店的日本公文式教育KUMON，排在Entrepreneur全球连锁500强第37位，超过了SUBWAY和7-11；2.0年代是基于计算机编程的自适应，比如谷歌投资的十亿美金独角兽Renaissance Learning；3.0年代是基于人工智能的自适应，又叫做“智适应”，比如美国融资2亿多美金的Knewton和国内专注中小学生教育的松鼠AI。
在自适应技术落地之前，AI在教育行业被更多应用于学习环节外围的工具用途，例如作业帮的拍照识别功能，猿题库的智能题库，科大讯飞的主观题自动识别批改，海风教育的“好望角”表情识别系统等。
这个阶段，AI只负责帮助老师识别学生情况，但教学本身仍旧由老师人工完成。
“类似技术一方面没有触及到教育本质，另一方面，譬如陪伴式机器人，技术成熟度还没有达到。”贾艳明指出“工具型”AI教育产品较难扩张的原因。
芳草地国际学校高级教师李永恒也在访谈中向搜狐科技“智研所”表示，作为亲身实施过远程教育的教师，他对这种形式的个人感受是“高观看率、低通过率，后期测验效果并不是特别理想。”
而现在谈论的“自适应学习”(Adaptive Learning)则是“教学型AI”的应用。产品可以模拟特级教师的教学方法和教学策略，整个教学练测过程完全闭环由AI完成，老师在其中只起监督、辅助作用，例如英语流利说、松鼠AI和论答。
艾瑞咨询报告指出，人工智能自适应教育的本质是可规模化的个性化教育。
今年3月21日，创新工场第三届“321创新教育峰会”在创新工场北京总部举行。按照惯例，创新工场每年都会分享两个最重要的主题，代表着创新工场这一年最看重的投资方向和趋势，而今年的关键词其中之一就是“AI+教育”。
教育行业性质特殊，强抗周期性使其成为“硬通货”，是该行业在资本寒冬中依旧逆势上扬的主要原因，除此之外，ARPU（每用户平均收入）较高，且消费者投资具有连续性，都成为企业及投资方看好的重要因素。
自适应赛道开始拥挤起来，英语流利说和新东方在线纷纷IPO，VIPKID近日被爆正在筹集5亿美元新资金，于10个月内估值翻倍，除此之外，51talk、盒子鱼等企业都宣布进军人工智能自适应，可以看出的是，不断有在线教育机构、线下教育机构甚至非教育行业的机构瞄准了这个风口。
玩家激增难以避免鱼龙混杂。在自适应系统这个话题上，国内以此为招牌的企业不少，但专攻技术的却寥寥无几，甚至出现“碰瓷儿”自适应技术的教育机构。
李永恒教师表示，不能把AI当成一个筐，什么产品都直接赛到里面。“我个人同意杨歌先生对于AI的观点，任何产品都需要成熟的海量数据和对场景问题对精准化设计。”
目前，业内公认基于AI的自适应学习有三大核心技术：首先，这些系统可以全面精准地评估学生对每个学科几万个知识点的每一个点的掌握状态；其次，可以根据学生知识测试后的结果为他们推荐不同的学习内容，并且根据学生的学习过程中的每分钟的数据采集实时调整教学策略，最终，当学生出错时，系统可以帮助他们理解真正的错因。
对此，贾艳明指出保证自适应技术有效落地的核心在于数据。他表示，技术只是工具，在数据的基础上建立学习模型才能不断迭代，逐渐模型越来越精准，“不仅是学生的数据，教研的数据同样重要。”
相比于其他AI教育产品，自适应教育边际效益更明显。随着越来越多的学生使用某个产品，产品所收集的数据量会越来越多，所收集的数据被输送到人工智能算法中，由数据来训练算法，从而产生更精准的模型，由此产生技术的良性闭环。
系统通过数据对学生产生的“了解”会随着时间递增，学生之后更换产品的转换成本会非常高。所以可以看出的是，自适应教育行业初期投入大，越往后数据的反哺能力越强。
然而不得不承认的是，教育行业的数据收集难度要高于其他行业。虽然行业有抗周期性，但另一个角度看就是产品交付周期长，整个周期内很多环节的数据收集仍旧缺失，比如知识点掌握情况、擅长领域等。
培生大中华区董事总经理林国章向搜狐科技“智研所”表示 ：“现在数据非常散，没有集中在一个地方，这是接下来我们要解决的问题：如何把数据集中并建立每个人的人才教育数据库，每个国家和地区都需要这样的一个数据库。”
“慢生意”的“快迭代”
新东方的崛起是第一代K12教育赛道的顶峰标志。在信息不对称的时代，新东方、卓越、巨人等传统巨头收割了行业绝大多数红利，在传统的班课模式下，以老师、教材、教室为中心的方式开展辅导。
