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用技术推动教育行业走向智慧教育模式

教育装备采购网 2017-10-31 13:57 围观936次

  作为一家国内针对K12领域的新锐教育公司,学霸君针对从小学到高中的学生,提供拍照搜题、实时答疑以及在线一对一课程等服务,积累了总量超过8000万道的题库,服务用户超过8000万人。

  在前不久第三届教育成长汇的开幕仪式上,学霸君的技术负责人苗广艺畅谈了未来人工智能与大数据算法将如何颠覆传统教育的用户体验。教育产业“奇点”将至,技术改变商业的力量也将再次被印证。

  学霸君的创业团队具有教育和技术两种基因,自成立之初就一直致力于技术服务教育领域的探索,把解决教育场景中教师、学生的痛点作为基本切入点,坚信可以用技术的手段来改变教育行业。这使得公司能够在技术上保持持续投入,进而保证了我们在教育行业技术化上处在一个比较领先的位置。

  从商业层面看,学霸君的创业从工具开始,是一个流量入口,还构不成一个企业完整的业务。为此,我们尝试了各种业务方向,完善教育业务的商业形态。

  

  坚持初心、用技术改变教育

  最初,我们发现中小学生每天都要做大量的作业,作业中可能会有很多题他不会做,这时候有一种刚需出现了,就是学生需要找题的解析过程。于是我们就针对性地推出了一款移动端的App,在学生遇到不会的题时,他可拿起手机,打开App,对着题目拍张照片,点击“搜索”按钮,然后由软件将这个题目的解题过程、答案都反馈给学生。

  这个过程非常快速、方便,背后的技术却是比较复杂的。首先,需要把图像上的文字全部识别出来,识别出来之后再用文字去题库里面搜索。我们建设了庞大的题库,大概有8000万的量级,基本覆盖了目前市面上绝大部分的题型,而且通过每天学生输入不会做的题,题库数据还在不断动态更新。目前这款App上的注册用户已经达到了8000万,累计的搜索次数也达到了百亿的量级。

  之后,我们发现,有些学生除了找到题目答案之外,还有一个需求是希望有老师给他讲题,这也是一个刚需。于是我们开发了一个类似“滴滴”的模式。不会做的题怎么办呢?拿起手机对着题拍照片,点击按钮呼叫老师,这个图片就可以变成一个订单,快速地发给全国各地的老师,老师们抢单,整个过程跟打车软件非常相似。

  这个业务的背后也有算法,比如:图片到了系统之后,会先去识别图片上的内容,再对这个内容进行分析,判断这个题目是哪个学科,哪个年级的,考的是哪个知识点……得到这个题目的属性信息后,根据这个属性信息去匹配最合适的老师,老师就是在家里面坐着打开电脑软件,当有学生提问的时候,他的软件就响了,有一个订单来了,这时候老师就点抢单,点抢单之后老师和学生就建立一个一对一的语音连接。这个过程非常快,只需要几秒钟。

  除了语音对话之外,我们还提供了一个点阵数码笔的技术,它达到的效果是老师可以用点阵数码笔在纸上写字,写字的笔划数据会实时地传输到电脑上,再通过我们的系统实时地传输到学生的手机端,这时候学生在手机端可以实时地看到老师在纸上写的一模一样的内容。通过这样的模式,老师就可以很轻松地把这个题目给同学们讲明白,老师可以在纸上把这个题目的每一个步骤都讲得很清楚。

  第二个业务是学霸君1对1,就是把线下的一对一辅导完全一样地搬到线上。我们通过一些技术手段,使得线上的体验和线下达到差不多的效果。比如说老师和学生都可以实时地看到对方的脸、实时地语音视频聊天、PPT实时互动、笔记感受式互动……这样的体验其实和线下的一对一教学已经差不多一样了。然后,再通过一些技术手段,比如说把题库建设、知识点体系做得比较好,或者是把学生的能力评测、数据做得更好,让老师更加方便的使用。

  这个业务很快做起来了,我们发现这是未来教育产业的一个方向。这个业务一开始比较依赖于技术,因为要通过技术打造一个和线下差不多的1对1辅导效果。但到了后期,整个业务的发展则更加依赖于销售与市场。市场是指大的流量入口,销售是我们需要去管理一个很大的销售团队,让这个销售团队用更高的效率进行电话销售。

