人工智能能否撬動在線教育

去年6月，緊張刺激的高考數學科目剛剛結束，另一場“考試”也隨即開始。特殊的是，面對這場考卷的，不是普通學子，而是人工智能機器人。智慧教育機器人Aidam與6名往屆高考狀元同臺比賽，最終以9分47秒的時間完成整張數學試卷，獲得134分，而6名狀元的平均分則是135分，僅以1分險勝。

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“我希望通過這樣的PK，讓教育業界了解到人工智能在教育領域的應用已經發展到了什么程度。”Aidam研發公司負責人、學霸君創始人兼首席執行官張凱磊表示，人工智能已經可以像人一樣思考知識點，一步一步輸出過程和答案，AI技術將給教育注入新鮮血液。

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在前不久舉行的2017年互聯網教育論壇上，好未來集團總裁白云峰也表達了相同的想法，“屬于‘教育＋互聯網’的時代已經過去，‘教育＋AI’才是現在和未來的希望”。2017年7月，國務院印發《新一代人工智能規劃》，明確提出到2030年，中國人工智能核心產業規模將超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。其中，教育作為人工智能重要應用場景之一，未來想象空間巨大。

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因為AI，在線教育又一次迎來了春天。

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在線教育百家爭鳴

2014年，被業界稱為“在線教育元年”。那時，初嘗互聯網甜頭的在線教育企業如雨后春筍般涌現，勢頭兇猛。可是第一個春天太短，隨著梯子網、那好網的相繼失敗，那些原本看好在線教育的人們開始惶恐泡沫破滅。

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在遭受了“狂熱——急凍”的“過山車”式大起大落之后，有幸存活下來的在線教育企業最終乘上了人工智能的快車，呈現峰回路轉的景象。

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如今，在寫字樓、公交站臺和地鐵通道里，都可以看到滬江、VIPKID以及很多初創教育機構的廣告牌。需求端的火爆加上技術創新的供給又催生了一大批AI教育企業，從學霸君的“高考機器人”到滬江的“Uni智能學習課程”，再到乂學教育的“松鼠AI”，人工智能教育產品陸續問世。新東方創始人俞敏洪也感嘆：“教育領域從來沒有這么熱鬧過。”

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中商產業研究發布的《2017－2022年中國在線教育市場前景及投資機會研究報告》顯示，在2012～2016年間，中國在線教育市場快速發展，從2012年697．8億元增長至2016年的1853．4億元，年均復合增長率達到27．66％。2017年中國在線教育市場規模預計達到2810億元，2018年將有望突破3000億元關口。

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廣闊的發展空間讓在線教育市場贏得了大量資本的青睞。如果復盤過去一年中AI領域的投資，會發現其中教育領域的融資成績十分顯眼，堪比一場你爭我趕的數字接力賽。

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自學霸君在2017年1月宣布獲得1億美元C輪融資后，猿輔導和英語流利說相繼宣布獲得1．2億美元和近億美元融資。2017年8月14日，作業幫再破融資紀錄：獲得由H Capital領投的1．5億美元C輪融資。同月，VIPKID宣布完成高達2億美元的D輪融資，該筆融資被稱為“迄今為止K12在線教育領域最大一筆融資”。

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據艾瑞咨詢的數據顯示，截至2017年9月20日，在線教育領域公開的融資次數達到147筆，累計涉及資金75億元人民幣，已經超過2016年全年的120筆。而從“鯨準”更詳細的數據可以看到，近1年來，已有近200家投資機構入局教育行業，總共完成466筆融資。可見，資本針對在線教育開始下重注。

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除了資本的跑馬圈地，各家在線教育企業在人工智能上緊鑼密鼓地布局，也鮮明地表露出行業的競爭火熱。

