人工智能能否撬动在线教育？专家：鼓励探索和创新

　　人工智能能否撬动在线教育 　

　　去年6月，紧张刺激的高考数学科目刚刚结束，另一场“考试”也随即开始。特殊的是，面对这场考卷的，不是普通学子，而是人工智能机器人。智慧教育机器人Aidam与6名往届高考状元同台比赛，最终以9分47秒的时间完成整张数学试卷，获得134分，而6名状元的平均分则是135分，仅以1分险胜。

　　“我希望通过这样的PK,让教育业界了解到人工智能在教育领域的应用已经发展到了什么程度。”Aidam研发公司负责人、学霸君创始人兼首席执行官张凯磊表示，人工智能已经可以像人一样思考知识点，一步一步输出过程和答案，AI技术将给教育注入新鲜血液。

　　在前不久举行的2017年互联网教育论坛上，好未来集团总裁白云峰也表达了相同的想法，“属于‘教育+互联网’的时代已经过去，‘教育+AI’才是现在和未来的希望”。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能规划》，明确提出到2030年，中国人工智能核心产业规模将超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。其中，教育作为人工智能重要应用场景之一，未来想象空间巨大。

　　因为AI，在线教育又一次迎来了春天。

　　在线教育百家争鸣

　　2014年，被业界称为“在线教育元年”。那时，初尝互联网甜头的在线教育企业如雨后春笋般涌现，势头凶猛。可是第一个春天太短，随着梯子网、那好网的相继失败，那些原本看好在线教育的人们开始惶恐泡沫破灭。

　　在遭受了“狂热——急冻”的“过山车”式大起大落之后，有幸存活下来的在线教育企业最终乘上了人工智能的快车，呈现峰回路转的景象。

　　如今，在写字楼、公交站台和地铁通道里，都可以看到沪江、VIPKID以及很多初创教育机构的广告牌。需求端的火爆加上技术创新的供给又催生了一大批AI教育企业，从学霸君的“高考机器人”到沪江的“Uni智能学习课程”，再到乂学教育的“松鼠AI”，人工智能教育产品陆续问世。新东方创始人俞敏洪也感叹：“教育领域从来没有这么热闹过。”

　　中商产业研究发布的《2017-2022年中国在线教育市场前景及投资机会研究报告》显示，在2012~2016年间，中国在线教育市场快速发展，从2012年697.8亿元增长至2016年的1853.4亿元，年均复合增长率达到27.66%。2017年中国在线教育市场规模预计达到2810亿元，2018年将有望突破3000亿元关口。

　　广阔的发展空间让在线教育市场赢得了大量资本的青睐。如果复盘过去一年中AI领域的投资，会发现其中教育领域的融资成绩十分显眼，堪比一场你争我赶的数字接力赛。

　　自学霸君在2017年1月宣布获得1亿美元C轮融资后，猿辅导和英语流利说相继宣布获得1.2亿美元和近亿美元融资。2017年8月14日，作业帮再破融资纪录：获得由H Capital领投的1.5亿美元C轮融资。同月，VIPKID宣布完成高达2亿美元的D轮融资，该笔融资被称为“迄今为止K12在线教育领域最大一笔融资”。

　　据艾瑞咨询的数据显示，截至2017年9月20日，在线教育领域公开的融资次数达到147笔，累计涉及资金75亿元人民币，已经超过2016年全年的120笔。而从“鲸准”更详细的数据可以看到，近1年来，已有近200家投资机构入局教育行业，总共完成466笔融资。可见，资本针对在线教育开始下重注。

　　除了资本的跑马圈地，各家在线教育企业在人工智能上紧锣密鼓地布局，也鲜明地表露出行业的竞争火热。

　　“不得不快起来”，乂学教育创始人栗浩洋表达了在白热化竞争时，创业者们急切的心情，他在2014年开始注意到“自适应”教学，随后通过借鉴美国Knewton公司(最早将人工智能技术应用到“自适应学习”的在线教育机构)的教学经验，短短几个月内就创办了乂学教育，打造出一款人工智能学习产品“松鼠AI”。

　　AI教育之争愈演愈烈，2015年沪江推出智能导学系统，2016年9月正式上线智能课，主打智能测试，优化学生的学习路径。在智能搜题领域不断深耕的学霸君利用人工智能加强图像识别功能，实现更为精准的题目识别，并给每道题目标上相应的知识点标签，便于推荐给有需要的学生。后起之秀VIPKID更是在教学中采用人脸识别、情绪识别等技术实现用户数据的精准抓取。

　　“AI学习系统的部署，对于学习者以及教师来说，不再是一种新生事物，不再是一个很炫的新技术，而是一个必不可少的东西。”论答创始人兼首席执行官王枫曾在GES2017未来教育大会上表示，“如果你不使用AI、不使用自适应学习系统，你的学习就失去了竞争力”。

　　AI教育风口越吹越大，贴上了人工智能标签的在线教育，究竟发生了哪些变化？

　　赋能：在线教育的AI打法

　　“机器学习，在某种程度上会被贴上人工智能这样的标签。”学霸君合伙人、首席科学家陈锐峰告诉中国青年报·中青在线记者，经过多年的探索和发展，人工智能的研究取得了阶段性成果，其中以深度学习为代表的技术突破也开始进入行业应用期，这成了教育触AI化的一个大前提。