  

  打造AI+教育,切入B端业务

  从去年开始我们尝试了B端的业务,叫“AI学”,是一款智慧教育平台,它的基础是前期学霸君的拍照搜题和一对一辅导所积累的海量数据,核心是自然语言理解和深度学习。学校老师用我们的系统来上课、备课、布置作业;学生用我们的系统来做作业、考试等等,覆盖了学校的所有的场景;而且使机器阅卷、个性化指导、个性化学习、教案改进等变成可能。老师的教学效率和学生的学习效果都可以得到大幅度提升,这一点在安徽开展的实际教学检验中已得到印证。

  这个业务严格来说是2B2C。首先,把这个系统卖给学校是一个2B的行为,学校的老师和学生会持续不断地使用,产生各种各样的数据。而通过持续不断地给老师和学生提供各种各样的服务,则变成一个类似于2C这样的运营模式。

  值得强调的一点是,在业务方向上,2B的方向应该是最重要的。C端市场的教育相对市场化,但是校内的B端市场相对封闭。我们通过反复研究发现,未来决定整个大的教育市场战略格局的一定是校内的市场,而不是校外市场。因为学生每天的学习、生活,老师的教学,绝大部分的场景都在校内,校外只是校内的一个小小补充。

  作为大数据技术平台,只有在校内有了市场之后,我们才能不断地采集到学生的真实的数据,包括每天上课、预习、复习、做作业等各种各样的数据。有了这样的数据之后才能对学生的整个学习效果做出更准确的评估。反之,当有了校内市场之后再反过去做校外市场是非常容易的,因为知道了“我的学生是谁?”“他学习怎么样?”“他需要怎样的辅导?”这些对我们制定课程才是很关键的。

  另一方面,锁定校内人群后,我们不仅能获得数据优势,还能得到包括了校长、教育部门、老师的认可度,有了这样的认可和背书,再去打动家长是非常容易的事情。所以说这些都决定了2B业务的重要价值。

  今年的7月份,国务院出了一个文件叫作《新一代人工智能发展规划》,其中典型提到的行业就包括教育,说明人工智能和教育其实已经到达了国家战略的高度了,这也证明我们正在做的事业大方向是正确的。

  除了关注国家政策之外,市场的变化主要体现在“三通两平台”政策的推出,“三通两平台”政策简单来说就是在学校里部署教育信息化设施,促进学校升级成教育信息化。国家在K12行业里面的投入持续增长,预计到2020年投入会到达将近4000亿的级别,这只是国家投入,还有地方的投入、学校的投入、企业的投入资本量是非常大的。这么多年钱其实很多都浪费掉了。为什么会浪费掉?是因为一开始大家根本不知道这件事情怎么做,老师或者校长听不懂技术手段能带来什么。一些教育预算必须要花掉,于是采购了很多设备都成了摆设。

  但是经过几年的政府投资,实际上留给我们的有两个比较大的收获:一,持续的投资使学校的基础设施(主要是网络)建设起来了。有了网络才能谈信息化和人工智能。第二,投资其实是对整个市场起到了一个教育作用。一开始,大家不知道什么叫教育信息化,逐渐地老师、校长、地方教育部门开始关注了……大家开始思考,逐渐地认识到教育信息化可能是将来的一个方向并且认可这一方向,对产品的辨别能力也增强了。

  过去学校里的课堂状态,是“粉笔+黑板”。在此我们做一个大胆观测,随着未来突破性技术的演变,人工智能和互联网的技术将会推动整个教育行业走向智慧教育的模式。

  站在现在这个时间点来看,我们可能处在一个分水岭的阶段。如果说分水岭之前是一种辅助教学时代, 那么之后的时代可能会迎来产业关键的融合与变革。这个时代的应运而生,其背后首先是技术的力量推动,包括互联网技术、大数据、人工智能、国家政策等推动,使得整个传统课堂的模式都会发生重大的改变。恰好,我们站在了这个关键的时间节点上,如果说前面是一个变化的蓄势过程,那么从这个节点之后可能就将迎来一个突变。所以,教育信息化的变革时代已经到来了,把握住这个大趋势,未来整个产业将大有可为。