这一代原始形态的教育机构弊端明显。首先，核心成本来源于房租、师资和获客，运营模式较重，其中，教师资源完全受控于地域限制，一二线城市与三四线城市的教学质量与师资力量分化严重。除此之外，最严峻也是多年来最难以被注意到的问题是，大班课模式实现良好结果的前提是，同一班内的学生水平相且目标相近。
第一代教育巨头被自身模式短板限制住了扩张的步伐，与此同时，互联网的普及开始推动教育行业转型和进化。
包含51TALK及VIPKID在内的第二代教育企业通过真人老师视频教学打开了“在线教育”的新赛道，线上授课省掉了租金成本，一对一或者一对多的模式也使得教学效果得到一定程度的提升，对资本的吸引力与日俱增并一直持续到当下。
据艾瑞咨询调查报告显示，K12教育的需求呈现逐年上涨的趋势，近六年在国内在线教育市场的占比，增长近一倍，达到17.6%。据悉，2018年国内在线教育市场的规模已经达到了2517.6亿元，短期增速保持在20%。
微软亚洲研究院副院长田江森在访谈中向搜狐科技“智研所”表示，中国教育理念和美国完全不一样，从客户需求来讲，中国家长带来了非常大的市场。中国社会科学院社会学研究所《2018中国K12在线英语教育调查报告》指出，家长平均每年为孩子在在线英语教育上花费金额8220元。
2008年，MOOC（慕课）兴起，标志着在线教育的开端。这个阶段，课堂的实现手段基本上都是录播视频，一节课40分钟，有时需要辅助以文字互动，MOOC模式将线下课堂搬到线上，打破了空间和时间的隔阂。当时这种模式被业内很多人寄予厚望，这其中，一对一在线教育公司疯狂吸收资本。
公司运营角度看，“教育作为一个人力资本密集的行业，教师成本一般占到教育公司40%-50%成本。”VIPKID、盒子鱼等自适应教育公司投资方创新工场合伙人张丽君曾表示，AI在节省教师侧及市场侧的成本上扮演着重要的角色。
有一线基金的投资人曾这样形容：“如果VIPKID 一年的流水是 80 亿元，有大概 30、40 亿都分给老师了；那还不如我拿出 10 个亿，培养个 AI 老师。”
不止一家公司通过自适应实现了成本的大幅度缩减，流利说就是个典型的例子，在成立六年后，识别工具型AI产品都处在只有流量没有收入的状态，直到2016年转型AI自适应教育，流利说付费用户量大增，两年完成上市进程。
美国作家卢克·多梅尔在《人工智能》一书中提出了“奇点”概念，奇点指的是机器在智能方面超过人类的那个点。奇点大学创始人库兹韦尔说道，“奇点是指一项技术在成熟之前，都在缓慢潜伏发展，一旦技术水平、市场环境成熟，发展速度将立刻变成一条指数级增长上扬的曲线，而这个转折就是奇点时刻。”
自适应教育被认为几近奇点，但爆发后的方向还没有人讨论。
对此，田江森认为国内自适应如要达到下一个层次，还缺少对学习效果评估这一环节的自适应。“在国内，教课的不一定赚钱，但教考试的一定赚钱。”田江森直截了当地指出国内应试教育的境况，“现在学习的中间过程开始走向自适应，但是最终评估学习效果还是统一考试，这两者之间就不吻合了。‘考试也自适应化’在技术上是可以实现的，需要的是整个教育系统内制度和想法的变革。”
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搜狐科技／宋婉心
《智研所》沙龙系列 第4期
本期嘉宾：微软亚洲研究院副院长田江森、培生大中华区董事总经理林国章、朗播首席科学家贾艳明、芳草地国际学校高级教师李永恒
编者按：
《这块屏幕可能改变命运》一文曾在去年引起刷屏和热议。
按文中描述，248所贫困地区中学通过直播，与西南地区最好的高中之一成都七中实现了同步上课。教育、城乡、新技术，每一个涉及的痛点都引发了业内人士的共鸣，将中国现阶段教育资源不普及、信息不对等等现实推到了大众面前。
绝大多数文章读者认为，透过“一块屏幕”看到了中国教育行业的变革。然而实际上，这块“屏幕”背后的技术只是教育行业漫长变革的开始。
过去一年，VIPKID完成D+轮5亿美元融资，作业帮完成3.5亿美元D轮融资，流利说于纽交所正式挂牌上市，新东方在线登陆陆港交所上市。仅仅在K12领域，2018年就有8例亿元级别以上的融资。
一个明显的趋势是，原本针对于学习外围环节的工具型APP，即工具型AI，开始向自适应智能学习系统过渡，标志着在线教育迭代进入新阶段。
搜狐科技“智研所”沙龙第4期邀请业内专家进行圆桌访谈，共同讨论第三次浪潮中的在线教育行业。
临近“奇点”的自适应教育