　　纵观众多AI教育入局者，这三种类似的打法必不可少：通过大数据，扫除知识点盲区；因材施教，提供个性化推荐；实时反馈，与老师亲密互动。

　　“我们的教科书，很多和现实脱节；现在的老师讲课举的例子，和十几年前老师教给他的，是一套东西。课还是那个课，讲还是那样讲，变的是黑板转屏幕，面授转直播，它真的提升了教育水平和学习效率吗？”传统教育的瓶颈困扰着正在创业期的栗浩洋。他认为，在过去的教学模式中，老师的授课模式多是“一对多”和对知识点线性的推进，是无法根据学生的接受度和学习习惯因材施教的。

　　但AI技术的发展让他预见到了未来教育与人工智能结合的无数可能性，他开始从大数据入手，尝试打破传统教育中知识点之间的壁垒。据栗浩洋介绍，乂学教育的“松鼠AI”系统首先会对学生做知识点的全面扫描，“比如学生对连词的理解有问题，我们会具象到他是对定语从句中的连词不理解。”他举例说，利用AI算法可以在较短的时间内检测出学生对知识点的掌握程度，再针对盲区进行专门的视频讲解、专项练习、专题测试等。

　　利用大数据，来打通知识点间的逻辑和认知，将学习科目的所有知识点进行拆分组合，构建全新的知识图谱，通过测验来检测学生薄弱的知识点，进行专项突破，从而能够让学生快速掌握所有知识点。这是在线教育行业内普遍的“第一回合”。

　　沪江旗下的沪江网校智能导学系统正是采用了第一种打法。南昌大学的大四学生陈斯洁在沪江网校学习了三年，一番体验下来，她说，“(测试)做完之后的对错在课程表上面有体现，我觉得有一些课就不用选了。因为在智能课程没有出来之前，有一些老师讲的课程，其实我都比较熟悉了。”

　　“通过智能测试可以了解每一位特定学生的强项和弱项。测试完之后，针对学生学习，我们会跳过强项相关学习内容，针对弱项做增强的训练。”沪江合伙人、COO李骏介绍，学生了解自己的强弱项之后，还可以通过沪江专门为用户自学准备的智能课件系统进行查漏补缺，以此提高自己的成绩。

　　在获取一定量的数据后，AI才真正开始尽其所长。例如乂学教育会根据AI后台的各种数据，比如学生做每道题的时间、正确率，给他们推送不同难度系数、不同交叉维度的讲解。栗浩洋说，“一个知识点的讲解会触发另一个知识点，让学生能够掌握一类题，举一反三。”

　　这便是目前AI教育企业宣称的最为亮眼的地方——个性化教学。基于算法技术以及感应器，在全面抓取、分析个人的学习情况和知识掌握能力之后，因材施教，开展“千人千面”的定制式教学。

　　以学习文言文为例，如果系统测试到某学生的文言文较差，学习文言文需要特别长的时间，可能每学10小时，只能提高1.5分。而这时如果考试时间仅剩2个月，系统就会让学生暂时放弃文言文学习。“这就好像AlphaGo一样，在某块区域它不跟李世石纠缠。李世石高兴地吃了几个子，最后发现失去了整个江山。”栗浩洋说。

　　“有AI介入的学习过程，是一个动态的、不断博弈的过程。AI相对于人的优势在于，它不会陷入到眼前的战局中，而是会实时地、冷静地作各种各样最优的选择判断。”栗浩洋进一步解释道。AI把教学环节当中一些重复性的、程式性的、靠记忆、靠反复练习的模块，用更有效的方式替代人脑，这也给乂学教育带来70%以上人力成本的降低。

　　据李骏透露，沪江在教研方面的成本也有所下降，有了智能化工具的帮助，在开发课程和推荐测试题这些工作量大的事情上提高了效率。对于老师来说，解开了重复又繁重的工作枷锁，在教学过程中能够更多地集中在情感的交互、个性化的引导、创造性思维的开发上面。老师可以根据AI所提供的数据信息做出有针对性的辅导，实时跟进学生学习情况。“这就像给老师发一个驾驶舱，有了各项指标后，他会开的比较精准，开的比较快。”陈锐峰说。

　　软肋：AI教育尚未真正落地

　　大数据、知识图谱、自适应……这些听上去“高大上”的词汇给AI教育描绘了一张前景甚好的蓝图，而平行线教育技术总监郭子墨(化名)的一句话，却把在线教育企业拉回了现实：“目前很多企业都在做AI教育，但都是在概念阶段，落地的并不多。”

　　李骏认为，市场上的AI教育还处在早期摸索阶段。计算机科班出身的李骏，在20年前上大学的时候就已经开始关注和研究人工智能。如今人工智能的发展已经取得了不错的成绩，在线教育市场上五花八门的“AI教学系统”可以做到根据不同学生的学习进度和掌握情况给出个性化题库，并提供更适合学生的知识呈现方式和考核方式让学习变得更容易。同时为老师们减负，把制作课件、批改作业等繁琐工作交给智能工具。在他看来，在重复性练习以及强化、深造的阶段，AI对教育的赋能确实有一定价值。