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“不得不快起來”，乂學教育創始人栗浩洋表達了在白熱化競爭時，創業者們急切的心情，他在2014年開始注意到“自適應”教學，隨后通過借鑒美國Knewton公司（最早將人工智能技術應用到“自適應學習”的在線教育機構）的教學經驗，短短幾個月內就創辦了乂學教育，打造出一款人工智能學習產品“松鼠AI”。

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AI教育之爭愈演愈烈，2015年滬江推出智能導學系統，2016年9月正式上線智能課，主打智能測試，優化學生的學習路徑。在智能搜題領域不斷深耕的學霸君利用人工智能加強圖像識別功能，實現更為精準的題目識別，并給每道題目標上相應的知識點標簽，便于推薦給有需要的學生。后起之秀VIPKID更是在教學中采用人臉識別、情緒識別等技術實現用戶數據的精準抓取。

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“AI學習系統的部署，對于學習者以及教師來說，不再是一種新生事物，不再是一個很炫的新技術，而是一個必不可少的東西。”論答創始人兼首席執行官王楓曾在GES2017未來教育大會上表示，“如果你不使用AI、不使用自適應學習系統，你的學習就失去了競爭力”。

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AI教育風口越吹越大，貼上了人工智能標簽的在線教育，究竟發生了哪些變化？

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賦能：在線教育的AI打法

“機器學習，在某種程度上會被貼上人工智能這樣的標簽。”學霸君合伙人、首席科學家陳銳峰告訴中國青年報·中青在線記者，經過多年的探索和發展，人工智能的研究取得了階段性成果，其中以深度學習為代表的技術突破也開始進入行業應用期，這成了教育觸AI化的一個大前提。

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縱觀眾多AI教育入局者，這三種類似的打法必不可少：通過大數據，掃除知識點盲區；因材施教，提供個性化推薦；實時反饋，與老師親密互動。

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“我們的教科書，很多和現實脫節；現在的老師講課舉的例子，和十幾年前老師教給他的，是一套東西。課還是那個課，講還是那樣講，變的是黑板轉屏幕，面授轉直播，它真的提升了教育水平和學習效率嗎？”傳統教育的瓶頸困擾著正在創業期的栗浩洋。他認為，在過去的教學模式中，老師的授課模式多是“一對多”和對知識點線性的推進，是無法根據學生的接受度和學習習慣因材施教的。

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但AI技術的發展讓他預見到了未來教育與人工智能結合的無數可能性，他開始從大數據入手，嘗試打破傳統教育中知識點之間的壁壘。據栗浩洋介紹，乂學教育的“松鼠AI”系統首先會對學生做知識點的全面掃描，“比如學生對連詞的理解有問題，我們會具象到他是對定語從句中的連詞不理解。”他舉例說，利用AI算法可以在較短的時間內檢測出學生對知識點的掌握程度，再針對盲區進行專門的視頻講解、專項練習、專題測試等。

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利用大數據，來打通知識點間的邏輯和認知，將學習科目的所有知識點進行拆分組合，構建全新的知識圖譜，通過測驗來檢測學生薄弱的知識點，進行專項突破，從而能夠讓學生快速掌握所有知識點。這是在線教育行業內普遍的“第一回合”。

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滬江旗下的滬江網校智能導學系統正是采用了第一種打法。南昌大學的大四學生陳斯潔在滬江網校學習了三年，一番體驗下來，她說，“（測試）做完之后的對錯在課程表上面有體現，我覺得有一些課就不用選了。因為在智能課程沒有出來之前，有一些老師講的課程，其實我都比較熟悉了。”

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“通過智能測試可以了解每一位特定學生的強項和弱項。測試完之后，針對學生學習，我們會跳過強項相關學習內容，針對弱項做增強的訓練。”滬江合伙人、COO李駿介紹，學生了解自己的強弱項之后，還可以通過滬江專門為用戶自學準備的智能課件系統進行查漏補缺，以此提高自己的成績。