  

  从算法突破到系统“去人化”

  目前,我们在天津搭建了一个数字化工厂。在这个生产工厂里面,我们开发了一套高效的题库生产系统,每个人在系统里面负责的工作不一样,有的人只负责扫描文件,有的负责录入的结构,有的只负责题目的筛选过滤,有的负责判断……每个人只负责做好一件事情,把整个流程通过系统串联起来,从而保证了一个高效的作业状态。

  在此基础上,我们利用很多图像的算法,保证了很多流程的“去人化”,比如说录入试卷题目,试卷来了之后可以自动地识别出里面所有的文字、公式,以及所有的版面结构。这样一来,人只需要去确认或者是说有零星的错误去修改一下就可以了,从而大大地提高了题目生产的效率。目前,在数据工厂,一本教辅书最多三天时间可以录完。

  除了题目,我们也在关注知识体系的搭建。看一个题不仅仅是看某一个具体的知识点,最好是对整个知识体系有一个完整了解。对于大部分的学生来说,他其实是没有那样的一个知识体系的概念,大部分的学生只知道我当前在做什么题,却难以有一个全局的概念。如果我们用系统来做这件事情可能会相对更容易一些。如果建立起了整个的知识体系之后,不管是从宏观上还是微观上都可以详细地了解所有的知识体系是什么样子的。那样,在这个知识体系下去找一个知识点是非常容易的。

  更重要的是,通过整个的知识体系,我们可以收集所有学生每天每时每刻的所有学习行为,并把所有的学习行为结合在一起,用机器的深度学习来获悉整个知识的模型。这样就能知道每一个学生在知识体系中所处在的位置,可以有针对性地进行辅导并进行一些教学方法的提高。

  对于老师来说,批改作业是一项最繁重的工作,一般,普通中小学的老师可能都要教三五百个学生,批改作业会花去大量的时间。我们研发了手写识别技术,通过机器来识别作业,进而自动批改作业。未来,老师是不需要批改作业的,只需要布置作业,剩下的事情都是可以由系统来完成。哪怕是一些所谓“大题”的主观题,机器也可以根据步骤进行批改。为了批改更加准确,我们还研发了自动解题机器人,可以让机器来自动完成题目的详细解答。

  这个业务严格来说是2B2C。首先,把这个系统卖给学校是一个2B的行为,学校的老师和学生会持续不断地使用,产生各种各样的数据。而通过持续不断地给老师和学生提供各种各样的服务,则变成一个类似于2C这样的运营模式。

  值得强调的一点是,在业务方向上,2B的方向应该是最重要的。C端市场的教育相对市场化,但是校内的B端市场相对封闭。我们通过反复研究发现,未来决定整个大的教育市场战略格局的一定是校内的市场,而不是校外市场。因为学生每天的学习、生活,老师的教学,绝大部分的场景都在校内,校外只是校内的一个小小补充。

  作为大数据技术平台,只有在校内有了市场之后,我们才能不断地采集到学生的真实的数据,包括每天上课、预习、复习、做作业等各种各样的数据。有了这样的数据之后才能对学生的整个学习效果做出更准确的评估。反之,当有了校内市场之后再反过去做校外市场是非常容易的,因为知道了“我的学生是谁?”“他学习怎么样?”“他需要怎样的辅导?”这些对我们制定课程才是很关键的。

  另一方面,锁定校内人群后,我们不仅能获得数据优势,还能得到包括了校长、教育部门、老师的认可度,有了这样的认可和背书,再去打动家长是非常容易的事情。所以说这些都决定了2B业务的重要价值。

  今年的7月份,国务院出了一个文件叫作《新一代人工智能发展规划》,其中典型提到的行业就包括教育,说明人工智能和教育其实已经到达了国家战略的高度了,这也证明我们正在做的事业大方向是正确的。