　　但值得注意的是，实现真正的个性化教学需要庞大的数据和更强大的技术作支撑，而现如今行业内没有任何一家企业能够单独形成一个完整的数据闭环，很多技术还并不成熟，大部分停留在思路和想法阶段，AI能够做到的仅仅是工具辅助功能。

　　AI育还存在诸多痛点。李骏认为，目前NLP (自然语言处理)是大家都很关注的领域，近年也有很多有价值的成果，但距离在教育场景的充分应用还有很长的路要走。

　　“如果你对着翻译引擎说‘I am blue’，在没有语境的情况下，国内所有的翻译引擎都会翻译成‘我是蓝的’，但事实上你想要表达的是‘我很忧郁’。就是因为没有上下文，机器没有办法作这个判断。”李骏举例说，类似这样的问题放进教育场景里同样难以解决，所以说现在还没有哪个智能机器人可以真的像老师一样帮助学生。

　　正如创新工场执行董事张丽君所说，聊天机器人用于打发时间上是可以的，但真正应用到教育学习场景，技术上还达不到这个能力。在她看来，AI对当下教育企业产生的影响还局限在2B(To Business，对企业)的领域里，2C(To Customer，对用户)领域里很难说有什么产品形态能出现。

　　而AI在2B领域的应用也还在发展阶段。李骏称，主观题的判断仍然是在线教育行业内的瓶颈。目前AI所能做到的仅仅是对选择题这类的客观题匹配到精准的答案，而对于问答题、作文题等这类的主观题，由于变量太多太复杂，以现在的人工智能技术只能做到识别文字，还无法实现理解文字背后的意图。

　　在提供创造性的教学和改变学生的思维习惯及性格塑造上，目前的人工智能技术更是望尘莫及。“目前在线教育行业所谓的人工智能其实就是数据比对而已，是没法改变孩子的思维结构的，更多的只是站在用户的角度，站在主观的角度，站在应试的角度来提高分数。”平行线教育创始人、CEO刘育涛认为，AI教育还面临太多挑战。

　　破局：真正的AI教育来日可期

　　“真正的挑战在于如何将教育和科技结合，它就像杠铃的两端。懂教育的人不太懂科技，懂科技的人又不太懂教育。”白云峰针对AI教育当前的痛点提出看法，他认为，随着进入在线教育行业的门槛越来越高，在线教育企业更应该把科技与教学的融合发展，作为驱动行业和企业发展的原动力。

　　AI成为当下在线教育企业的首要发力处，这尤其体现在对学生教学数据的收集上。据了解，不少企业都在建立各自的数据库，沪江把每天产生的新的课程内容都围绕知识图谱打成标签并做好应用准备，构建一个不断生长的知识库。

　　目前各在线教育企业掌握的自有数据是分散的。学而思网校总经理陈宁昱曾建议，不同的公司联合起来，实现数据共享，这也是AI教育发展中的一个重要环节。李骏告诉中国青年报·中青在线记者，沪江打算跟很多做AI底层技术的公司合作，技术公司优秀的人才、算法和AI经验与教育机构的场景、数据结合，这样能形成一个数据闭环，能把学生的整个学习数据从课外辅导到校内，到在家学习全部打通起来。通过收集到更多的数据，得到一个更好的反馈。

　　在大数据体系的加持下，学生的画像将越来越清晰，通过算法预测加上知识点勘察，来进一步修正学生的学习路径和学习内容，以达到更为精准的个性化学习。“通过这样一种方式给学生一种适度的知识支撑，给他们搭建梯子，去接触更多的知识。”郭子墨说。

　　另外，技术的发力更多地体现在构建智能对话系统。所谓学习里面的智能对话系统，即尝试理解人在学习过程当中最经常问的是哪些问题，这些问题通常可以用哪些方式去解决。李骏称，未来的方向之一便是基于这样的智能对话系统，打造出一个伴学的机器人，实现人与机器的高级对话。

　　刘育涛不建议教育工作者在AI上投入大量精力。他认为，教育本身，才是在线教育从业者应重点深思的地方。AI+教育目前还只停留在传统教育所说的“育分”阶段，而未来的教育，最主要的是“育人”。他认为，学生学习知识固然重要，更重要的是学会如何使用知识。在世界观、人生观、价值观的塑造上，未来的AI教育还需进一步突破。

　　VIPKID创始人、CEO米雯娟表示，只有更多企业、研究机构、技术人才共同携手，才能一起推动技术和教育的深度融合，探索未来教育的更多可能性。“未来不是我们要去的地方，而是我们正在创造的东西。我们正在做的、创造的东西决定了我们的未来，未来跟现代之间没有鸿沟。”

　　在中国教育学会副会长、新教育实验发起人朱永新看来，目前要做的是鼓励更多的机构、个人，去进行教育的探索和创新。“其实我们已经站在未来的门槛上，推开门就是未来，关键就是要做。”他说。实习生 程晔彤 中国青年报·中青在线见习记者 张均斌