預期市場(chǎng)規模3000億，新舊玩家齊頭并進(jìn)，AI教育如何“減負”？

AI是否能夠在幫助學(xué)生“減負”的同時(shí)，做到高效率的學(xué)習？

一場(chǎng)突如其來(lái)的疫情，讓除了醫療之外的其他行業(yè)似乎都被按下了暫停鍵，這其中也包括教育行業(yè)。

國內第一次全范圍出現假期延長(cháng)、開(kāi)學(xué)延期、統一云上課等現象，與此同時(shí)，學(xué)子們在家“玩瘋了”，家長(cháng)也“急瘋了”，尤其是那些即將即將進(jìn)行升學(xué)考試的家長(cháng)。而在這期間，懂得家長(cháng)心思的各教育機構推出了自己的各類(lèi)產(chǎn)品，其中可以注意到，不少機構都打出了“AI”的口號。

教育“減負”口號喊不停

還記得去年，一篇名為《南京家長(cháng)已瘋》的文章在朋友圈引起了刷屏，其中討論的重點(diǎn)就是“教育減負”。在這之后沒(méi)多久，浙江發(fā)布的中小學(xué)生“減負33條”再次引發(fā)新一波輿論，一時(shí)間，關(guān)于教育減負、應試教育等話(huà)題的討論甚囂塵上。

2011年，“減負”首次被寫(xiě)進(jìn)政府工作報告。落地實(shí)施效果如何？以寫(xiě)作業(yè)為例，數據統計我國中小學(xué)生每天課外寫(xiě)作業(yè)的時(shí)間是2.82小時(shí)，將近170分鐘，與國家所要求的相差甚遠，多出1-2倍。

與此同時(shí)，在課外時(shí)間奔走于各類(lèi)補習班之間也成為了中小學(xué)生的常態(tài)。到如今，“減負”所約束的也不再僅僅是學(xué)校，包括課外輔導教育機構也成為了重點(diǎn)關(guān)注對象。

然而，當學(xué)生們的功課壓力因為“減負”而降低時(shí)，家長(cháng)們卻開(kāi)始“暴走”了。“好成績(jì)、高分數”一直是家長(cháng)對孩子學(xué)習的最終追求，在大眾的意識中，一個(gè)好成績(jì)意味著(zhù)孩子能夠考得一所好大學(xué)，而一份高學(xué)歷往往是獲取一份高薪工作的敲門(mén)磚，如此形成一個(gè)循環(huán)。

目前的教育模式還是以應試教育為主，輔以創(chuàng )新性教育，這種填鴨式教育和題海戰術(shù)造成的最終結果——會(huì )做的重復做、不會(huì )做的依舊不會(huì )。

面對這一情況，學(xué)校和老師逐步將“個(gè)性化教育”提上日程，提倡學(xué)生查缺補漏等。然而現實(shí)情況是，學(xué)生不知道自己缺在哪里，或者是知道缺什么卻不知道怎么補，且老師也做不到一對一針對性輔導或開(kāi)解，成績(jì)提升依舊是一個(gè)難題。

針對以上提到的，以及優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源分配不均等其他的一些問(wèn)題，有企業(yè)意圖利用AI賦能教育，幫助學(xué)生在減負的同時(shí)做到提績(jì)。

AI進(jìn)入教育，引無(wú)數公司“競折腰”

一直以來(lái)，關(guān)于“AI替代”的話(huà)題討論層出不窮。

針對這一問(wèn)題，此前《福布斯》曾聯(lián)合麥肯錫和合伙人于2016年發(fā)起一項調查，調查對象為2000多個(gè)工作崗位，目的是研究這些崗位被機器取代的可能性。最終他們得出一個(gè)結論——教育是最不可能被自動(dòng)化的行業(yè)，因為“教師”這個(gè)工作包含了一些深度的專(zhuān)業(yè)知識和復雜的人際互動(dòng)。

如今，4年時(shí)間即將走過(guò)，教育行業(yè)也已經(jīng)遭到了AI的滲透，這其中的推動(dòng)力，除了行業(yè)本身需求所形成的市場(chǎng)，也有國家層面的指引。

依據美國德勤事務(wù)所于去年公布的《2019教育智能化發(fā)展報告》，“AI+教育”預計將在今年帶來(lái)價(jià)值3000億元的市場(chǎng)規模。政策方面，以去年為例，國務(wù)院、教育部發(fā)布了至少3份文件，皆提到利用大數據、云計算、AI等技術(shù)推行智能化教育新模式等等。

市場(chǎng)有了，政策也有了，AI教育賽道的公司開(kāi)始躁動(dòng)起來(lái)。眼下，除了新東方、好未來(lái)這類(lèi)老牌教育機構，AI教育賽道的選手還有BAT、今日頭條等科技巨頭，以及科大訊飛、松鼠AI、優(yōu)必選等創(chuàng )新企業(yè)。

與之一起關(guān)注AI教育賽道的還有各方資本，有數據統計，2018年，AI教育投資案例數占據整體的19%，而這一數值在2016年和2017年僅為4%和7%，可見(jiàn)這一賽道的增長(cháng)之快。

