教育产业智慧化升级正在进行时

在前不久，我在2017教育产业投资关键词（可以点击链接参考阅读）一文中和大家探讨了关于教育产业升级的事情。整个教育产业面临着从需求端和技术端两方面的强烈驱动。

从需求端来看人群更加多元化，需求更加细分，由此会产生更多的教育细分领域，比如在英语培训方面，就会有英语戏剧、英语演讲、英文写作等不同产品种类；内容也需要更加个性化，这也是为什么在上海这样的一线城市，精锐一对一可以收费很高，利润也不错，还有像掌门一对一，VIPKIDS这种在线一对一产品很受欢迎的原因；这种情况下，产品需要不断增强服务化属性，在细节上体现品质；尤其是让用户有参与感，甚至对产品产生人格化依赖；最终机构完成品牌化构建，形成长期壁垒，比如好未来、新东方。而满足这一切需求，从根本上要求整个教育行业的机构更加精细化管理、更加智能化管理，无论是产品和服务还是管理都要突出“智能”。

而从技术维度，整个产业也在不断升级，教育科技领域经历了三大IT阶段（每一个IT均有不同含义）。

第一个阶段是Information Technology阶段，从上世纪90年代到2010年前后，以信息化为代表的计算机革命带来了设备和咨询的广泛升级，这个阶段的关键词是“计算”，教育产品是新的教育装备和硬件、录播特色的网校、学习卡等；

2010年之后随着网络带宽的飞速发展和互联网、移动互联网的革命，在线化的Internet Technology让教育产业更加广泛的“连接”，教育产业的模式大爆发，O2O、直播、大数据、云课堂等等层出不穷；

但教育的终极形态依然在演化进程当中，未来是属于"智慧“的时代，是Intelligent Technology带来的人工智能革命。教育会与更多的技术相结合，语音语义识别、图像识别、AR/VR、机器学习、脑科学等等。教育产业的智慧化升级正在如火如荼进行中。

教育科技的成熟度曲线不同人有不同的理解，虽然整体而言大多数技术于教育的结合仍处于早期，但行业飞速发展，已经临近奇点。

首先从全球来看，科技巨头们在AI领域进行了大量收购，Google、Facebook、IBM等在算法、大数据和芯片等领域广泛布局。人工智能的底层技术仍是投资重点，应用还未到大规模爆发期。

科技企业巨头近几年在人工智能领域密集布局，巨头们通过巨额的研发投入、组织架构的调整、持续的并购和大量的开源项目，正在打造各自的人工智能生态圈。在未来，人工智能将不再是尖端技术，而会成为随处可见的基础设施。对于人工智能初创企业而言，既要寻找与巨头的合作契合点，又要避开正面冲突。

AI与教育可以从多个维度进行结合，比如 构建和优化内容模型，建立知识图谱，让用户可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给用户适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。

自适应学习，实现智能化推荐。自适应学习（Adaptivelearning）的运作过程是这样的：搜集学生学习数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。

AI除了应用于个性化学习方案的制定外，还落地在自动化辅导和答疑子领域，这也成为了教师面授外的补充。下一代机构是智能型，从大数据进化到人工智能，语音识别、图像识别、手写识别、语音分析等技术的发展，让机器模拟人来答疑、做服务成为可能，这类应用会越来越多。最初机器是用来辅助人工教学的，未来的趋势则是人辅助机器，而这个过程会一次次重塑未来的学习和教育。

规模化的自动批改和个性化反馈走向现实。如何利用人工智能减轻批改压力，实现规模化又个性化的作业反馈，是未来教育的重要攻克点，也是国内外众多企业看中的市场。

提到自适应平台，首当要说其中佼佼者Knewton。它为发行商、学校及全球的求学者提供预测性分析及个性化推荐，其覆盖的学生范围包括 K12、高等教育及职业发展教育等。据Knewton核心团队成员介绍，它有三个重要功能：首先是推荐课程内容功能。系统抓取学生的学习数据，并分析下一阶段应该学什么，这与亚马逊、淘宝的推荐并无不同；第二，预测性的学习数据分析。这或许是Knewton和出版商最大的差别，出版商让学生知道做题的对错。而Knewton是预测你未来的学习程度，你现在做的怎么样，未来能做怎么样。比如说一个学生测试得了60分，还有系统基于学生数据分析和对内容的了解，系统可能会显示学生水平要高于60分；第三，内容数据分析。评估课程的内容质量，对学生学习有什么影响。

分级阅读的代表是Newsela，它将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平，抓取来自《彭博社》、《华盛顿邮报》等主流媒体的内容，由专人改写成不同难度系数（词汇量多少）的版本。

与AI同样火爆的AR/VR市场也是巨大的，各个机构的预测均为乐观，整个产业将会达到2000亿美元的规模。

虽然AR技术并不是全新的,不过AR在教育领域的应用才刚开始。AR技术特别适合教育,因为它很好的匹配了情景教学和建构主义教育思想。AR教育是基于学习者的,AR技术可以让学习者自主探索各种有趣的学习材料,并且可以在做实验犯错的情况下也不会有任何严重后果。学习者通过AR技术进入一个和现实高度仿真的环境,可以动态的进行视觉和交互形式学习。有报告认为,AR让学习者可以瞬间从一个场景到另一个场景,这具有重大意义。因为是虚拟和现实交融在一起,AR技术让学习在正式和非正式之间快速切换,也可以在学习和教育中使用移动技术。AR可以在教育行业有非常广泛的应用,比如培训、AR图书、AR游戏学习等。AR技术在职业教育领域，比如医疗和建筑等，已经比较深入地在进行应用了。

人工智能、AR/VR等技术的发展让教育产业更加智能化，这也代表了未来人才发展需求的一个趋势。如果说应试教育代表了过去的人才培养机制，那么适合新时代人才培养的就是素质教育，而素质教育里面当前最佳的切入点就是STEAM教育。我们看看美国对STEAM重视到什么程度就知道了，再看看2017年最热的投资领域就更知道了。

当前STEAM不仅是一个教育风口，它更代表了一个教育的方向和未来，最近半年获得大量投资的STEAM机构不在少数，这其中也包括了我的拼图资本投资的乐智机器人，具体情况可以参考前面的文章。

参考阅读：

关于教育产业智能化的发展，我们会在以后的文章中继续和大家探讨。