人工智能赋能教育产业(AIED)服务调研报告

目标

首先聚焦的方向是教育产业，通过人工智能手段可以从哪些领域赋能。整个教育产业，不管是教育的效率，还是教育分发的精准度，还是教育本身，我们在减轻老师工作量，或者教育的教学评价环节有哪些机会点，所以就做了这个调研报告。

内容：四个板块

一个是产业概况，二是应用场景，第三个是案例分析，第四个是趋势挑战，我们当时更多的面向于是K12，K2可能更多的范畴指的是小学、初中或者高中。我们现在主要做的kids，实际上这份东西可以做参考，但基本上可以决定未来可能近五年和近十年我们整个教育方向，在AI领域是怎么样来发力的一个情况。

AIED（Artificial Intelligence in Education）

概念

这个就是人工智能的教育全应用（“人工智能+教育”的全产业应用），它是个比较宽泛的概念。

在技术界定方面，主要分两个大的板块：就机器学习跟数据挖掘，将来我们会做的一件事情是数据挖掘，但是我们真要把一些数据源录入做分析的话，机器学习是很重要的一件事情。

而应用的主体，可以分布到教育机构，教师，学生等等。

特征主要是能够做到个性化，过程化，然后规模化。最终还是要实现控制成本，提高效率，进化效果的作用。

现在来讲的话，整个行业为什么都在关注今日头条，因为它现在有个产品就是微机简单教学。就是你看的对象不是实像，它就是背后的一个人工智能。它这个就可以规模化。我们现在招聘老师就碰到这个问题，你要去找一个形象好，发音好，还要懂课程，时间还能配合我们课程做排班的老师其实很难。但是机器不存在这个问题，所以这也是一个趋势。

驱动因素

实际上跟我们7kids平台的驱动因素是一样的。主要是教育信息化，甚至有的讲消费升级（政策投入，消费升级，技术发展）。

目前实际上不管哪个阶层他对教育的渴望和希望都是一样的，你愿意承载一定的知识渴望，消费会更大，因为你会觉得你下一代一定是根据教育的东西来提升他的能力。说到教育这件事情，我觉得阿U聚焦到幼儿教育是很好的一件事情。至少这是一个只要人类存在、繁衍，就会一直做下去的事情。

再就是技术发展，技术发展本身就是人工智能规范数据完善的模型，当前阶段的发展水平，确实很多想法都可以落地了。

市场规模

国内在线教育市场规模持续增长，预计2019年将超过2600亿元，所以这个项目确实非常宏大。2017年、2018年，其实这个规模已经增长非常快了，2019年增长率慢慢下降，但是整个市场容量规模已经起来了。实际在高等教育、职业在线教育，中小学教育，特别是中小学教育里，它的比重是逐年在提升的。

产业链

分为几个环节，第一个是产品开发，第二个是教学服务，第三个是分发推广，就是这么把AI的能力运用到这些里头去。

产品开发就是内容的开发，比如我们的漫画要配音，就是很典型的在内容研发过程中，我们把AI的技术应用进来。以前要做一个配音，还要找一个配音师，一分钟多少钱，那现在我们把配音的模型先弄好，我们只要把文本输出去，它马上就可以给我们生成一个配音文件。

然后是教学服务，在培训的过程中会做到什么样的一个进入呢？首先是一个分发，我们可以做到一些很精准的投放，只要把我们整个网络建立起来的话。都是可以做到一个很精准的分发的。数据供应和底层设施，实际都在做一些基础性的项目。

产业图谱。

就是在线教育产品，它对AI技术的接受度是非常高的。

它主要分为两个大层，基础层和教育应用层。基础层建立在模型和算法，还有技术平台支持，我们做机器人也用了这些东西。教育应用层包括工具、内容、平台和管理。实际上，我们7kids做的一些事情更像平台，意向于幼教信息化等，这些东西大家可能都有接触过。工具类像猿题库啊，作业盒子啊，包括以前有道做的云笔记。内容类的就直接内容输出的，比较知名的VIPKID，沪江，哒哒英语。

商业模式

AIED现阶段商业模式还是以个人用户为效果付费，它决定了哪些顾客为什么买单。我把这个系统做好，然后授权给你，你用能力打包成某一项服务，然后单独来分发给不同的应用层。