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在獲取一定量的數據后，AI才真正開始盡其所長。例如乂學教育會根據AI后臺的各種數據，比如學生做每道題的時間、正確率，給他們推送不同難度系數、不同交叉維度的講解。栗浩洋說，“一個知識點的講解會觸發另一個知識點，讓學生能夠掌握一類題，舉一反三。”

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這便是目前AI教育企業宣稱的最為亮眼的地方——個性化教學。基于算法技術以及感應器，在全面抓取、分析個人的學習情況和知識掌握能力之后，因材施教，開展“千人千面”的定制式教學。

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以學習文言文為例，如果系統測試到某學生的文言文較差，學習文言文需要特別長的時間，可能每學10小時，只能提高1．5分。而這時如果考試時間僅剩2個月，系統就會讓學生暫時放棄文言文學習。“這就好像AlphaGo一樣，在某塊區域它不跟李世石糾纏。李世石高興地吃了幾個子，最后發現失去了整個江山。”栗浩洋說。

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“有AI介入的學習過程，是一個動態的、不斷博弈的過程。AI相對于人的優勢在于，它不會陷入到眼前的戰局中，而是會實時地、冷靜地作各種各樣最優的選擇判斷。”栗浩洋進一步解釋道。AI把教學環節當中一些重復性的、程式性的、靠記憶、靠反復練習的模塊，用更有效的方式替代人腦，這也給乂學教育帶來70％以上人力成本的降低。

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據李駿透露，滬江在教研方面的成本也有所下降，有了智能化工具的幫助，在開發課程和推薦測試題這些工作量大的事情上提高了效率。對于老師來說，解開了重復又繁重的工作枷鎖，在教學過程中能夠更多地集中在情感的交互、個性化的引導、創造性思維的開發上面。老師可以根據AI所提供的數據信息做出有針對性的輔導，實時跟進學生學習情況。“這就像給老師發一個駕駛艙，有了各項指標后，他會開的比較精準，開的比較快。”陳銳峰說。

軟肋：AI教育尚未真正落地

大數據、知識圖譜、自適應……這些聽上去“高大上”的詞匯給AI教育描繪了一張前景甚好的藍圖，而平行線教育技術總監郭子墨（化名）的一句話，卻把在線教育企業拉回了現實：“目前很多企業都在做AI教育，但都是在概念階段，落地的并不多。”

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李駿認為，市場上的AI教育還處在早期摸索階段。計算機科班出身的李駿，在20年前上大學的時候就已經開始關注和研究人工智能。如今人工智能的發展已經取得了不錯的成績，在線教育市場上五花八門的“AI教學系統”可以做到根據不同學生的學習進度和掌握情況給出個性化題庫，并提供更適合學生的知識呈現方式和考核方式讓學習變得更容易。同時為老師們減負，把制作課件、批改作業等繁瑣工作交給智能工具。在他看來，在重復性練習以及強化、深造的階段，AI對教育的賦能確實有一定價值。

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但值得注意的是，實現真正的個性化教學需要龐大的數據和更強大的技術作支撐，而現如今行業內沒有任何一家企業能夠單獨形成一個完整的數據閉環，很多技術還并不成熟，大部分停留在思路和想法階段，AI能夠做到的僅僅是工具輔助功能。

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AI育還存在諸多痛點。李駿認為，目前NLP （自然語言處理）是大家都很關注的領域，近年也有很多有價值的成果，但距離在教育場景的充分應用還有很長的路要走。

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“如果你對著翻譯引擎說‘I am blue’，在沒有語境的情況下，國內所有的翻譯引擎都會翻譯成‘我是藍的’，但事實上你想要表達的是‘我很憂郁’。就是因為沒有上下文，機器沒有辦法作這個判斷。”李駿舉例說，類似這樣的問題放進教育場景里同樣難以解決，所以說現在還沒有哪個智能機器人可以真的像老師一樣幫助學生。