  除了关注国家政策之外,市场的变化主要体现在“三通两平台”政策的推出,“三通两平台”政策简单来说就是在学校里部署教育信息化设施,促进学校升级成教育信息化。国家在K12行业里面的投入持续增长,预计到2020年投入会到达将近4000亿的级别,这只是国家投入,还有地方的投入、学校的投入、企业的投入资本量是非常大的。这么多年钱其实很多都浪费掉了。为什么会浪费掉?是因为一开始大家根本不知道这件事情怎么做,老师或者校长听不懂技术手段能带来什么。一些教育预算必须要花掉,于是采购了很多设备都成了摆设。

  但是经过几年的政府投资,实际上留给我们的有两个比较大的收获:一,持续的投资使学校的基础设施(主要是网络)建设起来了。有了网络才能谈信息化和人工智能。第二,投资其实是对整个市场起到了一个教育作用。一开始,大家不知道什么叫教育信息化,逐渐地老师、校长、地方教育部门开始关注了……大家开始思考,逐渐地认识到教育信息化可能是将来的一个方向并且认可这一方向,对产品的辨别能力也增强了。

  过去学校里的课堂状态,是“粉笔+黑板”。在此我们做一个大胆观测,随着未来突破性技术的演变,人工智能和互联网的技术将会推动整个教育行业走向智慧教育的模式。

  站在现在这个时间点来看,我们可能处在一个分水岭的阶段。如果说分水岭之前是一种辅助教学时代, 那么之后的时代可能会迎来产业关键的融合与变革。这个时代的应运而生,其背后首先是技术的力量推动,包括互联网技术、大数据、人工智能、国家政策等推动,使得整个传统课堂的模式都会发生重大的改变。恰好,我们站在了这个关键的时间节点上,如果说前面是一个变化的蓄势过程,那么从这个节点之后可能就将迎来一个突变。所以,教育信息化的变革时代已经到来了,把握住这个大趋势,未来整个产业将大有可为。

  

  从算法突破到系统“去人化”

  目前,我们在天津搭建了一个数字化工厂。在这个生产工厂里面,我们开发了一套高效的题库生产系统,每个人在系统里面负责的工作不一样,有的人只负责扫描文件,有的负责录入的结构,有的只负责题目的筛选过滤,有的负责判断……每个人只负责做好一件事情,把整个流程通过系统串联起来,从而保证了一个高效的作业状态。

  在此基础上,我们利用很多图像的算法,保证了很多流程的“去人化”,比如说录入试卷题目,试卷来了之后可以自动地识别出里面所有的文字、公式,以及所有的版面结构。这样一来,人只需要去确认或者是说有零星的错误去修改一下就可以了,从而大大地提高了题目生产的效率。目前,在数据工厂,一本教辅书最多三天时间可以录完。

  除了题目,我们也在关注知识体系的搭建。看一个题不仅仅是看某一个具体的知识点,最好是对整个知识体系有一个完整了解。对于大部分的学生来说,他其实是没有那样的一个知识体系的概念,大部分的学生只知道我当前在做什么题,却难以有一个全局的概念。如果我们用系统来做这件事情可能会相对更容易一些。如果建立起了整个的知识体系之后,不管是从宏观上还是微观上都可以详细地了解所有的知识体系是什么样子的。那样,在这个知识体系下去找一个知识点是非常容易的。

  更重要的是,通过整个的知识体系,我们可以收集所有学生每天每时每刻的所有学习行为,并把所有的学习行为结合在一起,用机器的深度学习来获悉整个知识的模型。这样就能知道每一个学生在知识体系中所处在的位置,可以有针对性地进行辅导并进行一些教学方法的提高。

  对于老师来说,批改作业是一项最繁重的工作,一般,普通中小学的老师可能都要教三五百个学生,批改作业会花去大量的时间。我们研发了手写识别技术,通过机器来识别作业,进而自动批改作业。未来,老师是不需要批改作业的,只需要布置作业,剩下的事情都是可以由系统来完成。哪怕是一些所谓“大题”的主观题,机器也可以根据步骤进行批改。为了批改更加准确,我们还研发了自动解题机器人,可以让机器来自动完成题目的详细解答。

来源:中欧商业评论 责任编辑:云燕 我要投稿
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