数据显示，2018 年教育行业一级市场融资达到 579 起，较 2017 年同比增长40.53%，融资金额高达 523.95 亿元人民币，同比增长87.79%。
融资数量和金额高速增长的背后，是资本对新技术、对人工智能赋能行业的追逐。目前来看，人工智能的革命期已经结束，也就是说，平台机会已经被各大公司垄断，现在需要争夺的是行业机会。
通过落地各个行业的应用场景，行业内率先实现人工智能技术应用的公司，很大程度上就可以在赛道上跳脱出来，这其中就包括教育行业。
“自适应”是近期资本热捧的概念，据行业分析师预测，自适应教育将在接下来三年迎来爆发期。
然而，这个源于90年代、卡耐基梅隆提出的概念还不为大多数中国消费者所知。“用中国传统意义上的话讲，就是孔子提到的因材施教。现在中国开始讨论之时，国内外的技术本质上是一样的，只是实现的层次结构不一样。”朗播首席科学家贾艳明向搜狐科技“智研所”表示。
贾艳明表示，自适应最基本的技术实现是硬编码的自适应，之后出现了算法自适应，最后才融入了人工智能。
贾艳明所描述的正是自适应学习产品经历的三个年代，1.0年代是基于人工的自适应，比如全球成功开设两万八千家加盟店的日本公文式教育KUMON，排在Entrepreneur全球连锁500强第37位，超过了SUBWAY和7-11；2.0年代是基于计算机编程的自适应，比如谷歌投资的十亿美金独角兽Renaissance Learning；3.0年代是基于人工智能的自适应，又叫做“智适应”，比如美国融资2亿多美金的Knewton和国内专注中小学生教育的松鼠AI。
在自适应技术落地之前，AI在教育行业被更多应用于学习环节外围的工具用途，例如作业帮的拍照识别功能，猿题库的智能题库，科大讯飞的主观题自动识别批改，海风教育的“好望角”表情识别系统等。
这个阶段，AI只负责帮助老师识别学生情况，但教学本身仍旧由老师人工完成。
“类似技术一方面没有触及到教育本质，另一方面，譬如陪伴式机器人，技术成熟度还没有达到。”贾艳明指出“工具型”AI教育产品较难扩张的原因。
芳草地国际学校高级教师李永恒也在访谈中向搜狐科技“智研所”表示，作为亲身实施过远程教育的教师，他对这种形式的个人感受是“高观看率、低通过率，后期测验效果并不是特别理想。”
而现在谈论的“自适应学习”(Adaptive Learning)则是“教学型AI”的应用。产品可以模拟特级教师的教学方法和教学策略，整个教学练测过程完全闭环由AI完成，老师在其中只起监督、辅助作用，例如英语流利说、松鼠AI和论答。
艾瑞咨询报告指出，人工智能自适应教育的本质是可规模化的个性化教育。
今年3月21日，创新工场第三届“321创新教育峰会”在创新工场北京总部举行。按照惯例，创新工场每年都会分享两个最重要的主题，代表着创新工场这一年最看重的投资方向和趋势，而今年的关键词其中之一就是“AI+教育”。
教育行业性质特殊，强抗周期性使其成为“硬通货”，是该行业在资本寒冬中依旧逆势上扬的主要原因，除此之外，ARPU（每用户平均收入）较高，且消费者投资具有连续性，都成为企业及投资方看好的重要因素。
自适应赛道开始拥挤起来，英语流利说和新东方在线纷纷IPO，VIPKID近日被爆正在筹集5亿美元新资金，于10个月内估值翻倍，除此之外，51talk、盒子鱼等企业都宣布进军人工智能自适应，可以看出的是，不断有在线教育机构、线下教育机构甚至非教育行业的机构瞄准了这个风口。
玩家激增难以避免鱼龙混杂。在自适应系统这个话题上，国内以此为招牌的企业不少，但专攻技术的却寥寥无几，甚至出现“碰瓷儿”自适应技术的教育机构。
李永恒教师表示，不能把AI当成一个筐，什么产品都直接赛到里面。“我个人同意杨歌先生对于AI的观点，任何产品都需要成熟的海量数据和对场景问题对精准化设计。”
目前，业内公认基于AI的自适应学习有三大核心技术：首先，这些系统可以全面精准地评估学生对每个学科几万个知识点的每一个点的掌握状态；其次，可以根据学生知识测试后的结果为他们推荐不同的学习内容，并且根据学生的学习过程中的每分钟的数据采集实时调整教学策略，最终，当学生出错时，系统可以帮助他们理解真正的错因。
对此，贾艳明指出保证自适应技术有效落地的核心在于数据。他表示，技术只是工具，在数据的基础上建立学习模型才能不断迭代，逐渐模型越来越精准，“不仅是学生的数据，教研的数据同样重要。”