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正如創新工場執行董事張麗君所說，聊天機器人用于打發時間上是可以的，但真正應用到教育學習場景，技術上還達不到這個能力。在她看來，AI對當下教育企業產生的影響還局限在2B（To Business，對企業）的領域里，2C（To Customer，對用戶）領域里很難說有什么產品形態能出現。

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而AI在2B領域的應用也還在發展階段。李駿稱，主觀題的判斷仍然是在線教育行業內的瓶頸。目前AI所能做到的僅僅是對選擇題這類的客觀題匹配到精準的答案，而對于問答題、作文題等這類的主觀題，由于變量太多太復雜，以現在的人工智能技術只能做到識別文字，還無法實現理解文字背后的意圖。

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在提供創造性的教學和改變學生的思維習慣及性格塑造上，目前的人工智能技術更是望塵莫及。“目前在線教育行業所謂的人工智能其實就是數據比對而已，是沒法改變孩子的思維結構的，更多的只是站在用戶的角度，站在主觀的角度，站在應試的角度來提高分數。”平行線教育創始人、CEO劉育濤認為，AI教育還面臨太多挑戰。

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破局：真正的AI教育來日可期

“真正的挑戰在于如何將教育和科技結合，它就像杠鈴的兩端。懂教育的人不太懂科技，懂科技的人又不太懂教育。”白云峰針對AI教育當前的痛點提出看法，他認為，隨著進入在線教育行業的門檻越來越高，在線教育企業更應該把科技與教學的融合發展，作為驅動行業和企業發展的原動力。

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AI成為當下在線教育企業的首要發力處，這尤其體現在對學生教學數據的收集上。據了解，不少企業都在建立各自的數據庫，滬江把每天產生的新的課程內容都圍繞知識圖譜打成標簽并做好應用準備，構建一個不斷生長的知識庫。

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目前各在線教育企業掌握的自有數據是分散的。學而思網校總經理陳寧昱曾建議，不同的公司聯合起來，實現數據共享，這也是AI教育發展中的一個重要環節。李駿告訴中國青年報·中青在線記者，滬江打算跟很多做AI底層技術的公司合作，技術公司優秀的人才、算法和AI經驗與教育機構的場景、數據結合，這樣能形成一個數據閉環，能把學生的整個學習數據從課外輔導到校內，到在家學習全部打通起來。通過收集到更多的數據，得到一個更好的反饋。

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在大數據體系的加持下，學生的畫像將越來越清晰，通過算法預測加上知識點勘察，來進一步修正學生的學習路徑和學習內容，以達到更為精準的個性化學習。“通過這樣一種方式給學生一種適度的知識支撐，給他們搭建梯子，去接觸更多的知識。”郭子墨說。

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另外，技術的發力更多地體現在構建智能對話系統。所謂學習里面的智能對話系統，即嘗試理解人在學習過程當中最經常問的是哪些問題，這些問題通常可以用哪些方式去解決。李駿稱，未來的方向之一便是基于這樣的智能對話系統，打造出一個伴學的機器人，實現人與機器的高級對話。

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劉育濤不建議教育工作者在AI上投入大量精力。他認為，教育本身，才是在線教育從業者應重點深思的地方。AI＋教育目前還只停留在傳統教育所說的“育分”階段，而未來的教育，最主要的是“育人”。他認為，學生學習知識固然重要，更重要的是學會如何使用知識。在世界觀、人生觀、價值觀的塑造上，未來的AI教育還需進一步突破。

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VIPKID創始人、CEO米雯娟表示，只有更多企業、研究機構、技術人才共同攜手，才能一起推動技術和教育的深度融合，探索未來教育的更多可能性。“未來不是我們要去的地方，而是我們正在創造的東西。我們正在做的、創造的東西決定了我們的未來，未來跟現代之間沒有鴻溝。”

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在中國教育學會副會長、新教育實驗發起人朱永新看來，目前要做的是鼓勵更多的機構、個人，去進行教育的探索和創新。“其實我們已經站在未來的門檻上，推開門就是未來，關鍵就是要做。”他說。