落實(shí)到具體的產(chǎn)品和運營(yíng)模式，AI教育當前已經(jīng)分化出多個(gè)應用方向，包括拍照搜題、雙師課堂、教師助手、智適應學(xué)習等等。

據悉，曾經(jīng)有機構比對過(guò)AI老師和人類(lèi)老師在輔導學(xué)習方面的成果，實(shí)驗結果顯示，AI老師對學(xué)生學(xué)習情況的檢測又快又準又細，優(yōu)于人類(lèi)老師。

從實(shí)驗結果來(lái)看，在“教”這件事情上，AI老師并不遜于人類(lèi)老師，甚至在某些與AI平臺達成合作的學(xué)校中，AI老師已經(jīng)分擔了人類(lèi)老師原本70%的工作。

既然AI的專(zhuān)業(yè)能力如此之強，那它是否能夠在幫助學(xué)生“減負”的同時(shí)，做到高效率的學(xué)習呢？

AI教育怎么實(shí)現“減負”？

在“減負”、“提績(jì)”這件事上，企業(yè)所研發(fā)的AI產(chǎn)品主要從兩個(gè)方面進(jìn)行切入，分別是老師和學(xué)生。

站在老師的角度，他們的工作有很多，包括教課、備課、批改作業(yè)、課業(yè)輔導、常規教育、開(kāi)會(huì )等等，如果碰到考試，更需要費時(shí)費力的準備考題、批改試卷。因為時(shí)間被各種工作堆滿(mǎn)，導致老師并不能照拂到所有學(xué)生，幫助他們找出各自的問(wèn)題并進(jìn)行指導，最終能否得到輔導全靠學(xué)生的主動(dòng)性。

針對老師“沒(méi)時(shí)間、沒(méi)精力”的問(wèn)題，AI教育賽道上的企業(yè)試圖利用AI為老師“減負”。這方面，企業(yè)推出的產(chǎn)品包括AI助教、AI批改軟件等，幫助老師從重復性、機械性的事物中解救出來(lái)，大大提高備課、批改等日常教學(xué)工作的效率，繼而將更多的時(shí)間留給學(xué)生，幫助他們了解自己學(xué)習過(guò)程中的優(yōu)劣之處，以及補救措施、方向引導等等。

而站在學(xué)生的角度，AI教育產(chǎn)品可謂多樣，論及查缺補漏，注重“教學(xué)”的智適應學(xué)習平臺被認為是主力軍。這一領(lǐng)域中，我們可以看到科大訊飛、百度、阿里等公司的身影。

簡(jiǎn)單來(lái)講，通過(guò)智適應學(xué)習平臺，學(xué)生能夠及時(shí)并精準了解到自己學(xué)習上所不足的地方，基于評估的數據，系統將生成一個(gè)量身定制的知識圖譜，繼而為學(xué)生針對性的打造一套學(xué)習方案，做到查缺補漏和因材施教，取代過(guò)往的題海戰術(shù)，讓學(xué)生少做甚至不做無(wú)用功，釋放壓力的同時(shí)也能有效學(xué)習。

僅從描述來(lái)看，AI教育對“減負”和“提績(jì)”的作用還是相當值得期待的。至于商業(yè)化落地，AI教育產(chǎn)品截至目前的主戰場(chǎng)還是在B端，學(xué)校、線(xiàn)上線(xiàn)下教育機構對于這類(lèi)產(chǎn)品接受度較高，據某AI創(chuàng )企所公布的，他們已經(jīng)與數百所學(xué)校及教育機構達成了合作。

而相比于B端市場(chǎng)的熱鬧，C端市場(chǎng)則顯得相對冷清，這其中的因素有家長(cháng)的不信任，也有產(chǎn)品和市場(chǎng)的不夠成熟。

于家長(cháng)而言，雖然智適應學(xué)習平臺聲稱(chēng)能夠給孩子一個(gè)針對性的學(xué)習方案，但是該方案的結果評估是否精準是未知的。以考核為例，線(xiàn)下還有老師在旁監考，而線(xiàn)上答題可以有很多途徑，最終評估結果難以判定。相比之下，他們更愿意去信任陪伴學(xué)生整個(gè)學(xué)習階段的人類(lèi)老師，且兩者之間更容易進(jìn)行交流。

而在產(chǎn)品層面，不論是模型搭建還是學(xué)習效果分析，皆需大量的數據，作為一個(gè)在國內發(fā)展并沒(méi)有幾年的新模式，這是當前智適應學(xué)習平臺所較為欠缺的部分，也為產(chǎn)品的落地推廣以及市場(chǎng)用戶(hù)教育增加了難度。

與此同時(shí)，從過(guò)往報道也可以了解到，即使大眾對于A(yíng)I已經(jīng)非常熟悉和習慣，但是面對課堂監控等技術(shù)應用帶來(lái)的倫理等核心問(wèn)題，人們內心依舊十分敏感。

總結來(lái)看，AI教育于“減負”和“提績(jì)”在理論上是有極大作用的，但在現實(shí)中，數據積累不足、評估結果準確性易受干擾、隱私倫理憂(yōu)慮等問(wèn)題也是亟待完善的問(wèn)題。

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