收费模式可以看看，内容可以怎么来做，这里有几种像课时啊，内容啊，平台佣金，系统授权，广告，电商抽成，下面四个是待验证，上面两个都是在做的。通过课时，就直接抽成。

发展阶段

整个在线教育转AI还在一个升温阶段，大部分公司还是没有盈利的，本身在线教育这件事情盈利的就不多，为什么AI能够进来呢？就是能够降低人工的成本。

像今日头条用机器人替代人工这件事情，我要做机器人的话模型先建好的话，可能它做分发效率会高很多，所以我们现在还处于这个升温的阶段。但是大家可以看到AI这个概念，不管是过去还是现在在资本市场都是很热的，但有一个问题就是真正在资本市场得到良好认

可的没有。为什么，就是它没有落地，所以在教育里头，AI能力和落地还是比较好的一个场景。

应用场景

应用

这个是整个在线教育里的一个大环节。从教研到教、学、练，到测评管理，所以最核心的环节我们是在教学练的环节，其次是测、评，还有外围的管理。

其实真正能让用户感知到价值的，是最核心的环节就是在教学练。也许我们将来也是可以开发这件事情的，就像现在我们上一些大班课，就是一个老师对1000个小朋友，这样老师成本是低的，就是我们企业成本低，但是1000个小朋友的感受很弱。就是在讲课的过程中，我们光讲，不反馈。就算你得到老师的一个认可，或者一个奖励、点名什么的，是索然无味的，它不同于线下，我们线下有互动，但是你线上一旦起了规模化效应的话，老师很难照顾得到，我怎么可能做得到我要保证课时的进行，还能跟你1000个小朋友来打个招呼啊，来鼓励一下你，说你不对等等。所以，将来我们也会做到千人千面，这个概念已经提出来。实际上在是在做一个技术评估。假如说我上课上到十分钟，这时候就是一个和学生互动地环节了，这个互动环节并不是我真的和你某个学生在互动，但是我们让你这个学生感知到我这个老师真的和你这个学生在交流。不管好坏，你不听话的话，我至少要说你不喜欢不是吗，你听话的话我要给你奖励，这个评价是一个实质的。

那么这段时间，这段音频，或者这段视频，或者这个动作我们都可以用AI实现。打个比方，我把这个讲义笔记，或者说我理解这段话切成一个很小的片段，然后把你这个人脸直接对过来，然后跟老师的人脸对起来，你现在看到就是我在关注到你，所以这个感觉是完全不一样，所以这个就是在教育中，很典型的一个AI应用的一个场景。

实际上真的到小学阶段，整理错题真的是一个很痛苦的事情。每周我都和小朋友整理个把小时错题，老师要求你要写错题，写完之后为什么错，正确答案是什么，错在哪里，你要把这个整理出来。这个事情本身对教学来讲是很有帮助的一件事情，查漏补缺嘛。那将来如果通过AI，所有东西都可以数据化，还可以做到一个精准的推送，就是我能够分析到你错的就是这一类，就可以把你不懂的课程，薄弱的地方推给你。

这个在网易也是典型落地的，就是一个微课。后面一个测评是老师比较喜欢的。原来改作业是老师一个个看，现在机器阅卷已经是变成现实了。我在网易做的一个事情叫做轨迹同步笔，就是你在这边写的一个轨迹，那我在后台上马上就同步上去了，是对还是错，做一个很实时的一个评价。以前是小朋友写完之后我拍个照上传，小朋友那个拍照技术好一点的，还知道把这个东西对好，有时候这个角度拍一下那个角度拍一下，光线不对，可能偏差很大，那我们现在就是很好的和硬件结合，我能够把它的轨迹都做一个同步。这个非常实时，你的轨迹先写哪一个后写哪一个都可以判断出来，包括你的对话，还有对学生的一个兴趣分析。

我把我们的整个课程，零到四十五分钟做一个切片的话，我们每个知识点讲到哪里，我相信我们做动画片的时候可能也会做这个测试。我现在播这个动画片小朋友喜欢，兴奋点在哪里？这个在我们教育领域是一样的，我们可以分析为把他的脸部表情抓样，他知不知道我在讲哪个课程，我觉得他专注力还可以，讲到哪里他是兴奋的，他的表情是怎么样的，这个