相比于其他AI教育产品，自适应教育边际效益更明显。随着越来越多的学生使用某个产品，产品所收集的数据量会越来越多，所收集的数据被输送到人工智能算法中，由数据来训练算法，从而产生更精准的模型，由此产生技术的良性闭环。
系统通过数据对学生产生的“了解”会随着时间递增，学生之后更换产品的转换成本会非常高。所以可以看出的是，自适应教育行业初期投入大，越往后数据的反哺能力越强。
然而不得不承认的是，教育行业的数据收集难度要高于其他行业。虽然行业有抗周期性，但另一个角度看就是产品交付周期长，整个周期内很多环节的数据收集仍旧缺失，比如知识点掌握情况、擅长领域等。
培生大中华区董事总经理林国章向搜狐科技“智研所”表示 ：“现在数据非常散，没有集中在一个地方，这是接下来我们要解决的问题：如何把数据集中并建立每个人的人才教育数据库，每个国家和地区都需要这样的一个数据库。”
“慢生意”的“快迭代”
新东方的崛起是第一代K12教育赛道的顶峰标志。在信息不对称的时代，新东方、卓越、巨人等传统巨头收割了行业绝大多数红利，在传统的班课模式下，以老师、教材、教室为中心的方式开展辅导。
这一代原始形态的教育机构弊端明显。首先，核心成本来源于房租、师资和获客，运营模式较重，其中，教师资源完全受控于地域限制，一二线城市与三四线城市的教学质量与师资力量分化严重。除此之外，最严峻也是多年来最难以被注意到的问题是，大班课模式实现良好结果的前提是，同一班内的学生水平相且目标相近。
第一代教育巨头被自身模式短板限制住了扩张的步伐，与此同时，互联网的普及开始推动教育行业转型和进化。
包含51TALK及VIPKID在内的第二代教育企业通过真人老师视频教学打开了“在线教育”的新赛道，线上授课省掉了租金成本，一对一或者一对多的模式也使得教学效果得到一定程度的提升，对资本的吸引力与日俱增并一直持续到当下。
据艾瑞咨询调查报告显示，K12教育的需求呈现逐年上涨的趋势，近六年在国内在线教育市场的占比，增长近一倍，达到17.6%。据悉，2018年国内在线教育市场的规模已经达到了2517.6亿元，短期增速保持在20%。
微软亚洲研究院副院长田江森在访谈中向搜狐科技“智研所”表示，中国教育理念和美国完全不一样，从客户需求来讲，中国家长带来了非常大的市场。中国社会科学院社会学研究所《2018中国K12在线英语教育调查报告》指出，家长平均每年为孩子在在线英语教育上花费金额8220元。
2008年，MOOC（慕课）兴起，标志着在线教育的开端。这个阶段，课堂的实现手段基本上都是录播视频，一节课40分钟，有时需要辅助以文字互动，MOOC模式将线下课堂搬到线上，打破了空间和时间的隔阂。当时这种模式被业内很多人寄予厚望，这其中，一对一在线教育公司疯狂吸收资本。
公司运营角度看，“教育作为一个人力资本密集的行业，教师成本一般占到教育公司40%-50%成本。”VIPKID、盒子鱼等自适应教育公司投资方创新工场合伙人张丽君曾表示，AI在节省教师侧及市场侧的成本上扮演着重要的角色。
有一线基金的投资人曾这样形容：“如果VIPKID 一年的流水是 80 亿元，有大概 30、40 亿都分给老师了；那还不如我拿出 10 个亿，培养个 AI 老师。”
不止一家公司通过自适应实现了成本的大幅度缩减，流利说就是个典型的例子，在成立六年后，识别工具型AI产品都处在只有流量没有收入的状态，直到2016年转型AI自适应教育，流利说付费用户量大增，两年完成上市进程。
美国作家卢克·多梅尔在《人工智能》一书中提出了“奇点”概念，奇点指的是机器在智能方面超过人类的那个点。奇点大学创始人库兹韦尔说道，“奇点是指一项技术在成熟之前，都在缓慢潜伏发展，一旦技术水平、市场环境成熟，发展速度将立刻变成一条指数级增长上扬的曲线，而这个转折就是奇点时刻。”
自适应教育被认为几近奇点，但爆发后的方向还没有人讨论。
对此，田江森认为国内自适应如要达到下一个层次，还缺少对学习效果评估这一环节的自适应。“在国内，教课的不一定赚钱，但教考试的一定赚钱。”田江森直截了当地指出国内应试教育的境况，“现在学习的中间过程开始走向自适应，但是最终评估学习效果还是统一考试，这两者之间就不吻合了。‘考试也自适应化’在技术上是可以实现的，需要的是整个教育系统内制度和想法的变革。”
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